一种基于GIS局部放电的精确定位方法

摘要

本发明公开了一种基于GIS局部放电的精确定位方法，属于GIS局部放电监测的方法。该方法获取局放后各传感器同步获取电磁波到达时刻后，对利用扩展时差定位法得到的测距结果引入Euclidean测度距离矩阵得到初步局放位置，进而求得对应的局放发生时间。融合由多传感器信息计算出的局放位置，得到最终的局放距离。本发明设计合理，可以实时监测情况下利用多个测量点信息进行综合局部放电定位。本发明的定位方法可以应用于GIS局部放电精确定位中。

权利要求

1.一种基于GIS局部放电的精确定位方法，其特征在于：具体包含如下步骤；

步骤1，获取局放电磁波到达各个传感器的时间，并找到其中时间最小值对应的节点Sm；

步骤2，确定节点Sm到每个不相邻节点的最短路径，并根据扩展时差法将节点Sm处的传感器作为扩展时差定位的一端，分别与其它K-1个传感器构成时差定位组合，计算出节点Sm通过和每个相邻节点组成的最短路径中的故障局放位置，其中，K取整数且K≥1；

步骤3，根据w个相邻节点决定的路径计算得到w组测距结果，进而获取w×(K-1)组测距结果，并计算欧式测度距离矩阵E，其中w为正整数；

步骤4，找到欧式测度距离矩阵E中的最小值，以及其对应的行列来确定初步局放位置f'；

步骤5，根据初步局放位置f'计算局放发生的时间t0；

步骤6，融合多传感器计算出的局放位置，得到最终的局放距离，进而完成精确局放定位。

2.根据权利要求1所述的一种基于GIS局部放电的精确定位方法，其特征在于：在步骤3中，计算欧式测度距离矩阵E具体如下：利用Euclidean距离测度法从w×(K-1)组测距结果与电磁波传播速度相除求得的电磁波传输时间与局放后传感器同步获取的电磁波到达时间得到两组向量的Euclidean长度，通过两个向量的距离测度得到欧式距离测度矩阵E。

3.根据权利要求2所述的一种基于GIS局部放电的精确定位方法，其特征在于：在步骤3中，欧式测度距离矩阵E具体如下：其中，E(k-1)w表示对应的Euclidean距离，D(K-1)w为传输时间矩阵，K为传感器的个数，TM为局放放电发生后各传感器获取的电磁波初始到达时间。

4.根据权利要求1所述的一种基于GIS局部放电的精确定位方法，其特征在于：在步骤5中，局放发生的时间t0的具体计算如下：其中，Tmin为局放后各传感器获取的电磁波信号到达时间矩阵中的最小值，Lbf’为初步局放位置f’到Tmin对应的b号传感器的最短距离，c为电磁波传播速度。

5.根据权利要求1所述的一种基于GIS局部放电的精确定位方法，其特征在于：在步骤6中，最终的局放距离具体计算如下：其中，Sact为距离所定位的区段首端的最终的局放距离，Si为第i号传感器距离所定位的区段首端的距离，K为GIS系统中放置的传感器总个数。

说明书

一种基于GIS局部放电的精确定位方法

技术领域

[0001] 本发明属于局部放电在线监测领域，尤其涉及一种基于GIS局部放电的精确定位方法。

背景技术

[0002] 基于特高频的局部放电定位方法，其最基本的原理是采用电磁波到达的时间差关系。相应的计算方法主要包括搜索算法和迭代算法。牛顿迭代算法的核心是计算的收敛问题，相关的研究包括重庆大学的唐炬提出的taylor遗传定位算法，清华大学的高文胜等人提出的基于能量累积的空间搜索算法，华北电力大学唐志国提出的全局搜索迭代算法等。搜索算法(模式识别算法)是将被检测物划分为多个区域，将布置的传感器与各个区域之间的距离差作为判定模式。如果某区域对应的标准模式与判定模式相同，则该区域为故障区域。国内外在这个方面开展了很多研究，Hasan Reza Mirzaei等人为修正搜索算法中的标准模式，提出了微粒群优化算法。李立学、张晓星、王辉等人通过采用BP算法、遗传算法、GK模糊分类算法，提取高位空间非线性特征，来对放电模型进行识别，结果表明具有良好的识别效果和鲁棒性。

[0003] 在定位计算中，首波到达时刻或时间差会造成误差，可能会导致迭代算法无法局部收敛，而采用搜索算法得到的理论结果存在与实际的时间差不能相匹配的问题。这些问题都会导致定位不准确或失效。如何利用多个融合传感器的信息得出精确的定位结果，是特高频定位方法的核心问题。

发明内容

[0004] 本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供了一种基于GIS局部放电的精确定位方法，可以利用大量现有的投运检测设备，实现简单，具有较强的经济性和较好的实用价值。

[0005] 本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案

[0006] 一种基于GIS局部放电的精确定位方法，具体包含如下步骤；

[0007] 步骤1，获取局放电磁波到达各个传感器的时间，并找到其中时间最小值对应的节点Sm；

[0008] 步骤2，确定节点Sm到每个不相邻节点的最短路径，并根据扩展时差法将节点Sm处的传感器作为扩展时差定位的一端，分别与其它K-1个传感器构成时差定位组合，计算出节点Sm通过和每个相邻节点组成的最短路径中的故障局放位置，其中，K取整数且K≥1；

[0009] 步骤3，根据w个相邻节点决定的路径计算得到w组测距结果，进而获取w×(K-1)个测距结果，并计算欧式测度距离矩阵E，其中w为正整数；

[0010] 步骤4，找到欧式测度距离矩阵E中的最小值，以及其对应的行列来确定初步局放位置f'；

[0011] 步骤5，根据初步局放位置f'计算局放发生的时间t0；

[0012] 步骤6，融合多传感器计算出的局放位置，得到最终的局放距离，进而完成精确局放定位。

[0013] 作为本发明一种基于GIS局部放电的精确定位方法的进一步优选方案，在步骤2中，计算欧式测度距离矩阵E具体如下：利用Euclidean距离测度法从w×(K-1)组测距结果与电磁波传播速度相除求得的电磁波传输时间与局放后传感器同步获取的电磁波到达时间得到两组向量的Euclidean长度，通过两个向量的距离测度得到欧式距离测度矩阵E。

[0014] 作为本发明一种基于GIS局部放电的精确定位方法的进一步优选方案，欧式测度距离矩阵E具体如下：

[0015]

[0016] 其中，E(k-1)w表示对应的Euclidean距离，D(K-1)w为传输时间矩阵，K为传感器的个数，TM为局放放电发生后各传感器获取的电磁波初始到达时间。

[0017] 作为本发明一种基于GIS局部放电的精确定位方法的进一步优选方案，局放发生的时间t0的具体计算如下：

[0018]

[0019] 其中，Tmin为局放后各传感器获取的电磁波信号到达时间矩阵中的最小值，Lbf’为初步局放位置f’到Tmin对应的b号传感器的最短距离。

[0020] 作为本发明一种基于GIS局部放电的精确定位方法的进一步优选方案，在步骤6中，最终的局放距离具体计算如下：

[0021]

[0022] 其中，Sact为距离所定位的区段首端的最终的局放距离，Si为第i号传感器距离所定位的区段首端的距离，K为GIS系统中放置的传感器总个数

[0023] 有益效果

[0024] 本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

[0025] 1、本发明在同步获取局部放电产生的电磁波初始波头到达各传感器的时间后，利用扩展时差定位法，融合各传感器的波头信息及GIS固有拓扑结构，引用Euclidean距离得到初步测距结果，进而求得对应的局放发生时间，最后利用此局放时间进一步提高了测距精度；

[0026] 2、本发明经仿真验证，相比于普通双端时差定位方法，该方法通过局放发生时间对测距结果的修正得到了较高的测距精度，通过人为模拟设置错误监测数据，验证了算法具有较好的容错性，可靠性较高，易于计算机实现；适应于复杂的大型电网，保护范围无死区，定位速度迅速准确，保护的有效范围为全网系统，不存在定位死区；

[0027] 3、本发明可以利用大量现有的投运检测设备，实现简单，具有较强的经济性和较好的实用价值。

附图说明

[0028] 图1是本发明的GIS仿真模型；

[0029] 图2是本发明的扩展时差定位法原理图；

[0030] 图3是本发明的Sm相邻传感器示意图；

[0031] 图4是本发明的GIS系统拓扑结构的无向图；

[0032] 图5是本发明的具体实施方案流程图。

具体实施方式

[0033] 下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

[0034] 本发明的目的是提出一种GIS实时监测下局部放电的精确定位方法，如图5所示，包含以下步骤：

[0035] Step1.将GIS各个节点编号，节点间的拓扑关系、线路长度绘制成表格，根据节点间的拓扑关系画出此GIS系统的无向图。通过已有的优化配置方法得到优化后的节点布置方案。

[0036] Step2.假设局放发生时，K个传感器同步检测到电磁波信号，各传感器可分别获取电磁波初始到达时间的数据：TM＝[T1 T2 T3…TK]T，K个传感器分别对应节点为：S＝[S1S2…SK]。

[0037] Step3.从K组时间数据TM＝[T1 T2 T3…TK]T找到其中的最小值Tmin，并找到与其对应的节点Sm。

[0038] Step4.由节点Sm的相邻的w个节点SV＝[Sv1 Sv2…Svw]确定最短路径并根据扩展时差定位法得到w×(K-1)个测距结果，利用Euclidean距离测度法从w×(K-1)组测距结果与电磁波传播速度相除求得的电磁波传输时间与局放后传感器同步获取的电磁波到达时间得到两组向量的Euclidean长度，通过两个向量的距离测度得到欧式距离测度矩阵E，[0039]

[0040] 其中，Euclidean距离：

[0041]

[0042] 电磁波从各组测距结果中的局放位置到各传感器的传输时间Dij＝[D1’ D2’ …DK’]可由最短路径求得，将w×(K-1)组传输时间用矩阵Df表示如下：

[0043]

[0044] Step5.从Euclidean距离测度矩阵E中找到其中的最小值，以及其对应的行列来确定初步局放位置f’，根据初步局放位置f’，计算局放发生的时间t0。

[0045] Step6.融合多传感器计算出的局放位置完成精确局放定位。

[0046] 所述的扩展时差定位法为：如图2，i和j为线路的始端和末端，电磁波透过i和j到达相邻传感器x和y。将x到y作为一条扩展的定位区段始端和末端，使用x和y的电磁波到达时刻计算局放发生位置的公式为：

[0047]

[0048] 其中：tx和ty分别为电磁波到达x和y的时间，c为电磁波的传播速度，Lfx和Lxy分别为局部放电点f到x的距离和x与y的距离。

[0049] 在图3中，将节点Sm处的传感器作为扩展时差定位的一端，分别与其它K-1个传感器构成时差定位组合。节点Sm与节点Sk处的传感器构成时差定位组合，Sm、f、Sk三者之间的最短距离为Sm经f点到达Sk，此距离中包含与节点Sm直接相邻的一条线路。即Sm、Sk构成时差定位组合计算时，所采用的最短路径经过Sm相邻的一条节点Svr，根据w个相邻节点决定的路径由公式(4)计算得到w组测距结果，对于全部K-1个测距组合可以得到w×(K-1)个测距结果。

[0050] 所述的融合多传感器计算出的局放位置完成的精确局放定位方法为：根据初步局放位置f’，由公式(5)计算出局放发生时间t0，

[0051]

[0052] 其中，Tmin为局放后各传感器获取的电磁波信号到达时间矩阵中的最小值，Lbf’为初步局放位置f’到Tmin对应的b号传感器的最短距离。

[0053] 如图1所示，再结合各传感器获取的电磁波到达时间，融合多传感器计算出的局放位置，得到局放位置f到各传感器的最短距离构成的矩阵为：

[0054] L＝[L1f L2f … LKf]T＝c(TM-t0η)        (6)

[0055] 其中，

[0056]

[0057] 可进一步得到由各传感器计算出的局放距离矩阵：

[0058] S＝[S1 S2 … SK]T        (8)

[0059] 融合各传感器信息，则局放距离最终确定为：

[0060]

[0061] 本发明的目的在于弥补现有技术的不足之处,提供一种设计合理、准确可靠的精确定位局部放电的方法。

[0062] 本次算例使用500kVGIS实验平台，将GIS各个节点编号，节点间的拓扑关系、线路长度如表1所示。

[0063] 表1

[0064]

[0065] 根据节点间的拓扑关系画出此GIS系统的无向图，如图4所示。最终通过已有的优化配置方法求得需要配置传感器的节点为1,6,11,18,25。即为监测整个GIS系统只需要在1,6,11,18,25节点处安装传感器。

[0066] 假设在20ns时刻，距离8节点1000mm处，区段8-9上发生局部放电。通过各传感器能够监测到各个配置点的电压信号时域波形，对各传感器检测到的电磁波信号进行400MHz的低通滤波，滤波后信号中仅含有TEM波。可以发现低通滤波后，各传感器检测的信号的幅值和波形的变化较小，可以轻易获取局部放电产生电磁波到达各传感器的初始时间TM，如表2所示：

[0067] 表2

[0068]

[0069] 从传感器监测数据中可知，Tmin＝t6。6号传感器分别与其他传感器构成时差定位组合，得到的初步测距结果如表3所示：

[0070] 表3

[0071]

[0072]

[0073] 表中，Euclidean距离最小为6号传感器与11号传感器的组合，因此，以6号和11号得到的测距结果作为以后计算的基础，得到初步局放位置为区段8-9上距8号节点923.5mm，实际局放距离为1000mm,绝对误差为76.5mm，相对误差为7.65％。利用公式(5)求得局放发生时间t0为20.0283ns。

[0074] 进一步利用公式(6)(8)得到校正后的局放距离如表4所示：

[0075] 表4

[0076]

[0077] 最终，由公式(9)得到局放位置为区段8-9上距8节点962.7mm处，而实际局放位置为1000mm处，故绝对误差为37.3mm，相对误差为3.73％。