[发明专利]一种基于Allan方差理论的电流互感器状态诊断方法在审
申请号: | 201710999925.5 | 申请日: | 2017-10-24 |
公开(公告)号: | CN107784170A | 公开(公告)日: | 2018-03-09 |
发明(设计)人: | 朱涛;陈根军;赵明;段荣华;金朝意 | 申请(专利权)人: | 云南电网有限责任公司;南京南瑞继保电气有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06K9/62;G01R35/02 |
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地址: | 650041*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 allan 方差 理论 电流 互感器 状态 诊断 方法 | ||
技术领域
本申请涉及需求响应领域,特别是涉及一种基于Allan方差理论的电流互感器状态诊断方法。
背景技术
光纤电流互感器(Fiber optic current transducer,FOCT)克服了电磁式电流互感器、罗斯线圈和磁光玻璃等电子式电流互感器在准确度、动态范围以及直流测量等方面的局限性,不但基波测量准,而且直流以及各次谐波都能准确测量,具有动态范围宽、绝缘性能好、测量精度高等优点,可以满足电能计量、电能质量监测、保护控制、故障录波以及电网动态观测等领域不断发展的需求,代表了电流互感器的发展方向,已经成智能电网的重要组成部分。
光纤电流互感器在运行中受到电、热、机械、环境等各种因素的作用,其性能逐渐劣化,最终导致故障,急需开展光纤电流互感器状态诊断技术研究。
发明内容
本发明的目的是,提供一种基于Allan方差理论的电流互感器状态诊断方法,用于评估光纤电流互感器各类随机误差和噪声状态,辨识各类随机误差统计特性,并计算出用于表征各种随机误差的系数,并识别噪声误差源。
为了实现上述目的,本申请提供的技术方案如下:
一种基于Allan方差理论的电流互感器状态诊断方法,将Allan方差用于评估光纤电流互感器(FOCT)随机误差和噪声状态,辨识随机误差统计特性,得到表征随机误差的系数,并识别噪声误差源,所述方法包括:
步骤S1,确定光纤电流互感器组成及基本分类;
步骤S2,分析光纤电流互感器波的传播过程;
步骤S3,考虑环境因素和自身因素对光纤电流互感器的影响,确定光纤电流互感器噪声特征分类;
步骤S4,构建基于Allan方差的光纤电流互感器状态诊断分析模型;
步骤S5,根据Allan方差计算结果诊断互感器状态,并实现自身故障定位。
本发明所述的基于Allan方差理论的电流互感器状态诊断方法,步骤S1中所述光纤电流互感器包括宽谱光源、保偏光纤、偏振器、电光调制器、信号处理单元,涉及的信号传输及处理环节包括光电转换、电光转换;步骤S1中所述光纤电流互感器基本分类,根据光纤传感头的结构,分为反射式FOCT及Sagnac式FOCT。
本发明所述的基于Allan方差理论的电流互感器状态诊断方法,步骤S2中所述光纤电流互感器波的传播过程,分别分析反射式FOCT及Sagnac式FOCT波的传播过程。Sagnac式光纤电流互感器中波的传播过程可以描述如下:光源发出的光经过耦合器进入集成光学芯片,经过偏振器起偏为线偏光,通过集成光学芯片中的分束器器分成两路,分别以正负45°夹角进入波片(顺时针光波为正45°,逆时针光波为负45°),分别被1/4波片转换成左、右旋圆偏振光沿相反方向进入低双折射保偏光纤传感头,电流引起的磁场Faraday效应使两束圆偏振光的偏振面发生旋转,然后再次经过另一个1/4波片,重新转换成线偏振光返回,并发生干涉。由于干涉的两束光偏振面旋转的角度大小相等方向相反,其相位差为两倍的Faraday相移,通过采用数字闭环信号调制技术,检测输出光的相位差就能得到待测电力线的电流量信息。
反射式光纤电流互感器中光波的传播过程可以描述如下:光源发出的光波经过耦合器后由偏振器起偏,形成线偏振光,线偏振光以45°注入保偏光纤,被均匀地注入到保偏光纤的x轴(快轴)和y轴(慢轴)传输,当这两束正交模式的光波以45°夹角经过λ/4波片后,分别转变为左旋和右旋的圆偏振光,进入传感光纤。在传感光纤中,由于传导电流产生磁场法拉第效应,这两束圆偏振光以不同的速度传输;经传感光纤端面的镜面反射后,两束圆偏振光的偏振模式互换(即左旋光变为右旋光,右旋光变为左旋光),再次穿过传导光纤,并再次和电流产生的磁场相互作用,使产生的相位加倍,这两束光再次通过λ/4波片后,恢复为线偏振光,原来沿保偏光纤x轴和y轴进入波片的光波,此刻分别沿y轴和x轴射出波片,并在起偏器处发生干涉。
本发明所述的基于Allan方差理论的电流互感器状态诊断方法,步骤S3中所述考虑环境因素和自身因素对光纤电流互感器的影响,确定光纤电流互感器噪声特征分类,FOCT受环境因素及自身因素的影响,所体现出的噪声特征也基本相同,FOCT数据的噪声特征主要体现为如下几类:角度随机游走噪声、偏值不稳定性噪声、速率随机游走噪声、速率斜坡噪声、量化噪声、正弦噪声。
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