CN115343564A - 一种应用于电力领域的信号检测方法 - Google Patents

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CN115343564A CN202211270377.XA CN202211270377A CN115343564A CN 115343564 A CN115343564 A CN 115343564A CN 202211270377 A CN202211270377 A CN 202211270377A CN 115343564 A CN115343564 A CN 115343564A
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Abstract

本发明涉及低压配电网技术领域，公开了一种应用于电力领域的信号检测方法，包括以下步骤：发送端设备在向低压配电网线路中发送的信号中加入特征序列，拓扑识别检测台体进行录波并计算录波数据中包含特征序列的数据的信号峰值；对数据进行归一化处理与相邻位宽作差处理；求所得数据的高电平平均点数和低电平平均点数；计算发送信号的频率与占空比。本发明通过对录波数据归一化处理避免了发送信号不同幅值的影响，通过对数据的相邻位宽作差来消除台体底噪影响，利用数据高电平平均点数和低电平平均点数计算得到发送信号准确的频率和占空比。方法流程简单，易于实现，适用于各种发送信号幅值，抗干扰能力强，具有很强的工程实用性。

Description

一种应用于电力领域的信号检测方法
技术领域
本发明涉及低压配电网技术领域，尤其涉及一种应用于电力领域的信号检测方法。
背景技术
拓扑识别技术用于识别台区内各个用电客户与台区供电变压器之间的供电归属关系。拓扑识别的准确性在配电网系统运行中十分重要，是台区配电服务的基础，是配电方案规划和台区线损计算的依据，是台区用电质量优化的参考。传统方案主要依靠人工巡线确定拓扑识别关系，此方式效率低、难度高，目前被广泛使用的拓扑识别方法大都是基于青岛鼎信通讯股份有限公司提出的微电流注入思路来实现的，基于该方案，为了实现互联互通，需要统一发送信号，这就需要对不同幅值的发送信号进行质量检测，但由于拓扑识别检测台体的底噪干扰，检测结果往往不够准确。
发明内容
本发明针对现有技术存在的不足和缺陷，提出了一种应用于电力领域的信号检测方法，对台体录波数据进行分析，有效地计算出发送信号的各个性能。方法易于实现，有效克服了台体自身噪声的干扰，具有很强的工程实用性。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种应用于电力领域的信号检测方法，包括以下步骤：
s1：发送端设备在向低压配电网线路中发送的信号中加入特征序列，拓扑识别检测台体进行录波并计算录波数据中包含特征序列的数据d1(t)的信号峰值H；
s2：利用信号峰值H对d1(t)进行归一化处理，得到数据d2(t)；
s3：对d2(t)进行相邻位宽作差处理，得到数据d3(i)；
s4：求d3(i)包含的高电平平均点数NH和低电平平均点数NL；
s5：利用NH和NL计算发送信号的频率f；
s6：利用NH和NL计算发送信号的占空比DC。
优选地，特征序列16进制表示为AAE9，2进制表示为[1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 10 0 1]，特征序列为0时表示不发送信号，特征序列为1时符合如下表达式：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中mod(k,M)表示整数k对M取余，k=0,1,2,…，M为一个周波信号离散化后包含的数据点数，f0=50Hz，表示电网频率，t为时间，M1为一个周波信号离散化后包含的高电平数据点数。
优选地，特征序列每个bit持续的时间均为固定值T，T的取值范围是0.5~2秒。
优选地，信号峰值H的计算方式为将d1(t)划分成N段，找出每段内各工频周波的最大值，再求这N个最大值的均值作为d1(t)的信号峰值H。
优选地，所述步骤s2中的归一化处理方法为：d2(t)=d1(t) / H。
优选地，所述步骤s3中：
d3(i)=d2(i+N1)-d2(i)，i=1，2，…，N-N1
式中，N为d2(t)中的总数据点数，N1为1bit信号的数据点数。
优选地，所述步骤s4中，高电平平均点数NH为所有高电平点数nh(i)，i=1,2,…,NNH的平均值；
高电平点数nh(i)，i=1,2,…,NNH指的是第个高电平片段中连续高电平的数据点数；
NNH为d3(i)中高电平片段的数量；
高电平片段指连续大于电流阈值I的数据片段；
电流阈值I的取值在0～0.4A之间。
优选地，所述步骤s4中，低电平平均点数NL为所有低电平点数nl(i)，i=1,2,…,NNL的平均值；
低电平点数nl(i)，i=1,2,…,NNL指的是第i个低电平片段中连续低电平的数据点数；
NNL为d3(i)中低电平片段的数量；
低电平片段指连续小于等于电流阈值I的数据片段；
电流阈值I的取值在0～0.4A之间。
优选地，所述步骤s5中的发送信号频率f=fs / (NH+NL)，其中fs为采样频率。
优选地，所述步骤s6中的发送信号占空比DC=NH / (NH+NL)。
本发明的有益效果：通过对录波数据的归一化处理，避免了发送信号不同幅值带来的影响，然后通过对数据进行相邻位宽作差来消除台体底噪的影响，最后利用数据高电平平均点数和低电平平均点数进行计算，得到发送信号准确的频率和占空比。方法流程简单，易于实现，适用于各种发送信号幅值，抗干扰能力强，具有很强的工程实用性。
附图说明
图1为本发明的总体流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不限定本发明。
实施例：
结合附图1，一种应用于电力领域的信号检测方法，包括以下步骤：
s1：发送端设备在向低压配电网线路中发送的信号中加入特征序列，拓扑识别检测台体进行录波并计算录波数据中包含特征序列的数据d1(t)的信号峰值H。
特征序列16进制表示为AAE9，2进制表示为[1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 01]，特征序列为0时表示不发送信号，特征序列为1时符合如下表达式：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
其中mod(k,M)表示整数k对M取余，k=0,1,2,…，M为一个周波信号离散化后包含的数据点数，f0=50Hz，表示电网频率，t为时间，M1为一个周波信号离散化后包含的高电平数据点数。
台体的采样频率为30000Hz，一个工频周波50Hz的采样点数为600个，d1(t)含10秒数据共计300000个点。
特征序列每个bit持续的时间为固定值0.6秒。
信号峰值H的计算方式为将d1(t)划分成500段，每段包含一个连续工频周波，找出每个工频周波内的最大值，再求这500个最大值的均值作为d1(t)的信号峰值H，即：
m(k)=max(x1(i))，i=k*600,k*600+1,…,k*600+600，k=0,1,…,499
H=average(m(k))=0.56
其中k为数据段标号，i为数据点标号，x1(i)为数据点的值，m(k)为数据段中的最大值。
s2：利用信号峰值H对d1(t)进行归一化处理，得到数据d2(t)。
d2(t)=d1(t) /0.56。
s3：对d2(t)进行相邻位宽作差处理，得到数据d3(i)。
d3(i)=d2(i+18000)-d2(i)，i=1，2，…，282000
式中，1bit信号的数据点数为18000，d2(t)中的总数据点数为300000-18000=282000。
s4：求d3(i)包含的高电平平均点数NH和低电平平均点数NL。
先找出d3(i)中连续大于电流阈值0.4A的数据片段，即高电平片段；再统计各高电平片段中连续高电平的数据点数nh(i)，i=1,2,…,NNH，其中NNH为d3(i)中高电平片段的数量；则高电平平均点数NH为所有高电平点数nh(i)，i=1,2,…,NNH的平均值，即NH=average(nh(i))=11.98。
先找出d3(i)中连续小于等于电流阈值0.4A的数据片段，即低电平片段；再统计各低电平片段中连续低电平的数据点数nl(i)，i=1,2,…,NNL，其中NNL为d3(i)中低电平片段的数量；则低电平平均点数NL为所有低电平点数nl(i)，i=1,2,…,NNL的平均值，即NL=average(nl(i))=24.03。
s5：利用NH和NL计算发送信号的频率f。
f=fs / (NH+NL)=30000/(11.9+24.03)=833.1Hz
计算值与实际发送信号频率833.33Hz基本一致。
s6：利用NH和NL计算发送信号的占空比DC。
DC=NH / (NH+NL)=32.27%
计算值与实际发送信号占空比33.33%基本一致。
上述实施例是对本发明的具体实施方式的说明，而非对本发明的限制，有关技术领域的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可做出各种变换和变化以得到相对应的等同的技术方案，因此所有等同的技术方案均应归入本发明的专利保护范围。

Claims (10)

1.一种应用于电力领域的信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1：发送端设备在向低压配电网线路中发送的信号中加入特征序列，拓扑识别检测台体进行录波并计算录波数据中包含特征序列的数据d1(t)的信号峰值H；
s2：利用信号峰值H对d1(t)进行归一化处理，得到数据d2(t)；
s3：对d2(t)进行相邻位宽作差处理，得到数据d3(i)；
s4：求d3(i)包含的高电平平均点数NH和低电平平均点数NL；
s5：利用NH和NL计算发送信号的频率f；
s6：利用NH和NL计算发送信号的占空比DC。
2.根据权利要求1所述的一种应用于电力领域的信号检测方法，其特征在于，特征序列16进制表示为AAE9，2进制表示为[1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1]，特征序列为0时表示不发送信号，特征序列为1时符合如下表达式：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中mod(k,M)表示整数k对M取余，k=0,1,2,…，M为一个周波信号离散化后包含的数据点数，f0=50Hz，表示电网频率，t为时间，M1为一个周波信号离散化后包含的高电平数据点数。
3.根据权利要求2所述的一种应用于电力领域的信号检测方法，其特征在于，特征序列每个bit持续的时间均为固定值T，T的取值范围是0.5~2秒。
4.根据权利要求1所述的一种应用于电力领域的信号检测方法，其特征在于，信号峰值H的计算方式为将d1(t)划分成N段，找出每段内各工频周波的最大值，再求这N个最大值的均值作为d1(t)的信号峰值H。
5.根据权利要求1所述的一种应用于电力领域的信号检测方法，其特征在于，所述步骤s2中的归一化处理方法为：d2(t)=d1(t) / H。
6.根据权利要求1所述的一种应用于电力领域的信号检测方法，其特征在于，所述步骤s3中：
d3(i)=d2(i+N1)-d2(i)，i=1，2，…，N-N1
式中，N为d2(t)中的总数据点数，N1为1bit信号的数据点数。
7.根据权利要求1所述的一种应用于电力领域的信号检测方法，其特征在于，所述步骤s4中，高电平平均点数NH为所有高电平点数nh(i)，i=1,2,…,NNH的平均值；
高电平点数nh(i)，i=1,2,…,NNH指的是第个高电平片段中连续高电平的数据点数；
NNH为d3(i)中高电平片段的数量；
高电平片段指连续大于电流阈值I的数据片段；
电流阈值I的取值在0～0.4A之间。
8.根据权利要求1所述的一种应用于电力领域的信号检测方法，其特征在于，所述步骤s4中，低电平平均点数NL为所有低电平点数nl(i)，i=1,2,…,NNL的平均值；
低电平点数nl(i)，i=1,2,…,NNL指的是第i个低电平片段中连续低电平的数据点数；
NNL为d3(i)中低电平片段的数量；
低电平片段指连续小于等于电流阈值I的数据片段；
电流阈值I的取值在0～0.4A之间。
9.根据权利要求1所述的一种应用于电力领域的信号检测方法，其特征在于，所述步骤s5中的发送信号频率f=fs/(NH+NL)，其中fs为采样频率。
10.根据权利要求1所述的一种应用于电力领域的信号检测方法，其特征在于，所述步骤s6中的发送信号占空比DC=NH / (NH+NL)。
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