电力采集系统故障时刻精度的提高方法探讨论文_王飞

摘要：目前在数据收集工作中，涉及到大量不同的厂家、不同的零部件以及不同的设备，这就导致收集数据的同步精度不一致。本文对电力采集过程中的影响因素进行了分析，并提出了一些提高采集系统故障时刻精度的方法，旨在不断提升电力采集故障时刻精度，降低电力系统故障，保障电力系统的健康、稳定运行。

关键词：采集系统；故障时刻；GPS

电力系统中电力线载波的连接方式是独特的、典型的、独具一格的，目前电力系统已架设的电力线载波是以载波形式将模拟或数字信号实施高速传递的一种能力。当前电力系统中收集数据的同步精度基本上都是依据全定位系统（GPS）时钟同步精度来开展的，在此过程中忽略了由于不同厂家、不同部件以及不同安装采样频率的同步采集装置自身的精度，为确保故障时刻的同步精度满足实际的应用要求造成了很大的困难。在这种形势下，本文对电力系统故障时刻精度的改进方法进行了探讨，这对于降低故障、保障系统稳定运行具有重要意义。

1影响因素

现代电力采集系统在进行数据记录的过程中，故障数据通常都以暂态数据交换通用格式（comtrade）进行记录，运用这种方式进行记录，可以确保故障时刻之前为稳态数据，故障时刻之后为暂态数据。假如没有充分考量电力数据采样系统的性能对数据精度的影响，那么造成原始记录故障时刻精度缺失的最重要原因就是采样系统电气传递性能导入相移和采样频率。本文首先提出了收集系统电气传动特点和采样频率对故障时间同步精度影响的观点，然后在后文中提出了一些改进建议。

2电气传输特性的补偿

2.1补偿

在日常工作中，选择使用电力收集系统对现实中的电网进行稳态数据的整理，同等的时间内完成取样工作每一个循环周期取样200个点，共收集2000个周波数据。对采样数据进行周期性2维改变，把改变后矩阵用灰度图展现出来，像图1那样。图中：T代表收集记录的周波数（顺序排列，共2000个）：N代表每个循环周期按顺序取样的点数（顺序排列，共200个）。由下图由此我们能够得知进行等时间取样时，同步误差导致了显著的相位周期“滑步”现象，从而对电力系统的故障时刻的精度造成了影响。

图1维转换图

电力采集系统中的各种线性以及非线性误差时期重要的特征之一。多重网格信号变压器通过二次端输出之后再经由滤波、取样保持单元，之后再运用模拟开关转换、模数改变、光耦合隔离岳进行后级处理单元。系统中通过应用现场门阵列（FPGA）一起调节多通道取样维持电路的控制逻辑。在此过程中还应该对GPS秒脉冲信号当做同步收集数据的标准进行有效解读。部件的幅值误差小于非线性导入相位误差，收集系统电气传输期间导入的相位误差大多数在信号输入变压器上，通过滤波单元，到达输出取样维持电路的维持端这个固定的流程来导入的。收集系统中变压器选择0.1级标准部件，额定输入时相角差小0.17°。应用带跟随器闭环取样维持电路.依据改变取样维持电容大小来减弱维持跳变。根据检查不同频移范围内应存的补偿平均值，使用分段频移补偿的办法来补偿相位误差，在分析补偿后维持在50±0范围内，5Hz频移之间的相位误差不大于0.02°。使用这种方式能够有效降低补偿相移算法的冗长性，因此，在保障系统科学应用的条件下，能够有效促进系统精度的提升。

2.2故障时刻改进结果分析

选择使用上述的电气传输方式对系统精度进行弥补，然后以单相接地故障为对象，总结前后的故障时刻。如下图2所示，规定故障时刻在17.5ms，17.590ms确定为电气传输影响的故障时刻，应用分频移补偿后的故障时刻在17.501ms，补偿后的相移减小了98％左右，这也就能够说明，相移由1.6°校正到0.02°

图2故障时刻电气传输特性引入相移与补偿

3小波变换的应用

3.1概述

小波变换的定义：把某一称为基本小波的函数ψ（t）做位移b后，再在不同尺度a下与待分析信号x（t）做内积：

（1）

式中：a为尺度因子，b为平移因子，Ψ代表ψ的共轭。特点：一是“小”，即在时域都具有紧支集或近似紧支集；二是正负更替的“波动性”，即是说直流分量是零。优势：小波分析方法是在时间和频率窗口大小（即窗口面积）一定的情况下，采用形状可变化的时频局域化分析方法，也就是在低频部分有很高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，所以被誉为“数学显微镜"。基于这种特质，使小波变换拥有了对于信号的自适应性。

在电力系统遭受到较强的干扰后，表征系统运行状态的各种电磁信号参数都会出现较大的变化以及振荡。小波分析拥有捕捉以及处理微弱突变信号的功能。利用的它的某个部位微化和放大的特点，可以确定甚至追踪系统中每个变量的细小的改变，从而正确地推理出导致突变的某个故障时刻和地点，因此保证电力系统暂态固定预测的真实性和正确性。采用小波变换对具有奇异性和瞬时性的电流、电压信号进行分解，在不同的尺度上明显地反映出故障信号，由此能够构建出新的距离函数，然后在此基础上能够较为精确的推理出导致这个突变信号的故障地点，最后将其折射到故障距离上，从而完成对故障未知进行精准定位的目标。

3.2故障时刻改进结果分析

设定17.5ms是故障时刻，并对取样频率进行分别设置，选择使用用db4（1尺度）小波变换基整理概述故障时刻的相位精度，开展多次试验来得到在不一样的取样频率下得最小与最大两个极差之间的故障时刻的定位误差。因为相位状态预测和系统解决能力短时加大了取样频率（2kHz以上），而且将电气传输导入相移的校正与其融合，得到最终的准确的故障时刻定位精度（相对1kHz）正如表1所示。

表1故障时刻定位精度的改进

选择使用小波更替筛选的故障时刻造成0.5ms范围内的误差，电气传输导入误差在弥补后可降低0.09ms的误差，如果短时取样频率增加到20kHz，比起1kHz取样记录的故障时刻最大可减小约1ms的误差。设置短时取样频率越高，收集记录故障时刻的精度也越高，进而能够为双端故障测距精度和继电保护调整提供显著的保护措施。

4小结

综上所述，文中分析的小波分析还能够应用在继电保护工作中，即从暂态信号中提取或识别故障特征量，从而促使其保护性能得到有效提升；将其运用到电能质量监视工作中，应用时频局部化功能对与电能质量相关的各种信号成分（过电压、欠电压、电压凹陷和突起、电压间断、电压波动和闪变）进行准确的分析；将数据压缩，把采集来的大量数据进行压缩后再送入通信信道传输。文中的分段频移补偿电气传输引入的相移，使得补偿相移算法的复杂性大大降低，在这种形势下，在确保系统实时性的基础上，实现了较高的精度，这一应用对于改进采集系统的精度意义明显。

参考文献：

[1]陈宗伟.试析提高电力采集系统故障时刻精度的方法[J].中国新通信，2012（23）：2-3.

[2]张泉，李文光.用电信息采集系统故障时刻精度的提高方法探讨[J].现代国企研究，2016（4）.

[3]张昊.浅析电力采集系统故障时刻精度的改进[J].科技风，2013（15）：69-69.

论文作者:王飞

论文发表刊物:《基层建设》2018年第31期

论文发表时间:2018/12/12

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