[发明专利]基于突变点检测组合算法的电力系统故障数据匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及到电力系统故障定位领域，特别涉及一种基于突变点检测组合算法的电力系统故障数据匹配方法。

背景技术

电力系统故障数据蕴含着丰富的信息资源，为使其得到充分利用，目前人们以原有的故障信息处理系统为基础，运用数据挖掘技术研制出保护设备故障信息管理与分析系统(简称“保信系统”)。保信系统读取由GPS精确授时系统同步的故障信息子站保护装置、录波装置等重要信息，完成计算、分析、绘图、信息输出等功能，为运行与继电保护人员提供决策信息。

故障定位是保信系统的一项重要功能。目前，在输电线路故障定位技术中，双端测距由于充分利用故障信息，具有测距精度高、操作简单、实用性强等优点，在电力系统中得到广泛应用。保信系统中的双端测距模块所利用的故障数据为故障线路两端同次故障的电量即所谓的匹配数据，而故障录波数据库中储存着海量的数据，因此在双端测距前必须对故障数据进行筛选以使其相互匹配。一般情况下，由于有GPS精确授时系统保证数据同步性，时标相同的故障数据即为匹配数据。然而实际中，外界干扰可能使得GPS精确授时系统产生误差，虽然有学者提出采用高精度晶振对GPS时钟进行在线监测与校正，但进一步考虑到互感器相移、硬件延时和采样率差别等因素引入的误差，保信系统中的匹配数据时标也并非严格相同。因此，当线路出现连续性故障，各次故障数据时标接近时，仅仅根据时标进行数据匹配可能使得测距模块读取数据出错，继而导致故障定位失败。因此，研究一种新的故障数据匹配方法使得双端测距模块在进行数据筛选时不再单一地依靠GPS精确授时系统，具有十分重要的意义。

发明内容

本发明主要是解决现有方法存在的技术问题，设计出一种基于突变点检测组合算法的电力系统故障数据匹配方法。

本发明提供的技术方案为一种基于突变点检测组合算法的电力系统故障数据匹配方法，包括以下步骤，

步骤一、获取故障数据，包括在保信系统内的故障录波数据库中随机提取某条线路两端的故障数据各一组，记线路一端为m端，另一端为n端；

步骤二、利用突变点检测组合算法分别计算出两端相应的故障起点，包括对线路的两端分别执行以下子步骤，

步骤A1、基于步骤一提取的某条线路一端的故障数据组，生成基本信号序列，实现方式为运用K变换对三相电流进行相模变换：

其中，i_a、i_b、i_c为三相电流，i₀、i₁、i₂为相应的三种模分量，选取一种模分量作为基本信号，生成基本信号序列；

步骤A2、运用贝叶斯分类算法对步骤A1所得基本信号序列进行分类，找出可疑突变点；

步骤A3、求出步骤A1所得基本信号序列的突变量电流，运用突变量电流算法计算出电流突变点n_s0；

步骤A4、运用突变点检测组合算法确定故障起点，包括以步骤A3所得n_s0为基准构造时间窗[n_s0-Δn,n_s0]，其中Δn为预设的窗宽，利用时间窗从由步骤A2所得可疑突变点中筛选出故障起点，筛选方式如下，

1)当时间窗中只有一个可疑突变点时，故障起点n_s为此可疑突变点；

2)当时间窗中有两个及以上的可疑突变点时，故障起点n_s为这些可疑突变点平均后取整；

3)当时间窗中没有可疑突变点时，故障起点n_s为步骤A3所得电流突变点n_s0；

步骤三、根据步骤二中计算出的两端故障起点求取相关判据参数，并根据数据匹配的三重判据判断两端故障数据是否匹配，包括以下子步骤：

步骤B1、以两端相应的故障起点n_s为基准，运用傅氏算法分别计算出两端数据各相的正常与故障电流及电压相量；

步骤B2、对两端分别运用突变量电流选相法进行故障选相，判断两端数据对应的故障类型是否匹配；

步骤B3、若步骤B2判断结果为两端数据的故障类型不匹配，则直接判定两端数据不匹配，结束流程；若匹配则计算m端电流和如下，

两端均以A相为基准相，运用傅氏算法计算由步骤二所得m端的故障起点前推一个周波的电流相量，得到m端电流运用傅氏算法计算由步骤二所得n端的故障起点前推一个周波的电流相量和电压相量，分别得到n端电流和n端电压