CN112986858B - 基于零序小波分解计算的接地故障判断方法 - Google Patents

基于零序小波分解计算的接地故障判断方法 Download PDF

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Abstract

本申请实施例提出的基于零序小波分解计算的接地故障判断方法,包括检测单相接地故障选线诊断设备安装位置处的零序电压与零序电流;将故障发生时刻前后的零序电流波形数据通过小波分析分离高低频分量,当高频分量最大值大于低频分量平均值的一定倍数时即判断为故障发生。由于判断过程不受中性点是否有安装有消弧线圈的条件影响,且在有消弧线圈的情况下,判断准确性比中性点不接地***更高。与零序电流电压角度判断算法相结合,可用于小电流接地***配电网单相接地故障的诊断,加快配电网单相接地故障处理速度,提高配电网***供电可靠性。

Description

基于零序小波分解计算的接地故障判断方法
技术领域
本申请属于接地故障判断领域,尤其涉及基于零序小波分解计算的接地故障判断方法。
背景技术
当前我国城市地区配电网已多采用地下电缆或者架空绝缘导线形式,线路发生短路与单相接地故障的概率相对较低。而在农村以及山地地区,出于经济性考虑,仍主要使用架空裸导线方式铺设线路,平时由于各种自然或者人为原因等,单相接地事故较多,尤其在山地地区,在冬季风雪或者夏季雷暴天气情况下,很容易接连发生线路单相接地情况,部分单相接地还会进一步恶化为短路故障,而故障发生时恶劣的天气条件往往又不适合外出巡线检修,只能先将整条线路停电等待天气转好才能开始检修。
对于单相接地故障,由于我国配电网线路采用小电流接地运行方式,加之配电网***本身的运行情况状态复杂多变,***中发生单相接地故障时的故障电气特征量不明显,造成故障线路及位置判断困难,这也使得小电流接地***的配电网单相接地故障成为多年困扰我国配电网运行的难题。
发明内容
本申请实施例提出了基于零序小波分解计算的接地故障判断方法,利用零序电流暂态分量相对于其低频分量的倍数判断故障出线,具有较高的准确率。
本申请实施例提出了基于零序小波分解计算的接地故障判断方法,包括:
检测单相接地故障选线诊断设备安装位置处的零序电压与零序电流;
当检测到零序电压值大于U0set或者零序电流值大于I0set时,获取零序电压、零序电流,对超过设定值的零序电压、零序电流波形数据进行小波分解;
获取代表突变点确定故障发生时刻数据高频分量极大值;
对突变点时刻附近的电流数据进行两次小波分解,取第一次分解得到的低频部分与第二次分解得到的高频部分,获取低频部分的平均值以及高频部分的最大值;
如果校验低频平均值大于设定值Iset,则求取比例系数K=Iωmax/Iaverage,当K大于设定值Kset时,输出故障判断信号。
可选的,所述当检测到零序电压值大于U0set或者零序电流值大于I0set时,获取零序电压、零序电流,对超过设定值的零序电压、零序电流波形数据进行小波分解包括:
取出超出设定值的零序电流或零序电压的波形数据进行如公式一所示的小波分解计算:
Uj=Uj-1+Uωj-1, 公式一;
式中,Uj为故障前后的零序电压波形数据,Uj-1为零序电压经小波分解后的零序电压波形数据中的低频分量,Uωj-1为零序电压经小波分解后的零序电压波形数据中的高频分量;
Ij=Ij-1+Iωj-1, 公式二;
上式中,Ij为故障前后的零序电流波形数据,Ij-1为零序电流经小波分解后的零序电流波形数据中的低频分量,Iωj-1为零序电流经小波分解后的零序电流波形数据中的高频分量。
可选的,所述获取代表突变点确定故障发生时刻数据高频分量极大值,包括:
根据电压或者电流的高频分量部分Uωj-1或者Iωj-1最大突变点的位置,从而确定故障发生的时刻点,取出该段时间前后一周期的零序电流波形数据进行再次分析处理;
Ij=Ij-1+Iωj-1=Ij-1+Ij-2+Iωj-2, 公式三;
式中Ij-2为零序电流经小波分解后的零序电流波形数据中的低频分量再次分解后的低频分量,Iωj-2为再次经小波分解后的高频分量。
可选的,所述对突变点时刻附近的电流数据进行两次小波分解,取第一次分解得到的低频部分与第二次分解得到的高频部分,获取低频部分的平均值以及高频部分的最大值,包括:
执行如公式四所示的取Iωmax为分解后高频分量中Iωj-2最大值的操作;
maxmax(|Iωj-2|), 公式四;
执行如公式四所示的取零序电流低频分量Ij-1的平均值Iaverage的操作;
Iaverageaverage(|Ij-1|), 公式五。
本申请提供的技术方案带来的有益效果是:
应用到线路开关中使得***在发生单相接地故障时,线路上紧临故障区段的开关能够做出准确响应,可大幅提高配电网供电可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为基于零序小波分解计算的接地故障判断方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本申请的结构和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请的结构作进一步地描述。
本申请实施例提出了基于零序小波分解计算的接地故障判断方法,具体实施软件流程如图1所示。
检测单相接地故障选线诊断设备安装位置处的零序电压与零序电流;
当检测到零序电压值大于U0set或者零序电流值大于I0set时,获取零序电压、零序电流,对超过设定值的零序电压、零序电流波形数据进行小波分解;
获取代表突变点确定故障发生时刻数据高频分量极大值;
对突变点时刻附近的电流数据进行两次小波分解,取第一次分解得到的低频部分与第二次分解得到的高频部分,获取低频部分的平均值以及高频部分的最大值;
如果校验低频平均值大于设定值Iset,则求取比例系数K=Iωmax/Iaverage,当K大于设定值Kset时,输出故障判断信号。
在实施中,本申请提出技术方案的主要思路为:检测***零序电压与零序电流,在测量到线路零序电压大于设定值U 0set ,或者零序电流超过设定值I0Set时,记录下零序电压电流发生变化时刻前后的零序电流波波形,将该零序电流波波形数据进行小波计算分析分离高、低频分量,根据高频分量点确定故障发生时刻点,并提取出故障发生时刻前后高频分量点的值,与低频分量的平均值进行数据比较,当高频分量高于低频分量平均值超过一定倍数时,认为单相接地故障发生在该线路上。
小波变换(Wavelettransform,WT),是一种变换分析方法,它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口,主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征,能对时间(空间)频率的局部化分析,通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,成为信号时频分析和处理的理想工具。
本申请提及技术能够快速的实现故障定位,不仅可以极大地完善配电网的自动化程度,而且将使用户的停电时间大大缩短,减小停电造成的损失,弥补了小电流接地运行方式存在的不足,具有良好的社会和经济效益。
可选的,所述当检测到零序电压值大于U0set或者零序电流值大于I0set时,获取零序电压、零序电流,对超过设定值的零序电压、零序电流波形数据进行小波分解包括:
取出超出设定值的零序电流或零序电压的波形数据进行如公式一所示的小波分解计算:
Uj=Uj-1+Uωj-1, 公式一;
式中,Uj为故障前后的零序电压波形数据,Uj-1为零序电压经小波分解后的零序电压波形数据中的低频分量,Uωj-1为零序电压经小波分解后的零序电压波形数据中的高频分量。
Ij=Ij-1+Iωj-1, 公式二;
上式中,Ij为故障前后的零序电流波形数据,Ij-1为零序电流经小波分解后的零序电流波形数据中的低频分量,Iωj-1为零序电流经小波分解后的零序电流波形数据中的高频分量。
可选的,所述获取代表突变点确定故障发生时刻数据高频分量极大值,包括:
根据电压或者电流的高频分量部分Uωj-1或者Iωj-1最大突变点的位置,从而确定故障发生的时刻点,取出该段时间前后一周期的零序电流波形数据进行再次分析处理。
Ij=Ij-1+Iωj-1=Ij-1+Ij-2+Iωj-2, 公式三;
式中Ij-2为零序电流经小波分解后的零序电流波形数据中的低频分量再次分解后的低频分量,Iωj-2为再次经小波分解后的高频分量。
可选的,所述对突变点时刻附近的电流数据进行两次小波分解,取第一次分解得到的低频部分与第二次分解得到的高频部分,获取低频部分的平均值以及高频部分的最大值,包括:
执行如公式四所示的取Iωmax为分解后高频分量中Iωj-2最大值的操作;
maxmax(|Iωj-2|), 公式四;
执行如公式四所示的取零序电流低频分量Ij-1的平均值Iaverage的操作;
Iaverageaverage(|Ij-1|), 公式五。
本申请所述方法不受中性点是否有安装有消弧线圈的条件影响,且在有消弧线圈的情况下,判断准确性比中性点不接地***更高。与零序电流电压角度判断算法相结合,可用于小电流接地***配电网单相接地故障的诊断,加快配电网单相接地故障处理速度,提高配电网***供电可靠性。
以上所述仅为本申请的实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (3)

1.基于零序小波分解计算的接地故障判断方法,其特征在于,所述判断方法,包括:检测单相接地故障选线诊断设备安装位置处的零序电压与零序电流;当检测到零序电压值大于U0set或者零序电流值大于I0set时,获取零序电压、零序电流,对超过设定值的零序电压、零序电流波形数据进行小波分解;获取代表突变点确定故障发生时刻数据高频分量极大值;
对突变点时刻附近的电流数据进行两次小波分解,取第一次分解得到的低频部分与第二次分解得到的高频部分,获取低频部分的平均值以及高频部分的最大值;
如果校验低频平均值大于设定值Iset ,则求取比例系数K=Iωmax /Iaverage ,当K大于设定值Kset 时,输出故障判断信号;
所述获取代表突变点确定故障发生时刻据高频分量极大值,包括:根据电压或者电流的高频分量部分Uωj-1或者Iωj-1最大突变点的位置,从而确定故障发生的时刻点,取出该时间前后一周期的零序电流波形数据进行再次分析处理;
Ij=Ij-1+Iωj-1=Ij-1+Ij-2+Iωj-2, 公式三;
式中Ij-2为零序电流经小波分解后的零序电流波形数据中的低频分量再次分解后的低频分量,Iωj-2为再次经小波分解后的高频分量;
max为分解后高频分量中Iωj-2最大值;
Iaverage为零序电流低频分量Ij-1的平均值。
2.根据权利要求1所述的基于零序小波分解计算的接地故障判断方法,其特征在于,所述当检测到零序电压值大于U0set或者零序电流值大于I0set时,获取零序电压、零序电流,对超过设定值的零序电压、零序电流波形数据进行小波分解包括:
取出超出设定值的零序电流或零序电压的波形数据进行如公式一所示的小波分解计算:
Uj=Uj-1+Uωj-1, 公式一;
式中,Uj为故障前后的零序电压波形数据,Uj-1为零序电压经小波分解后的零序电压波形数据中的低频分量,Uωj-1为零序电压经小波分解后的零序电压波形数据中的高频分量;
Ij=Ij-1+Iωj-1, 公式二;
上式中,Ij为故障前后的零序电流波形数据,Ij-1为零序电流经小波分解后的零序电流波形数据中的低频分量,Iωj-1为零序电流经小波分解后的零序电流波形数据中的高频分量。
3.根据权利要求1所述的基于零序小波分解计算的接地故障判断方法,其特征在于,所述对突变点时刻附近的电流数据进行两次小波分解,取第一次分解得到的低频部分与第二次分解得到的高频部分,获取低频部分的平均值以及高频部分的最大值,包括:
执行如公式四所示的取Iωmax为分解后高频分量中Iωj-2最大值的操作;
maxmax(|Iωj-2|), 公式四;
执行如公式四所示的取零序电流低频分量Ij-1的平均值Iaverage的操作;
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