专利名称：一种基于马拉算法的电力系统故障录波数据分析方法
技术领域：
本发明涉及一种数据分析方法，尤其是涉及一种基于马拉算法的电力系统故障录波数据分析方法。
背景技术：
电力系统中一般都设有数字故障录波器，用其监视传输线、配电线路、变压器以及其他设备的电压电流信号，并将电力系统的故障、电压跌落和开关事件进行录波。对录波数据中扰动的事后分析是很有必要的。例如，确定故障和开关事件的发生时间、故障持续时间和定位、故障的性质和类型、以及评估继保和断路器的性能等等。然而，数字故障录波器通常记录有大量的非暂态数据，所以，在众多的波形数据中检视故障暂态数据，是非常困难的。
暂态信号的识别、处理和利用是电力系统状态监视、故障诊断、电能质量分析的重要依据，高压输电线路和电力设备故障发生之后，其电压和电流中含有大量的非基频暂态分量，而且故障分量随着时刻、故障点位置、故障点过渡电阻以及系统工况的不同而不同，故障引起的暂态信号是一个非平稳随机过程。传统的方法大多是基于傅里叶变换的数字滤波，但傅里叶变换无法作时域局部化分析，不适合对电力系统暂态信号进行分析，而且传统傅里叶变换对频谱很宽的信号时域采样后易产生混叠现象、泄露效应和栅栏效应。另外，在现代电力系统中，电力电子设备在运行过程中均会产生大量的非整次谐波。傅里叶分析只能识别基频的整数次谐波，无法检测非整次谐波，这样由于非整次谐波的存在，应用傅里叶分析计算出的结果就会被误认为均是整次谐波的结果，从而使整个计算存在较大的模型误差。因此提出一种基于马拉算法的故障诊断分析方法，来对录波数据进行有效地分析。
发明内容
本发明所要解决的技术问题，就是提供一种基于马拉算法的电力系统故障录波数据分析方法，该方法是离散小波变换的一种数学分析工具，以多比西4作为小波基，应用到配电网故障录波数据分析中，能够克服频率局部化特性的缺点，不存在以往傅里叶变换中出现的频率混叠、频率泄露等效应，可以专门用来对非整次谐波进行处理。并且与传统的短时傅里叶变换相比，本发明中采用的马拉算法所进行的多尺度分解，可以将各种尺度下噪声的模极大值表示出来，从而通过模极大值的性质表征信号的奇异性，最终实现对故障录波数据的分析并依此进行故障诊断。解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为—种基于马拉算法的电力系统故障录波数据分析方法，包括以下步骤1、录波数据的采样每个周期的采样点数取N=128，对应的采样频率fs=Nff = 128*50=6400Hz ；2、暂态波形的提取
采用马拉算法使用多贝西滤波器对故障波形进行分解和重构，在第一尺度下将故障录波信号的频谱分离成高频带和低频带；3、尺度分析在第一尺度下，以多贝西4为小波基，得出下式
权利要求
1.一种基于马拉算法的电力系统故障录波数据分析方法，其特征是包括以下步骤 SI录波数据采样 每个周期的采样点数取N=128，对应的采样频率fs=Nff = 128*50=6400Hz ； S2暂态波形提取 采用马拉算法使用多贝西滤波器对故障波形进行分解和重构，在第一尺度下将故障录波信号的频谱分离成高频带和低频带； S3尺度分析 在第一尺度下，以多贝西4为小波基，得出下式
全文摘要
一种基于马拉算法的电力系统故障录波数据分析方法1.录波数据的采样每个周期的采样点数取N=128，对应的采样频率fs=Nff＝128×50=6400Hz；2.暂态波形的提取；3.尺度分析；4.马拉算法的分解与重构对信号进行5层多分辨分析，再利用小波变换检测信号的突变点，检测模极大值；5.故障持续时间和故障波形分析。本发明可以大大降低小波变换的计算量，有利于对含有大量信息的电力系统故障信号进行实时处理，很好地分析电力系统故障过程并提取故障特征基因，从而进行故障的诊断以及定位。
文档编号G01R31/08GK103018629SQ20121048376
公开日2013年4月3日 申请日期2012年11月23日 优先权日2012年11月23日
发明者高新华, 陶维青, 余南华, 李林, 陈炯聪, 何刚, 李传健, 郭晋楠, 李 瑞, 单开, 周克林, 柳慧超, 黄向明 申请人:广东电网公司电力科学研究院, 科大智能科技股份有限公司, 广东粤恒电力科技有限公司