一种电网的故障诊断方法及系统与流程

本发明涉及电网故障诊断领域，具体涉及一种电网的故障诊断方法及系统。

背景技术：

电网中的谐波会导致电能质量降低，影响电气设备的正常使用，严重时甚至威胁系统安全运行。随着电力系统中非线性负荷的增多及高频开关设备的大量应用，网络中谐波污染问题日益突出。与此同时，网络结构日趋复杂化，电网中大量包含lcl滤波器的电力电子变换器的接入，变换器控制环与电网中电感、电容元件的交互作用会造成严重谐波放大故障。因此，如何有效地通过手段来诊断电网谐波放大故障显得十分重要。

现有的电网的故障诊断方法主要包括频率扫描法、基于特征值的模态分析法及基于奇异值分解技术的分析法。频率扫描法通过建立谐波源与谐波源之间的表达式来研究电网谐波放大故障。当电网结构很复杂时，频率扫描法需要分别建立多个谐波源与多个谐波源之间的表达式，因此存在建模复杂、运算工作量大的问题。模态分析法则通过建立谐波源与谐波源之间的谐波矩阵研究电网谐波放大故障。模态分析法利用特征值分解技术对谐振矩阵进行研究分析，从而可以掌握电网谐波放大故障。矩阵特征值分解技术只能分析n×n的方形矩阵，即所研究对象的谐波源和谐波源个数相等。在一些特殊情况下研究的谐波源与谐波源不相等时，模态分析发就失去了作用。针对模态分析法的不足，一种基于奇异值分解技术的分析法被提出，可以对任意m×n(m可以不等于n)矩阵进行分析，即所研究对象的谐波源和谐波源个数可以不相等，所以基于奇异值分解技术的分析法比模态分析法适用范围更广。现有基于奇异值分解技术的奇异值分析法只关注谐波矩阵的最大奇异值及相关的奇异相量，而忽略了其它奇异值及相关的奇异相量，可能造成关键信息丢失。此外，目前奇异值分析法主要还依靠分析人员目测谐振频率，缺乏有效的计算机识别算法。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种能够快速诊断电网是否发生故障的方法，达到快速精确的诊断电网故障的目的。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

本发明提供了一种电网的故障诊断方法，其改进之处在于，所述方法包括：

在预设频率下对电网的谐波矩阵进行奇异值分解，获取预设频率对应的奇异值、左奇异相量和右奇异相量；

基于所述预设频率对应的奇异值识别电网的谐振频率；

基于所述电网的谐振频率对应的左奇异相量和右奇异相量计算电网的谐波影响因子矩阵；

基于所述电网的谐波影响因子矩阵对电网进行故障诊断。

优选的，所述电网的谐波矩阵，包括：

电网节点电压与电网节点注入谐波电流之间的谐波矩阵或电网支路电流与电网节点注入谐波电流之间的谐波矩阵。

进一步的，所述电网节点电压与电网节点注入谐波电流之间的谐波矩阵的获取过程，包括：

获取电网节点导纳矩阵；

对所述电网的节点导纳矩阵求逆矩阵得到所述电网节点电压与节点注入谐波电流之间的谐波矩阵。

进一步的，按下式确定所述电网节点导纳矩阵：

上式中，yii为节点i的自导纳，yij为节点i与节点j之间的互导纳,p为电网的节点总数，i，j∈[1，p]，若节点i与节点j之间为电感l，则yij＝-1/(q2πfl)，若节点i与节点j之间为电容c，则yij＝-q2πfc,q为虚量单位，f为电网的频率。

进一步的，所述电网支路电流与电网节点注入谐波电流之间的谐波矩阵获取过程，包括：

获取电网的电流与节点电压之间的关系矩阵；

对所述电网的电流与节点电压之间的关系矩阵和所述电网节点电压与节点注入谐波电流之间的谐波矩阵求乘积得到所述电网支路电流与节点注入谐波电流之间的谐波矩阵。

进一步的，按下式确定电网的电流与节点电压之间的关系矩阵：

上式中，bij为电流从节点i流向节点j时支路阻抗的倒数，p为电网的节点总数，i，j∈[1，p],若节点i与节点j之间为电感l，则bij＝-1/(q2πfl)，若节点i与节点j之间为电容c，则bij＝-q2πfc，q为虚量单位，f为电网的频率。

进一步的，所述在预设频率下对电网的谐波矩阵进行奇异值分解，获取预设频率对应的奇异值、左奇异相量和右奇异相量，包括：

借助matlab分析软件，在预设频率下对电网的谐波矩阵进行奇异值分解，获取预设频率对应的奇异值、左奇异相量和右奇异相量。

优选的，所述基于所述预设频率对应的奇异值识别电网的谐振频率，包括：

采用pam算法将所述预设频率对应的奇异值划分为k个聚类；

将k个聚类中奇异值数目最大一类的奇异值对应的频率作为所述电网的谐振频率。

进一步的，所述k的确定过程包括：

步骤a.初始化k＝2；

步骤b.采用pam算法将所述预设频率对应的奇异值划分为k个聚类；

步骤c.计算k个聚类对应的hs指标值；

步骤d.判断k是否等于若是，则输出hs指标值最大时对应的k，否则，令k＝k+1并返回步骤b；

其中，t为所述预设频率对应的奇异值总数。

进一步的，按下式确定k个聚类对应hs指标值：

chs(k)＝[hom(k)-sep(k)]

上式中，hom(k)为k个聚类的同质性指标值，sep(k)为k个聚类的分离性指标值。

进一步的，按下式确定k个聚类的同质性指标值hom(k)：

上式中，s∈[1，k]，ts为第s个聚类的奇异值个数，m,n∈[1，k]，r(m,n)为第m个聚类和第n个聚类之间的相关系数；

按下式确定k个聚类的分离性指标值sep(k)：

优选的，所述基于所述电网的谐振频率对应的左奇异相量和右奇异相量计算电网的谐波影响因子矩阵，包括：

按下式确定电网的谐波影响因子矩阵if：

上式中，u1为电网的谐振频率对应的左奇异相量，w1为电网的谐振频率对应的右奇异相量，t为向量转置，ifαβ为电网中第α个谐波源对第β个谐波源的影响因子，z为谐波频率个数，α,β∈[1，z]。

优选的，所述基于所述电网的谐波影响因子矩阵对电网进行故障诊断，包括：

若电网中第α个谐波源对第β个谐波源的影响因子ifαβ大于等于0.05，则电网中第α个谐波源对第β个谐波源造成谐波放大故障，否则，电网的第α个谐波源不对第β个谐波源造成谐波放大故障，其中，α,β∈[1，z]。

基于同一发明构思，本发明还提供了一种电网的故障诊断系统，其改进之处在于，所述系统包括：

获取模块，用于在预设频率下对电网的谐波矩阵进行奇异值分解，获取预设频率对应的奇异值、左奇异相量和右奇异相量；

识别模块，用于基于所述预设频率对应的奇异值识别电网的谐振频率；

计算模块，用于基于所述电网的谐振频率对应的左奇异相量和右奇异相量计算电网的谐波影响因子矩阵；

故障诊断模块，用于基于所述电网的谐波影响因子矩阵对电网进行故障诊断。

与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果：

本发明提供的技术方案，提出一种电网的故障诊断方法，步骤(1)在预设频率下对电网的谐波矩阵进行奇异值分解，获取预设频率对应的奇异值、左奇异相量和右奇异相量，步骤(2)基于所述预设频率对应的奇异值识别电网的谐振频率，步骤(3)基于所述电网的谐振频率对应的左奇异相量和右奇异相量计算电网的谐波影响因子矩阵，步骤(4)基于所述电网的谐波影响因子矩阵对电网进行故障诊断。该方案能够结合多个奇异值自动分析识别电网的谐振频率，提高分析的精度和效率，达到快速的诊断电网故障的目的。

附图说明

图1是本发明提供的一种电网的故障诊断方法流程图；

图2是本发明提供的一种电网的故障诊断系统结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

当电网中大量包含lcl滤波器的电力电子变换器的接入时，变换器控制环与电网中电感、电容元件的交互作用很容易引起电网发生谐波放大故障。

利用奇异值分解技术诊断电网是否发生故障的优点是适用范围广，研究分析的谐波矩阵可以是任意m×n矩阵。在诊断电网谐波放大故障，得到的节点电压和节点注入谐波电流之间的谐波矩阵是方形矩阵，而在诊断电网谐波放大故障，得到的支路电流和节点注入谐波电流之间的谐波矩阵通常不是方形矩阵。

现有基于奇异值分解的奇异值分析法只关注谐波矩阵的最大奇异值及相关的奇异相量，而忽略了其它奇异值及其相关奇异向量，可能造成关键信息丢失。此外，目前奇异值分析法主要还依靠分析人员目测谐振频率，缺乏有效的计算机识别算法。

针对现有的基于奇异值分解技术的电网的故障诊断方法存在适用范围有限、分析精度低下及分析效率不高的缺点，本发明提供了一种电网的故障诊断方法，如图1所示，所述方法包括：

步骤(1)在预设频率下对电网的谐波矩阵进行奇异值分解，获取预设频率对应的奇异值、左奇异相量和右奇异相量；

本发明提供的实施例中，所述预设频率可以在1-5khz的范围内选择；

步骤(2)基于所述预设频率对应的奇异值识别电网的谐振频率；

步骤(3)基于所述电网的谐振频率对应的左奇异相量和右奇异相量计算电网的谐波影响因子矩阵；

步骤(4)基于所述电网的谐波影响因子矩阵对电网进行故障诊断。

具体的，本发明提供的实施例中，步骤(1)中电网的谐波矩阵包括：

电网节点电压与电网节点注入谐波电流之间的谐波矩阵或电网支路电流与电网节点注入谐波电流之间的谐波矩阵。

具体的，所述电网节点电压与电网节点注入谐波电流之间的谐波矩阵的获取过程，包括：

获取电网节点导纳矩阵；

对所述电网的节点导纳矩阵求逆矩阵得到所述电网节点电压与节点注入谐波电流之间的谐波矩阵。

按下式确定所述电网节点导纳矩阵：

上式中，yii为节点i的自导纳，yij为节点i与节点j之间的互导纳,p为电网的节点总数，i，j∈[1，p]，若节点i与节点j之间为电感l，则yij＝-1/(q2πfl)，若节点i与节点j之间为电容c，则yij＝-q2πfc,q为虚量单位，f为电网的频率。

所述电网支路电流与电网节点注入谐波电流之间的谐波矩阵获取过程，包括：

获取电网的电流与节点电压之间的关系矩阵；

对所述电网的电流与节点电压之间的关系矩阵和所述电网节点电压与节点注入谐波电流之间的谐波矩阵求乘积得到所述电网支路电流与节点注入谐波电流之间的谐波矩阵。

按下式确定电网的电流与节点电压之间的关系矩阵：

上式中，bij为电流从节点i流向节点j时支路阻抗的倒数，p为电网的节点总数，i，j∈[1，p],若节点i与节点j之间为电感l，则bij＝-1/(q2πfl)，若节点i与节点j之间为电容c，则bij＝-q2πfc，q为虚量单位，f为电网的频率。

本发明提供的实施例中，所述步骤(1)可以在一定频率范围内(如1hz-5000hz)借助matlab等分析软件，对谐波矩阵进行奇异值分解，得到不同频率下谐波矩阵奇异值σi(其中i＝min(m,n))。

以谐波矩阵gvol为例，将其进行奇异值分解，可得到σi为谐波矩阵奇异值，ui和wi为奇异值左、右奇异相量。

进一步的，获取预设频率对应的奇异值、左奇异相量和右奇异相量之后，能够基于所述预设频率对应的奇异值识别电网的谐振频率，所述步骤(2)，包括：

采用pam算法将所述预设频率对应的奇异值划分为k个聚类；

将k个聚类中奇异值数目最大一类的奇异值对应的频率作为所述电网的谐振频率；

其中，所述k的确定过程包括：

步骤a.初始化k＝2；

步骤b.采用pam算法将所述预设频率对应的奇异值划分为k个聚类；

步骤c.计算k个聚类对应的hs指标值；

步骤d.判断k是否等于，若是，则输出hs指标值最大时对应的k，否则，令k＝k+1并返回步骤b；

其中，t为所述预设频率对应的奇异值总数；

按下式确定k个聚类对应hs指标值：

chs(k)＝[hom(k)-sep(k)]

上式中，hom(k)为k个聚类的同质性指标值，sep(k)为k个聚类的分离性指标值。

按下式确定k个聚类的同质性指标值hom(k)：

上式中，s∈[1，k]，ts为第s个聚类的奇异值个数，m,n∈[1，k]，r(m,n)为第m个聚类和第n个聚类之间的相关系数；

按下式确定k个聚类的分离性指标值sep(k)：

按下式确定第m个聚类和第n个聚类之间的相关系数：

上式中，ma为第m个聚类中的第a个奇异值，为第m个聚类中的奇异值的平均值，na为第n个聚类中的第a个奇异值，为第n个聚类中的奇异值的平均值。

步骤(3)具体包括：

获取电网的谐振频率之后，在所述预设频率对应的左奇异相量和右奇异相量中获取所述电网的谐振频率对应的左奇异相量和右奇异相量，即在所述预设频率对应的左奇异相量和右奇异相量中选择频率与所述电网的谐振频率相同的预设频率对应的左奇异相量和右奇异相量，然后基于所述电网的谐振频率对应的左奇异相量和右奇异相量计算电网的谐波影响因子矩阵。

其中，电网的谐波影响因子矩阵if按下式确定：

上式中，u1为电网的谐振频率对应的左奇异相量，w1为电网的谐振频率对应的右奇异相量，t为向量转置，ifαβ为电网中第α个谐波源对第β个谐波源的影响因子，z为谐波频率个数，α,β∈[1，z]。

谐波影响因子矩阵中元素ifαβ幅值越大，表明相应谐振频率下第α个谐波源对第β个谐波源造成的影响越大，并以此判定电网中谐波谐振在电网中的影响范围。进一步的，所述步骤(5)，包括：

若电网中第α个谐波源对第β个谐波源的影响因子ifαβ大于等于0.05，则电网中第α个谐波源对第β个谐波源造成谐波放大故障，否则，电网的第α个谐波源不对第β个谐波源造成谐波放大故障，其中，α,β∈[1，z]。

综上，当电网线发生故障时，本发明提出的故障诊断方法均可迅速的完成故障的诊断，达到快速精确的诊断电网故障的目的。

本发明所提出的改进的电网的故障诊断方法适用于大规模、结构复杂的电网分析。

基于同一发明构思，本发明还提供了一种电网的故障诊断系统，如图2所示，所述系统包括：

获取模块，用于在预设频率下对电网的谐波矩阵进行奇异值分解，获取预设频率对应的奇异值、左奇异相量和右奇异相量；

识别模块，用于基于所述预设频率对应的奇异值识别电网的谐振频率；

计算模块，用于基于所述电网的谐振频率对应的左奇异相量和右奇异相量计算电网的谐波影响因子矩阵；

故障诊断模块，用于基于所述电网的谐波影响因子矩阵对电网进行故障诊断。

优选的，所述电网谐波矩阵，包括：

电网节点电压与电网节点注入谐波电流之间的谐波矩阵或电网支路电流与电网节点注入谐波电流之间的谐波矩阵。

进一步的，所述电网节点电压与电网节点注入谐波电流之间的谐波矩阵的获取过程，包括：

获取电网节点导纳矩阵；

对所述电网的节点导纳矩阵求逆矩阵得到所述电网节点电压与节点注入谐波电流之间的谐波矩阵。

进一步的，按下式确定所述电网节点导纳矩阵：

上式中，yii为节点i的自导纳，yij为节点i与节点j之间的互导纳,p为电网的节点总数，i，j∈[1，p]，若节点i与节点j之间为电感l，则yij＝-1/(q2πfl)，若节点i与节点j之间为电容c，则yij＝-q2πfc,q为虚量单位，f为电网的频率。

进一步的，所述电网支路电流与电网节点注入谐波电流之间的谐波矩阵获取过程，包括：

获取电网的电流与节点电压之间的关系矩阵；

对所述电网的电流与节点电压之间的关系矩阵和所述电网节点电压与节点注入谐波电流之间的谐波矩阵求乘积得到所述电网支路电流与节点注入谐波电流之间的谐波矩阵。

进一步的，按下式确定电网的电流与节点电压之间的关系矩阵：

上式中，bij为电流从节点i流向节点j时支路阻抗的倒数，p为电网的节点总数，i，j∈[1，p],若节点i与节点j之间为电感l，则bij＝-1/(q2πfl)，若节点i与节点j之间为电容c，则bij＝-q2πfc，q为虚量单位，f为电网的频率。

优选的，所述识别模块，具体用于：

采用pam算法将所述预设频率对应的奇异值划分为k个聚类；

将k个聚类中奇异值数目最大一类的奇异值对应的频率作为所述电网的谐振频率。

进一步的，所述k的确定过程，具体用于：

步骤a.初始化k＝2；

步骤b.采用pam算法将所述预设频率对应的奇异值划分为k个聚类；

步骤c.计算k个聚类对应的hs指标值；

步骤d.判断k是否等于若是，则则输出hs指标值最大时对应的k，否则，令k＝k+1并返回步骤b；

其中，t为所述预设频率对应的奇异值总数。

进一步的，按下式确定k个聚类对应hs指标值：

chs(k)＝[hom(k)-sep(k)]

上式中，hom(k)为k个聚类的同质性指标值，sep(k)为k个聚类的分离性指标值。

进一步的，按下式确定k个聚类的同质性指标值hom(k)：

上式中，s∈[1，k]，ts为第s个聚类的奇异值个数，m,n∈[1，k]，r(m,n)为第m个聚类和第n个聚类之间的相关系数；

按下式确定k个聚类的分离性指标值sep(k)：

优选的，所述计算模块，具体用于：

按下式确定电网的谐波影响因子矩阵if：

上式中，u1为电网的谐振频率对应的左奇异相量，w1为电网的谐振频率对应的右奇异相量，t为向量转置，ifαβ为电网中第α个谐波源对第β个谐波源的影响因子，z为谐波频率个数，α,β∈[1，z]。

优选的，所述故障诊断模块，具体用于：

若电网中第α个谐波源对第β个谐波源的影响因子ifαβ大于等于0.05，则电网中第α个谐波源对第β个谐波源造成谐波放大故障，否则，电网的第α个谐波源不对第β个谐波源造成谐波放大故障，其中，α,β∈[1，z]。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。