本發(fā)明涉及一種基于狀態(tài)識別的繼電保護適應(yīng)性濾波算法，屬于變電站的繼電保護設(shè)備濾波算法領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

智能變電站作為智能電網(wǎng)中的重要節(jié)點，采集變電設(shè)備狀態(tài)和電網(wǎng)運行信息，支撐電網(wǎng)的實時控制、智能調(diào)節(jié)和各類高級應(yīng)用，實現(xiàn)變電站的協(xié)同操作。智能變電站相比于傳統(tǒng)變電站，把原本應(yīng)放在繼保室的二次設(shè)備數(shù)據(jù)采集設(shè)備前移至一次設(shè)備區(qū)域，而數(shù)據(jù)采集設(shè)備屬于弱電設(shè)備，極容易受到變電站一次區(qū)域電磁環(huán)境的影響。在變電站遭受雷擊、開關(guān)操作和短路等形式的故障時，繼電保護設(shè)備測量信號容易受到瞬態(tài)電磁騷擾，影響電壓數(shù)據(jù)測量精度，需要通過濾波算法濾除干擾信號。

目前，變電站的繼電保護設(shè)備采用單一的濾波算法，對于不同的運行狀態(tài)，采取相同的算法，不能根據(jù)繼電保護設(shè)備運行狀態(tài)進行算法調(diào)整，缺乏有效性和針對性。由于變電站復(fù)雜的電磁環(huán)境，繼電保護設(shè)備的不同運行狀態(tài)差異很大，如果采用相同的濾波算法，則濾波效果不理想，不能直接、有效、快速的濾除電磁干擾對繼電保護設(shè)備的影響。需要對繼電保護設(shè)備進行狀態(tài)識別，并采用適應(yīng)性的濾波算法，維持設(shè)備良好穩(wěn)定運行。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于狀態(tài)識別的繼電保護適應(yīng)性濾波算法。

為了達到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：

一種基于狀態(tài)識別的繼電保護適應(yīng)性濾波算法，包括以下步驟，

步驟1，用采集系統(tǒng)采集繼電保護設(shè)備的電壓數(shù)據(jù)；

步驟2，對采集的電壓數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

步驟3，計算預(yù)處理后電壓數(shù)據(jù)的時域特征參數(shù)；

步驟4，將時域特征參數(shù)與閾值進行比較，根據(jù)比較結(jié)果，選擇不同的濾波方法對電壓數(shù)據(jù)進行濾波處理；

步驟5，輸出濾波后的電壓數(shù)據(jù)。

采集系統(tǒng)包括依次連接的壓互感器、前置模擬低通濾波器、采樣保持器、多路轉(zhuǎn)換開關(guān)、模數(shù)轉(zhuǎn)換器和單片機。

時域特征參數(shù)為電壓數(shù)據(jù)的峰值因子。

電壓數(shù)據(jù)的峰值因子公式為，

C_f＝X_peak/X_RMS

其中，C_f為電壓數(shù)據(jù)的峰值因子，X_peak為電壓數(shù)據(jù)的峰值，X_RMS為電壓數(shù)據(jù)的均方根值；

$X_{RMS}=\sqrt{\frac{1}{L}\underset{n=1}{\overset{L}{\Σ}}{x}_n^2}$

其中，x_n為預(yù)處理后的電壓數(shù)據(jù)序列，n＝1,2,…,L，L為預(yù)處理后的電壓數(shù)據(jù)序列中元素的個數(shù)；

$X_{peak}=\frac{1}{2}\left(max\right(x_n)+min(x_n\left)\right)$

其中，max(x_n)為x_n的最大值，min(x_n)為x_n的最小值。

當電壓數(shù)據(jù)的峰值因子大于閾值時，判定繼電保護設(shè)備的運行狀態(tài)為脈沖狀態(tài)，采用FIR低通數(shù)字濾波器對電壓數(shù)據(jù)進行濾波處理；

當電壓數(shù)據(jù)的峰值因子小于閾值時，判定繼電保護設(shè)備的運行狀態(tài)為正常狀態(tài)，采用一階滯后濾波法對電壓數(shù)據(jù)進行濾波處理。

FIR低通數(shù)字濾波器采用窗函數(shù)的方法進行設(shè)計，F(xiàn)IR低通數(shù)字濾波器的系統(tǒng)函數(shù)H(z)為，

$H\left(z\right)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Σ}}h\left(i\right)z^{-i}$

其中，h(i)為FIR低通數(shù)字濾波器的單位脈沖響應(yīng)，0≤i≤N-1，i為整數(shù)，N為窗口長度，z為z變換的參數(shù)；

h(i)＝h_M(i)w(i)

其中，w(i)為窗函數(shù)的公式，h_M(i)為信號的單位脈沖響應(yīng)；

$h_M\left(i\right)=\frac{1}{M}\underset{k=0}{\overset{M-1}{\Σ}}{H}_d\left(e^{j\frac{2k\mathrm{\π}}{M}}\right)e^{j\frac{2k\mathrm{\π}i}{M}}$

其中，M為延拓周期，0≤k≤M-1，k、M為整數(shù)，為采用頻率為2kπ/M的頻率響應(yīng)函數(shù)。

窗函數(shù)采用凱塞窗，公式為，

$w\left(i\right)=\frac{I_0\left(\mathrm{\β}\sqrt{1-{\[1-2i/(N-1)\]}^2}\right)}{I_0\left(\mathrm{\β}\right)}$

其中，I₀(·)為第一類變形零階貝塞爾函數(shù)，β為可自由選擇的參數(shù)。

一階滯后濾波法的公式為，

y_t＝(1-α)*x_t+α*y_t-1

其中，α為可自由選擇的參數(shù)，x_t為本次采樣值，y_t-1和y_t分別為上次和本次的濾波結(jié)果，0≤t≤H，H為采樣點個數(shù)。

本發(fā)明所達到的有益效果：本發(fā)明可以對繼電保護設(shè)備進行狀態(tài)識別，并針對不同狀態(tài)采取相應(yīng)的濾波算法，解決了繼電保護設(shè)備單一算法難以兼容各種工況的問題，極大程度減少電磁騷擾的影響，避免繼電保護設(shè)備采集數(shù)據(jù)不準確的情況發(fā)生。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的流程圖

圖2為采集系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步描述。以下實施例僅用于更加清楚地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而不能以此來限制本發(fā)明的保護范圍。

如圖1所示，一種基于狀態(tài)識別的繼電保護適應(yīng)性濾波算法，包括以下步驟：

步驟1，用采集系統(tǒng)采集繼電保護設(shè)備的電壓數(shù)據(jù)。

如圖2所示，采集系統(tǒng)包括依次連接的壓互感器、前置模擬低通濾波器、采樣保持器、多路轉(zhuǎn)換開關(guān)、模數(shù)轉(zhuǎn)換器和單片機。

步驟2，對采集的電壓數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。通過預(yù)處理可以剔除粗大誤差，以提高數(shù)據(jù)的可靠性和真實性，并檢查數(shù)據(jù)的隨機性。

步驟3，計算預(yù)處理后電壓數(shù)據(jù)的時域特征參數(shù)。

采用電壓數(shù)據(jù)的峰值因子作為時域特征參數(shù)，電壓數(shù)據(jù)的峰值因子以表征電壓信號在隨機過程中的波動過程是否有脈沖。

電壓數(shù)據(jù)的峰值因子公式為，

C_f＝X_peak/X_RMS

其中，C_f為電壓數(shù)據(jù)的峰值因子，X_peak為電壓數(shù)據(jù)的峰值，X_RMS為電壓數(shù)據(jù)的均方根值；

$X_{RMS}=\sqrt{\frac{1}{L}\underset{n=1}{\overset{L}{\Σ}}{x}_n^2}$

其中，x_n為預(yù)處理后的電壓數(shù)據(jù)序列，n＝1,2,…,L，L為預(yù)處理后的電壓數(shù)據(jù)序列中元素的個數(shù)；

$X_{peak}=\frac{1}{2}\left(max\right(x_n)+min(x_n\left)\right)$

其中，max(x_n)為x_n的最大值，min(x_n)為x_n的最小值。

步驟4，將時域特征參數(shù)與閾值進行比較，根據(jù)比較結(jié)果，選擇不同的濾波方法對電壓數(shù)據(jù)進行濾波處理。

當電壓數(shù)據(jù)的峰值因子大于閾值時，判定繼電保護設(shè)備的運行狀態(tài)為脈沖狀態(tài)，采用FIR低通數(shù)字濾波器對電壓數(shù)據(jù)進行濾波處理；當電壓數(shù)據(jù)的峰值因子小于閾值時，判定繼電保護設(shè)備的運行狀態(tài)為正常狀態(tài)，采用一階滯后濾波法對電壓數(shù)據(jù)進行濾波處理。

a)FIR低通數(shù)字濾波器采用窗函數(shù)的方法進行設(shè)計，對繼電保護設(shè)備高頻騷擾信號有良好的抑制作用，保證設(shè)備在雷電、短路和開關(guān)操作等脈沖狀態(tài)下測量數(shù)據(jù)的準確性。

FIR低通數(shù)字濾波器的系統(tǒng)函數(shù)H(z)為，

$H\left(z\right)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Σ}}h\left(i\right)z^{-i}$

其中，h(i)為FIR低通數(shù)字濾波器的單位脈沖響應(yīng)，0≤i≤N-1，i為整數(shù)，N為窗口長度，z為z變換的參數(shù)；

h(i)＝h_M(i)w(i)

其中，w(i)為窗函數(shù)的公式，h_M(i)為信號的單位脈沖響應(yīng)；

$h_M\left(i\right)=\frac{1}{M}\underset{k=0}{\overset{M-1}{\Σ}}{H}_d\left(e^{j\frac{2k\mathrm{\π}}{M}}\right)e^{j\frac{2k\mathrm{\π}i}{M}}$

其中，M為延拓周期，0≤k≤M-1，k、M為整數(shù)，為采用頻率為2kπ/M的頻率響應(yīng)函數(shù)。

窗函數(shù)采用凱塞窗，公式為，

$w\left(i\right)=\frac{I_0\left(\mathrm{\β}\sqrt{1-{\[1-2i/(N-1)\]}^2}\right)}{I_0\left(\mathrm{\β}\right)}$

其中，I₀(·)為第一類變形零階貝塞爾函數(shù)，β為可自由選擇的參數(shù)。

通過多次實驗，選擇合適的濾波器參數(shù)，設(shè)計出性能良好的FIR低通數(shù)字濾波器。

b)一階滯后濾波法綜合本次采樣值和上次濾波結(jié)果，利用算法抑制繼電保護設(shè)備的干擾成分，公式為，

y_t＝(1-α)*x_t+α*y_t-1

其中，α為可自由選擇的參數(shù)，x_t為本次采樣值，y_t-1和y_t分別為上次和本次的濾波結(jié)果，0≤t≤H，H為采樣點個數(shù)。

一階滯后濾波法設(shè)計參數(shù)少，計算簡單，適合于繼電保護設(shè)備正常狀態(tài)下的濾波處理，能夠濾除干擾成分，并對周期性干擾具有良好的抑制作用。

步驟5，輸出濾波后的電壓數(shù)據(jù)。

將完成濾波的電壓數(shù)據(jù)利用光纖輸出到繼保室，進行后續(xù)的邏輯判斷和執(zhí)行輸出等操作。

上述方法可以對繼電保護設(shè)備進行狀態(tài)識別，并針對不同狀態(tài)采取相應(yīng)的濾波算法，解決了繼電保護設(shè)備單一算法難以兼容各種工況的問題，極大程度減少電磁騷擾的影響，避免繼電保護設(shè)備采集數(shù)據(jù)不準確的情況發(fā)生。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明技術(shù)原理的前提下，還可以做出若干改進和變形，這些改進和變形也應(yīng)視為本發(fā)明的保護范圍。