发明名称 一种暂态电能质量检测装置和方法
摘要 一种暂态电能质量检测装置和方法,属于输配电技术领域,采集无扰动标准信号,利用改进的S变换方法对其进行处理,得到无扰动标准信号的基础矩阵;采集电压暂升、电压暂降、电压中断、高频瞬态扰动信号和低频扰动信号,将其进行改进的S变换后的时频曲线图进行缩放,建立标准化模板,并存入数据库中;实时采集电网中的三相电压和三相电流数据;根据数字图像匹配原理将数字图像曲线与数据库中的标准化模板进行匹配,得出扰动类型,本发明提出了一种新型的基于改进S方法的暂态电能质量检测装置和方法,在装置的检测精度、实现功能和数据存储等方面做了最为优化的设计,从而提高了暂态电能质量检测的实时分析能力和远程通讯能力。
申请公布号 CN102445620B 申请公布日期 2014.04.30
申请号 CN201110371378.9 申请日期 2011.11.21
申请人 东北大学;南京航空航天大学 发明人 张化光;姜斌;李典阳;孙秋野;冯健;杨珺;陆宁云;王占山
分类号 G01R31/00(2006.01)I 主分类号 G01R31/00(2006.01)I
代理机构 沈阳东大专利代理有限公司 21109 代理人 梁焱
主权项 1.一种对暂态电能质量进行检测的方法,采用暂态电能质量检测装置,包括互感器、谐波放大器、锁相环电路、A/D转换电路、高速缓存、USB控制器、显示器及键盘,其特征在于:还包括两个DSP处理器和一个单片机,其连接关系为:第一互感器的输出端连接第一谐波放大器的输入端和第一锁相环电路的输入端,第一谐波放大器的输出端和第一锁相环电路的输出端分别连接第一A/D转换电路的第一输入端和第二输入端,第一A/D转换电路的输出端连接第一高速缓存的输入端,第一A/D转换电路的第三输入端连接第一DPS处理器的输出端,第一高速缓存的输出端连接第一DSP处理器的输入端,第一DSP的输入输出端连接第二高速缓存的第一输入输出端,第二高速缓存的第二输入输出端连接第一USB控制器的第一输入输出端,第一USB控制器的第二输入输出端连接单片机的第一输入输出端,第二互感器的输出端连接第二谐波放大器的输入端和第二锁相环电路的输入端,第二谐波放大器的输出端和第二锁相环电路的输出端分别连接第二A/D转换电路的第一输入端和第二输入端,第二A/D转换电路的输出端连接第三高速缓存的输入端,第二A/D转换电路的输入端连接第二DPS处理器的输出端,第三高速缓存的输出端连接第二DSP处理器的输入端,第二DSP的输入输出端连接第四高速缓存的第一输入输出端,第四高速缓存的第二输入输出端连接第二USB控制器的第一输入输出端,第二USB控制器的第二输入输出端连接单片机的第二输入输出端,单片机的输出端连接显示器,单片机的输入端连接键盘,其特征在于:包括以下步骤:步骤1:采集无扰动标准信号,利用改进的S变换方法对其进行处理,得到无扰动标准信号的基础矩阵;所述的改进的S变换方法,包括以下步骤:步骤1-1:将采集到的无扰动标准信号进行改进的S变换;信号s(t)是一个连续信号,则信号s(t)的一维连续S变换S(τ,t)定义如下:<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>S</mi><mrow><mo>(</mo><mi>&tau;</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msubsup><mo>&Integral;</mo><mrow><mo>-</mo><mo>&infin;</mo></mrow><mo>&infin;</mo></msubsup><mi>s</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mi>w</mi><mrow><mo>(</mo><mi>&tau;</mi><mo>-</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mi>exp</mi><mrow><mo>(</mo><mo>-</mo><mi>i</mi><mn>2</mn><mi>&pi;ft</mi><mo>)</mo></mrow><mi>dt</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>其中<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><mi>w</mi><mrow><mo>(</mo><mi>&tau;</mi><mo>-</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mrow><mo>|</mo><mi>f</mi><mo>|</mo></mrow><msqrt><mn>2</mn><mi>&pi;</mi></msqrt></mfrac><mi>exp</mi><mo>[</mo><mfrac><mrow><mo>-</mo><mi>f</mi><mo>&CenterDot;</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mi>&tau;</mi><mo>-</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow><mn>2</mn></mfrac><mo>]</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>(1)、(2)式中,w(τ-t)是高斯窗口,τ是高斯窗口在时间t轴位置的参数,f为频率;S变换中的函数满足下面归一化条件,即<maths num="0003"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mo>&Integral;</mo><mrow><mo>-</mo><mo>&infin;</mo></mrow><mo>&infin;</mo></msubsup><mfrac><mrow><mo>|</mo><mi>f</mi><mo>|</mo></mrow><msqrt><mn>2</mn><mi>&pi;</mi></msqrt></mfrac><mi>exp</mi><mo>[</mo><mfrac><mrow><msup><mrow><mo>-</mo><mi>f</mi></mrow><mn>2</mn></msup><mo>&CenterDot;</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mi>&tau;</mi><mo>-</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow><mn>2</mn></mfrac><mo>]</mo><mi>d&tau;</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>则,S变换后得到如下公式:<maths num="0004"><![CDATA[<math><mrow><mi>S</mi><mrow><mo>(</mo><mi>&tau;</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msubsup><mo>&Integral;</mo><mrow><mo>-</mo><mo>&infin;</mo></mrow><mo>&infin;</mo></msubsup><mi>s</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mfrac><mrow><mo>|</mo><mi>f</mi><mo>|</mo></mrow><msqrt><mn>2</mn><mi>&pi;</mi></msqrt></mfrac><mi>exp</mi><mo>[</mo><mfrac><mrow><msup><mrow><mo>-</mo><mi>f</mi></mrow><mn>2</mn></msup><mo>&CenterDot;</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mi>&tau;</mi><mo>-</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow><mn>2</mn></mfrac><mo>]</mo><mi>dt</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>4</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>公式(1)中w(τ-t)是高斯窗口,通过τ的值的变化,控制高斯窗口在时间t轴位置的参数,f为频率,通过f的变化,实现高斯窗口的变化,这就为分析高频信号或者低频信号带来了方便,能胜任各种频率信号的分析处理,由式中可以看出,其一维连续S逆变换为<maths num="0005"><![CDATA[<math><mrow><mi>s</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msubsup><mo>&Integral;</mo><mrow><mo>-</mo><mo>&infin;</mo></mrow><mo>&infin;</mo></msubsup><mo>[</mo><msubsup><mo>&Integral;</mo><mrow><mo>-</mo><mo>&infin;</mo></mrow><mo>&infin;</mo></msubsup><mi>S</mi><mrow><mo>(</mo><mi>&tau;</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mi>d&tau;</mi><mo>]</mo><mi>exp</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mn>2</mn><mi>&pi;ft</mi><mo>)</mo></mrow><mi>df</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>5</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>步骤1-2:对S变换后的信号进行离散处理;设信号s(t)的离散序列是s(k),k=0,1,2,3,……N-1,N为自然数,则得到S变换的离散形式为,<maths num="0006"><![CDATA[<math><mrow><mi>S</mi><mo>[</mo><mi>m</mi><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>]</mo><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>N</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><mi>S</mi><mo>[</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mi>k</mi><mo>]</mo><msup><mi>e</mi><mrow><msup><mrow><mo>-</mo><mn>2</mn><mi>&pi;</mi></mrow><mn>2</mn></msup><msup><mi>k</mi><mn>2</mn></msup><mo>/</mo><msup><mi>n</mi><mn>2</mn></msup></mrow></msup><msup><mi>e</mi><mrow><mi>j</mi><mn>2</mn><mi>&pi;km</mi><mo>/</mo><mi>N</mi></mrow></msup><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>&NotEqual;</mo><mn>0</mn><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>6</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths><maths num="0007"><![CDATA[<math><mrow><mi>S</mi><mo>[</mo><mi>m</mi><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>]</mo><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>N</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><mi>s</mi><mo>[</mo><mi>k</mi><mo>]</mo><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>=</mo><mn>0</mn><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>7</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>其中,<maths num="0008"><![CDATA[<math><mrow><mi>S</mi><mo>[</mo><mi>n</mi><mo>]</mo><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>N</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><mi>s</mi><mo>[</mo><mi>k</mi><mo>]</mo><msup><mi>e</mi><mrow><mo>-</mo><mi>j</mi><mn>2</mn><mi>&pi;kn</mi><mo>/</mo><mi>N</mi></mrow></msup><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>8</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>由式(6)、(7)、(8)可知,离散化后的S变换是一个矩阵S[m,n],其中,矩阵的任一位置元素的大小就是相应频率和时间处信号S变换的幅值,矩阵的列向量n,表示相应频率处变换后信号的幅值大小,矩阵的行向量m,表示相应时间处变换后信号的幅值大小;步骤1-3:以横坐标为时间,以公式(6)(7)(8)计算出的频率值作为纵坐标,绘制时频曲线图;步骤2:采集电压暂升、电压暂降、电压中断、高频瞬态扰动信号和低频扰动信号,将其进行改进的S变换后的时频曲线图进行缩放,建立标准化模板,并存入数据库中,包括如下步骤:步骤2-1:利用步骤1的方法对采集到的电压暂升、电压暂降、电压中断、高频瞬态扰动信号和低频扰动信号进行S变换,并绘制对应的时频曲线图;步骤2-2:利用时频尺度缩放的方法,对步骤2-1中扰动信号对应的时频曲线进行标准化处理;步骤2-3:经过缩放后的数字图像被统一为相同的频率范围,作为标准化模板,将其存入数据库中作为扰动的标准判据;步骤3:实时采集电网中的三相电压和三相电流数据;步骤4:采用步骤1所述的改进的S变换方法对步骤3的数据进行处理,形成扰动矩阵,所述扰动矩阵的任一位置元素的大小就是相应频率和时间处信号S变换的幅值,其中,扰动矩阵的行向量,表示是相应频率处变换后信号的幅值大小,扰动矩阵的列向量,表示的是相应时间处变换后信号的幅值大小;步骤5:根据Parsel定理,将扰动矩阵中所有列,即频率信号进行叠加;步骤6:将叠加后每一列平均能量值与基础矩阵每一列平均能量值进行比较,如果两个值不同,则发生扰动,执行步骤7,否则,没有扰动,执行步骤3;步骤7:绘制时间-幅值曲线,确定扰动时间;把得到的受扰动的信号的平均能量进行4次方处理,使能量曲线更加锐利,公式如下:<maths num="0009"><![CDATA[<math><mrow><mfrac><mn>1</mn><mi>T</mi></mfrac><mo>&Integral;</mo><msup><mrow><mo>|</mo><msup><mi>s</mi><mo>&prime;</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo></mrow><mn>4</mn></msup><mi>dt</mi><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mn>2</mn><mi>&pi;</mi></mrow></mfrac><msubsup><mo>&Integral;</mo><mn>0</mn><mrow><mn>2</mn><mi>&pi;</mi></mrow></msubsup><msup><mrow><mo>|</mo><mfrac><mrow><msub><msup><mi>u</mi><mn>2</mn></msup><mi>c</mi></msub><mo>-</mo><msup><mrow><mo>(</mo><msqrt><mn>2</mn></msqrt><msub><mi>E</mi><mi>a</mi></msub><mi>sin</mi><mi>&omega;t</mi><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow><mrow><mn>4</mn><msub><mi>Lu</mi><mi>c</mi></msub><mi>&Delta;</mi></mrow></mfrac><msup><mi>S</mi><mo>&prime;</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>&tau;</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo></mrow><mn>4</mn></msup><mi>d&omega;t</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>13</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>式中,T为图像采样周期,t表示时间,S(τ,t)为矩阵S(m,n)中某一列元素,其中,τ是高斯窗口在时间t轴位置的参数,Δ为滞环宽度,u<sub>c</sub>为电容电压,L为电感值,ω为滤波器的谐振频率,E<sub>a</sub>为电容电动势,s(t)为原信号扰动后形成的信号;以横坐标为时间,纵坐标为幅值,绘制时间-幅值曲线,根据时间-幅值曲线随收到的扰动信号进行变化的特点,对电力系统的电能扰动进行时间定位,所绘制的时间-幅值曲线,直线部分表示没有扰动,曲线部分表示有扰动存在,根据曲线位置确定扰动时间;步骤8:按步骤2的方法对扰动信号进行数字图像缩放;步骤9:根据数字图像匹配原理将步骤8的数字图像曲线与数据库中的标准化模板进行匹配,得出扰动类型,执行步骤3。
地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号