一种配电网故障类型的判断方法和系统与流程

1.本发明属于配电网继电保护故障识别技术领域，具体涉及一种配电网故障类型的判断方法和系统。


背景技术：

2.统计表明，日常生活中大多数的供电中断现象均是由配电网的短路故障所导致。考虑到配电网具有深入城区直接连接低压用户的显著特点，为缩短用户的停电等待时长，同时，避免持续短路电流所造成的设备损坏，甚至更严重的人身触电伤亡等恶性扩大事故，需要为快速故障切断提供精准地故障类型判别。现阶段，对于主流的辐射状配网保护，主要依据母线电压和线路电流的序分量以及相位分量等信息构造保护判据。然而，低压用户功率频繁波动、故障条件多变、以及系统自身的不对称等问题给配网保护特征量的研究判别带来极大挑战。
3.现阶段，对于含模糊性和随机性干扰的配网故障信号的内在特性研究引发热议。较为成熟的电网故障识别算法主要有数字信号微机保护算法和监督学习算法两大类。以人工神经网络，模糊推理系统和支持向量机等为代表的监督学习算法虽具有较强的复杂非线性捕捉能力，却因受制于模型结构的超参数选择以及训练数据质量等现实问题，难以在不同系统之间推广应用，算法的稳定性等问题亦存在较大争议。实践中应用良好的单一的数字信号微机保护算法，如傅里叶变换、hilbert(希尔伯特)变换、hilbert-huang(希尔伯特-黄)变换和小波变换，通过提取稳定信号固有特性进行故障识别，凸显出快速稳定的故障识别优势，但是单一的数字信号微机保护算法在故障判别上存在判断准确性和敏感性的局限，特别是干扰源信号比较复杂时局限性更为明显，例如：基于hilbert变换的电压rms检测方法拥有良好的抗噪稳定性能，但当系统受到非线性负载投切干扰时会出现故障类型误识别的问题，且对于高阻抗接地故障的检测则不敏感即不容易被识别出来；基于离散傅里叶变换的谐波信息检测方法在辨识非线性负载投切干扰与短路故障方面表现良好，但是无法有效辨识单相接地短路故障与两相相间短路故障；以检测信号暂态性能著称的基于hilbert-huang变换的突变信息检测方法能有效检测出高阻抗接地故障，但在非线性负载投切干扰与噪声干扰的情况下故障类型判断的可靠性较低。因此，如何提升配电网在各种复杂情况下故障类型判断的准确性和敏感性是本领域技术人员需要解决的问题。


技术实现要素：

4.为克服上述现有技术的不足，本发明提供一种配电网故障类型的判断方法，包括：
5.获取故障电压信号、标准综合特征矩阵和标准电压信号特征值；
6.基于所述故障电压信号和所述标准电压信号特征值，采用希尔伯特变换、离散傅里叶变换和希尔伯特-黄变换生成所述故障电压信号对应的综合特征矩阵；
7.将所述综合特征矩阵与标准综合特征矩阵进行比对，得到电网故障类型；
8.所述标准综合特征矩阵为多个，每个标准综合特征矩阵分别对应一种电网故障类
型。
9.优选的，标准电压信号特征值包括：各相电压波形的均方根值与各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和。
10.优选的，基于所述故障电压信号和所述标准电压信号特征值，采用希尔伯特变换、离散傅里叶变换和希尔伯特-黄变换生成所述故障电压信号对应的综合特征矩阵，包括：
11.基于所述标准电压信号各相电压波形的均方根值和所述故障电压信号，采用希尔伯特变换生成所述故障电压信号均方根值的特征值序列；
12.基于所述故障电压信号，采用离散傅里叶变换生成所述故障电压信号的谐波特征值序列；
13.基于所述标准电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和与所述故障电压信号，采用希尔伯特-黄变换生成所述故障电压信号的突变特征值序列；
14.基于所述故障电压信号均方根值的特征值序列、谐波特征值序列和突变特征值序列，生成所述故障电压信号对应的综合特征矩阵。
15.优选的，基于所述标准电压信号各相电压波形的均方根值和所述故障电压信号，采用希尔伯特变换生成所述故障电压信号均方根值的特征值序列，包括：
16.基于所述故障电压信号，采用希尔伯特变换，计算所述故障电压信号的包络值；
17.基于所述故障电压信号的包络值，计算所述故障电压信号各相电压波形的均方根值；
18.基于所述故障电压信号各相电压波形的均方根值和所述标准电压信号各相电压波形的均方根值，生成所述故障电压信号均方根值的特征值序列。
19.优选的，按下式生成所述故障电压信号均方根值的特征值序列：
[0020][0021]
式中，a
v,j
表示第j个故障电压信号波形的均方根值，nom
v,j
表示第j个标准电压信号波形的均方根值，1表示位于综合特征矩阵的第m1行，j表示故障电压信号均方根值的特征值序列的第j个元素，j的取值范围为3，分别对应三相的电压信号。
[0022]
优选的，基于所述故障电压信号，采用离散傅里叶变换生成所述故障电压信号的谐波特征值序列，包括：
[0023]
采用离散傅里叶变换，计算故障电压信号各相电压波形的基波最大幅值、奇次谐波最大幅值和偶次谐波最大幅值；
[0024]
基于所述故障电压信号各相电压波形的基波最大幅值、奇次谐波最大幅值和偶次谐波最大幅值，生成所述故障电压信号的谐波特征值序列。
[0025]
优选的，按下式生成所述故障电压信号的谐波特征值序列：
[0026][0027]
式中，p
o/h,j
表示第j个故障电压信号偶次谐波最大幅值，p
e/h,j
表示第j个故障电压
信号奇次谐波最大幅值，a为阈值，其数值为第j个故障电压信号基波幅度的二十分之一，2表示位于综合特征矩阵的第m2行，j表示故障电压信号谐波特征值序列的第j个元素，j的取值范围为3分别对应三相的电压信号。
[0028]
优选的，基于所述标准电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和与所述故障电压信号，采用希尔伯特-黄变换生成所述故障电压信号的突变特征值序列，包括：
[0029]
在故障电压信号各相电压波形的一个周期内，采用希尔伯特-黄变换生成故障电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和；
[0030]
基于所述故障电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和与标准电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和，生成所述故障电压信号的突变特征值序列。
[0031]
优选的，按下式生成所述故障电压信号的突变特征值序列：
[0032][0033]
式中，s
v,j
表示第j个故障电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和，s
nom,j
表示第j个标准电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和，3表示位于综合特征矩阵的第m3行，j表示故障电压信号的突变特征值序列的第j个元素，j的取值范围为3，分别对应三相的电压信号。
[0034]
优选的，将所述综合特征矩阵与标准综合特征矩阵进行比对，得到电网故障类型，包括：
[0035]
判断标准综合特征矩阵中是否存在与所述故障电压信号综合特征矩阵一致矩阵：
[0036]
若存在一致矩阵，则电网故障类型即为一致的标准综合特征矩阵对应的故障类型；
[0037]
若不存在一致矩阵，则电网无故障。
[0038]
基于同于构思，本发明还提供了一种配电网故障类型的判断系统，包括：
[0039]
数据采集模块，用于获取故障电压信号、标准综合特征矩阵和标准电压信号特征值；
[0040]
综合特征矩阵生成模块，用于基于所述故障电压信号和所述标准电压信号特征值，采用希尔伯特变换、离散傅里叶变换和希尔伯特-黄变换生成所述故障电压信号对应的综合特征矩阵；
[0041]
故障判定模块，用于将所述综合特征矩阵与标准综合特征矩阵进行比对，得到电网故障类型；
[0042]
所述标准综合特征矩阵为多个，每个标准综合特征矩阵分别对应一种电网故障类型。
[0043]
优选的，标准电压信号特征值包括：各相电压波形的均方根值与各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和。
[0044]
优选的，综合特征矩阵生成模块，包括：
[0045]
均方根值的特征值序列生成模块，用于基于所述标准电压信号各相电压波形的均方根值和所述故障电压信号，采用希尔伯特变换生成所述故障电压信号均方根值的特征值序列；
[0046]
谐波特征值序列生成模块，用于基于所述故障电压信号，采用离散傅里叶变换生
成所述故障电压信号的谐波特征值序列；
[0047]
突变特征值序列生成模块，用于基于所述标准电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和与所述故障电压信号，采用希尔伯特-黄变换生成所述故障电压信号的突变特征值序列；
[0048]
矩阵合成模块，用于基于所述故障电压信号均方根值的特征值序列、谐波特征值序列和突变特征值序列，生成所述故障电压信号对应的综合特征矩阵。
[0049]
优选的，均方根值的特征值序列生成模块，包括：
[0050]
希尔伯特变换模块，用于基于所述故障电压信号，采用希尔伯特变换，计算所述故障电压信号的包络值；
[0051]
均方根值计算模块，用于基于所述故障电压信号的包络值，计算所述故障电压信号各相电压波形的均方根值；
[0052]
第一合成模块，用于基于所述故障电压信号各相电压波形的均方根值和所述标准电压信号各相电压波形的均方根值，生成所述故障电压信号均方根值的特征值序列。
[0053]
优选的，谐波特征值序列生成模块，包括：
[0054]
离散傅里叶变换模块，用于采用离散傅里叶变换，计算故障电压信号各相电压波形的基波最大幅值、奇次谐波最大幅值和偶次谐波最大幅值；
[0055]
第二合成模块，用于基于所述故障电压信号各相电压波形的基波最大幅值、奇次谐波最大幅值和偶次谐波最大幅值，生成所述故障电压信号的谐波特征值序列。
[0056]
优选的，突变特征值序列生成模块，包括：
[0057]
希尔伯特-黄变换模块，用于在故障电压信号各相电压波形的一个周期内，采用希尔伯特-黄变换生成故障电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和；
[0058]
第三合成模块，用于基于所述故障电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和与标准电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和，生成所述故障电压信号的突变特征值序列。
[0059]
与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果如下：
[0060]
本发明提供一种配电网故障类型的判断方法和系统，包括：获取故障电压信号、标准综合特征矩阵和标准电压信号特征值；基于所述故障电压信号和所述标准电压信号特征值，采用希尔伯特变换、离散傅里叶变换和希尔伯特-黄变换生成所述故障电压信号对应的综合特征矩阵；将所述综合特征矩阵与标准综合特征矩阵进行比对，得到电网故障类型；所述标准综合特征矩阵为多个，每个标准综合特征矩阵分别对应一种电网故障类型，本发明采用希尔伯特变换、离散傅里叶变换和希尔伯特-黄变换生三种数字微机保护算法进行故障类型判定，消除了单一数字保护算法的局限性，实现对电力系统配电网中常见的单相短路接地故障、两相相间短路故障、两相短路接地故障及三相短路接地故障的精确判别，尤其提高配电网中难以识别的长距离输电故障、非线性负载切入干扰、噪声干扰故障及高阻抗接地故障的判别准确性，从而确保配电网的安全性与可靠性。
附图说明
[0061]
图1为本发明提供的一种配电网故障类型的判断方法示意图；
[0062]
图2为本发明提供的一种配电网故障类型的判断系统示意图；
[0063]
图3为本发明实施例中提供的配电网故障类型的判断流程示意图。
具体实施方式
[0064]
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。
[0065]
实施例1：
[0066]
本发明实施例即公开了一种配电网故障类型的判断方法如图1所示，包括：
[0067]
s1获取故障电压信号、标准综合特征矩阵和标准电压信号特征值；
[0068]
s2基于所述故障电压信号和所述标准电压信号特征值，采用希尔伯特变换、离散傅里叶变换和希尔伯特-黄变换生成所述故障电压信号对应的综合特征矩阵；
[0069]
s3将所述综合特征矩阵与标准综合特征矩阵进行比对，得到电网故障类型；
[0070]
所述标准综合特征矩阵为多个，每个标准综合特征矩阵分别对应一种电网故障类型。
[0071]
s2基于所述故障电压信号和所述标准电压信号特征值，采用希尔伯特变换、离散傅里叶变换和希尔伯特-黄变换生成所述故障电压信号对应的综合特征矩阵，具体的包括：
[0072]
s2-1hilbert(希尔伯特)变换计算机理
[0073]
hilbert变换(ht)是在数字和通信系统中广泛使用的一种重要变换，也是一种分析非线性信号的普遍方法。
[0074]
对于任意信号x(t)，其hilbert变换可以表示为
[0075][0076]
由此，可进一步合成复信号：
[0077][0078]
基于(2)，可以直接求得原信号的瞬时幅度，瞬时角度和瞬时频率。
[0079]
s2-2离散傅里叶变换计算机理
[0080]
离散傅里叶变换(dft)是信号系统频谱分析中最成熟的方法之一。由于离散傅里叶变换具有将时域信号转换为频域信号的特性，因此现在被广泛用于嵌入式控制设备和保护继电器中。
[0081]
所有周期t＝2π/ω的非线性信号u(t)均可以被分解为
[0082][0083]
通过离散傅里叶变换，可得
[0084][0085][0086]
基于(4)(5)，将u
na
和u
nb
分别看作n次谐波的实部和虚部，则可得n次谐波相关参数。
[0087]
s2-3hilbert-huang(希尔伯特-黄)变换计算机理
[0088]
由于在时域与频域上均有高分辨率，hilbert-huang变换对于分析信号中的暂态信息非常有效。完整的hilbert-huang变换由两个过程组成：经验模式分解(emd)和hilbert滤波器。使用emd，可以将原始故障信号分解为一系列表征时域参数的固有模式函数(imf)分量和残差。
[0089][0090]
公式中，c
i
(t)和r
n
(t)分别表示n次imf分量和残差。
[0091]
为了获得有限数量的imf分量，emd根据局部特征尺度以不同的尺度自适应地分解给定信号的波形。总的来说，首先分解出的imf分量(imf1)具有最小的特征时间标度，因此与原始信号最相似，而后续imf分量则由于较大的特征时间标度而与原始信号的相似度较小。
[0092]
接下来，用hilbert滤波器来计算瞬时幅度和频率。
[0093]
s2-4综合特征矩生成
[0094]
s2-4-1初始化一个3
×
3的空矩阵，用(i,j)表示第i种故障检测法的第j个信号。具体来说，j1,j2,j3分别表示原始三相电压信号u
a
,u
b
,u
c
，i1,i2,i3分别表示基于hilbert变换的rms检测方法，基于离散傅立叶变换的谐波检测方法和基于hilbert-huang变换的突变电压检测方法。
[0095]
s2-4-2根据特定标准对原始信号进行处理，以获得综合特征矩阵中各个元素的确定的特征值二进制表征。
[0096]
计算矩阵的每个元素的原理如下。
[0097]
首先，应用hilbert变换来计算每个相电压波形的rms值，并由(7)构造矩阵的第一行：
[0098][0099]
式中，a
v,j
和nom
v,j
分别表示第j个电压信号的故障波形rms值及第j个电压信号的配电系统常规波形rms值。
[0100]
利用离散傅里叶变换提取输入信号的各相电压谐波信息，利用(8)对矩阵的第二行进行填充，即
[0101][0102]
其中，p
o/h,j
，和p
e/h,j
分别表示由离散傅里叶变换得到的j个信号的偶次谐波幅值与奇次谐波幅值的最大值，a为阈值，其数值为基波幅度的二十分之一。
[0103]
最后，在相应的相电压波形的一个周期内，利用基于hilbert-huang变换的突变电压检测法填充第三行的每个元素。此处，所取特征值为hilbert-huang变换所得imf1瞬时幅值累加和(简写为asimf1)。
[0104][0105]
式中，s
v,j
、s
nom,j
分别表示第j个电压信号的故障波形asimf1值及第j个电压信号的配电系统常规波形asimf1值。
[0106]
s3将所述综合特征矩阵与标准综合特征矩阵进行比对，得到电网故障类型，具体的标准综合特征矩阵对应的电网故障类型如表1所示：
[0107]
表1标准综合特征矩阵
[0108][0109]
配电网故障类型的判断流程示意图如图3所示：
[0110]
步骤1：输入配电网正常工作三相电压rms值nom
v,j
及asimf1值s
nom,j
；
[0111]
步骤2：输入待判别信号三相电压波形；
[0112]
步骤3：利用hilbert变换计算待判别信号三相电压rms值；
[0113]
利用离散傅里叶变换计算待判别信号三相电压谐波信号；
[0114]
利用hilbert-huang变换计算待判别信号三相电压asimf1值；
[0115]
根据公式(7)～(9)计算待判别信号的综合特征矩阵；
[0116]
步骤4：将待判别信号综合特征矩阵与标准综合特征矩阵对比：
[0117]
若与标准综合特征矩阵一致，输出对应的故障类型；
[0118]
若与标准综合特征矩阵不一致，输出无故障。
[0119]
本发明采用一种吸纳了基于hilbert变换的电压rms检测方法、基于离散傅里叶变换的谐波信息检测方法以及基于hilbert-huang变换的突变信息检测方法的综合特征矩阵的配电网故障判别方法，实现了对配电网单相短路接地故障、两相相间短路故障、两相短路接地故障及三相短路接地故障的高精度判别。
[0120]
本发明充分利用传统故障判别方法中的可精确检测配电网长短距离输电电压信号的稳态特性及拥有良好抗噪性能的hilbert变换、可灵敏检测配电网故障谐波信息及非
线性负载切入产生谐波信息的离散傅里叶变换及对配电网故障(包含高阻抗故障)的故障暂态信息具有良好分辨性能的hilbert-huang变换三种故障判别方法进行折中组合，可以精确判别配电网中常见但是难以识别的长距离输电故障、非线性负载切入干扰、噪声干扰故障及高阻抗接地的复杂故障问题，提高了配电网继电保护的选择性及灵敏性，确保了配电网继电保护的安全性及可靠性。
[0121]
实施例2：
[0122]
本发明实施例公开了一种配电网故障类型的判断系统如图2所示，包括：
[0123]
数据采集模块，用于获取故障电压信号、标准综合特征矩阵和标准电压信号特征值；
[0124]
综合特征矩阵生成模块，用于基于所述故障电压信号和所述标准电压信号特征值，采用希尔伯特变换、离散傅里叶变换和希尔伯特-黄变换生成所述故障电压信号对应的综合特征矩阵；
[0125]
故障判定模块，用于将所述综合特征矩阵与标准综合特征矩阵进行比对，得到电网故障类型；
[0126]
所述标准综合特征矩阵为多个，每个标准综合特征矩阵分别对应一种电网故障类型。
[0127]
优选的，标准电压信号特征值包括：各相电压波形的均方根值与各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和。
[0128]
综合特征矩阵生成模块，包括：
[0129]
均方根值的特征值序列生成模块，用于基于所述标准电压信号各相电压波形的均方根值和所述故障电压信号，采用希尔伯特变换生成所述故障电压信号均方根值的特征值序列；
[0130]
谐波特征值序列生成模块，用于基于所述故障电压信号，采用离散傅里叶变换生成所述故障电压信号的谐波特征值序列；
[0131]
突变特征值序列生成模块，用于基于所述标准电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和与所述故障电压信号，采用希尔伯特-黄变换生成所述故障电压信号的突变特征值序列；
[0132]
矩阵合成模块，用于基于所述故障电压信号均方根值的特征值序列、谐波特征值序列和突变特征值序列，生成所述故障电压信号对应的综合特征矩阵。
[0133]
均方根值的特征值序列生成模块，包括：
[0134]
希尔伯特变换模块，用于基于所述故障电压信号，采用希尔伯特变换，计算所述故障电压信号的包络值；
[0135]
均方根值计算模块，用于基于所述故障电压信号的包络值，计算所述故障电压信号各相电压波形的均方根值；
[0136]
第一合成模块，用于基于所述故障电压信号各相电压波形的均方根值和所述标准电压信号各相电压波形的均方根值，生成所述故障电压信号均方根值的特征值序列。
[0137]
谐波特征值序列生成模块，包括：
[0138]
离散傅里叶变换模块，用于采用离散傅里叶变换，计算故障电压信号各相电压波形的基波最大幅值、奇次谐波最大幅值和偶次谐波最大幅值；
[0139]
第二合成模块，用于基于所述故障电压信号各相电压波形的基波最大幅值、奇次谐波最大幅值和偶次谐波最大幅值，生成所述故障电压信号的谐波特征值序列。
[0140]
突变特征值序列生成模块，包括：
[0141]
希尔伯特黄变换模块，用于在故障电压信号各相电压波形的一个周期内，采用希尔伯特-黄变换生成故障电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和；
[0142]
第三合成模块，用于基于所述故障电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和与标准电压信号各相电压波形imf1分量的瞬时幅值累加和，生成所述故障电压信号的突变特征值序列。
[0143]
将所述综合特征矩阵与标准综合特征矩阵进行比对，得到电网故障类型，包括：
[0144]
判断标准综合特征矩阵中是否存在与所述故障电压信号综合特征矩阵一致矩阵：
[0145]
若存在一致矩阵，则电网故障类型即为一致的标准综合特征矩阵对应的故障类型；
[0146]
若不存在一致矩阵，则电网无故障。
[0147]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0148]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0149]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0150]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0151]
最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本技术的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本技术进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本技术后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。