[发明专利]一种工频信号幅值的计算方法及系统

说明书

本发明公开了一种工频信号幅值的计算方法及系统，所述方法包括：采用小波函数对标准工频信号利用低通滤波器和带通滤波器进行多尺度分析，通过反复训练建立工频信号能量与小波变换系数之间的映射关系，以得到能量比例系数；对工频信号进行多尺度分析，以计算工频带小波系数平方和小波变换系数；根据所述工频带小波系数平方、所述小波变换系数和所述能量比例系数，计算所述工频信号的幅值。本发明利用小波变换的多分辨率特性，依据信采样频率选择合适的尺度对信号进行分解和重构可以提取准确的工频分量，建立信号的能量与小波变换系数之间映射关系，计算出对应工频信号的幅值，能有效滤除衰减直流分量、噪音和非整次谐波的影响，提高算法的精度。

技术领域

本发明涉及电力系统中信号计算技术领域，特别是涉及一种工频信号幅值的计算方法及系统。

背景技术

电力系统故障初始，暂态电流和电压信号频谱非常复杂，含有直流、各次谐波分量、高频分量以及噪音。由于对保护动作迅速性的要求，必须在初始阶段切除故障，这就要求保护运算方法既要保证精度又要求响应时间尽可能短。

目前微机保护中常用的是傅氏算法，其本身有滤波性能好、计算速度快的优点，但同时存在精度受非整次谐波尤其是衰减直流分量的影响较大，导致计算误差较大。国内外的许多继电保护工作者围绕如何克服衰减的非周期分量的影响，作了大量的工作，并提出了一些相应的算法：采用差分或并联补偿的改进傅氏算法、递推最小二乘法等。但这些计算方法的算法精度仍不高。

发明内容

为此，本发明实施例提出一种精度高的工频信号幅值的计算方法。

根据本发明一实施例的工频信号幅值的计算方法，包括：

采用小波函数对标准工频信号利用低通滤波器和带通滤波器进行多尺度分析，通过反复训练建立工频信号能量与小波变换系数之间的映射关系，以得到能量比例系数；

对工频信号进行多尺度分析，以计算工频带小波系数平方和小波变换系数；

根据所述工频带小波系数平方、所述小波变换系数和所述能量比例系数，计算所述工频信号的幅值。

根据本发明实施例的工频信号幅值的计算方法，利用小波变换的多分辨率特性，对表征被保护对象运行特点的电气信号，依据信采样频率选择合适的尺度对信号进行分解和重构可以提取准确的工频分量，建立信号的能量与小波变换系数之间映射关系，就可以计算出对应工频信号的幅值，能有效滤除衰减直流分量、噪音和非整次谐波的影响，提高算法的精度。

另外，根据本发明上述实施例的工频信号幅值的计算方法，还可以具有如下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述采用小波函数对标准工频信号利用低通滤波器和带通滤波器进行多尺度分析的步骤包括：

多尺度分析时利用两组滤波器{h_n}和{g_n}，将信号分解为近似部分和细节部分，其中{h_n}是低通滤波器，通过该低通滤波器作用得到的信号称为所述近似部分；{g_n}为带通滤波器，通过该带通滤波器作用得到的信号称为所述细节部分，若采样频率为f_s，则近似部分为经过{h_n}滤波器作用后得到的频率介于[0，f_s/4]的分量，而细节部分则为经过{g_n}滤波器作用后得到的频率介于[f_s/4，f_s/2]的分量，再对低频分量进行低通滤波和带通滤波，则可得到尺度2上的近似部分和细节部分，依此类推，得到剩余尺度上的近似部分和细节部分，其中，Mallat分解算法如下：

其中h，g分别为所述低通滤波器和所述高通滤波器；分别为低通重构滤波器和高通重构滤波器。