[发明专利]一种电力系统输电线路短路故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明属于电力系统输电安全技术领域，特别涉及一种电力系统输电线路短路故障诊断方法。

背景技术

输电线路一方面跨越的空间距离大，一般为几十到几千千米，另一方面长期暴露在环境条件恶劣的户外，无法进行有效的维护，与其他电气元件比较，输电线路所处的条件决定了它是电力系统中最容易发生故障的一环。输电线路上，最常见同时也是最危险的故障是相与相或相与地之间的非正常连接，即短路。这些故障在电力系统中分为单相接地短路、两相相间短路、两相接地短路和三相接地短路。其中以单相接地短路最为常见，而三相短路是比较少见的。短路发生时会产生很大的短路电流，同时使系统中电压大大降低。短路点短路电流及短路电流的热效应和机械效应会直接损坏电气设备。电压下降影响用户的正常工作，影响产品质量。短路更严重的后果，是因为电压下降可能导致电力系统发电厂之间并列运行的稳定性遭受破坏，引起系统振荡，直至整个系统瓦解。因此输电线路的短路故障诊断是电力系统故障诊断的一个重点。

电力系统中发生故障时，伴随有高次谐波的产生，为避免这些谐波的不良影响，有必要对其加以分析和抑制。小波分析将此类信号变换投影到不同的尺度上会明显地表现出这些高频、奇异高次谐波信号的特性。特别是小波包具有将频率空间进一步细分的特性，将很好地为抑制高次谐波提供可靠的依据。小波变换能够表征其他信号分析技术无法满足的分析所需要的电力系统暂态信号方面的数据。通常情况下，暂态信号的小波变换用多分辨率分解的快速算法来表达，利用正交小波基将信号分解成不同频率下的信号。它等于递归滤波的高通和低通滤波器对信号进行分析。

目前，采用小波变换来进行故障判断主要是将小波熵用于神经网络或模糊系统等启发式算法中来识别故障。通过小波变换和小波时频参数生成小波熵特征向量，然后结合神经网络来识别故障。这在做理论研究时可以得到很复杂的模型和很好的识别效果，故障识别能力强。但对于现场实际，这种方法所设计的系统复杂，不能很好的适用实际应用，而且不同的现场存在各种差异，该方法通用性较差。同时，识别故障需要的时间长，不利于电力系统稳定且经济运行。

发明内容

本发明的目的是提供一种电力系统输电线路短路故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：输电线路电流信号提取及数据预处理；

步骤2：故障诊断流程，输电线路短路故障可以分为：单相接地短路、两相间短路、两相接地短路以及三相接地短路四类故障，因此，在故障诊断时应首先判断某条线路是否发生了故障，然后确定故障类型及故障相别；

步骤3：参数设置，在进行故障诊断时用到了三个参数alpha1,alpha2,alpha3，用于比较电流信号小波转换后能量熵的绝对值之和之间的关系，从而确定输电线路是否发生故障、故障类型及故障相别，所以，参数的设置是整个诊断模型中关键的一步；

步骤4：在步骤3参数设置基础上，结合步骤2设计的输电线路故障诊断模型，就能诊断出输电线路是否发现故障以及发生的故障类型。

所述步骤1的具体步骤如下：

步骤1.1：提取输电线路电流信号，每条输电线路都会配备相应的故障录波器，通过传感器采集获得对应线路的录波信号，此处的录波信号为离散的数据序列；一个录波文件会包含相应输电线路的多项数据，该文件存储于系统录波数据库中，首先按照既定的数据转换规则从上述录波文件中转换得到输电线路录波电流序列；然后生成电流序列文本，此序列数据采集间隔为0.3125ms，即每秒钟采集3200个等间隔的数据；

步骤1.2：小波变换求各相电流能量熵值，给定一个离散信号序列x(n)时，在时刻k和尺度j快速转化，转换后得到高频分量D_j(k)和低频分量A_j(k)；频带信息包含在信号分量D_j(k)和A_j(k)中，通过以下方式获得重建：