配網(wǎng)行波故障預(yù)警與定位裝置的預(yù)處理算法

今天江蘇宇拓電力科技來跟大家聊一聊配網(wǎng)行波故障預(yù)警與定位裝置的預(yù)處理算法。

摘要

隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，配網(wǎng)行波故障預(yù)警與定位裝置在電力系統(tǒng)中扮演著越來越重要的角色。為了提高故障檢測的準(zhǔn)確性和定位的精確度，本文提出了一種新的預(yù)處理算法，該算法能夠有效濾除噪聲干擾，提取出有用的行波信號，為后續(xù)的故障預(yù)警與定位提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

1. 引言

配網(wǎng)行波故障預(yù)警與定位裝置是智能電網(wǎng)中不可或缺的一部分。準(zhǔn)確的故障預(yù)警和快速的故障定位對于保障電網(wǎng)穩(wěn)定運行、減少停電時間以及提高供電可靠性至關(guān)重要。然而，實際運行中，配電網(wǎng)的復(fù)雜性以及各種噪聲干擾使得行波信號的提取和分析變得十分困難。因此，開發(fā)一種有效的預(yù)處理算法對于提高整個裝置的性能至關(guān)重要。

2. 預(yù)處理算法設(shè)計

2.1 信號采集

首先，通過高精度的電流互感器和電壓互感器采集配網(wǎng)中的電流和電壓信號。采集得到的模擬信號通過高速模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，以便于后續(xù)的數(shù)字信號處理。

2.2 噪聲抑制

配電網(wǎng)中存在多種噪聲源，如電磁干擾、開關(guān)操作等。為了提高信號質(zhì)量，采用小波變換對采集到的信號進行多尺度分解，將信號分解為不同頻率的子帶。通過分析各子帶信號的能量分布，可以識別并抑制噪聲成分。

2.3 行波信號提取

行波信號通常表現(xiàn)為高頻信號，因此，通過設(shè)計一個帶通濾波器來提取特定頻率范圍內(nèi)的行波信號。濾波器的參數(shù)需要根據(jù)實際配網(wǎng)的特性進行調(diào)整，以確保有效提取行波信號。

2.4 特征提取

為了便于后續(xù)的故障預(yù)警與定位，需要從提取的行波信號中提取出有用的特征。這些特征包括但不限于行波到達時間、波形特征、能量特征等。通過這些特征，可以構(gòu)建一個特征向量，用于訓(xùn)練和應(yīng)用機器學(xué)習(xí)模型。

3. 故障預(yù)警與定位

3.1 故障預(yù)警

基于提取的行波特征，可以構(gòu)建一個分類器來實現(xiàn)故障預(yù)警。分類器可以采用支持向量機（SVM）、隨機森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)算法。通過訓(xùn)練分類器識別正常運行狀態(tài)和故障狀態(tài)，可以實現(xiàn)對即將發(fā)生的故障進行預(yù)警。

3.2 故障定位

故障定位通常依賴于行波到達不同檢測點的時間差。通過精確測量行波信號到達不同位置的時間，結(jié)合配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，可以計算出故障點的位置。為了提高定位精度，可以采用多點同步測量和時間差定位算法。

4. 實驗與結(jié)果分析

為了驗證所提出的預(yù)處理算法的有效性，本文在實際配網(wǎng)環(huán)境中進行了實驗。實驗結(jié)果表明，該預(yù)處理算法能夠有效濾除噪聲干擾，準(zhǔn)確提取行波信號，并且在故障預(yù)警和定位方面具有較高的準(zhǔn)確率和可靠性。

5. 結(jié)論

本文提出的配網(wǎng)行波故障預(yù)警與定位裝置的預(yù)處理算法，通過噪聲抑制、行波信號提取和特征提取等步驟，顯著提高了故障檢測和定位的性能。未來的工作將集中在進一步優(yōu)化算法參數(shù)，以及在更大規(guī)模的配電網(wǎng)中驗證算法的普適性和魯棒性。