本發明涉及一種配電網過電壓故障類型識別方法及裝置。

背景技術：

配電網是聯系發電站、變電站和終端用戶的中間環節，處在電力系統的末端，一般是指35kv及以下電壓等級的電力網絡。配電網分布范圍廣，網絡分支眾多，結構復雜，其最大的特點是直接與用戶緊密聯系，能夠直觀地反映用戶在安全、質量、經濟等方面的用電要求。在配電系統實際運行中，鐵磁諧振和單相接地故障均會導致配電網過電壓故障發生，此種故障持續時間長，易引起設備損壞，造成了許多絕緣事故。配電網過電壓故障包括諧振過電壓和單相接地故障，其中諧振過電壓的類型包括基頻諧振、高頻諧振和分頻諧振，而基頻諧振過電壓波形與單相接地故障波形高度相似，現有的檢測技術不能自動準確區分基頻諧振、高頻諧振、分頻諧振和單相接地故障，更多的是人工經驗判斷，效率低且正確率不高，經常出現誤判斷，不利于對配電網系統采取合適的抑制措施和檢修維護人員的處理。

技術實現要素：

本發明的目的是針對現有技術的不足，提出一種配電網過電壓故障類型識別方法及裝置，能夠自動識別諧振過電壓類型和單相接地故障，算法簡單，計算時間少，抗干擾能力強，識別正確率高。

本發明通過以下技術方案實現：

一種配電網過電壓故障類型識別方法，包括以下步驟：

a、監控配電網零序電壓，當零序電壓越限時，獲取零序電壓波形采樣數據x(t)；

b、對x(t)進行emd分解得到多個imf信號，計算各imf信號與x(t)的相關系數c，取相關系數c最大的imf信號為主模態分量y(t)；

c、對y(t)進行hilbert變換得到hilbert時頻譜h(ω,t)，并對h(ω,t)進行積分得到hilbert邊際譜h(ω)；

d、判斷h(ω)中10hz-40hz頻段的能量占比是否超過50％，若是，判定發生分頻諧振故障，否則，進入步驟e；

e、判斷h(ω)中100hz-150hz頻段的能量占比是否超過50％，若是，判定發生高頻諧振故障；否則，進入步驟f；

f、分別計算x(t)與標準單相接地故障零序電壓波形z(t)的相關系數r、x(t)最大峰值與最小峰值的差值h、x(t)奇異值分解的奇異值q、h(ω)中45-55hz頻段的能量占比f，并根據公式s＝a*r+b*h+c*q+d*f得到x(t)與標準單相接地故障零序電壓波形的整體相似度s，其中，a、b、c、d∈[0,1]；

g、比較s與預先設置的相似度閾值k的大小，當s＜k時，判定發生基頻諧振故障，否則判定發生單相接地故障。

進一步的，所述步驟a中，當零序電壓時，判定零序電壓u越限，其中，為相電壓。

進一步的，所述步驟b中相關系數c的計算公式為：其中，x(i)為x(t)第i點的采樣值，y(i)為某一imf分量第i點的采樣值，n為采樣點數。

進一步的，所述步驟f包括以下步驟：

f1、對x(t)與z(t)進行同步處理，并分別對x(t)和z(t)進行歸一化處理得到x′(t)和z′(t)，利用公式計算相關系數r，其中，x′(i)為x′(t)第i點的采樣值，z′(i)為z′(t)第i點的采樣值，n為采樣點數；

f2、計算x(t)最大峰值與最小峰值的差值h；對x(t)進行奇異值分解，得到奇異值q；計算h(ω)中45-55hz頻段的能量占比f；

f3、利用熵值法確定權重a、b、c、d的值；

f4、計算整體相似度s。

進一步的，所述步驟f3包括以下步驟：

f31、將r、h、q、f作為四個指標，各個指標均取n個樣本以構成原始數據矩陣a＝(aij)4×n，對矩陣a歸一化得到矩陣a′＝(aij′)4×n，其中，歸一化公式為：

f32、獲取比重矩陣b＝(bij)4×n，bij表示第i個指標下第j個樣本，具體為：

f33、計算第i個指標的熵值：其中，k＝1/lnn；

f44、計算第i個指標的權值：a、b、c、d分別與相應的wi對應。

進一步的，所述能量占比為相應頻率區域內采樣點的個數占總采樣點個數的占比。

進一步的，所述步驟g中所述的相似度閾值k取值范圍為k∈[85％,95％]。

本發明還通過以下技術方案實現：

一種配電網過電壓故障類型識別裝置，包括：

數據獲取模塊：監控配電網零序電壓，當零序電壓越限時，獲取零序電壓波形采樣數據x(t)；

主模態分量確定模塊：對x(t)進行emd分解得到多個imf信號，計算各imf信號與x(t)的相關系數c，取相關系數c最大的imf信號為主模態分量y(t)；

邊際譜確定模塊：對y(t)進行hilbert變換得到hilbert時頻譜h(ω,t)，并對h(ω,t)進行積分得到hilbert邊際譜h(ω)；

故障判斷模塊：當h(ω)中10hz-40hz頻段的能量占比超過50％時，判定發生分頻諧振故障；當h(ω)中100hz-150hz頻段的能量占比超過50％時，判定發生高頻諧振故障；否則，分別計算x(t)與標準單相接地故障零序電壓波形z(t)的相關系數r、x(t)最大峰值與最小峰值的差值h、x(t)奇異值分解的奇異值q、h(ω)中45-55hz頻段的能量占比f，并根據公式s＝a*r+b*h+c*q+d*f得到x(t)與標準單相接地故障零序電壓波形的整體相似度s，將s與相似度閾值k進行比較，當s＜k時，判定發生基頻諧振故障，否則判定發生單相接地故障，其中，a、b、c、d∈[0,1]。

進一步的，所述主模態分量確定模塊中相關系數c的計算公式為：其中，x(i)為x(t)第i點的采樣值，y(i)為某一imf分量第i點的采樣值，n為采樣點數。

進一步的，所述故障判斷模塊中的能量占比為相應頻率區域內采樣點的個數占總采樣點個數的占比。

本發明具有如下有益效果：

1、本發明利用emd、hilbert變換所得的hilbert譜與邊際譜可完備地描述零序電壓波形在基頻頻段、分頻頻段和高頻頻段內的時頻特征，從而根據相應頻段的能量比自動識別分頻諧振、高頻諧振，對于基頻諧振，根據零序電壓波形與標準單相接地故障波形的相關系數、零序電壓波形最大峰值與最小峰值的差值、零序電壓波形奇異值分界的奇異值、零序電壓波形在基頻子頻帶內的能量比，來計算零序電壓波形與標準單相接地故障波形的整體相似度，從而有效區分單相接地故障與基頻諧振，利于對配電網系統采取相應的抑制措施，方便檢修維護人員及時針對相應故障進行處理，且計算過程中無需分類器，算法簡單，計算時間少，抗干擾能力強。

2、本發明計算整體相似度時采用的各系數通過熵值法確定，使各系數的取值更為科學，提高識別基頻諧振與單相接地故障的準確率，使本發明具有更高的識別正確率。

附圖說明

下面結合附圖對本發明做進一步詳細說明。

圖1為本發明方法的流程圖。

圖2為本發明步驟f的流程圖。

具體實施方式

如圖1和圖2所示，配電網過電壓故障類型識別方法包括以下步驟：

a、監控配電網零序電壓，當零序電壓越限時，獲取零序電壓波形采樣數據x(t)，其中，判定零序電壓越限的條件為：為相電壓；

b、對x(t)進行emd分解得到多個imf信號，計算各imf信號與x(t)的相關系數c，取相關系數c最大的imf信號為主模態分量y(t)；

其中，相關系數c的計算公式為：在該計算公式中，x(i)為x(t)第i點的采樣值，y(i)為某一imf分量第i點的采樣值，n為采樣點數；相關系數c的取值范圍為[-1,1]，c值越大，說明x(t)與該imf信號相關度越高，因此取相關系數c最大時對應的imf信號為主模態分量y(t)；

c、對y(t)進行hilbert變換得到hilbert時頻譜h(w,t)，并對h(w,t)進行積分得到hilbert邊際譜h(ω)；

將y(t)進行hilbert變換的公式為：h(ω,t)＝re[x(t)e^jφ(t)]，在時間軸上對h(ω,t)進行積分，得到hilbert邊際譜t為采樣周期；

d、判斷h(ω)中10hz-40hz頻段的能量占比是否超過50％，若是，判定發生分頻諧振故障，否則，進入步驟e；

e、判斷h(ω)中100hz-150hz頻段的能量占比是否超過50％，若是，判定發生高頻諧振故障；否則，進入步驟f；

f、分別計算x(t)與標準單相接地故障零序電壓波形z(t)的相關系數r、x(t)最大峰值與最小峰值的差值h、x(t)奇異值分解的奇異值q、h(ω)中45-55hz頻段的能量占比f，并根據公式s＝a*r+b*h+c*q+d*f得到x(t)與標準單相接地故障零序電壓波形的整體相似度s，其中，a、b、c、d∈[0,1]；

步驟f主要包括以下步驟：

f1、對x(t)與z(t)進行同步處理，并分別對x(t)和z(t)通過歸一化公式進行歸一化處理得到x′(t)和z′(t)，再利用公式計算相關系數r，其中，x為初始數據，x′為歸一化后的數據，minvalue、maxvalue為x的最小值和最大值，x′(i)為x′(t)第i點的采樣值，z′(i)為z′(t)第i點的采樣值，n為采樣點數；

f2、計算x(t)最大峰值與最小峰值的差值h；對x(t)進行奇異值分解，得到奇異值q；計算h(ω)中45-55hz頻段的能量占比f；

f3、利用熵值法確定權重a、b、c、d的值；

f4、計算整體相似度s；

其中，步驟f3包括以下步驟：

f31、將r、h、q、f作為四個指標，各個指標均取n個樣本以構成原始數據矩陣a＝(aij)4×n，對矩陣a歸一化得到矩陣a′＝(aij′)4×n，其中，歸一化公式為：

f32、獲取比重矩陣b＝(bij)4×n，bij表示第i個指標下第j個樣本，具體為：

f33、計算第i個指標的熵值：其中，k＝1/lnn；

f44、計算第i個指標的權值：a、b、c、d分別與相應的wi對應，即a＝w1,b＝w2,c＝w3,d＝w4；

上述步驟中的能量占比為相應頻率區域內采樣點的個數占總采樣點個數的占比；

g、比較s與預先設置的相似度閾值k的大小，當s＜k時，判定發生基頻諧振故障，否則判定發生單相接地故障，在本實施例中，k取值為90％。

配電網過電壓故障類型識別裝置包括：

數據獲取模塊：用于監控配電網零序電壓，當零序電壓越限時，獲取零序電壓波形采樣數據x(t)，其中，判定零序電壓越限的條件為：為相電壓；

主模態分量確定模塊：對x(t)進行emd分解得到多個imf信號，計算各imf信號與x(t)的相關系數c，取相關系數c最大的imf信號為主模態分量y(t)；

其中，相關系數c的計算公式為：在該計算公式中，x(i)為x(t)第i點的采樣值，y(i)為某一imf分量第i點的采樣值，n為采樣點數；相關系數c的取值范圍為[-1,1]，c值越大，說明x(t)與該imf信號相關度越高，因此取相關系數c最大時對應的imf信號為主模態分量y(t)；

邊際譜確定模塊：對y(t)進行hilbert變換得到hilbert時頻譜h(ω,t)，并對h(ω,t)進行積分得到hilbert邊際譜h(ω)；

將y(t)進行hilbert變換的公式為：h(ω,t)＝re[x(t)e^jφ(t)]，在時間軸上對h(ω,t)進行積分，得到hilbert邊際譜t為采樣周期；

故障判斷模塊：當h(ω)中10hz-40hz頻段的能量占比超過50％時，判定發生分頻諧振故障；當h(ω)中100hz-150hz頻段的能量占比超過50％時，判定發生高頻諧振故障；否則，分別計算x(t)與標準單相接地故障零序電壓波形z(t)的相關系數r、x(t)最大峰值與最小峰值的差值h、x(t)奇異值分解的奇異值q、h(ω)中45-55hz頻段的能量占比f，并根據公式s＝a*r+b*h+c*q+d*f得到x(t)與標準單相接地故障零序電壓波形的整體相似度s，將s與相似度閾值k進行比較，當s＜k時，判定發生基頻諧振故障，否則判定發生單相接地故障，其中，a、b、c、d∈[0,1]。

故障判斷模塊中整體相似度s的計算由以下模塊進行：

參數確定模塊：用于計算x(t)與標準單相接地故障零序電壓波形z(t)的相關系數r、x(t)最大峰值與最小峰值的差值h、x(t)奇異值分解的奇異值q、h(ω)中45-55hz頻段的能量占比f；

其中，相關系數r的計算公式為在進行相關系數r的計算之前，對x(t)與z(t)進行同步處理，并通過歸一化公式對同步后的x(t)和z(t)進行歸一化處理得到x′(t)和z′(t)，其中，x為初始數據，x′為歸一化后的數據，minvalue、maxvalue為x的最小值和最大值，x′(i)為x′(t)第i點的采樣值，z′(i)為z′(t)第i點的采樣值，n為采樣點數；

權重確定模塊：用于利用熵值法確定權重a、b、c、d的值；

權重確定模塊包括：

歸一化模塊：將r、h、q、f作為四個指標，各個指標均取n個樣本以構成原始數據矩陣a＝(aij)4×n，對矩陣a歸一化得到矩陣a′＝(aij′)4×n，其中，歸一化公式為：

比重矩陣獲取模塊：獲取比重矩陣b＝(bij)4×n，bij表示第i個指標下第j個樣本，具體為：

熵值計算模塊：計算第i個指標的熵值：其中，k＝1/lnn；

權值獲取模塊：計算第i個指標的權值：a、b、c、d分別與相應的wi對應，即a＝w1,b＝w2,c＝w3,d＝w4；

計算模塊：用于計算整體相似度s。

以上所述，僅為本發明的較佳實施例而已，故不能以此限定本發明實施的范圍，即依本發明申請專利范圍及說明書內容所作的等效變化與修飾，皆應仍屬本發明專利涵蓋的范圍內。