一種基於改進HHT變換的電網故障診斷方法與流程
2023-04-30 05:01:02 1
本發明屬於電力系統安全處理技術領域，特別是一種基於改進hht變換的電網故障診斷方法。
背景技術：
目前在電網故障診斷領域，主要方法是在分析保護動作和斷路器跳閘等開關量信息的基礎上利用人工智慧技術進行診斷，從而得到故障診斷結果。但是實際電網運行中，各種不確定因素會一定程度上使基於開關量信息的診斷方法不能正確的識別故障，診斷結果的準確度不高。而在電網發生故障後，故障信息有明顯的層次性，首先反映的是電網中各節點電壓、支路電流等電氣量的變化，之後是保護裝置依據電氣量信息對故障的判斷生成的保護動作信息，因此利用電氣量能夠更準確快速的做出診斷。
利用hht變換對故障電流的分析，一般先採用經驗模態分解(emd)對故障電流信號進行模態分解，然後對分解所得的固有模態函數（imf）進行希爾伯特變換得到時頻譜圖，再對故障前後的瞬時頻率與瞬時幅值進行分析，依據故障前後各imf的瞬時幅值變化和故障後的高頻分量的瞬時頻率來診斷線路故障。但三次樣條插值法形成的包絡存在過包絡與欠包絡問題會對後續的emd分解和譜分析產生影響，而在電網短路故障時正常電流與故障電流有很大的幅值差極易產生過包絡與欠包絡現象。
技術實現要素：
本發明的目的在於提供一種基於改進hht變換的電網故障診斷方法，以解決故障電流與正常電流幅值差較大時產生的過包絡並在一定程度上緩解欠包絡，改善emd分解結果提高譜分析的準確性，進而提高診斷的準確性。
實現本發明目的的技術解決方案為：一種基於改進hht變換的電網故障診斷方法，包括以下步驟：
步驟1、利用靜態電網拓撲數據與斷路器警報信息進行廣度優先搜索，形成可能故障元件集；
步驟2、利用故障錄波器提取相關線路的電流信號即電流波形數據；
步驟3、對所提取的電流信號進行改進的經驗模態分解：
（3.1）初始化信號r0，令信號r0等於原始信號，j=0；
（3.2）初始化信號h0等於rj，令k=0；
（3.3）取信號hk極值點計算三次樣條插值，並由包絡判定準則對各極點進行可能出現過包絡或欠包絡的判斷；
（3.4）對滿足包絡判定準則的極值點進行正反向三點細分判斷，若為正向細分取極值點前兩點與該極值點進行正向局部細分，若為反向細分取極值點後兩點與該極點進行反向局部細分；
（3.5）對細分後的極值點進行三次樣條插值法形成上下包絡，取上下包絡的均值，將均值減去後得到信號hk+1，令k=k+1，由imf篩選停止準則進行判斷：若不滿足則返回步驟（3.3）；若滿足則將hk作為imf從原始信號中提取，並進入步驟（3.6）；
（3.6）將提取的imf信號從原始信號rj中減去得到信號rj+1，令j=j+1，判斷rj是否滿足emd停止準則：若不滿足則返回步驟（3.2），若滿足則將前面得到的各階imf分量輸出；
步驟4、對分解後的imf進行希爾伯特變換，計算得到相應的瞬時幅值和瞬時頻率形成時頻圖和時譜圖；
步驟5、計算故障電流的hht故障度和hht頻率畸變度，根據故障度與畸變度確定故障線路。
進一步地，步驟1所述利用靜態電網拓撲數據與斷路器警報信息進行廣度優先搜索，形成可能故障元件集，其中對於斷路器警報信息丟失時的處理方式為：將只有一端斷路器斷開並未形成斷電區域的線路，視為斷路器警報信息丟失，將該斷路器歸為故障元件。
進一步地，步驟（3.3）中所述包絡判定準則為：
其中[xi,yi]是第i個極值點，mi是第i個由極值點進行三次樣條抽樣法得到的一階導數，s是極值點[xi,yi]與極值點[xi+1,yi+1]間的包絡判據。
進一步地，步驟（3.4）所述正反向三點細分判斷，公式如下：
其中，yi-1、yi、yi+1、yi+2分別為第i-1、i、i+1、i+2個極點縱坐標。
進一步地，步驟（3.4）所述對滿足包絡判定準則的極值點進行正反向三點細分判斷，若為正向細分取極值點前兩點與該極值點進行正向局部細分，所用正向公式為：
若為反向細分取極值點後兩點與該極點進行反向局部細分，所用反向公式為：
其中m=0時為極小值點序列，m=1時為極大值點序列，當正向細分時為與之間的新插值點，當反向細分時為與之間的新插值點，a為比例係數，且取值範圍為
進一步地，步驟5中所述計算故障電流的hht故障度和hht頻率畸變度，其中：
hht故障度為，故障元件集中各個可疑故障線路的電流信號經過改進的hht變換後，對各線路故障後一個周波和故障前一個周波的二階imf採樣點瞬時幅值和取比值，再對各線路取得的瞬時幅值和比值進行歸一化處理形成各線路的hht故障度；
hht頻率畸變度為，故障元件集中各個可疑故障線路的電流信號經過改進的hht變換後，對各線路故障後一個周波的一階imf採樣點瞬時頻率取均值，再對各線路採樣點瞬時頻率均值進行歸一化處理形成各線路的hht頻率畸變度。
本發明與現有技術相比，其顯著優點為：（1）本發明能夠解決hht變換分析故障電流中易出現的過包絡，並緩解極易出現的欠包絡現象，提高故障診斷的準確性；（2）利用電氣量信息進行診斷，診斷結果更為可靠。
附圖說明
圖1為本發明的基於改進hht變換電網故障診斷方法流程圖，其中（a）為總流程圖，（b）為（a）中的改進經驗模態分解流程圖。
圖2為本發明的具體實施例中ieee10機39節點電網系統圖。
圖3為具體實施例中故障電流使用三次樣條插值法得到的包絡圖。
圖4為具體實施例中故障電流使用局部細分三次樣條插值法得到的包絡圖。
圖5為具體實施例中故障線路與非故障線路的瞬時幅值對比圖。
圖6為具體實施例中故障線路與非故障線路故障後第一個周波的瞬時頻率對比圖。
具體實施方式
下面結合附圖及具體實施例對本發明作進一步詳細描述。
本發明方法通過三點細分法對hht變換經驗模態分解（emd）中包絡形成的過程進行改進，充分利用三點細分法較小支撐寬度、良好的連續性和嚴格保凸性等特性，對經驗模態分解過程中插值點的形成進行局部細分，有效避免了電網短路故障電流使用經驗模態分解時產生的過包絡現象並能夠在一定程度上抑制欠包絡現象。結合圖1，本發明基於改進hht變換的電網故障診斷方法，如圖1（a）所示，包括以下步驟：
步驟1、利用靜態電網拓撲數據與斷路器警報信息進行廣度優先搜索，形成可能故障元件集；
其中對於斷路器警報信息丟失時的處理方式為：將只有一端斷路器斷開並未形成斷電區域的線路，視為斷路器警報信息丟失，將該斷路器歸為故障元件。
步驟2、利用故障錄波器提取相關線路的電流信號即電流波形數據。
步驟3、對所提取的電流信號進行改進的經驗模態分解，如圖1（b）所示，具體為：
（3.1）初始化信號r0，令信號r0等於原始信號，j=0；
（3.2）初始化信號h0等於rj，令k=0；
（3.3）取信號hk極值點計算三次樣條插值，並由包絡判定準則對各極點進行可能出現過包絡或欠包絡的判斷；所述包絡判定準則為：
其中[xi,yi]是第i個極值點，mi是第i個由極值點進行三次樣條抽樣法得到的一階導數，s是極值點[xi,yi]與極值點[xi+1,yi+1]間的包絡判據。
（3.4）對滿足包絡判定準則的極值點進行正反向三點細分判斷，公式如下：
其中，yi-1、yi、yi+1、yi+2分別為第i-1、i、i+1、i+2個極點縱坐標；
若為正向細分取極值點前兩點與該極值點進行正向局部細分，所用正向公式為：
若為反向細分取極值點後兩點與該極點進行反向局部細分，所用反向公式為：
其中m=0時為極小值點序列，m=1時為極大值點序列，當正向細分時為與之間的新插值點，當反向細分時為與之間的新插值點，a為比例係數，且取值範圍為
（3.5）對細分後的極值點進行三次樣條插值法形成上下包絡，取上下包絡的均值，將均值減去後得到信號hk+1，令k=k+1，由imf篩選停止準則進行判斷：若不滿足則返回步驟（3.3）；若滿足則將hk作為imf從原始信號中提取，並進入步驟（3.6）；
（3.6）將提取的imf信號從原始信號rj中減去得到信號rj+1，令j=j+1，判斷rj是否滿足emd停止準則：若不滿足則返回步驟（3.2），若滿足則將前面得到的各階imf分量輸出。
步驟4、對分解後的imf進行希爾伯特變換，計算得到相應的瞬時幅值和瞬時頻率形成時頻圖和時譜圖。
步驟5、計算故障電流的hht故障度和hht頻率畸變度，根據故障度與畸變度確定故障線路，其中：
hht故障度為，故障元件集中各個可疑故障線路的電流信號經過改進的hht變換後，對各線路故障後一個周波和故障前一個周波的二階imf採樣點瞬時幅值和取比值，再對各線路取得的瞬時幅值和比值進行歸一化處理形成各線路的hht故障度；
hht頻率畸變度為，故障元件集中各個可疑故障線路的電流信號經過改進的hht變換後，對各線路故障後一個周波的一階imf採樣點瞬時頻率取均值，再對各線路採樣點瞬時頻率均值進行歸一化處理形成各線路的hht頻率畸變度。
本發明給出了包絡判定準則，依據準則與短路故障電流的波形特點對插值點進行正反向局部細分，在故障電流與正常工作電流相差較大時，能夠有效避免形成包絡時正常電流與故障電流之間產生的過包絡，並在一定程度上緩解可能產生的欠包絡，從而減小包絡形成對emd分解與希爾伯特變換產生的影響，提高電網故障診斷的準確性。下面結合實施例對本發明做進一步詳細的描述：
實施例
結合圖2，利用simulink搭建ieee10機39節點模型來模擬電網故障。故障為線路l4-14在33ms處發生單相短路故障，故障持續時間33ms。線路l4-14主保護動作，跳開靠近母線14側的斷路器，但靠近母線4側斷路器拒動，線路l3-4跳開靠近母線3側斷路器，線路l4-5跳開母線5側斷路器。
首先，利用廣度優先搜索法根據斷路器警報信息與網絡拓撲得到故障元件集｛l4-14,l3-4,l4-5}，然後提取相關線路電流信號，信號採樣間隔為50μs。
將故障電流信號採用經驗模態分解時形成的包絡與改進的經驗模態分解時形成的包絡進行比較。
經驗模態分解：取信號的極值點對極值點進行三次樣條插值法行成包絡在信號中減去包絡均值，對剩餘信息進行imf停止準則判斷，若不滿足則剩餘信息繼續上述減去包絡均值的過程，若滿足準則將剩餘信息作為imf分量從原始信號中提取出來，反覆進行上述提取imf分量過程，直到滿足emd分解停止準則。
本發明改進方法：在上述經驗模態分解過程的三次樣條插值之前進行包絡準則判斷，滿足包絡準則進行局部細分，不滿足則直接進行三次樣條插值。
如圖3、圖4所示，由經驗模態分解形成的上下包絡在故障電流與正常運行電流之間有過包絡與嚴重的欠包絡現象，而改進的經驗模態分解不存在過包絡現象，並能夠緩解欠包絡現象。
對故障線路與非故障線路故障前後的瞬時幅值變化率進行比較，並對兩者故障後平均瞬時頻率進行比較。
a)故障線路與非故障線路第一階imf的瞬時幅值如圖5所示，由圖中可看出故障線路瞬時幅值在故障前後的變化比非故障線路的變化更大。瞬時幅值變化率可以由以下公式計算：
a%＝(σaafter/σabefore)×100%
其中abefore為故障前一個周波採樣點的前兩階瞬時幅值和，aafter為故障後一個周波採樣點的前兩階瞬時幅值和。線路l4-14、l3-4、l4-5瞬時幅值變化率如下所示：
a%l4-14＝511.68%a%l3-4＝198.51%a%l4-5=198.95%
由此可以看出故障線路瞬時幅值變化率相對於非故障線路較大。
b)故障線路與非故障線路第一階imf在故障後第一個周波的瞬時頻率如圖6所示，由圖中可看出故障後故障線路瞬時高頻含量明顯比非故障線路瞬時高頻含量多。平均瞬時頻率可以由以下公式計算：
其中n為一個周波的採樣數，本實例採樣間隔為50μs，系統頻率為60hz得到n為334。線路l4-14、l3-4、l4-5平均瞬時頻率如下所示：
fl4-14＝782hzfl3-4＝78hzfl4-5＝65hz
由上所述得到的瞬時幅值變化率和平均瞬時頻率進行歸一化處理得到hht故障度與hht頻率畸變度如下表所示：
由hht故障度與hht頻率畸變度可以判斷出l4-14為故障線路。
因此，本專利能夠在故障電流與正常電流相差較大時解決經驗模態分解出現的過包絡現象，並緩解欠包絡現象；利用故障電流的瞬時頻率與瞬時幅值，得到故障線路和非故障線路的hht故障度和hht頻率畸變度，由此診斷出故障線路。