[发明专利]一种供电系统电压暂降检测方法

说明书

本发明提供了一种供电系统电压暂将检测方法，该方法中，根据电压信号进行采样、扩维得到扩维矩阵，并将其与高斯窗函数的FFT变换结果相乘；对相乘后的矩阵进行反傅里叶变换，得到目标谱函数；通过目标谱函数及其模矩阵提取电压暂将的特征，并根据特征识别电压暂将的类型及原因。本发明能够对于电压暂降中的典型情况即短路故障、感应电动机启动和变压器激磁情况下的电压暂降深度、相位跳变、持续时间和谐波问题进行自动分析检测，解决了现有技术中的检测方法在特征提取方面的缺点。

技术领域

本发明涉及供电领域，尤其涉及一种供电系统电压暂将检测方法。

背景技术

近年来，随着计算机应用技术、自动化控制技术和大功率电力电子技术等高新技术的迅速发展，新型用电设备和各种电力电子设备在电力系统中大量的投入使用，它们对电力系统的干扰非常的敏感，比传统用电设备对电能质量的要求苛刻的多。不论系统处在正常稳态还是故障暂态，均需要保证幅值偏差很小的基波正弦电力的可使用性，即使是几个周期的电压暂降都将影响这些设备的正常工作，造成巨大的经济损失。在所有电能质量中，电压暂降出现频次较多、危害最大，电压暂降不同于非有意的突然断电，发生电压暂降时负载仍与供电系统项链，只是供电电压突然降得很低，加上持续时间很短，没有专门的瞬态检测仪器通常很难确定原因，电压暂降已经成为用户所面临的市电系统中得最重电磁干扰问题之一，同时，对各电力部门来说，由电压暂降引发得客户抱怨以及经济纠纷增多，会影响其在电力市场环境下的竞争力。因此，分析电压暂降产生的原因和发生类别，对于指定相应措施并抑制瞬时现象具有重要意义。

目前，针对电压暂降这一电能质量问题,近年来涌现出了大量的研究成果,主要可以归纳为时域、频域和变换域3种，基于卡尔曼滤波器具有动态实时性强，检测精度高的特点，故可将其用于对谐波和电压暂降的检测，以期获得更佳的检测效果，分形理论是近年来发展较快的一门学科，在信号处理和数据压缩方面具有较强的功能，小波变换为分析分形局部细微性质提供了有效手段。短时傅里叶变换，是在傅里叶变换基础上发展起来的，其实质就是将不平稳的过程看成一系列短时平稳过程的集合，然后再用傅里叶变换分析这一系列短时平稳过程。弥补了傅里叶变换不能同时进行时域和频域局部分析的缺陷，小波变换较傅里叶变换和短时傅里叶变换的一大优点是在时、频两域有很好的局部特性，也就是说小波变换根据所分析信号频率的不同，自动的调节时间-频率窗的宽度的大小，在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，而在高频部分具有较低的频率分辨率和较高的时间分辨率，这为检测电压暂降的突变点提供了可能，因为电压暂降波形会在起止时刻出现细小的突变，而小波变换本身对信号的突变奇异点特别的敏感。

传统的卡尔曼滤波器存在以下问题:问题一，因噪声统计特性估计不准确和计算机舍入误差引起的滤波发散现象；问题二，在卡尔曼滤波器达到稳态时，其误差方差阵将饱和，使其对信号的突变变得不敏感；问题三，传统的卡尔曼滤波器对滤波参数无自适应能力，不能随着噪声统计特性的改变而调整自身的滤波参数。短时傅里叶变换，在捕捉波动谐波等突变信号上始终存在着先天性的不足，时间定位不准确，要求各个分析尺度大致相同，而且变换的离散形式没有正交展开，难以实现高校运算，这些都限制了短时傅里叶变换的应用。小波变换也有一些缺点，其中之一就是较难理解，其次小波变换结果与小波函数的选取密切相关，在目前的研究下，还没有相应的选择小波母函数的理论依据，多数情况下还是依据前人的经验和成果，再次小波分析对各类噪声和微弱信号识别都非常敏感，故在实际应用过程中必须和其他有效地去噪方法相结合，第四小波变换对时域特征变化为主的扰动不易进行分辨。

发明内容

针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种供电系统电压暂将检测方法，该方法可提取采样信号中的时域特征、频域特征以及相位特征，克服了现有的检测方式在特征提取方面的缺点，实现了电压暂将的自动检测。

本发明通过以下的技术方案实现：

一种供电系统电压暂将检测方法，其特征在于，包括以下步骤：