專利名稱：一種基于馬拉算法的電力系統(tǒng)故障錄波數(shù)據(jù)分析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)分析方法，尤其是涉及一種基于馬拉算法的電力系統(tǒng)故障錄波數(shù)據(jù)分析方法。
背景技術(shù)：
電力系統(tǒng)中一般都設(shè)有數(shù)字故障錄波器，用其監(jiān)視傳輸線、配電線路、變壓器以及其他設(shè)備的電壓電流信號，并將電力系統(tǒng)的故障、電壓跌落和開關(guān)事件進(jìn)行錄波。對錄波數(shù)據(jù)中擾動的事后分析是很有必要的。例如，確定故障和開關(guān)事件的發(fā)生時(shí)間、故障持續(xù)時(shí)間和定位、故障的性質(zhì)和類型、以及評估繼保和斷路器的性能等等。然而，數(shù)字故障錄波器通常記錄有大量的非暫態(tài)數(shù)據(jù)，所以，在眾多的波形數(shù)據(jù)中檢視故障暫態(tài)數(shù)據(jù)，是非常困難的。
暫態(tài)信號的識別、處理和利用是電力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)視、故障診斷、電能質(zhì)量分析的重要依據(jù)，高壓輸電線路和電力設(shè)備故障發(fā)生之后，其電壓和電流中含有大量的非基頻暫態(tài)分量，而且故障分量隨著時(shí)刻、故障點(diǎn)位置、故障點(diǎn)過渡電阻以及系統(tǒng)工況的不同而不同，故障引起的暫態(tài)信號是一個(gè)非平穩(wěn)隨機(jī)過程。傳統(tǒng)的方法大多是基于傅里葉變換的數(shù)字濾波，但傅里葉變換無法作時(shí)域局部化分析，不適合對電力系統(tǒng)暫態(tài)信號進(jìn)行分析，而且傳統(tǒng)傅里葉變換對頻譜很寬的信號時(shí)域采樣后易產(chǎn)生混疊現(xiàn)象、泄露效應(yīng)和柵欄效應(yīng)。另外，在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中，電力電子設(shè)備在運(yùn)行過程中均會產(chǎn)生大量的非整次諧波。傅里葉分析只能識別基頻的整數(shù)次諧波，無法檢測非整次諧波，這樣由于非整次諧波的存在，應(yīng)用傅里葉分析計(jì)算出的結(jié)果就會被誤認(rèn)為均是整次諧波的結(jié)果，從而使整個(gè)計(jì)算存在較大的模型誤差。因此提出一種基于馬拉算法的故障診斷分析方法，來對錄波數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地分析。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題，就是提供一種基于馬拉算法的電力系統(tǒng)故障錄波數(shù)據(jù)分析方法，該方法是離散小波變換的一種數(shù)學(xué)分析工具，以多比西4作為小波基，應(yīng)用到配電網(wǎng)故障錄波數(shù)據(jù)分析中，能夠克服頻率局部化特性的缺點(diǎn)，不存在以往傅里葉變換中出現(xiàn)的頻率混疊、頻率泄露等效應(yīng)，可以專門用來對非整次諧波進(jìn)行處理。并且與傳統(tǒng)的短時(shí)傅里葉變換相比，本發(fā)明中采用的馬拉算法所進(jìn)行的多尺度分解，可以將各種尺度下噪聲的模極大值表示出來，從而通過模極大值的性質(zhì)表征信號的奇異性，最終實(shí)現(xiàn)對故障錄波數(shù)據(jù)的分析并依此進(jìn)行故障診斷。解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為—種基于馬拉算法的電力系統(tǒng)故障錄波數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟1、錄波數(shù)據(jù)的采樣每個(gè)周期的采樣點(diǎn)數(shù)取N=128，對應(yīng)的采樣頻率fs=Nff = 128*50=6400Hz ；2、暫態(tài)波形的提取
采用馬拉算法使用多貝西濾波器對故障波形進(jìn)行分解和重構(gòu)，在第一尺度下將故障錄波信號的頻譜分離成高頻帶和低頻帶；3、尺度分析在第一尺度下，以多貝西4為小波基，得出下式
權(quán)利要求
1.一種基于馬拉算法的電力系統(tǒng)故障錄波數(shù)據(jù)分析方法，其特征是包括以下步驟 SI錄波數(shù)據(jù)采樣 每個(gè)周期的采樣點(diǎn)數(shù)取N=128，對應(yīng)的采樣頻率fs=Nff = 128*50=6400Hz ； S2暫態(tài)波形提取 采用馬拉算法使用多貝西濾波器對故障波形進(jìn)行分解和重構(gòu)，在第一尺度下將故障錄波信號的頻譜分離成高頻帶和低頻帶； S3尺度分析 在第一尺度下，以多貝西4為小波基，得出下式
全文摘要
一種基于馬拉算法的電力系統(tǒng)故障錄波數(shù)據(jù)分析方法1.錄波數(shù)據(jù)的采樣每個(gè)周期的采樣點(diǎn)數(shù)取N=128，對應(yīng)的采樣頻率fs=Nff＝128×50=6400Hz；2.暫態(tài)波形的提??；3.尺度分析；4.馬拉算法的分解與重構(gòu)對信號進(jìn)行5層多分辨分析，再利用小波變換檢測信號的突變點(diǎn)，檢測模極大值；5.故障持續(xù)時(shí)間和故障波形分析。本發(fā)明可以大大降低小波變換的計(jì)算量，有利于對含有大量信息的電力系統(tǒng)故障信號進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，很好地分析電力系統(tǒng)故障過程并提取故障特征基因，從而進(jìn)行故障的診斷以及定位。
文檔編號G01R31/08GK103018629SQ20121048376
公開日2013年4月3日 申請日期2012年11月23日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月23日
發(fā)明者高新華, 陶維青, 余南華, 李林, 陳炯聰, 何剛, 李傳健, 郭晉楠, 李 瑞, 單開, 周克林, 柳慧超, 黃向明 申請人:廣東電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院, 科大智能科技股份有限公司, 廣東粵恒電力科技有限公司