基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测方法转让专利

申请号 : CN201410033491.X

文献号 : CN103777083B

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发明人 : 王先培朱国威龙嘉川赵宇田猛代荡荡严裕程

申请人 : 武汉大学

摘要 :

本发明公开了一种基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测系统及方法,通过采用电流互感器和隔离变压器获取容性设备的实时电流、电压数据,并将两者同时送入具有相同硬件参数的AD采集电路,实现电流、电压信号的并行同步采集,避免了传统的电流、电压信号采集非同步问题。本发明从两方面改进了介质损耗角的测量方法:数据采集单元部分提出基于卡尔曼滤波的基波频率跟踪算法,达到对A/D采样芯片的反馈控制,实现现场电流、电压的整周期信号采样;工控机结合相应的加窗FFT算法,降低信号FFT运算时频谱泄漏的影响。本发明显著提高了实际测量介质损耗角的精度,为高压容性设备的监测和早期预警提供了有力依据。

权利要求 :

1.一种基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测方法,其特征在于:包括依次连接的现场数据采集单元,主控室信号处理单元,远程监控单元;

所述现场数据采集单元包括用于获取容性设备的电流互感器、隔离变压器、信号调理电路、A/D采样单元、主控CPU单元、数据传输单元以及供电单元;电流互感器、隔离变压器分别与信号调理电路连接,信号调理电路与A/D采样单元连接,主控CPU单元分别与A/D采样单元、数据传输单元、供电单元连接;现场容性设备电流信号的获取选用0.1级的开合式电流互感器,通过直接套接到现场容性设备根部利用电磁感应获取容性设备的实时运行电流数据,容性设备的实时电压信号通过直接测量PT二次侧输出端获得,将二次侧电压信号送入高压隔离变压器输入端,再将高压隔离变压器的输出电压信号连同电流互感器测得的电流信号,送入到具有相同硬件参数的信号调理电路上进行滤波放大,之后共同接入并行同步A/D采样单元中,主控CPU单元负责现场电流、电压信号的卡尔曼频率跟踪,进而控制A/D实现信号的整周期采样和数据转发,数据传输单元负责将现场信号由高压侧传至低压侧主控室,供电单元采用工业级高压隔离PT为所述容性设备现场数据采集单元提供电能;

所述主控室信号处理单元包括工控机以及与工控机连接的GPRS报警单元;

所述远程监控单元是由局控制中心各单位的PC机构成,通过Web服务器与工控机连接,实现对变电站工控机的远程数据访问;

具体包括以下步骤:

步骤1:现场数据采集单元利用基于卡尔曼滤波的基波频率跟踪算法,对A/D采样芯片进行反馈控制,实现现场电流、电压信号的整周期同步并行采样;

步骤2:将现场数据采集单元实时采集到的电流I,电压U数据利用光纤交换机集中后通过光纤传输至工控机,由工控机进行加窗FFT算法,实时计算现场容性设备的介质损耗角;

步骤3:根据工控机实时测量的介质损耗角,进行现场容性设备的故障判断,一旦判断其超出报警阈值,则工控机进行声光报警提示且GPRS短信群发报警,同时工控机增加一条故障记录,以方便局监测中心的PC机通过Web网络实时查询;

所述步骤1中,现场数据采集单元中采用的基于卡尔曼的基波频率跟踪算法是利用一种频率自反馈数据采集方法,该方法利用无迹变换Unscented transformation的频率跟踪方法对电力系统的瞬时频率进行动态跟踪,根据输入信号准确跟踪到当前电网频率和幅值,进而调整采样频率,使其始终满足是当前电网频率的2N倍,N为大于1的整数,实现现场电流,电压信号的整周期采样,之后无迹卡尔曼滤波器UKF利用无迹变换Unscented transformation的频率跟踪方法计算出非线性最优估计的高斯近似解;

频率自反馈数据采集方法的具体实现步骤如下:

1)构建包含信号相位、角速度和幅值的状态变量;

2)根据相位、角速度和幅值的变化规律建立离散型状态转移方程;

3)根据观测量的选择建立离散型观测方程;

4)初始化状态变量、状态转移方程及观测方程;

5)利用UKF算法,结合当前时刻的观测值计算得到当前时刻状态变量的估计值;

6)利用得到的状态变量估计值计算出当前时刻的频率值;

7)将得到的频率估计值进行2N倍频后反馈给A/D采样芯片,作为其下一时刻的采样频率;

8)若跟踪过程未结束,则返回5)继续执行;若结束,则停止跟踪;

所述步骤5)包括以下过程:

a)设状态变量服从高斯分布,生成2*size(xk)+1个sigma点,size(xk)为状态变量的维数,sigma点是包含变量统计特性的点集;

b)将每个sigma点通过步骤2)所述的状态转移方程,得到传播后的sigma点;

c)计算传播后sigma点的均值和协方差;

d)重新生成sigma点,将其通过步骤3)所述的观测方程,得到传播后的sigma点,并分别计算其均值、协方差以及通过前后sigma点之间的互协方差;

e)计算滤波增益,并更新状态变量均值和协方差。

2.根据权利要求1所述的基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测方法,其特征在于:所述A/D采样单元采用并行A/D采样芯片AD7656进行现场数据的实时采集,所述主控CPU单元选择ARM进行卡尔曼频率跟踪及数据转发。

3.根据权利要求1所述的基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测方法,其特征在于:所述数据传输单元选用光纤作为传输介质,现场数据采集单元与主控室信号处理单元中的工控机通过光纤连接。

4.根据权利要求1所述的基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测方法,其特征在于:所述GPRS报警单元利用RS232接口与工控机进行连接,根据工控机数据处理结果控制其远程报警与否。

说明书 :

基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测方法

技术领域

[0001] 本发明属于电力设备在线监测技术领域,尤其涉及高压容性设备在线监测技术领域。具体涉及到一种基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测系统及方法。

背景技术

[0002] 高压容性设备在输变电系统中占据着及其重要的位置,如电容器、电容式电压互感器等。但是由于容性设备工作环境的影响,设备长期带电运行过程中会逐渐出现绝缘老化且造成绝缘故障累积,容型设备的绝缘故障不仅影响整个变电站的安全运行,同时还危及其它设备及供电系统的安全,因此对容型设备绝缘故障进行准确诊断具有重要意义。目前,较多的绝缘故障诊断方法是定期检修法。根据实验结果判断设备故障与否,但是此方法不仅经济性差、可靠性低而且具有一定的安全隐患。因此容性设备故障在线监测方案正在逐渐取代传统测试方法。
[0003] 介质损耗角是高压容型设备绝缘状况的重要特征参数,通过实时监测容型设备介质损耗角可以实现对其故障的在线监测。常用的介质损耗角检测方法有两类:一类是基于硬件实现的,如过零比较法等;另一类是基于软件实现的,如相关函数法,谐波分析法等。前者原理简单,易于实现,但是对硬件的要求很高,零点漂移,硬件电路时延会对测量结果的准确性造成极大影响;后者减小了对硬件的要求,通过软件算法实现介质损耗角的高精度测量。目前,基于软件算法的介质损耗角测量方法已经逐渐取代传统硬件方法,容性设备介质损耗角在线监测系统实际运行中主要存在的以下问题:
[0004] 1、电网频率存在一定的波动,硬件采样电路不能实时进行电网频率跟踪,实现信号的整周期采样。
[0005] 2、采用快速傅里叶变换(FFT)算法进行谐波分析时,由于信号非整周期截断产生的频谱泄漏和栅栏效应,导致计算的信号参数:频率、幅值和相位不准,尤其是相位误差很大,直接影响到介质损耗角测量精度。
[0006] 3、电流、电压信号的非同步采集导致介质损耗角测量误差偏大。
[0007] 4、信号就地采集后的数据传输往往都是通过电缆进行的。就不可避免的会受到电磁干扰,导致信号衰减,影响了现场采集数据的还原,进而降低了介质 损耗角的测量精度。

发明内容

[0008] 本发明的目的是提供一种基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测系统,通过高精度A/D对现场容性设备的实时电流、电压信号进行并行同步采集,以获得设备的原始数据,利用光纤将数据传输到二次侧工控机实现信号处理及显示。
[0009] 本发明的另一个目的是提供一种基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测方法。通过基于卡尔曼滤波的基波频率跟踪算法,达到对A/D采样芯片的反馈控制,实现现场电流、电压的整周期信号采样;再将电信号转换为光信号通过光纤送入到主控室工控机进行FFT变换,减小了信号FFT运算时因为非整周期截断产生的频谱泄漏和栅栏效应,提高了介质损耗角的测量精度。
[0010] 实现上述发明目的的技术解决方案是:
[0011] 一种基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测系统,包括依次连接的现场数据采集单元,主控室信号处理单元,远程监控单元;
[0012] 所述现场数据采集单元包括用于获取容性设备的电流互感器、隔离变压器,信号调理电路、A/D采样单元、主控CPU单元、数据传输单元以及供电单元;电流互感器、隔离变压器分别与信号调理电路连接,信号调理电路与A/D采样单元连接,主控CPU单元分别与A/D采样单元、数据传输单元、供电单元连接;现场容性设备电流信号的获取是选用0.1级的开合式电流互感器,利用电磁感应原理获得;容性设备的实时电压信号通过直接测量PT二次侧输出端获得;将二次侧电压信号送入高压隔离变压器输入端,再将高压隔离变压器的输出电压信号连同电流互感器测得的电流信号,送入到具有相同硬件参数的现场信号调理电路上进行滤波放大,之后共同接入并行采样A/D转换芯片中;主控CPU单元负责现场电流、电压信号的卡尔曼频率跟踪,进而控制A/D实现信号的整周期采样和数据转发;数据传输单元负责将现场信号由高压侧传至低压侧主控室;供电单元采用工业级高压隔离PT为所述容性设备现场数据采集单元提供电能;
[0013] 所述隔离变压器用来实现高低压侧电气隔离,同时将PT二次侧电压变换后送入具有相同硬件参数的信号调理电路,之后共同送入并行同步采样A/D中,实现现场容性设备电压、电流信号的并行同步采集;
[0014] 作为优选方案,本发明所述A/D采样单元采用并行A/D采样芯片AD7656进行现场数据的实时采集,所述主控CPU单元选择ARM进行卡尔曼频率跟踪及数据转发。
[0015] 作为优选方案,本发明数据传输单元选用光纤作为传输介质,现场数据采集单元与主控室信号处理单元中的工控机通过光纤连接,有效避免了传输过程中的电磁干扰、信号衰减问题,实现了高低压侧良好的电气隔离。
[0016] 所述主控室信号处理单元包括工控机以及与工控机连接的GPRS报警单元,工控机上安装有处理软件,工控机及其处理软件负责现场数据的实时处理和保存。
[0017] 所述GPRS报警单元利用RS232接口与工控机进行连接,根据工控机数据处理结果控制其远程报警与否。
[0018] 作为优选方案,工控机的处理软件选择虚拟仪器LABVIEW进行信号实时处理,同时利用MySQL数据库对现场监测到的数据进行数据管理和查询,以方便远程监控单元访问。
[0019] 所述远程监控单元是由局控制中心各单位的PC机构成,通过WEB服务器与工控机连接,实现对变电站工控机的远程数据访问。
[0020] 本发明还提供了一种基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测方法,包括以下步骤:
[0021] 步骤1:现场数据采集单元利用基于卡尔曼滤波的基波频率跟踪算法,达到对A/D采样芯片的反馈控制,实现现场电流I,电压U的整周期信号同步并行采样;
[0022] 步骤2:将数据采集单元实时采集到的电流I,电压U数据通过光纤传输至工控机,工控机的处理软件采用加窗FFT算法,实时计算现场容性设备的介质损耗角;
[0023] 步骤3:根据工控机实时测量的介质损耗角,进行现场容性设备的故障判断,一旦判断其超出报警阈值,则工控机进行声光报警提示且GPRS短信群发报警;同时工控机增加一条故障记录,以方便局监测中心通过web网络实时查询。
[0024] 其中,所述步骤1中,现场数据采集单元中采用的基于卡尔曼的基波频率跟踪算法是一种频率自反馈数据采集方法,该方法采用基于无迹变换(Unscented transformation)的频率跟踪方法对电力系统的瞬时频率进行动态跟踪,根据输入信号准确跟踪到当前电网频率和幅值,进而调整采样频率,使其始终满足是当前电网频率的2N倍(N为大于1的整数),实现现场电流,电压信号的整周期采样;
[0025] 无迹卡尔曼滤波器(UKF)利用UT方法计算出非线性最优估计的高斯近似解,UKF算法作为公知内容,本发明不再赘述。作为优选方案,本发明数据采集单元,基于UKF的电网频率跟踪方法是在主控芯片ARM中完成的;
[0026] 频率自反馈数据采集方法主要通过以下步骤实现:
[0027] 1)构建包含信号相位、角速度和幅值的状态变量;
[0028] 2)根据相位、角速度和幅值的变化规律建立离散型状态转移方程;
[0029] 3)根据观测量的选择建立离散型观测方程;
[0030] 4)初始化状态变量、状态转移方程及观测方程;
[0031] 5)利用UKF方法,结合当前时刻的观测值计算得到当前时刻状态变量的估计值;
[0032] 6)利用得到的状态变量估计值计算出当前时刻的频率值;
[0033] 7)将得到的频率估计值进行2N倍频后反馈给A/D采样芯片,作为其下一时刻的采样频率;
[0034] 8)若跟踪过程未结束,则返回5)继续执行;若结束,则停止跟踪。
[0035] 与现有技术相比,本发明具有以下优点和有益效果:
[0036] 本发明提供了一种基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测系统及方法。
[0037] 1、通过现场容性设备的电流、电压信号的并行同步采集,避免了传统信号采集过程中的非同步问题,将两信号同时送入具有相同参数的硬件电路,有效地提高了容性设备的介质损耗角测量精度。
[0038] 2、提出了一种基于硬件实现的电网频率跟踪方法:卡尔曼频率跟踪算法,实现了现场电流、电压的整周期信号采集,减小了信号FFT运算时因为非整周期截断产生的频谱泄漏,提高了信号频率、幅值和相位的计算精度,进而提高了介质损耗角的测量精度。
[0039] 3、数据由现场传输至主控室选用光纤介质,与传统电缆传输相比较,实现 了高低压侧信号良好的电气隔离,避免了电磁干扰,信号衰减等影响,使信号的远传输得到了保障,进而提高了介质损耗角测量精度。
[0040] 4、现场监测的容性设备不但可以通过Web网络实现局监控中心的远程监控,而且可以通过GPRS进行短信群发,实现容性设备的实时故障报警。

附图说明

[0041] 图1是本发明整体系统结构图。
[0042] 图2是本发明数据采集单元采样电路的硬件原理框图。
[0043] 图3是本发明的系统工作流程图。
[0044] 图4是本发明数据采集单元频率自反馈数据采集方法流程图。

具体实施方式

[0045] 下面结合附图和具体实施方案对本发明专利进行详细说明。
[0046] 本发明基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测系统的整体系统结构如图1所示,包括依次连接的现场数据采集单元,主控室信号处理单元,远程监控单元;主控室信号处理单元包括工控机以及与工控机连接的GPRS报警单元,本实施例中的GPRS报警单元为移动终端;远程监控单元是由局控制中心各单位的PC机构成,通过Web服务器与工控机连接,实现对变电站工控机的远程数据访问。
[0047] 将现场采集到的电流、电压信号并行送入到数据采集单元,之后通过光纤将信号从高压侧传输至低压侧,利用光纤交换机将现场多路光信号集中后通过光纤介质转发至变电站主控室工控机,由主控机进行FFT变换,进而计算出介质损耗角。当判断有故障发生时,则通过GPRS进行短信群发报警。同时工控机通过Web网络与局控制中心相连接,方便了现场容性设备的远程监控。
[0048] 图2是现场数据采集单元的硬件框图,包括用于获取容性设备电压的高压隔壁变压器,获取电流信号的电流互感器,信号调理电路、AD采样单元、主控CPU单元、数据传输单元以及供电单元。通过选用0.1级的开合式电流互感器获取现场容性设备实时电流信号。直接测量PT二次侧输出端电压获得容性设备的实时电压信号,将二次侧电压信号送入高压隔离变压器输入端,再将高压隔离变压器的输出电压信号连同电流互感器测得的电流信号,送入具有相同硬件参数的现场信号调理电路上进行滤波放大,之后共同接入并行AD采样单元中。主控 CPU单元根据现场电流、电压数据进行无迹卡尔曼频率跟踪,进而控制AD实现信号的整周期采样。数据传输单元负责将现场信号由高压侧传至低压侧主控室。供电单元采用工业级高压隔离PT为所述容性设备现场数据采集单元提供电能。
[0049] 其中ARM的看门狗电路及复位电路的作用是在现场程序跑飞的情况下,对程序进行复位处理的。
[0050] 其中工控机负责现场数据的实时处理和保存,GPRS报警单元利用RS232接口与工控机进行连接,根据工控机数据处理结果控制其远程报警与否。
[0051] 其中工控机信号实时处理软件选择虚拟仪器LABVIEW进行信号实时处理,同时利用MySQL数据库对现场监测到的数据进行管理和查询,以方便远程监控单元访问。
[0052] 其中远程监控单元是由局控制中心各单位的PC机构成,通过Web服务器实现对变电站工控机的远程数据访问。
[0053] 图3是介质损耗角测量系统的系统工作流程图。具体步骤包括硬件采样电路初始化,利用并行采样AD获取实时电流、电压数据,通过CPU进行卡尔曼频率跟踪实现电网频率的实时测量,进而控制AD的整周期采样。根据现场实时采集的数据,利用加窗T算法,得到电流、电压的相位差,进而计算出介质损耗角并进行工控机显示。由上述计算结果判断容性设备故障与否,通过GPRS进行短信报警。同时,局监测中心通过以太网实现现场数据的远程监视。
[0054] 图4是数据采集单元频率自反馈数据采集方法流程图。具体实现步骤如下:
[0055] 1)构建包含信号相位、角速度和幅值的状态变量:
[0056] 设状态变量xk为:
[0057] xk=(θk wk Ak)T    (1)
[0058] 其中,θk、wk、Ak分别为正弦信号在k时刻的相位、角速度和幅值。
[0059] 2)根据相位、角速度和幅值的变化规律建立离散型状态转移方程:
[0060] 相位和角速度的关系可由下式表示:
[0061] dθ/dt=w    (2)
[0062] 且角速度wk和幅值Ak受到高斯噪声过程影响,即:
[0063] dw/dt=ww(t),dA/dt=wA(t)    (3)
[0064] 综上,建立连续时间的状态转移方程:
[0065]
[0066] 若要利用卡尔曼公式,必须把(4)进行离散化,可得到如下所示的离散型状态转移方程:
[0067]
[0068] 其中Δt为时间步长,qk-1~N(0,Qk-1)且有:
[0069]
[0070] 由(5)式可以看出,本方法中的状态转移方程是线性的。
[0071] 3)根据观测量的选择建立离散型观测方程;
[0072] 实际监测系统中,所测得电压或电流参数都是呈正弦分布的离散点,所以测量方程可由下式表示:
[0073] yk=h(xk,k)+rk=Aksin(θk)+rk    (7)
[0074] 上式中,h(·)为测量函数,在本实施例中即为Aksin(θk);rk为观测噪声,其服从如下分布:rk~(0,Rk),其中Rk为k时刻的观测噪声协方差。显然,本方法中的观测方程是非线性的。
[0075] 4)初始化状态变量、状态转移方程及观测方程:
[0076] 对状态变量xk=(θk wk Ak)T、状态转移噪声协方差Qk-1、测量噪声协方差Rk和采样时间步长Δt赋初值。
[0077] 5)利用UKF方法,结合当前时刻的观测值计算得到当前时刻状态变量的估计值:
[0078] a)设状态变量服从高斯分布,生成2*size(xk)+1个sigma点(size(xk)为状态 变量的维数,sigma点是包含变量统计特性的点集);
[0079] b)将每个sigma点通过(5)式所述的状态转移方程,得到传播后的sigma点;
[0080] c)计算传播后sigma点的均值和协方差;
[0081] d)重新生成sigma点,将其通过(7)式所述的观测方程,得到传播后的sigma点,并分别计算其均值、协方差以及通过前后sigma点之间的互协方差;
[0082] e)计算滤波增益,并更新状态变量均值和协方差;
[0083] 6)利用得到的状态变量估计值计算当前时刻的频率值
[0084] 根据步骤5)得到状态向量xk=(θk wk Ak)T的实时估计,按下式计算当前系统的瞬时频率:
[0085] fk=wk/2π    (8)
[0086] 7)反馈控制采样频率:
[0087] 利用步骤6)算出当前电网的实时频率后,以2N倍频输出并反馈控制A/D采样电路,N使得采样频率始终是电网频率的2 倍,从而实现每周期采样点数是电网频率整数倍的目的。
[0088] 8)继续跟踪或结束跟踪:
[0089] 若系统需要继续跟踪信号频率并采样数据,则返回到步骤5)继续执行;若系统结束采集则停止跟踪频率,算法结束。
[0090] 以上所述,仅是本发明基于卡尔曼频率跟踪的容性设备介损在线监测系统及方法的一种较佳实施例而已,并非对本发明的技术范围作任何限制,凡是依据本发明的技术实质对以上的实施例所做的任何修改、等同变化与修饰,均属于本发明技术方案的范围内。