技术领域
[0001] 本
发明涉及电
力系统智能变电站的行波故障检测与定位技术，具体涉及一种IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法。
背景技术
[0002] 现代电力系统的规模越来越大，输电线路的
电压等级越来越高，长度越来越长，输电线路所处的环境也更复杂，因此发生故障的可能性和次数也不可避免的大量增加。针对这一问题，行波测距是最有效的解决方法。行波测距
算法的关键技术点是准确检测出行波的波头时间点。这种算法相比于阻抗法，具有不易受系统过渡
电阻、线路
短路类型、线路结构、电压
电流互感器饱和等影响，仅仅与行波在输电线路的
波速及到达
母线处的波头时间有关。
[0003] 为了适应数字化变电站及未来变电站自动化系统发展要求，在行波故障定位系统中实现IEC61850通信标准，可以很大的提升变电站内智能
电子设备间的互操作能力。在行波故障定位系统中实现IEC61850通信标准，可以很大的提升他们之间的互操作能力，可以适应数字化变电站及未来变电站自动化系统发展要求。IEC61850标准的特点之一就是釆用面向对象的设计思想，对整个系统进行统一建模。因此，依照IEC61850标准对行波采集装置进行数据建模和功能建模，是实现该标准的必备条件。
[0004] 输电线路故障的检测与定位，国内外现在已经提出多种方法。早期，阻抗法是常用的故障检测及定位方法，即通过测量阻抗来计算故障距离。但是该方法受过渡电阻、系统阻抗不对称等问题影响较大，因此逐渐被行波法取代。行波法不受故障点过渡电阻、线路结构等因素的影响，测距
精度高，适用范围广。传统的双端行波定位是基于一条线路进行的，只需捕捉到达线路两端行波的初始波头，不受各种反射波和折射波的影响，原理相对简单。但是，基于单一条线路的故障定位方法对于时间精度要求高，恶劣环境下，定位误差可能达到150米。相对而言，网络故障行波定位可以利用相邻线路数据，实现准确检测5300千米电力线路上的各种类别故障。此外，围绕行波法，衍生了一些其它改进算法，包括基于神经网络和基于网络通路的算法。此外，小波技术和形态学也逐渐应用到故障检测与定位算法中。
发明内容
[0005] 本发明要解决的技术问题：针对
现有技术的上述问题，提供一种交直流故障交直流故障精确可靠、故障定位准确、安全性和可靠性高、可扩展性好的IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法。
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
[0007] 一种IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法，实施步骤包括：
[0008] 1)构建IEC61850标准下的行波故障定位系统模型；
[0009] 2)通过所述行波故障定位系统模型采集行波
信号；
[0010] 3)将行波信号进行预处理；
[0011] 4)对预处理后得到的信号进行
小波变换求取模极大值，找出奇异点所在
位置；
[0012] 5)获得奇异点位置后，通过
波形中的两个极性相反的尖峰脉冲所在位置计算故障距离。
[0013] 优选地，步骤1)中IEC61850标准下的行波故障定位系统模型从下至上依次包括
数据采集端、
服务器端、位于
电网调度中心的客户端三层结构，所述数据采集端实时采集电网的行
波数据并传送给服务器端，所述服务器端将采集到的数据按照IEC61850的建模方法将采集端分解为对应的逻辑
节点和以及每个逻辑节点完成某一具体功能需要的数据对象，逻辑节点对象之间数据交换和处理，且所述服务器端利用IEC61850建模技术对数据采集端进行建模，从而获取数据端的面向对象的信息模型和数据
流程图，并将建模数据通过IEC61850协议进行封装后通过网络传输给电网调度中心的客户端。
[0014] 优选地，步骤3)中将行波信号进行预处理的详细步骤包括：
[0015] 3.1)对每一
帧带噪行波信号求离散傅里叶变换；
[0016] 3.2)针对离散傅里叶变换的结果计算信号先验
信噪比；
[0017] 3.3)根据信号先验信噪比计算谱增益函数；
[0018] 3.4)根据谱增益函数计算增强后的信号帧。
[0019] 优选地，步骤3.1)中求离散傅里叶变换的函数表达式如式(1)所示；
[0020] Y(m,k)＝S(m,k)+N(m,k) (1)
[0021] 式(1)中，Y(m,k)表示第m帧带噪行波信号求离散傅里叶变换的结果，S(m,k)表示有用信号的傅里叶变换，N(m,k)表示噪声信号的傅里叶变换，k表示频点。
[0022] 优选地，步骤3.2)中计算信号先验信噪比的函数表达式如式(2)所示；
[0023]
[0024] 式(2)中，SNRprio(m,k)表示第m帧带噪行波信号对应的信号先验信噪比，α为小于1的常数因子， 表示估计的第m-1帧纯行波
功率谱， 表示估计的第m帧噪声功率谱，SNRpost(m,k)表示后验信噪比，后验信噪比SNRpost(m,k)的函数表达式如式(3)所示；
[0025]
[0026] 式(3)中，Y(m,k)表示第m帧带噪行波信号的傅里叶变换， 表示估计的噪声信号的傅里叶变换。
[0027] 优选地，步骤3.3)计算谱增益函数的函数表达式如式(4)所示；
[0028]
[0029] 式(4)中，G(m,k)表示第m帧带噪行波信号对应的谱增益函数值，SNRprio(m,k)表示第m帧带噪行波信号对应的信号先验信噪比。
[0030] 优选地，步骤3.4)计算增强后的信号帧的函数表达式如式(5)所示；
[0031]
[0032] 式(5)中， 表示第m帧带噪行波信号对应的增强后的信号帧，G(m,k)表示第m帧带噪行波信号对应的谱增益函数值，Y(m,k)表示第m帧带噪行波信号的傅里叶变换。
[0033] 优选地，步骤5)计算故障距离的函数表达式如式(6)所示；
[0034] XL＝v·Δt/2 (6)
[0035] 式(6)中，XL表示故障距离，Δt代表从故障点传播到整流侧m点的初始行波波头和在m母线反射后又在故障点反射回来的波头间的距离时间，v代表波速度。
[0036] 本发明IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法具有下述优点：
[0037] 1、本发明构建IEC61850标准下的行波故障定位系统模型，通过所述行波故障定位系统模型采集行波信号，将行波信号进行预处理，对预处理后得到的信号进行小波变换求取模极大值，找出奇异点所在位置，获得奇异点位置后，通过波形中的两个极性相反的尖峰脉冲所在位置计算故障距离，通过对行波信号进行预处理，可以改善故障信号的检测精度，提高系统的安全性和可靠性，具有交直流故障交直流故障精确可靠、故障定位准确、安全性和可靠性高的优点。
[0038] 2、本发明方法检测效率高，可与其它算法相结合处理，从而应用于各种配电网络或其它相关应用中，具有可扩展性好的优点。
附图说明
[0039] 图1为本发明
实施例方法的基本流程示意图。
[0040] 图2为本发明实施例中的行波故障定位系统模型示意图。
[0041] 图3为本发明实施例方法的降噪效果比较示意图。
[0042] 图4为本发明实施例方法的定位精度比较示意图。
具体实施方式
[0043] 如图1所示，本实施例IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法的实施步骤包括：
[0044] 1)构建IEC61850标准下的行波故障定位系统模型；
[0045] 2)通过所述行波故障定位系统模型采集行波信号；
[0046] 3)将行波信号进行预处理；
[0047] 4)对预处理后得到的信号进行小波变换求取模极大值，找出奇异点所在位置；
[0048] 5)获得奇异点位置后，通过波形中的两个极性相反的尖峰脉冲所在位置计算故障距离。
[0049] 本实施例IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法通过构建IEC61850标准下的行波故障定位系统模型，通过所述行波故障定位系统模型采集行波信号，将行波信号进行预处理，对预处理后得到的信号进行小波变换求取模极大值，找出奇异点所在位置，获得奇异点位置后，通过波形中的两个极性相反的尖峰脉冲所在位置计算故障距离，通过对行波信号进行预处理，可以改善故障信号的检测精度，提高系统的安全性和可靠性，具有交直流故障交直流故障精确可靠、故障定位准确、安全性和可靠性高的优点；而且，本实施例IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法检测效率高，可与其它算法相结合处理，从而应用于各种配电网络或其它相关应用中，具有可扩展性好的优点。
[0050] 如图2所示，步骤1)中IEC61850标准下的行波故障定位系统模型从下至上依次包括数据采集端、服务器端、位于电网调度中心的客户端三层结构，所述数据采集端实时采集电网的行波数据并传送给服务器端，所述服务器端将采集到的数据按照IEC61850的建模方法将采集端分解为对应的逻辑节点和以及每个逻辑节点完成某一具体功能需要的数据对象，逻辑节点对象之间数据交换和处理，且所述服务器端利用IEC61850建模技术对数据采集端进行建模，从而获取数据端的面向对象的信息模型和数据流程图，并将建模数据通过IEC61850协议进行封装后通过网络传输给电网调度中心的客户端。参见图2，行波故障定位系统模型分为三层:最底层是数据采集端，主要功能是实时采集行波数据，然后将该数据传送给服务器端；第二层是服务器端，将采集到的数据通过IEC61850协议进行封装，进行网络传输。该层还能进行业务处理和驱动终端；第三层是位于电网调度中心的客户端，主要实现对数据的分析，并对故障信息进行定位和测距。对于整个模型来说，客户端是故障定位的关键，直接影响故障定位的精度。而服务器端负责预处理采集到行波数据，是整个模型的核心。服务器端利用面向对象思想对数据采集端进行功能分析，并按照IEC61850的建模方法将采集端分解为对应的逻辑节点，和以及每个逻辑节点完成某一具体功能需要的数据对象，逻辑节点对象之间数据交换和处理。此外，服务器端利用IEC61850建模技术对数据采集端进行建模，从而获取数据端的面向对象的信息模型和数据流程图。
[0051] 本实施例中，步骤3)中将行波信号进行预处理的详细步骤包括：
[0052] 3.1)对每一帧带噪行波信号求离散傅里叶变换；
[0053] 3.2)针对离散傅里叶变换的结果计算信号先验信噪比；
[0054] 3.3)根据信号先验信噪比计算谱增益函数；
[0055] 3.4)根据谱增益函数计算增强后的信号帧。
[0056] 本实施例中，步骤3.1)中求离散傅里叶变换的函数表达式如式(1)所示；
[0057] Y(m,k)＝S(m,k)+N(m,k) (1)
[0058] 式(1)中，Y(m,k)表示第m帧带噪行波信号求离散傅里叶变换的结果，S(m,k)表示有用信号的傅里叶变换，N(m,k)表示噪声信号的傅里叶变换，k表示频点。
[0059] 本实施例中，步骤3.2)中计算信号先验信噪比的函数表达式如式(2)所示；
[0060]
[0061] 式(2)中，SNRprio(m,k)表示第m帧带噪行波信号对应的信号先验信噪比，α为小于1的常数因子(一般取0.98)， 表示估计的第m-1帧纯行波功率谱， 示估计的第m帧噪声功率谱，SNRpost(m,k)表示后验信噪比，后验信噪比SNRpost(m,k)的函数表达式如式(3)所示；
[0062]
[0063] 式(3)中，Y(m,k)表示第m帧带噪行波信号的傅里叶变换， 表示估计的噪声信号的傅里叶变换。
[0064] 本实施例中，步骤3.3)计算谱增益函数的函数表达式如式(4)所示；
[0065]
[0066] 式(4)中，G(m,k)表示第m帧带噪行波信号对应的谱增益函数值，SNRprio(m,k)表示第m帧带噪行波信号对应的信号先验信噪比。
[0067] 本实施例中，步骤3.4)计算增强后的信号帧的函数表达式如式(5)所示；
[0068]
[0069] 式(5)中， 表示第m帧带噪行波信号对应的增强后的信号帧，G(m,k)表示第m帧带噪行波信号对应的谱增益函数值，Y(m,k)表示第m帧带噪行波信号的傅里叶变换。
[0070] 本实施例中，步骤5)计算故障距离的函数表达式如式(6)所示；
[0071] XL＝v·Δt/2 (6)
[0072] 式(6)中，XL表示故障距离，Δt代表从故障点传播到整流侧m点的初始行波波头和在m母线反射后又在故障点反射回来的波头间的距离时间，v代表波速度(数值为300m/μs)。
[0073] 为了对本实施例IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法的预处理方法的性能进行检测，将本实施例IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法的预处理方法和传统的小波滤波法在-10dB噪声强度下的降噪效果。参见图3，将纯净信号加噪后得到加噪信号，将加噪信号分别通过传统的小波滤波法、本实施例IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法的预处理方法进行预处理器，图中的“小波滤波”为小波滤波法得到的波形，“提出算法”为本实施例IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法的预处理方法得到的波形，由图对比可知，在低信噪比时传统的小波滤波法几乎没有什么效果，信号完全淹没在白噪声中，看不出信号的变换。而本实施例IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法的预处理方法在低信噪比的情况下，仍然可以看出信号在0.7秒处的的突变。
[0074] 为了对本实施例IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法的性能，进行检测，分别设置了不同距离处不同强度干扰下的故障，并将本实施例IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法和传统的小波法(小波滤波法)、平滑法(平滑滤波法)进行了定位精度比较。参见图4可知，随着信噪比的降低，三种方法的故障定位精度均不断降低；从三种方法的算法
角度比较，本实施例IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法的效果最好，小波法次之，平滑法最差。但是，随着信噪比的升高，三种算法的差别逐渐减少。因此对比可知，本实施例IEC61850标准下的行波故障检测与定位方法在低信噪比信号情况下具有较好的行波故障检测与定位精确度。
[0075] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
