入0]，后部分为残差序列R2=UQ+1，XQ+2，…，AK]，且残差序列R2中的所有特征值之和 9i与特征值序列R中的所有特征值之和的比值小于n，n取〇. 05~〇. 15 ;其中，Q为负 载序列&中特征值的个数；根据负载序列L和残差序列1?2分别得到负载对角矩阵A，A =diag(入!，入2，…，入Q)和残差对角矩阵A'，A' =diag(入Q+1，入Q+2，…，入K)，其中， diag( ?)表示对角矩阵；
[0048]B3、根据负载对角矩阵A和残差对角矩阵A'即可得到标准化的历史测量值矩 阵X'的协方差矩阵S的奇异分解表达式：S=PAPT+P'A'p' T，
[0049] 其中，P为JXQ的负载矩阵，各列依次为负载序列&中的各个特征值对应的协方 差矩阵S的特征向量，P'为JX(J-Q)的残差矩阵，各列依次为残差序列R2中的各个特征 值对应的协方差矩阵S的特征向量；
[0050]B4、计算残差序列馬的特征值平方和0 2，
，得到预测误差的自由度h， A=碎M，求出预测误差平方均值的控制限<，
，其中，；rL是自由度为h、置信 度为a的卡方分布临界值，a取0. 95~0. 99;
[0051]C、互感器实时采样集的SPE计算
[0052] 在牵引变电所空载时，采集当前时刻T互感器j的当前测量有效值sTj，得到互感 器的当前测量值向量ST，sT=[sT1,sT2，…，sTj，…，sTT]，对当前测量值向量sT中的每个当前 测量有效值sTj，按A步中互感器j的历史测量有效值Xij的平均值5和标准差0j，得到互 感器j的标准化的当前测量有效值s' Tj，
，进而得到互感器的标准化的当前测 量值向量s'T，S'T= [S'Tl，S'T2，…，S'Tj, ???，S'u]，然后根据B步中的负载矩阵P计算当前时刻T的预测误差平方SPET，SPET=II(IfPpT)。T|I2;其中I 阶单位矩阵， II?II为向量?的长度；
[0053]D、重复C步操作，得到不同时刻t的预测误差平方SPEt，进而得到所有时刻的预测 误差平方SPEt组成的预测误差平方序列SPE，SPE=[SPEi，SPE2，…，SPEt，…SPET];
[0054]E、互感器测量偏差故障在线检测
[0055] 采用长度为L(5 <L< 10)个时刻的滑动窗对D步中的预测误差平方序列SPE序 列进行滑动平均处理，得到各采样时刻互感器测量有效值样本集的预测误差平方SPE均值 序列砰I，丽= …;如果连续N(5彡N彡10)个时刻的亞I, 大于B步中计算获得的预测误差平方SPE均值控制限名，则判定有互感器在该连续N个时 刻中的第1个时刻发生测量偏差故障，记该时刻为t'，同时发出报警信号；并进行步骤F;
[0056]F、各互感器对应的SPE贡献均值计算
[0057] 计算各互感器j在发生测量偏差故障的时刻t'及以后各时刻t对预测误差平方 SPE的贡献值Com-',.,
[0059]其中C彡t彡T，％表示单位矩阵Ij的第j列，。肩示时刻t互感器的 标准化的测量值向量；同时采用长度为L个时刻的滑动窗对预测误差平方SPE贡献序 列Com, …，COTt;]进行滑动平均处理，得到在时刻t互感器j对预测 误差平方SPE的贡献均值;进而获得互感器j的预测误差平方SPE贡献均值序列
[0060]G、识别发生测量偏差故障的互感器
[0061] 计算时刻t互感器j的预测误差平方SPE贡献均值^^与所有互感器的预测误 差平方SPE贡献均值总和的比值，得到互感器j在时刻t的偏差比重％，
[0063] 如果第j个互感器的偏差比重％:连续2N个时刻均大于其余所有互感器的偏差比 重，则判断第j个互感器发生测量偏差故障。
[0064] 本例中所述的步骤E中采用长度为L的滑动窗对计算得到的预测误差平方序列 SPE进行滑动平均处理得到预测误差平方均值序列奸互丨的具体做法是：
[0065] 当t小于等于L时，取当t大于L时，第t时刻@的计算公式为：
[0066] 本例中所述的步骤F中采用长度为L的滑动窗对计算得到的预测误差平方SPE贡献序列Con、进行滑动平均处理得到预测误差平方SPE贡献均值序列的具体做法 是：
[0067] 当t小于等于L时，取;当t大于L时，第t时刻Cont',.的计算公式为
【主权项】
1. 一种牵引变电所互感器的测量偏差故障在线识别方法，其步骤为： A、 建模数据选取与预处理 在牵引变电所空载且各互感器无故障时的互感器测量有效值历史数据中选取连续I个时刻的数据，构造互感器历史测量值矩阵X= (Xy)IX,，其中Xu表示在第i个时刻第j个 互感器的历史测量有效值；i= 1，2,…，I，表示历史数据的时刻J为互感器的总个数； 然后，将互感器历史测量值矩阵X= (Xy)ix非勺各列数据进行标准化处理得到标准化 的测量值X'U，即其中兩、％.分别为互感器历史测量值矩阵X的第j列的平 均值和标准差，也即估计的互感器j的历史测量有效值的平均值和标准差，进而得到标准 化的历史测量值矩阵X' = (X'u)ixj; B、 建立主元分析模型 B1、对标准化的历史测量值矩阵X'进行主元分析，即对X'的协方差矩阵S，S=X'Tx' /(I-1)作奇异值分解，其中矩阵的上标T表示矩阵的转置；得到J个特征值，将该 些特征值从大到小排序，得到特征值序列R，R= [^1，^2,…Ak…，AJ，其中k为特征值 的序号，K=J; B2、将特征值序列R分成前后两个部分，前部分为负载序列Ri=[A1，A2，…，入J， 后部分为残差序列尺2= [^Q+l，^Q+2，…，^K]，且残差序列尺2中的所有特征值之和9 1与 特征值序列R中的所有特征值之和的比值小于n，n取0. 05~0.15 ;其中，Q为负载序 列Ri中特征值的个数；根据负载序列Ri和残差序列R2分别得到负载对角矩阵A，A= diag(A。Ag，...，^Q)和残差对角矩阵A'，A' =diag(AQ…Aq+2，...，^K)，其中，diagO) 表示对角矩阵； B3、根据负载对角矩阵A和残差对角矩阵A'即可得到标准化的历史测量值矩阵X' 的协方差矩阵S的奇异分解表达式；S=PAPT+P'A'P'T， 其中，P为JXQ的负载矩阵，各列依次为负载序列Ri中的各个特征值对应的协方差矩 阵S的特征向量，P'为JXQ-曲的残差矩阵，各列依次为残差序列R2中的各个特征值对应 的协方差矩阵S的特征向量； B4、计算残差序列R2的特征值平方和0,得到预测误差的自由度h， &=《/巧，求出预测误差平方均值的控制限《其中，是自由度为K置信 度为a的卡方分布临界值，a取0. 95~0. 99; C、 互感器实时采样集的SPE计算 在牵引变电所空载时，采集当前时刻T互感器j的当前测量有效值sw得到互感器的 当前测量值向量St，St= [Sn，St2,…，s"，…，sj，对当前测量值向量St中的每个当前测量 有效值sw按A步中互感器j的历史测量有效值Xy的平均值无,.和标准差0J，得到互感器j 的标准化的当前测量有效值s' "，4=^^^，进而得到互感器的标准化的当前测量值向 量s'T，S'T=[S' T1，S't2,…，S'Tj，…，S'u]，然后根据B步中的负载矩阵P计算当 前时刻T的预测误差平方SPEt，S阳T=IIa,-PpT)S'tI|2;其中为J阶单位矩阵，II，| 为向量?的长度； D、 重复C步操作，得到不同时刻t的预测误差平方SPEt，进而得到所有时刻的预测误差 平方SPEt组成的预测误差平方序列SPE，SPE= [S阳。SPE2,…，SPE。…S阳T]; E、 互感器测量偏差故障在线检测 采用长度为U5《L《10)个时刻的滑动窗对D步中的预测误差平方序列SPE序列进 行滑动平均处理，得到各采样时刻互感器测量有效值样本集的预测误差平方SPE均值序列 萍^，界E=反雨;，罰否^，…，死E；，…罰否7];如果连续N巧《N《10)个时刻的屏島大于 B步中计算获得的预测误差平方SPE均值控制限巧，则判定有互感器在该连续N个时刻中 的第1个时刻发生测量偏差故障，记该时刻为t'，同时发出报警信号；并进行步骤F; F、 各互感器对应的SPE贡献均值计算 计算各互感器j在发生测量偏差故障的时刻t'及W后各时刻t对预测误差平方SPE的贡献值Com',，其中t'《t《T，表示单位矩阵I,的第j列，s't表示时刻t互感器的标 准化的测量值向量；同时采用长度为L个时刻的滑动窗对预测误差平方SPE贡献序列 Cont= [Cont';,Cont';I'，?Cont;]进行滑动平均处理，得到在时刻t互感器j对预测误 差平方SPE的贡献均值石进而获得互感器j的预测误差平方SPE贡献均值序列G、 识别发生测量偏差故障的互感器 计算时刻t互感器j的预测误差平方SPE贡献均值与所有互感器的预测误差平 方SPE贡献均值总和的比值，得到互感器j在时刻t的偏差比重//,，如果第j个互感器的偏差比重7;连续2N个时刻均大于其余所有互感器的偏差比重，贝U判断第j个互感器发生测量偏差故障。2. 根据权利要求1所述的一种牵引变电所互感器的测量偏差故障在线识别方法，其特 征在于：所述的步骤E中采用长度为L的滑动窗对计算得到的预测误差平方序列SPE进行 滑动平均处理得到预测误差平方均值序列幻审的具体做法是： 当t小于等于L时，取雨=SPE,;当t大于L时，第t时刻萍每的计算公式为：3. 根据权利要求1所述的一种牵引变电所互感器的测量偏差故障在线识别方法，其特 征在于：所述的步骤F中采用长度为L的滑动窗对计算得到的预测误差平方SPE贡献序列Contj.进行滑动平均处理得到预测误差平方SPE贡献均值序列反^的具体做法是： 当t小于等于L时，取.Cont',=Cont',;当t大于L时，第t时刻Cont^.的计算公式为
【专利摘要】本发明公开了一种牵引变电所互感器的测量偏差故障在线识别方法，其步骤为：1)建模数据选取与预处理：在牵引变电所空载且各互感器无故障时的互感器测量有效值历史数据中选取连续I个时刻的数据构成矩阵并进行标准化处理；2)建立主元分析模型；3)互感器实时采样集的预测误差平方SPE计算；4)互感器测量偏差故障在线检测；5)各互感器对应的预测误差平方SPE贡献均值计算；6)识别发生测量偏差故障的互感器。该方法只需对牵引变电所内各互感器测量有效值数据进行处理即可在线识别出发生测量偏差故障的互感器，无需额外增加波形记录设备，对硬件要求低，实施成本低，容易推广使用。
【IPC分类】G01R35/02, G06F17/10
【公开号】CN104933012
【申请号】CN201510231157
【发明人】林圣 , 李朝阳, 何正友, 王玘, 高仕斌
【申请人】西南交通大学
【公开日】2015年9月23日
【申请日】2015年5月8日