一种基于实时小波变换的配网短路故障快速检测方法

摘要

本发明公开了一种基于实时小波变换的配网短路故障快速检测方法，包括以下步骤：步骤1，对三相电流信号进行固定采样频率的采样得到三相电流的采样信号，然后对三相电流的采样信号进行多尺度小波变换得到第三尺度下的三相小波系数，所述第三尺度下的三相小波系数的绝对值之和即为短路故障的特征量；步骤2，设短路故障的阈值为T，若任一时间下的短路故障的特征量超过T，则配网发生了短路故障。本发明实现了配网线路短路故障的快速识别。

权利要求

1.一种基于实时小波变换的配网短路故障快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对三相电流信号进行固定采样频率的采样得到三相电流的采样信号，然后对三相电流的采样信号进行多尺度小波变换得到第三尺度下的三相小波系数，第三尺度下的三相小波系数的绝对值之和即为短路故障的特征量；短路故障的特征量采用以下方法得到：步骤1-1：以对三相电流信号进行固定采样频率采样得到的第一采样信号为初始采样信号；

步骤1-2：设循环因子i＝0；

步骤1-3：提取三相电流中的任一相电流作为当前相电流，提取当前相电流从X1+2i开始的连续50个采样值X1+2i、X2+2i、……、X50+2i；

步骤1-4：通过式(1)得到第一尺度下的平滑系数：

其中A1_(1+i)，A1_(2+i)，…，A1_(22+i)为第一尺度下的平滑系数，h(1)，…，h(7)，h(8)为小波变换低通滤波器组系数；

步骤1-5：通过式(2)得到第二尺度下的平滑系数：

其中A2_(1+i)，A2_(2+i)，…，A2_(8+i)为第二尺度下的平滑系数；

步骤1-6：通过式(3)得到第三尺度下的小波系数：

D3_(1+i)＝A2_(1+2i)*g(8)+A2_(2+2i)*g(7)+...+A2_(7+2i)*g(2)+A2_(8+2i)*g(1)  (3)其中，g(1)，g(2)，…，g(8)为小波变换高通滤波器组系数；D3_(1+i)为第三尺度下的小波系数；

步骤1-7：重复步骤1-3至步骤1-6，直至三相电流都被作为当前相电流，得到第三尺度下的三相小波系数；

步骤1-8：第三尺度下的三相小波系数的绝对值之和即为短路故障的特征量；

步骤1-9：i＝i+1，以X1+2i、X2+2i、…、X50+2i为初始采样信号，重复步骤1-3至步骤1-8，得到不同时间下的短路故障的特征量；

步骤2：设短路故障的阈值为T，若任一时间下的短路故障的特征量超过T，则配网发生了短路故障。

2.根据权利要求1所述的基于实时小波变换的配网短路故障快速检测方法，其特征在于，步骤1中，选取Daubechies小波db4对三相电流的采样信号进行多尺度小波变换。

3.根据权利要求1所述的基于实时小波变换的配网短路故障快速检测方法，其特征在于，步骤1中的固定采样频率大于等于6400Hz。

说明书

一种基于实时小波变换的配网短路故障快速检测方法

技术领域

[0001] 本发明属于智能配电网系统继电保护技术领域，涉及一种基于实时小波变换的配网短路故障快速检测方法，主要应用在中压故障电流限制器(FCL，Fault  Current Limiter)中，用于快速识别中压配网短路故障及时限制短路电流。

背景技术

[0002] 电力系统中的故障大多是由短路引起的，可能发生的短路一般分为：三相短路、两相短路、两相接地短路和单相接地短路。电力系统运行经验表明，在各种类型的短路中，三相短路发生的概率最小但对电力系统的影响最严重。当配网线路发生短路时，高压断路器迅速断开以保护电力系统安全，目前配网高压断路器的开断电流一般为20KA、25kA、31.5kA等。但随着电网的迅速发展，城市和工业中心负荷容量的不断增加，造成短路电流水平急剧上升，甚至超过了线路所安装的断路器开断短路电流的能力，严重危害了电网的运行安全。一种解决办法是更换容量更大的断路器，但这种方式投资较大且具有局限性；另一种解决办法是采用故障电流限制器(以下简称限流器)，在不改变现有电网结构和更换设备的情况下，将系统短路电流限制在允许范围内。

[0003] 目前限流器采样的故障检测方法主要是依据电流或电压信号的有效值、瞬时值、斜率等特征进行判断。但信号本身是含有噪声干扰的复杂暂态信号，同时系统在运行过程中会受到大功率负荷投入产生的冲击、空载变压器投入产生的涌流等因素的影响，现有算法在干扰较大的情况下难以准确的判断故障，此外，系统对故障检测算法的实时性也有一定的要求。例如，若采用快速傅里叶变换计算信号有效值来检测短路故障，即使采用半波傅里叶，检测时间也至少在10ms以上，算法的滞后性会影响装置限制短路电流的及时性，可能会导致断路器无法断开超过自身开断能力的短路电流，严重威胁电力系统运行安全。

发明内容

[0004] 本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种基于实时小波变换的配网短路故障快速检测方法，该方法采用db4小波对系统采样电流进行多尺度分解，以第三尺度小波系数之和与电流瞬时值阈值作为短路故障综合判据，以实现配网线路短路故障的快速识别。

[0005] 为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

[0006] 一种基于实时小波变换的配网短路故障快速检测方法，包括以下步骤：

[0007] 步骤1：对三相电流信号进行固定采样频率的采样得到三相电流的采样信号，然后对三相电流的采样信号进行多尺度小波变换得到第三尺度下的三相小波系数，第三尺度下的三相小波系数的绝对值之和即为短路故障的特征量；

[0008] 步骤2：设短路故障的阈值为T，若任一时间下的短路故障的特征量超过T，则配网发生了短路故障。

[0009] 本发明进一步的改进在于：

[0010] 步骤1中，短路故障的特征量采用以下方法得到：

[0011] 步骤1-1：以对三相电流信号进行固定采样频率采样得到的第一采样信号为初始采样信号；

[0012] 步骤1-2：设循环因子i＝0；

[0013] 步骤1-3：提取三相电流中的任一相电流作为当前相电流，提取当前相电流从X1+2i开始的连续50个采样值X1+2i、X2+2i、……X50+2i；

[0014] 步骤1-4：通过式(1)得到第一尺度下的平滑系数：

[0015]

[0016] 其中A1_(1+i)，A1_(2+i)，…A1_(22+i)为第一尺度下的平滑系数，h(1)，…，h(7)，h(8)为小波变换低通滤波器组系数；

[0017] 步骤1-5：通过式(2)得到第二尺度下的平滑系数：

[0018]

[0019] 其中A2_(1+i)，A2_(2+i)，…A2_(8+i)为第二尺度下的平滑系数；

[0020] 步骤1-6：通过式(3)得到第三尺度下的小波系数：

[0021] D3_(1+i)＝A2_(1+2i)*g(8)+A2_(2+2i)*g(7)+...+A2_(7+2i)*g(2)+A2_(8+2i)*g(1)    (3)

[0022] 其中，g(1)，g(2)，…，g(8)为小波变换高通滤波器组系数；D3_(1+i)为第三尺度下的小波系数；

[0023] 步骤1-7：重复步骤1-3至步骤1-6，直至三相电流都被作为当前相电流，得到第三尺度下的三相小波系数；

[0024] 步骤1-8：第三尺度下的三相小波系数的绝对值之和即为短路故障的特征量；

[0025] 步骤1-9：i＝i+1，以X1+2i、X2+2i、…X50+2i为初始采样信号，重复步骤1-3至步骤1-8，得到不同时间下的短路故障的特征量。

[0026] 步骤1中，选取Daubechies小波db4对三相电流的采样信号进行多尺度小波变换。

[0027] 步骤1中的固定采样频率大于等于6400Hz。

[0028] 与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

[0029] 首先，本发明不受故障点位置、故障初相角的影响，能够识别任意故障点和任意初相角下的短路故障，且能够与系统运行过程中的噪声、涌流、负荷冲击等带来的干扰进行区分；其次，本发明在准确检测线路短路故障的基础上，与电流瞬时值阈值形成综合判据，用户可根据实际线路情况对限流器限制阈值进行设定，通过设置该阈值，调整限流器限制短路电流的峰值；最后，本发明以每8个采样点为一次故障检测周期，检测周期较短，适合应用于实时检测系统。

附图说明

[0030] 图1为多尺度小波变换的示意图；

[0031] 图2为实时通过小波变化更新故障识别特征量的流程示意图；

[0032] 图3为实验仿真得到的ABC三相电流波形图；

[0033] 图4为实验仿真得到的三相电流经实时小波递推算法得到的第三尺度小波系数序列；

[0034] 图5为取B相电流进行多尺度小波分解得到的各层小波系数序列；

[0035] 图6为本发明识别系统短路故障所用的时间分布图。

具体实施方式

[0036] 下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

[0037] 参见图1-6，本发明基于实时小波变换的配网短路故障快速检测方法，包括以下步骤：

[0038] 步骤1，对三相电流信号进行固定采样频率的采样得到三相电流的采样信号，然后对三相电流的采样信号进行实时多尺度小波变换得到第三尺度下的三相小波系数，所述第三尺度下的三相小波系数的绝对值之和即为短路故障的特征量；

[0039] 本发明选取Daubechies小波db4对三相电流的采样信号进行实时多尺度小波变换。db4小波的有效支撑长度为8，即每次小波母函数与信号进行卷积的长度是有限的。

[0040] 本发明中的固定采样频率大于等于6400Hz。

[0041] 本发明以每8个采样点为一次故障检测周期，检测周期较短，适合应用于实时检测系统。

[0042] 具体方法为：

[0043] 步骤11，以对三相电流信号进行固定采样频率采样得到的第一采样信号为初始采样信号；

[0044] 步骤12，设循环因子i＝0；

[0045] 步骤13，提取三相电流中的任一相电流作为当前相电流，提取当前相电流从初始采样信号开始的前52个采样值X1+2i、X2+2i、……X50+2i；

[0046] 步骤14，通过式(1)得到第一尺度下的平滑系数：

[0047]

[0048] 其中A1_(1+i)，A1_(2+i)，…A1_(22+i)为第一尺度下的平滑系数，h(1)，…，h(7)，h(8)为小波变换低通滤波器组系数；

[0049] 步骤15，通过式(2)得到第二尺度下的平滑系数：

[0050]

[0051] 其中A2_(1+i)，A2_(2+i)，…A2_(8+i)为第二尺度下的平滑系数；

[0052] 步骤16，通过式(3)得到第三尺度下的小波系数：

[0053] D3_(1+i)＝A2_(1+2i)*g(8)+A2_(2+2i)*g(7)+...+A2_(7+2i)*g(2)+A2_(8+2i)*g(1)    (3)

[0054] 其中，g(1)，g(2)，…，g(8)为小波变换高通滤波器组系数；D3_(1+i)为第三尺度下的任一相小波系数；

[0055] 步骤17，重复步骤13至步骤16，直至三相电流都被作为当前相电流，得到第三尺度下的三相小波系数；

[0056] 步骤18，第三尺度下的三相小波系数的绝对值之和即为短路故障的特征量；

[0057] 步骤19，i＝i+1，以X1+2i、X2+2i、…X50+2i为初始采样信号，重复步骤13至步骤18，得到不同时间下的短路故障的特征量；

[0058] 步骤20，设短路故障的阈值为T，若任一时刻下的短路故障的特征量超过T，则该时刻的配网发生了短路故障。

[0059] 如图3所示，采样信号X1、X2……Xn经三层小波分解，得到小波系数D3_n，为减小数据冗余性，每层小波变换结果经下采样后再进行下一层分解，信号经过三层小波分解可有效滤除噪声等随干扰的影响。根据图2所示递推算法，在得到D3_1后，要计算下一个小波系数D3_2，则需更新第二层小波变换的2个平滑系数A2_9，A2_10，即更新第一层小波变换的4个平滑系数A1_23至A1_26，即需更新8个原始信号的采样数据X51～X58。

[0060] 实验结果分析：

[0061] 系统设置仿真时间为1.5s，如图3冲击性负荷投入时刻为0.1985s，空载变压器投入时刻为0.2364s，三相短路故障时刻为0.5228s。仿真三相电流第三尺度下的小波系数之和sum阈值设定为400，瞬时电流阈值设定为10kA。冲击性负荷投入时间、空载变压器投入时间、三相短路时间分别由计算机CPU时间随机产生，短路故障点距电电源距离设置为2km。考虑实际应用环境，在原始采样信号的基础上加入了信噪比为10db的随机噪声。图5为B相电流信号经多尺度分解的结果，由于噪声干扰，第一层小波系数d1无明显突变，不能作为识别短路故障的判据。而经三层小波分解得到小波系数d3，能够明显地识别出系统短路特征。由于短路时刻各相电流的故障初相角对各相小波系数的影响较大，由图4可以看出短路时c相电流小波系数d3c并不明显，因此取三相电流小波系数之和sum作为短路判据更为可靠，且空载变压器投入引起的涌流、冲击性负荷的随机投入对于区分系统短路故障影响不大。

[0062] 图6所示为本发明算法识别系统短路故障的快速性，调取了.mat文件编写的实时小波递推算法，在Matlab平台上进行了1000次随机故障初相角下的短路故障快速识别仿真实验。其中x坐标为试验次数，y坐标表示每次试验小波算法检测故障所用的时间，单位为ms。由结果可以看出，采用db4小波进行小波分解后，以三相电流第三尺度下的小波系数之和与电流瞬时值作为短路故障综合判据，均可在5ms以内识别出短路故障，此时短路电流相对较小，不会对系统造成危害。

[0063] 以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。