[发明专利]一种电压跌落智能检测方法

说明书

本发明涉及一种电压跌落智能检测方法。该方法包括下述步骤：记录电网正常运行时三相电压瞬时值，采用谐波提取的方法提取电网正常运行时三相电压的低次谐波；记录不同故障导致电网电压跌落时三相电压瞬时值，采用谐波提取的方法提取电压跌落时三相电压的低次谐波，对低次谐波作组合，选取最佳组合；利用循环神经网络（RNN）模型进行故障检测。本发明可以在一个或几个毫秒的时间内检测到电压跌落，相比传统检测方法具有可靠性高、检测速度快的特点。

技术领域

本发明涉及一种电压跌落检测方法，具体涉及一种基于智能算法检测电压跌落的方法。

背景技术

电力系统中，电能质量问题主要分为两类：稳态电能质量问题和暂态电能质量问题。稳态电能质量问题以波形畸变为特征，主要包括谐波、间谐波、噪声和频率波动等；暂态电能质量问题通常是以频谱和暂态持续时间为特征，可分为脉冲暂态和振荡暂态两类，主要包括电压跌落、电压骤升、短时断电和电容器充电暂态等。

随着现代电力工业的快速发展和系统中用电负荷结构的重大变化，暂态电能质量问题引发的事故越来越多。其中电压跌落是目前工业界最关心的问题之一。电压跌落问题由来已久，其一般被认为是严重且频繁发生的电能质量问题，往往带来敏感负载跳闸和生产损失。一些研究表明，由电压跌落等一系列问题带来的停机成本少则十几万美元，多则达到公司年营业额的10%。

最常见的电压跌落检测方法是检测电压有效值，此方法已标准化且使用多年。使用此方法做电压跌落检测通常需要1—2个电网周期（最多40ms），其缺点为检测时间太长。除此方法外，还有许多其他检测方法如：对称分量算法、同步旋转参考帧、峰值电压评估等。这些传统方法要么可靠性比较低，要么检测速度太慢。

发明内容

为了解决传统检测方法的不足，本发明提出一种电压跌落智能检测方法，采用循环神经网络（RNN）这一智能算法。其特点为快速、准确。

为了实现上述发明的目的，本发明采用如下技术方案：

一种电压跌落智能检测方法，包括如下步骤：

A. 记录电网正常运行时三相电压瞬时值，提取电网正常运行时三相电压的低次谐波；

B. 记录不同故障导致电网电压跌落时三相电压瞬时值，提取电压跌落时三相电压的低次谐波，对低次谐波作组合，选取最佳组合；

C. 利用循环神经网络，RNN模型进行故障检测。

所述步骤A具体为：

记录电网正常运行时三相电压瞬时值，采样间隔为0.1ms。

采用谐波提取的方法提取电网正常运行时三相电压的低次谐波，并记录谐波畸变率。

所述步骤B具体为：

记录不同故障导致电网电压跌落时三相电压瞬时值，采样间隔为0.1ms。

采用谐波提取的方法提取电压跌落时三相电压的低次谐波，并记录谐波畸变率。低次谐波畸变率记为HDX（HD表示谐波畸变率，X表示第几次谐波；如二次谐波、三次谐波、四次谐波，分别记录为HD2、HD3、HD4）。将不同低次谐波进行组合，组合后的谐波畸变率记为HDX₁X₂…X_n（X₁到X_n表示对n个不同阶的低次谐波作组合，如对二次谐波、三次谐波、五次谐波作组合，记录为HD235）。本步骤研究电压跌落时三相电压的谐波畸变率，故记为HDUX₁X₂…X_n。