配电网故障类型识别方法及装置制造方法
【专利摘要】一种配电网故障类型识别方法及装置，所述方法包括步骤：从配电网的传输线路中获取信号的实时波形；提取实时波形的特征值，从波形库中选取其特征值与实时波形的特征值的差值小于预设阈值的各故障波形，并将选取的各故障波形作为各初步匹配波形；分别构造实时波形和各初步匹配波形的波形向量集合，根据波形向量集合确定实时波形与各初步匹配波形的距离；从各初步匹配波形中选取与实时波形的距离最小的初步匹配波形，并将选取的初步匹配波形作为与实时波形匹配的故障波形；根据故障波形与故障类型的对应关系确定实时波形的故障类型。本发明提高了配电网故障类型识别的准确性和效率，减少了因故障处理不及时而造成的额外损失。
【专利说明】配电网故障类型识别方法及装置
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电力系统【技术领域】，特别是涉及一种配电网故障类型识别方法、一种 配电网故障类型识别装置。
【背景技术】
[0002] 电力对于一个国家的发展至关重要，保证电力系统安全有效的运行成为了重中之 重，排除电网运作中的故障是其核心。为了达到快速排除电网故障的目的，配网故障类型的 识别是关键。
[0003] 目前现有的暂态波记录装置通过连续监听电力装置进行系统电流、电压、功率及 系统频率全过程变化波形的数据采集。当任意启动元件动作（即电力装置出现故障）时开 始记录，在故障消除或系统振荡平息后，启动元件返回，在经预先整定的时间后停止记录， 完成数据的采集，而后暂态波记录装置将采集的数据存储在缓存区中，按照预先设定的录 波时间将故障波形存储下来并发送到存储单元中以达到记录暂态波的目的。暂态波记录装 置可以较好实现暂态波数据采集及波形存储的功能，在完整记录波形的同时通过压缩波形 中的相似点以及判断记录时间等方式减少无关数据的存储，节省存储空间，减少后期数据 处理任务，具有很好的实用性。
[0004] 但是现有的暂态波记录装置仅能很好的存储并记录暂态波波形，并不能通过暂态 波波形来判断配电网的故障类型，并且电力公司对于配电网故障类型的判断也大多依靠现 场勘测和经验，不仅影响抢修效率，也造成了额外的损失。
【发明内容】
[0005] 基于此，有必要针对上述问题，提供一种配电网故障类型识别方法及装置，使其能 快速准确的识别配电网的故障类型，提高故障抢修效率。
[0006] 一种配电网故障类型识别方法，包括步骤：
[0007] 从配电网的传输线路中获取信号的实时波形；
[0008] 提取所述实时波形的特征值，从波形库中选取其特征值与所述实时波形的特征值 的差值小于预设阈值的各故障波形，并将选取的各故障波形作为各初步匹配波形；其中所 述波形库存储有配电网的故障波形与故障类型的对应关系；
[0009] 分别构造所述实时波形和各初步匹配波形的波形向量集合，根据波形向量集合确 定所述实时波形与各初步匹配波形的距离；
[0010] 从各初步匹配波形中选取与所述实时波形的距离最小的初步匹配波形，并将选取 的初步匹配波形作为与所述实时波形匹配的故障波形；
[0011] 根据故障波形与故障类型的对应关系确定所述实时波形的故障类型。
[0012] 一种配电网故障类型识别装置，包括：
[0013] 实时波形获取模块，用于从配电网的传输线路中获取信号的实时波形；
[0014] 波形初步匹配模块，用于提取所述实时波形的特征值，从波形库中选取其特征值 与所述实时波形的特征值的差值小于预设阈值的各故障波形，并将选取的各故障波形作为 各初步匹配波形；其中所述波形库存储有配电网的故障波形与故障类型的对应关系；
[0015] 波形距离确定模块，用于分别构造所述实时波形和各初步匹配波形的波形向量集 合，根据波形向量集合确定所述实时波形与各初步匹配波形的距离；
[0016] 故障波形确定模块，用于从各初步匹配波形中选取与所述实时波形的距离最小的 初步匹配波形，并将选取的初步匹配波形作为与所述实时波形匹配的故障波形；
[0017] 故障类型确定模块，用于根据故障波形与故障类型的对应关系确定所述实时波形 的故障类型。
[0018] 本发明配电网故障类型识别方法及装置，先从波形库中选取其特征值与所述实时 波形的特征值的差值小于预设阈值的各故障波形，即选取特征值与实时波形的特征值相等 或相似的各故障波形，得到实时波形的各初步匹配波形，然后再根据各初步匹配波形与实 时波形的距离最小值确定与实时波形精确匹配的故障波形，即可以根据存储的故障波形与 故障类型对应关系确定出实时波形的故障类型。本发明增强了波形匹配的鲁棒性，极大提 高了配电网故障类型识别的准确性和效率，从而也就提高了配电网故障的抢修效率，减少 了因故障处理不及时而造成的额外损失。
【专利附图】
【附图说明】
[0019] 图1为本发明方法实施例一的流程示意图；
[0020] 图2为本发明方法实施例二的流程示意图；
[0021] 图3为本发明装置实施例一的结构示意图；
[0022] 图4为本发明装置实施例二的结构示意图；
[0023] 图5为本发明波形距离确定模块实施例的结构示意图。
【具体实施方式】
[0024] 下面结合附图对本发明配电网故障类型识别方法的【具体实施方式】做详细描述。
[0025] 如图1所示，一种配电网故障类型识别方法，包括步骤：
[0026] S110、从配电网的传输线路中获取信号的实时波形；
[0027] S120、提取所述实时波形的特征值，从波形库中选取其特征值与所述实时波形的 特征值的差值小于预设阈值的各故障波形，并将选取的各故障波形作为各初步匹配波形； 其中所述波形库存储有配电网的故障波形与故障类型的对应关系；
[0028] S130、分别构造所述实时波形和各初步匹配波形的波形向量集合，根据波形向量 集合确定所述实时波形与各初步匹配波形的距离；
[0029] S140、从各初步匹配波形中选取与所述实时波形的距离最小的初步匹配波形，并 将选取的初步匹配波形作为与所述实时波形匹配的故障波形；
[0030] S150、根据故障波形与故障类型的对应关系确定所述实时波形的故障类型。
[0031] 配电网传输线路中的模拟信号由电压互感器和电流互感器的二次侧直接接入，包 括三相交流电流和零序电流、三相交流电压和零序电压、高频量等输入信号，这些输入信号 经过隔离、滤波、电压变换后，进入多路开关进行A/D(模数）转换，将模拟信号转换为数字 信号，以便于后续数据处理及存储。
[0032] 由于本申请侧重于解决配电网故障类型的识别，所以如图2所示，步骤SllO之后， 步骤S120之前，还可以包括步骤Slll:检测所述实时波形是否为正常波形，若是，返回步骤 S110,否则进入步骤S120。通过对实时波形的检测，可以仅对出现故障的波形进行故障类型 识别和存储，提高了数据处理的效率，减少了存储空间，缩减了成本。
[0033] 在对实时波形进行存储时，为了保障后续波形特征值的提取，以及波形匹配效率 的高效，需将数字转换后的实时波形按照一定格式进行存储。例如可以将获取的实时波形 传输到Andorid平台中，实时波形的数据就会按既定的XML(ExtensibIeMarkupLanguage， 可扩展标记语言）节点的格式进行存储。
[0034] 为了实现配电网故障类型的识别，需要先建立波形库，用于存储配电网中的故障 波形以及故障波形对应的故障类型等。获取实时波形后先根据特征值进行波形初步匹配， 特征值可以包含波峰、波谷、振幅、频率，以及与相应正常波形比较确定的上限超出值、下限 超出值、变化频率等。由于波形在某种程度上可以视为信号处理，因此特征值的提取可以采 用与信息处理相类似的方法，例如小波分析法等。
[0035] 小波变换是通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度化分析，是时间 和频率的局部变换，能有效地从信号中提取信息，因而小波分析成为当前一种新兴的信号 处理技术。其中满足公式（1)条件的平方可积函数ψα)，即ψα)eL2(R),为一个基本 小波或小波母函数，式（1)中的ψ(ω)表示Ψ(t)的傅立叶变换。
【权利要求】
1. 一种配电网故障类型识别方法，其特征在于，包括步骤： 从配电网的传输线路中获取信号的实时波形； 提取所述实时波形的特征值，从波形库中选取其特征值与所述实时波形的特征值的差 值小于预设阈值的各故障波形，并将选取的各故障波形作为各初步匹配波形；其中所述波 形库存储有配电网的故障波形与故障类型的对应关系； 分别构造所述实时波形和各初步匹配波形的波形向量集合，根据波形向量集合确定所 述实时波形与各初步匹配波形的距离； 从各初步匹配波形中选取与所述实时波形的距离最小的初步匹配波形，并将选取的初 步匹配波形作为与所述实时波形匹配的故障波形； 根据故障波形与故障类型的对应关系确定所述实时波形的故障类型。
2. 根据权利要求1所述的配电网故障类型识别方法，其特征在于，所述特征值包含波 峰、波谷、振幅、频率，以及与相应正常波形比较确定的上限超出值、下限超出值、变化频率。
3. 根据权利要求1所述的配电网故障类型识别方法，其特征在于，根据 W?)=< /_(?),Ψ"Λ(?)>=|^f 提取所述实时波形的特征值，其中f(t)表 a 示实时波形的信号，ψ_α)为依赖于a，b的小波基函数，a为伸缩因子，b为平移因子。
4. 根据权利要求1所述的配电网故障类型识别方法，其特征在于，分别构造所述实时 波形和各初步匹配波形的波形向量集合，根据波形向量集合确定所述实时波形与各初步匹 配波形的距离的步骤包括： 构造实时波形的波形向量集合M(O) = (XpXhX3. ..Xlri,xn}，其中η表示M(O)含有η个 兀素，各兀素的向里表不为Xi，Χ2，Xy··Xn-I，Xn; 构造各初步匹配波形的波形向量集合M(D) =Iy1,y2,y3...Ylri,yn}，其中η表示M(D)含 有η个元素,各元素的向量表示为Y1,y2,y3. . .Ylri,yn ; 根据-夂）'确定所述实时波形与各初步匹配波形的距离。 i=\
5. 根据权利要求1至4任意一项所述的配电网故障类型识别方法，其特征在于，从配 电网的传输线路中获取信号的实时波形的步骤之后，提取所述实时波形的特征值的步骤之 前,还包括步骤： 检测所述实时波形是否为正常波形，若是，返回从配电网的传输线路中获取信号的实 时波形的步骤，否则进入提取所述实时波形的特征值的步骤。
6. -种配电网故障类型识别装置，其特征在于，包括： 实时波形获取模块，用于从配电网的传输线路中获取信号的实时波形； 波形初步匹配模块，用于提取所述实时波形的特征值，从波形库中选取其特征值与所 述实时波形的特征值的差值小于预设阈值的各故障波形，并将选取的各故障波形作为各初 步匹配波形；其中所述波形库存储有配电网的故障波形与故障类型的对应关系； 波形距离确定模块，用于分别构造所述实时波形和各初步匹配波形的波形向量集合， 根据波形向量集合确定所述实时波形与各初步匹配波形的距离； 故障波形确定模块，用于从各初步匹配波形中选取与所述实时波形的距离最小的初步 匹配波形，并将选取的初步匹配波形作为与所述实时波形匹配的故障波形； 故障类型确定模块，用于根据故障波形与故障类型的对应关系确定所述实时波形的故 障类型。
7. 根据权利要求6所述的配电网故障类型识别装置，其特征在于，所述特征值包含波 峰、波谷、振幅、频率，以及与相应正常波形比较确定的上限超出值、下限超出值、变化频率。
8. 根据权利要求6所述的配电网故障类型识别装置，其特征在于，所述波形初步匹配 模块根据％ (O) =< /(t)/P" >= ^/(/#(^^)(//提取所述实时波形的特征值，其 中f(t)表示实时波形的信号，Ψ_α)为依赖于a，b的小波基函数，a为伸缩因子，b为平 移因子。
9. 根据权利要求6所述的配电网故障类型识别装置，其特征在于，所述波形距离确定 模块包括： 实时波形向量构造单元，用于构造实时波形的波形向量集合M(O) = 其中η表示M(O)含有η个元素，各元素的向量表示为 xU Χ2? Χ3· · · Xn-lJ Χη ? 初步匹配波形向量构造单元，用于构造各初步匹配波形的波形向量集合M(D) ={71^^...71^1，7丄其中！1表示1(0)含有11个元素，各元素的向量表示为 Yi.y2.y3- · ·yn-i.yn ； η 距离确定单元，用于根据da'=Σ(χ,-凡O确定所述实时波形与各初步匹配波形的距 /；=1 离。
10. 根据权利要求6至9任意一项所述的配电网故障类型识别装置，其特征在于，还包 括连接于实时波形获取模块与波形初步匹配模块之间的实时波形检测模块，所述实时波形 检测模块用于检测所述实时波形是否为正常波形，若是，实时波形获取模块重新从配电网 的传输线路中获取信号的实时波形，否则波形初步匹配模块提取所述实时波形的特征值。
【文档编号】G01R31/08GK104316844SQ201410648710
【公开日】2015年1月28日 申请日期:2014年11月14日 优先权日:2014年11月14日
【发明者】罗容波, 曾庆辉, 吴沃生, 李新, 李慧, 张思寒, 邱太洪 申请人:广东电网有限责任公司佛山供电局