基于優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)故障信號(hào)檢測與波形識(shí)別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)故障信號(hào)檢測與波形識(shí)別方法，其方法如下：首先利用電流互感器采集電力系統(tǒng)信號(hào)數(shù)據(jù)，通過互感器與數(shù)據(jù)采集卡連接，由數(shù)據(jù)采集卡轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)發(fā)給上位機(jī)；然后在上位機(jī)采用優(yōu)化算法估計(jì)電力系統(tǒng)信號(hào)的基波分量（包括振幅、頻率、相位）、諧波分量（包括各諧波的振幅、頻率、相位）、指數(shù)衰減的直流偏移（包括幅值、時(shí)間常數(shù)）及故障起始點(diǎn)，最后根據(jù)這些估計(jì)參數(shù)重構(gòu)電力系統(tǒng)信號(hào)，優(yōu)化目標(biāo)為重構(gòu)信號(hào)與實(shí)測信號(hào)之間的最小二乘方差誤差最小。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確估計(jì)在無故障及有故障情況下的信號(hào)參數(shù)；故障起始點(diǎn)的檢測與故障信號(hào)波形的識(shí)別同時(shí)進(jìn)行，優(yōu)化算法能夠在半周期長的采樣窗口內(nèi)完成上述兩項(xiàng)任務(wù)。
【專利說明】基于優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)故障信號(hào)檢測與波形識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)保護(hù)的【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其是指一種基于優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)故障信號(hào)檢測與波形識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]繼電保護(hù)是指在電力系統(tǒng)發(fā)生故障后，通過將故障部分隔離出電力系統(tǒng)來保護(hù)整個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行，要求繼電保護(hù)系統(tǒng)在故障發(fā)生的時(shí)刻就迅速做出正確的反應(yīng)，確保由故障引起的損失降至最小。電力系統(tǒng)故障信號(hào)表現(xiàn)為信號(hào)幅值突然增加，且含有諧波分量。電力系統(tǒng)繼電保護(hù)的基本原理沿用了半個(gè)多世紀(jì)一直未有改變，幾乎全部算法都基于積分變換，如傅里葉變換和小波變換。積分變換的一個(gè)主要不足在于它僅能提供信號(hào)的平均特性，它需要在一個(gè)采樣窗口內(nèi)進(jìn)行復(fù)雜的積分計(jì)算，以得到與信號(hào)特征相關(guān)的參數(shù)，再通過一定的算法給出這些特征與系統(tǒng)故障之間的關(guān)系。由于積分計(jì)算相對復(fù)雜，涉及到的采樣點(diǎn)較多，這類保護(hù)算法需要較長的計(jì)算時(shí)間，在用于實(shí)時(shí)保護(hù)或在需要處理快速瞬變和高次諧波時(shí)，需要配套具有高速計(jì)算能力的設(shè)備。另外，由于對暫態(tài)信號(hào)做了周期性假設(shè)，積分變換導(dǎo)致細(xì)節(jié)特征提取的準(zhǔn)確度大大降低。對于存在時(shí)間短且微弱的瞬時(shí)信號(hào)，由于采樣窗口長、幅值變形、相位偏移、積分計(jì)算等不利因素，傳統(tǒng)的基于傅里葉變換的繼電保護(hù)算法無法做到精確定位和提取?？梢钥闯?，傳統(tǒng)繼電保護(hù)算法存在不準(zhǔn)確、反應(yīng)時(shí)間長、易被噪聲干擾、可靠性差等缺點(diǎn)，因此需要研發(fā)一種新的算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)算法。
[0003]另外，故障信號(hào)通常含有指數(shù)衰減的直流分量，該分量的存在嚴(yán)重影響了傅里葉變換的準(zhǔn)確度。解決這一問題的傳統(tǒng)方法有兩類，一是首先去除直流分量，再應(yīng)用福利葉變換；二是識(shí)別直流分量的參數(shù)。第一類方法對濾波器的要求較高，所需計(jì)算量較大。第二類方法采用泰勒展開的前兩項(xiàng)代替指數(shù)分量，再采用最小均方誤差曲線擬合技術(shù)估計(jì)故障信號(hào)的諧波分量，其缺點(diǎn)在于二階泰勒展開將引入較大誤差，且曲線擬合的計(jì)算效率較低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種可以在線檢測與識(shí)別，且準(zhǔn)確率高、計(jì)算效率高的基于優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)故障信號(hào)檢測與波形識(shí)別方法。
[0005]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供的技術(shù)方案為:基于優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)故障信號(hào)檢測與波形識(shí)別方法，包括以下步驟:
[0006]I)利用電流互感器采集現(xiàn)場電力系統(tǒng)信號(hào)數(shù)據(jù)，通過電流互感器與數(shù)據(jù)采集卡連接，并由數(shù)據(jù)采集卡轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)發(fā)送至上位機(jī)；
[0007]2)在上位機(jī)中，分別建立電力系統(tǒng)正常信號(hào)及故障信號(hào)模型,隨機(jī)選取模型參數(shù)，并假設(shè)故障起始點(diǎn)，在故障起始點(diǎn)之前使用正常信號(hào)模型，在故障起始點(diǎn)之后使用故障信號(hào)模型，執(zhí)行下面步驟3);
[0008]3)步驟2)中建立的電力系統(tǒng)信號(hào)稱為重構(gòu)信號(hào)，該信號(hào)與實(shí)測信號(hào)具有較大誤差，即隨機(jī)選取的模型參數(shù)無法表達(dá)實(shí)測信號(hào)，采用優(yōu)化算法對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化目標(biāo)為重構(gòu)信號(hào)與實(shí)測信號(hào)之間的誤差達(dá)到最小，使得優(yōu)化后的模型參數(shù)能夠精確表達(dá)實(shí)測信號(hào)。
[0009]在步驟3)中，所述優(yōu)化算法僅需半周期長的采樣窗口，在該半周期長的采樣窗口內(nèi)建立故障信號(hào)的綜合模型，初始模型參數(shù)隨機(jī)選取；窗口移動(dòng)步長最大可為四分之一周期，最小可為一個(gè)采樣點(diǎn)；在識(shí)別采樣窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的參數(shù)時(shí)，優(yōu)化算法本身所需時(shí)間小于四分之一周期。
[0010]所述步驟2)包括如下步驟:
[0011]2.1)電力系統(tǒng)正常信號(hào)為正弦波，建立電力系統(tǒng)正常信號(hào)模型如下:
[0012]
【權(quán)利要求】
1.基于優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)故障信號(hào)檢測與波形識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟: 1)利用電流互感器采集現(xiàn)場電力系統(tǒng)信號(hào)數(shù)據(jù)，通過電流互感器與數(shù)據(jù)采集卡連接，并由數(shù)據(jù)采集卡轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)發(fā)送至上位機(jī)； 2)在上位機(jī)中，分別建立電力系統(tǒng)正常信號(hào)及故障信號(hào)模型，隨機(jī)選取模型參數(shù)，并假設(shè)故障起始點(diǎn)，在故障起始點(diǎn)之前使用正常信號(hào)模型，在故障起始點(diǎn)之后使用故障信號(hào)模型，執(zhí)行下面步驟3); 3)步驟2)中建立的電力系統(tǒng)信號(hào)稱為重構(gòu)信號(hào)，該信號(hào)與實(shí)測信號(hào)具有較大誤差，即隨機(jī)選取的模型參數(shù)無法表達(dá)實(shí)測信號(hào)，采用優(yōu)化算法對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化目標(biāo)為重構(gòu)信號(hào)與實(shí)測信號(hào)之間的誤差達(dá)到最小，使得優(yōu)化后的模型參數(shù)能夠精確表達(dá)實(shí)測信號(hào)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)故障信號(hào)檢測與波形識(shí)別方法，其特征在于:在步驟3)中，所述優(yōu)化算法僅需半周期長的采樣窗口，在該半周期長的采樣窗口內(nèi)建立故障信號(hào)的綜合模型，初始模型參數(shù)隨機(jī)選取；窗口移動(dòng)步長最大可為四分之一周期，最小可為一個(gè)采樣點(diǎn)；在識(shí)別采樣窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的參數(shù)時(shí)，優(yōu)化算法本身所需時(shí)間小于四分之一周期。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)故障信號(hào)檢測與波形識(shí)別方法，其特征在于: 所述步驟2)包括如下步驟: `2.1)電力系統(tǒng)正常信號(hào)為正弦波，建立電力系統(tǒng)正常信號(hào)模型如下:

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)故障信號(hào)檢測與波形識(shí)別方法，其特征在于:所述優(yōu)化算法為雙細(xì)菌優(yōu)化算法，包括以下步驟: ①在第k次迭代過程中，主細(xì)菌位置為識(shí)”，其中η為搜索空間維數(shù)，其初始位置隨機(jī)選?。虎谠诘趉次迭代過程中，伴隨細(xì)菌位置為文\Xk =Xk+SDk，其中，OD1 = !(V.., 0,4,0,…,O!.表示伴隨細(xì)菌與主細(xì)菌位置僅第I維不同，I = 1，2，…，η隨機(jī)選取；< =V1(Utjz),其中，ri e [-1, I]為服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)，BupJP Bltjl分別為第I維的邊界，系數(shù)C1有兩個(gè)可能取值，分別為0.05和I ;當(dāng)(^ = 0.05時(shí)，伴隨細(xì)菌位于主細(xì)菌附近，當(dāng)C1 = I時(shí)，伴隨細(xì)菌位于解空間內(nèi)的一個(gè)隨機(jī)位置；③由于伴隨細(xì)菌與主細(xì)菌位置僅第I維不同，故僅針對第I維計(jì)算二者間偽梯度，公式為:
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)故障信號(hào)檢測與波形識(shí)別方法，其特征在于:采用雙細(xì)菌優(yōu)化算法識(shí)別模型參數(shù)的計(jì)算時(shí)間小于5毫秒。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)故障信號(hào)檢測與波形識(shí)別方法，其特征在于:所述上位機(jī)為工控機(jī)或PC機(jī)。
【文檔編號(hào)】G01R31/00GK103675544SQ201310661238
【公開日】2014年3月26日 申請日期:2013年12月9日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月9日
【發(fā)明者】吳青華, 李夢詩, 季天瑤 申請人:華南理工大學(xué)