CN118131109A - 一种电容式电压互感器误差在线自检测方法及系统 - Google Patents

一种电容式电压互感器误差在线自检测方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN118131109A
CN118131109A CN202410544117.XA CN202410544117A CN118131109A CN 118131109 A CN118131109 A CN 118131109A CN 202410544117 A CN202410544117 A CN 202410544117A CN 118131109 A CN118131109 A CN 118131109A
Authority
CN
China
Prior art keywords
matrix
voltage transformer
capacitive voltage
error
phase
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202410544117.XA
Other languages
English (en)
Inventor
张竹
卢恒
丁立健
张小行
芮畅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hefei University of Technology
Original Assignee
Hefei University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hefei University of Technology filed Critical Hefei University of Technology
Priority to CN202410544117.XA priority Critical patent/CN118131109A/zh
Publication of CN118131109A publication Critical patent/CN118131109A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Testing Of Short-Circuits, Discontinuities, Leakage, Or Incorrect Line Connections (AREA)

Abstract

本发明公开了一种电容式电压互感器误差在线自检测方法及系统,方法包括:构建标准采样矩阵;对标准采样矩阵处理,得到正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵;确定三相电容式电压互感器误差状态的边界条件;计算待评估空间的各维度采样点的异常得分矩阵;对在线数据的残差矩阵各维度异常状态识别,确定在线数据的残差矩阵各维度的运行状态;若在线数据的残差矩阵各维度状态均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态并通过异常得分判断计量误差的正、负偏;否则计量误差处于正常状态;本发明的优点在于:及时、可靠检测出在运电容式电压互感器误差,并对计量误差的偏离方向做出判断。

Description

一种电容式电压互感器误差在线自检测方法及系统
技术领域
本发明涉及电力技术领域,具体涉及一种电容式电压互感器误差在线自检测方法及系统。
背景技术
电容式电压互感器具有绝缘强度高的优点,广泛应用于110KV及以上的高压电网中。然而由于增加了电容分压器和补偿电抗器等部件,电容式电压互感器较电磁式电压互感器结构更加复杂,因此其计量准确度会受到更多因素的影响。电容式电压互感器计量误差会影响电力公平贸易及电力系统安全经济运行。因此,需要及时检测出电容式电压互感器计量误差的异常波动。对于电容式电压互感器的误差监测,现有的方法一般是采用定期离线检测。但由于检定周期比较长,一般是4年,因此会出现误差超差的现象,危害电力系统的运行。因此,需要对电容式电压互感器计量误差进行在线自检测。
目前对于电力设备的在线评估方法大多受数据质量的影响,现有的针对电容式电压互感器计量误差实时在线监测的研究大部分受一次电压波动和局部异常点影响,容易造成正常运行条件下的误判,并且只能定性说明互感器计量误差是否超差,无法判断计量误差正、负偏,例如中国专利公开号CN114740418A公开的一种电容式电压互感器误差在线检测方法,只能判断互感器是否处于异常状态,无法判断计量误差正、负偏。为了及时、可靠检测出在运电容式电压互感器误差,需要提出一种脱离标准器的误差在线监测方法,并对计量误差的偏离方向做出判断。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于如何及时、可靠检测出在运电容式电压互感器误差,并对计量误差的偏离方向做出判断。
本发明通过以下技术手段解决上述技术问题的:一种电容式电压互感器误差在线自检测方法,包括以下步骤:
步骤一、采集投运后正常运行状态时三相电容式电压互感器的二次输出信号,构建标准采样矩阵
步骤二、对标准采样矩阵处理,得到正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵/>
步骤三、确定三相电容式电压互感器误差状态的边界条件
步骤四、提取在线数据的残差矩阵并结合建模参数,计算待评估空间的各维度采样点的异常得分矩阵;
步骤五:对在线数据的残差矩阵各维度异常状态识别,确定在线数据的残差矩阵各维度的运行状态;
步骤六:若在线数据的残差矩阵各维度状态均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态并通过异常得分判断计量误差的正、负偏;否则计量误差处于正常状态。
进一步地,所述步骤一包括:
标准采样矩阵表示为:
其中,表示三相电容式电压互感器二次输出信号的采样点数,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器A相输出信号,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器B相输出信号,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器C相输出信号,/>
进一步地,所述步骤二包括:
步骤2.1:对标准采样矩阵标准化得到矩阵/>
步骤2.2:计算矩阵的协方差矩阵/>且/>
步骤2.3:用特征值分解方法求协方差矩阵的特征值与特征向量;
步骤2.4:对协方差矩阵的特征值从大到小排序,将其对应的特征向量组成降维矩阵,取第一列为负载矩阵/>
步骤2.5:通过公式得出残差矩阵/>,其中,/>表示单位矩阵,/>是/>映射出的主元空间。
更进一步地,所述残差矩阵的计算结果表示为:
其中,表示三相电容式电压互感器二次输出信号的采样点数,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第1维状态空间,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第2维状态空间,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第3维状态空间,/>
更进一步地,所述步骤三包括:
步骤3.1:对残差矩阵的多维数据进行预处理;
步骤3.2:利用残差矩阵的各维度正常的状态数据确定三相电容式电压互感器误差状态的边界条件/>
更进一步地,所述步骤四包括:
正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵的第/>维的中位数和中位数绝对偏差/>(/>)作为建模参数,公式如下:
然后提取在线数据的残差矩阵,结合建模参数,计算第i个采样点下残差矩阵/>中第/>维度残差分量的异常得分:
其中,为第i个采样点下残差矩阵/>的第j维状态空间;
待评估空间的各维度采样点的异常得分矩阵为:
更进一步地,所述步骤五包括:
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间正常;
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间处于异常状态,该维度处于负偏状态;
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间处于异常状态,该维度处于正偏状态。
更进一步地,所述步骤六包括:
步骤6.1:对三相电容式电压互感器计量误差进行多维度综合评估,首先对在线数据的残差矩阵各维度异常状态的识别结果采取“与”逻辑进行多维度综合评估,若各维度均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态,否则说明三相电容式电压互感器计量误差处于正常状态,即:
步骤6.2:若第i个采样点下三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态,通过公式计算第i个采样点下三相电容式电压互感器计量误差的正负偏判断量值,其中,/>是符号函数,/>的正负反映了三相电容式电压互感器计量误差正偏或者负偏。
本发明还提供一种电容式电压互感器误差在线自检测系统,包括:
数据获取模块,用于采集投运后正常运行状态时三相电容式电压互感器的二次输出信号,构建标准采样矩阵
误差空间提取模块,用于对标准采样矩阵处理,得到正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵/>
双侧阈值确定模块,用于确定三相电容式电压互感器误差状态的边界条件
异常得分获取模块,用于提取在线数据的残差矩阵并结合建模参数,计算待评估空间的各维度采样点的异常得分矩阵;
空间状态识别模块,用于对在线数据的残差矩阵各维度异常状态识别,确定在线数据的残差矩阵各维度的运行状态;
误差正负偏识别模块,用于若在线数据的残差矩阵各维度状态均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态并通过异常得分判断计量误差的正、负偏;否则计量误差处于正常状态。
进一步地,所述数据获取模块还用于:
标准采样矩阵表示为:
其中,表示三相电容式电压互感器二次输出信号的采样点数,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器A相输出信号,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器B相输出信号,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器C相输出信号,/>
更进一步地,所述误差空间提取模块还用于:
步骤2.1:对标准采样矩阵标准化得到矩阵/>
步骤2.2:计算矩阵的协方差矩阵/>且/>
步骤2.3:用特征值分解方法求协方差矩阵的特征值与特征向量;
步骤2.4:对协方差矩阵的特征值从大到小排序,将其对应的特征向量组成降维矩阵,取第一列为负载矩阵/>
步骤2.5:通过公式得出残差矩阵/>,其中,/>表示单位矩阵,/>是/>映射出的主元空间。
更进一步地,所述残差矩阵的计算结果表示为:
其中,表示三相电容式电压互感器二次输出信号的采样点数,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第1维状态空间,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第2维状态空间,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第3维状态空间,/>
更进一步地,所述双侧阈值确定模块还用于:
步骤3.1:对残差矩阵的多维数据进行预处理;
步骤3.2:利用残差矩阵的各维度正常的状态数据确定三相电容式电压互感器误差状态的边界条件/>
更进一步地,所述异常得分获取模块还用于:
正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵的第/>维的中位数和中位数绝对偏差/>(/>)作为建模参数,公式如下:
然后提取在线数据的残差矩阵,结合建模参数,计算第i个采样点下残差矩阵/>中第/>维度残差分量的异常得分:
其中,为第i个采样点下残差矩阵/>的第j维状态空间;
待评估空间的各维度采样点的异常得分矩阵为:
更进一步地,所述空间状态识别模块还用于:
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间正常;
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间处于异常状态,该维度处于负偏状态;
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间处于异常状态,该维度处于正偏状态。
更进一步地,所述误差正负偏识别模块还用于:
步骤6.1:对三相电容式电压互感器计量误差进行多维度综合评估,首先对在线数据的残差矩阵各维度异常状态的识别结果采取“与”逻辑进行多维度综合评估,若各维度均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态,否则说明三相电容式电压互感器计量误差处于正常状态,即:
步骤6.2:若第i个采样点下三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态,通过公式计算第i个采样点下三相电容式电压互感器计量误差的正负偏判断量值,其中,/>是符号函数,/>的正负反映了三相电容式电压互感器计量误差正偏或者负偏。
本发明的优点在于:
(1)本发明将残差矩阵的整体评估转化为多维度数据的综合评估,残差矩阵各维度状态均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态,从而利用逻辑“与”的判别模式降低异常数据对正常运行模式的影响,及时、可靠检测出在运电容式电压互感器误差,另外,确定误差状态的边界条件,通过异常得分判断计量误差的正、负偏,解决现有技术无法判断计量误差正、负偏的问题。
(2)本发明提供一种电容式电压互感器误差在线监测方法,可对电容式电压互感器状态进行实时监测,针对基于数据驱动型电力设备状态检测易受数据质量影响问题,本发明所提的多维度综合评估模式可显著提高正常运行情况下电容式电压互感器计量误差状态在线检测的鲁棒性,降低误判率;另外,本发明所提的双侧阈值检测法(边界条件)可及时发现电容式电压互感器计量数据异常偏大还是异常偏小,方便及时进行电容式电压器的运维与检修工作,可有效的避免人力,物力,财力的损失,对于保证电力系统安全经济运行具有重大意义。
附图说明
图1为本发明实施例1所公开的一种电容式电压互感器误差在线自检测方法的流程图;
图2为本发明实施例1所公开的一种电容式电压互感器误差在线自检测方法中多维度综合评估模式图;
图3为本发明实施例2所公开的一种电容式电压互感器误差在线自检测系统示意图;
图4为本发明实施例2所公开的一种电容式电压互感器误差在线自检测系统的应用系统内部原理示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1所示,一种电容式电压互感器误差在线自检测方法,包括以下步骤:
S1、采集投运后正常运行状态时三相电容式电压互感器的二次输出信号,构建标准采样矩阵;标准采样矩阵/>表示为:
其中,表示三相电容式电压互感器二次输出信号的采样点数,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器A相输出信号,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器B相输出信号,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器C相输出信号,/>
S2、对标准采样矩阵处理,得到正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵/>;具体过程如下:
步骤2.1:对标准采样矩阵标准化得到矩阵/>,即每一维特征减去各自的平均值,再除以每一维的标准差,用公式表示为/>表示标准采样矩阵/>中第j维特征的平均值,/>表示标准采样矩阵/>中第j维特征的标准差;/>是标准采样矩阵/>中/>标准化后的结果;
步骤2.2:计算矩阵的协方差矩阵/>且/>
步骤2.3:用特征值分解方法求协方差矩阵的特征值与特征向量;特征值分解方法属于现有技术,在此不做赘述;
步骤2.4:对协方差矩阵的特征值从大到小排序,将其对应的特征向量组成降维矩阵,取第一列为负载矩阵/>
步骤2.5: 通过公式得出残差矩阵/>,其中,/>表示单位矩阵,/>是/>映射出的主元空间,主要由包含电网电压波动在内的一次信号真实值构成。
残差矩阵的计算结果表示为:
其中,表示三相电容式电压互感器二次输出信号的采样点数,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第1维状态空间,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第2维状态空间,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第3维状态空间,/>
S3、将残差矩阵(也可称为残差空间/>)的整体评估转化为多维度数据的综合评估,先对残差矩阵进行平滑处理,消除测量噪声对检测精度的影响,再采用一种基于双侧阈值的异常检测方法确定电容式电压互感器误差状态的边界条件/>;具体过程如下:
步骤3.1:残差矩阵可以写成/>,其中,/>表示t时刻的原始的残差矩阵,/>表示/>时刻经过滤波之后的残差矩阵,/>为一次电压波动及测量噪声。因此,实际应用中为了消除一次电压波动以及测量噪声对检测精度的影响,需要对原始的残差矩阵进行预处理,预处理的手段可以是现有技术的小波阈值去噪算法;
步骤3.2:利用残差矩阵各维度正常的状态数据建立双侧阈值异常检测模型,确定三相电容式电压互感器误差状态的边界条件
正常情况下电容式电压互感器的测量数据与一次电压信号的真实值存在一定的偏差,该偏差值通过现场检定后通常较小且平稳,在残差矩阵中呈现稳定的分布结构。随着计量误差的异常变化,会引起各维度残差分量的规律性变化,因此可以将正常运行状态下残差矩阵稳定存在的分布结构作为其异常检测的比对标准。为了监测其方向和数值上的动态变化,利用残差分量与对应主元成分正交的特性建立双侧阈值异常检测模型,双侧阈值异常检测模型定义如下:
其中,是计算出的异常检测指标,这个异常检测指标即为下文需要计算的第i个采样点下残差矩阵/>中第/>维度残差分量的异常得分,其计算过程具体在下文进行说明,在此不做赘述。/>是异常检测阈值也即三相电容式电压互感器误差状态的边界条件。双侧阈值具有正负之分,超过正阈值说明该维度处于异常状态并且异常偏大,超过负阈值说明该维度处于异常状态并且异常偏小。一般认为,当/>时,该样本点即为异常点,因此本发明的异常检测阈值的绝对值/>
S4、提取在线数据的残差矩阵并结合建模参数,计算待评估空间的各维度采样点的异常得分矩阵;具体过程如下:
正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵的第/>维的中位数和中位数绝对偏差/>(/>)作为建模参数,公式如下:
然后提取在线数据的残差矩阵,结合建模参数,计算第i个采样点下残差矩阵/>中第/>维度残差分量的异常得分:
需要说明的是,为了更加清楚的了解如何计算的,以残差矩阵/>的第1维的中位数绝对偏差/>为例进行举例说明,/>,先计算/>、/>、/>、、、、、、,然后取这些计算结果的中位数即为/>,其中,。残差矩阵/>的其他各维的中位数绝对偏差计算方式与/>相同,在此不做赘述。
在线数据的残差矩阵的计算方式与正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵/>的计算方式完全相同,只是参与计算的数据不同,在线数据的残差矩阵/>参与计算的数据是实时在线数据,而残差矩阵/>参与计算的数据是正常运行状态下三相电容式电压互感器的数据。/>为第i个采样点下残差矩阵/>的第j维状态空间。
待评估空间的各维度采样点的异常得分矩阵为:
S5:对在线数据的残差矩阵各维度异常状态识别,确定在线数据的残差矩阵各维度的运行状态;本步骤对在线数据的残差矩阵的各维度分量进行双侧阈值检测,既监测异常值又能识别各维度分量异常偏大还是异常偏小,具体检测方法如下:
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间正常;
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间处于异常状态,该维度处于负偏状态;
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间处于异常状态,该维度处于正偏状态。
S6:若在线数据的残差矩阵各维度状态均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态并通过异常得分判断计量误差的正、负偏,否则计量误差处于正常状态,如图2所示,具体过程如下:
步骤6.1:对三相电容式电压互感器计量误差进行多维度综合评估,首先对在线数据的残差矩阵各维度异常状态的识别结果采取“与”逻辑进行多维度综合评估,若各维度均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态,否则说明三相电容式电压互感器计量误差处于正常状态,即:
步骤6.2:若第i个采样点下三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态,通过公式计算第i个采样点下三相电容式电压互感器计量误差的正负偏判断量值,其中,/>是符号函数,/>的正负反映了三相电容式电压互感器计量误差正偏或者负偏。
通过以上技术方案,本发明将残差矩阵的整体评估转化为多维度数据的综合评估,利用逻辑“与”的判别模式降低异常数据对正常运行模式的影响,同时采用一种基于双侧阈值异常检测方法确定计量误差的边界条件以及偏离的方向,该方法可实现电容式电压互感器计量误差状态的可靠评估,并分辨计量误差正、反偏。多维度综合评估模式可显著提高正常运行情况下电容式电压互感器计量误差状态在线检测的鲁棒性,降低误判率;双侧阈值检测法可及时发现电容式电压互感器计量数据异常偏大还是异常偏小,方便及时进行电容式电压器的运维与检修工作,可有效的避免人力,物力,财力的损失,对于保证电力系统安全经济运行具有重大意义。
实施例2
如图3所示,基于实施例1,本发明实施例2还提供一种电容式电压互感器误差在线自检测系统,包括:
数据获取模块,用于采集投运后正常运行状态时三相电容式电压互感器的二次输出信号,构建标准采样矩阵
误差空间提取模块,用于对标准采样矩阵处理,得到正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵/>
双侧阈值确定模块,用于确定三相电容式电压互感器误差状态的边界条件
异常得分获取模块,用于提取在线数据的残差矩阵并结合建模参数,计算待评估空间的各维度采样点的异常得分矩阵;
空间状态识别模块,用于对在线数据的残差矩阵各维度异常状态识别,确定在线数据的残差矩阵各维度的运行状态;
误差正负偏识别模块,用于若在线数据的残差矩阵各维度状态均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态并通过异常得分判断计量误差的正、负偏;否则计量误差处于正常状态。
具体的,所述数据获取模块还用于:
标准采样矩阵表示为:
其中,表示三相电容式电压互感器二次输出信号的采样点数,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器A相输出信号,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器B相输出信号,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器C相输出信号,/>
更具体的,所述误差空间提取模块还用于:
步骤2.1:对标准采样矩阵标准化得到矩阵/>
步骤2.2:计算矩阵的协方差矩阵/>且/>
步骤2.3:用特征值分解方法求协方差矩阵的特征值与特征向量;
步骤2.4:对协方差矩阵的特征值从大到小排序,将其对应的特征向量组成降维矩阵,取第一列为负载矩阵/>
步骤2.5:通过公式得出残差矩阵/>,其中,/>表示单位矩阵,/>是/>映射出的主元空间。
更具体的,所述残差矩阵的计算结果表示为:
其中,表示三相电容式电压互感器二次输出信号的采样点数,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第1维状态空间,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第2维状态空间,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第3维状态空间,/>
更具体的,所述双侧阈值确定模块还用于:
步骤3.1:对残差矩阵的多维数据进行预处理;
步骤3.2:利用残差矩阵的各维度正常的状态数据确定三相电容式电压互感器误差状态的边界条件/>
更具体的,所述异常得分获取模块还用于:
正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵的第/>维的中位数和中位数绝对偏差/>(/>)作为建模参数,公式如下:
然后提取在线数据的残差矩阵,结合建模参数,计算第i个采样点下残差矩阵/>中第/>维度残差分量的异常得分:
其中,为第i个采样点下残差矩阵/>的第j维状态空间;
待评估空间的各维度采样点的异常得分矩阵为:
更具体的,所述空间状态识别模块还用于:
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间正常;
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间处于异常状态,该维度处于负偏状态;
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间处于异常状态,该维度处于正偏状态。
更具体的,所述误差正负偏识别模块还用于:
步骤6.1:对三相电容式电压互感器计量误差进行多维度综合评估,首先对在线数据的残差矩阵各维度异常状态的识别结果采取“与”逻辑进行多维度综合评估,若各维度均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态,否则说明三相电容式电压互感器计量误差处于正常状态,即:
步骤6.2:若第i个采样点下三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态,通过公式计算第i个采样点下三相电容式电压互感器计量误差的正负偏判断量值,其中,/>是符号函数,/>的正负反映了三相电容式电压互感器计量误差正偏或者负偏。
通过以上技术方案,如图3所示,本发明实施例2提供一种电容式电压互感器误差在线自检测系统,具体的应用系统内部原理如图4所示。图3结合图4,数据获取模块通过高精度信号采集单元采集一次电网的三相电力信息数据,而后将其传输至误差空间提取模块;误差空间提取模块提取残差矩阵;双侧阈值确定模块基于双侧阈值异常检测方法确定三相电容式电压互感器误差状态的边界条件;异常得分获取模块计算待评估空间的各维度采样点的异常得分;空间状态识别模块对残差矩阵各维度异常状态识别,确定残差矩阵各维度的运行状态;误差正负偏识别模块将误差空间的整体评估转化为多维度数据的综合评估,利用逻辑“与”的判别模式降低异常数据对正常运行模式的影响,确定计量误差偏离的方向,该系统利用正常运行的离线数据建立检测模型,可实现电容式电压互感器在线数据计量误差状态的可靠评估,并分辨计量误差正、反偏。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种电容式电压互感器误差在线自检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、采集投运后正常运行状态时三相电容式电压互感器的二次输出信号,构建标准采样矩阵
步骤二、对标准采样矩阵处理,得到正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵/>
步骤三、确定三相电容式电压互感器误差状态的边界条件
步骤四、提取在线数据的残差矩阵并结合建模参数,计算待评估空间的各维度采样点的异常得分矩阵;
步骤五:对在线数据的残差矩阵各维度异常状态识别,确定在线数据的残差矩阵各维度的运行状态;
步骤六:若在线数据的残差矩阵各维度状态均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态并通过异常得分判断计量误差的正、负偏;否则计量误差处于正常状态。
2.根据权利要求1所述的一种电容式电压互感器误差在线自检测方法,其特征在于,所述步骤一包括:
标准采样矩阵表示为:
其中,表示三相电容式电压互感器二次输出信号的采样点数,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器A相输出信号,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器B相输出信号,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器C相输出信号,/>
3.根据权利要求1所述的一种电容式电压互感器误差在线自检测方法,其特征在于,所述步骤二包括:
步骤2.1:对标准采样矩阵标准化得到矩阵/>
步骤2.2:计算矩阵的协方差矩阵/>且/>
步骤2.3:用特征值分解方法求协方差矩阵的特征值与特征向量;
步骤2.4:对协方差矩阵的特征值从大到小排序,将其对应的特征向量组成降维矩阵,取第一列为负载矩阵/>
步骤2.5:通过公式得出残差矩阵/>,其中,/>表示单位矩阵,/>是/>映射出的主元空间。
4.根据权利要求3所述的一种电容式电压互感器误差在线自检测方法,其特征在于,所述残差矩阵的计算结果表示为:
其中,表示三相电容式电压互感器二次输出信号的采样点数,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第1维状态空间,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第2维状态空间,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器二次输出信号残差矩阵第3维状态空间,/>
5.根据权利要求4所述的一种电容式电压互感器误差在线自检测方法,其特征在于,所述步骤三包括:
步骤3.1:对残差矩阵的多维数据进行预处理;
步骤3.2:利用残差矩阵的各维度正常的状态数据确定三相电容式电压互感器误差状态的边界条件/>
6.根据权利要求5所述的一种电容式电压互感器误差在线自检测方法,其特征在于,所述步骤四包括:
正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵的第/>维的中位数和中位数绝对偏差/>(/>)作为建模参数,公式如下:
然后提取在线数据的残差矩阵,结合建模参数,计算第i个采样点下残差矩阵中第/>维度残差分量的异常得分:
其中,为第i个采样点下残差矩阵/>的第j维状态空间;
待评估空间的各维度采样点的异常得分矩阵为:
7.根据权利要求6所述的一种电容式电压互感器误差在线自检测方法,其特征在于,所述步骤五包括:
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间正常;
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间处于异常状态,该维度处于负偏状态;
,则判断第i个采样点下残差矩阵/>的第/>维的状态空间处于异常状态,该维度处于正偏状态。
8.根据权利要求7所述的一种电容式电压互感器误差在线自检测方法,其特征在于,所述步骤六包括:
步骤6.1:对三相电容式电压互感器计量误差进行多维度综合评估,首先对在线数据的残差矩阵各维度异常状态的识别结果采取“与”逻辑进行多维度综合评估,若各维度均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态,否则说明三相电容式电压互感器计量误差处于正常状态,即:
步骤6.2:若第i个采样点下三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态,通过公式计算第i个采样点下三相电容式电压互感器计量误差的正负偏判断量值,其中,/>是符号函数,/>的正负反映了三相电容式电压互感器计量误差正偏或者负偏。
9.一种电容式电压互感器误差在线自检测系统,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于采集投运后正常运行状态时三相电容式电压互感器的二次输出信号,构建标准采样矩阵
误差空间提取模块,用于对标准采样矩阵处理,得到正常运行状态下三相电容式电压互感器输出信号的残差矩阵/>
双侧阈值确定模块,用于确定三相电容式电压互感器误差状态的边界条件
异常得分获取模块,用于提取在线数据的残差矩阵并结合建模参数,计算待评估空间的各维度采样点的异常得分矩阵;
空间状态识别模块,用于对在线数据的残差矩阵各维度异常状态识别,确定在线数据的残差矩阵各维度的运行状态;
误差正负偏识别模块,用于若在线数据的残差矩阵各维度状态均异常则说明三相电容式电压互感器计量误差处于异常状态并通过异常得分判断计量误差的正、负偏;否则计量误差处于正常状态。
10.根据权利要求9所述的一种电容式电压互感器误差在线自检测系统,其特征在于,所述数据获取模块还用于:
标准采样矩阵表示为:
其中,表示三相电容式电压互感器二次输出信号的采样点数,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器A相输出信号,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器B相输出信号,/>表示第i个采样点下三相电容式电压互感器C相输出信号,/>
CN202410544117.XA 2024-05-06 2024-05-06 一种电容式电压互感器误差在线自检测方法及系统 Pending CN118131109A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410544117.XA CN118131109A (zh) 2024-05-06 2024-05-06 一种电容式电压互感器误差在线自检测方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410544117.XA CN118131109A (zh) 2024-05-06 2024-05-06 一种电容式电压互感器误差在线自检测方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN118131109A true CN118131109A (zh) 2024-06-04

Family

ID=91258171

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410544117.XA Pending CN118131109A (zh) 2024-05-06 2024-05-06 一种电容式电压互感器误差在线自检测方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN118131109A (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU82867U1 (ru) * 2008-12-19 2009-05-10 Ирина Васильевна Давиденко Система диагностики маслонаполненных измерительных трансформаторов
CN104933012A (zh) * 2015-05-08 2015-09-23 西南交通大学 一种牵引变电所互感器的测量偏差故障在线识别方法
US20150268290A1 (en) * 2012-10-24 2015-09-24 State Grid Corporation Of China (Sgcc) Method for On-Line Diagnosing Gradually-Changing Fault of Electronic Current Transformers
CN107255792A (zh) * 2017-06-20 2017-10-17 华中科技大学 一种电子式电压互感器误差在线监测方法及系统
CN109444791A (zh) * 2018-11-09 2019-03-08 华中科技大学 一种电容式电压互感器误差状态评估方法和系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU82867U1 (ru) * 2008-12-19 2009-05-10 Ирина Васильевна Давиденко Система диагностики маслонаполненных измерительных трансформаторов
US20150268290A1 (en) * 2012-10-24 2015-09-24 State Grid Corporation Of China (Sgcc) Method for On-Line Diagnosing Gradually-Changing Fault of Electronic Current Transformers
CN104933012A (zh) * 2015-05-08 2015-09-23 西南交通大学 一种牵引变电所互感器的测量偏差故障在线识别方法
CN107255792A (zh) * 2017-06-20 2017-10-17 华中科技大学 一种电子式电压互感器误差在线监测方法及系统
CN109444791A (zh) * 2018-11-09 2019-03-08 华中科技大学 一种电容式电压互感器误差状态评估方法和系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHANG ZHU 等: "Self-detection method for measurement error of capacitor voltage transformer considering conversion error", REVIEW OF SCIENTIFIC INSTRUMENTS, vol. 95, no. 1, 9 January 2024 (2024-01-09), pages 1 - 10, XP012280913, DOI: 10.1063/5.0176186 *
叶剑涛 等: "基于数据相关性分析的全光纤电流互感器误差状态在线评估方法研究", 高压电器, vol. 58, no. 12, 16 December 2022 (2022-12-16), pages 156 - 162 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104677997B (zh) 一种变压器油色谱在线监测差异化预警方法
CN115526515B (zh) 一种水利水电用闸门的安全监测系统
CN103103570B (zh) 基于主元相似性测度的铝电解槽况诊断方法
CN111797533B (zh) 一种核动力装置运行参数异常检测方法及系统
AU2021335237A1 (en) Method for detecting abnormality of automatic verification system of smart watt-hour meter based on transductive support vector machine (TSVM) model
Tang et al. Fault diagnosis of rolling bearing based on probability box theory and GA-SVM
Jin et al. Structural damage recognition based on filtered feature selection and convolutional neural network
CN110220885B (zh) 一种机械设备磨损状态综合判断方法
CN115664038A (zh) 一种用于电气安全管理的智能配电运维监控系统
Xie et al. Abnormal data detection based on adaptive sliding window and weighted multiscale local outlier factor for machinery health monitoring
CN108761263A (zh) 一种基于证据理论的故障诊断系统
CN118131109A (zh) 一种电容式电压互感器误差在线自检测方法及系统
CN109117720A (zh) 一种基于机器视觉的指针式仪表读数识别方法
CN117491813A (zh) 新能源汽车动力电池系统绝缘异常检测方法
CN116961226A (zh) 一种变电站中变压器的监控方法和系统
CN116990633A (zh) 一种基于多特征量的故障研判方法
CN113670987B (zh) 油纸绝缘老化状态的识别方法、装置、设备和存储介质
CN115235542A (zh) 一种升船机承船厢在线监测方法及监测系统
CN109657943A (zh) 风电场机组运行状态的动态评估方法、装置及电子设备
CN115062891A (zh) 一种长距离有压输水管道渗漏快速定位方法
CN114839462A (zh) 一种智能反窃电监察方法和系统
CN114492636A (zh) 一种变压器绕组状态信号的采集系统
CN114118208A (zh) 基于多元信息的变压器故障判断方法、装置及电子设备
Zhang et al. Treatment of errors in dam safety monitoring data
CN115771165B (zh) 无故障样本下的工业机器人故障检测与定位方法、系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination