[發(fā)明專利]基于希爾伯特-黃變換的微電網(wǎng)線路故障診斷方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010783175.X
• 申請日: 2020-08-06
• 公開（公告）號: CN111896890B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 杜春水;姜田田;郭文琛;殷天浩;郭松
• 申請（專利權(quán)）人: 山東大學(xué)
• 主分類號: G01R31/52
• 分類號: G01R31/52;G01R31/58;G01R31/08
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 祖之強(qiáng)

本公開提供了一種基于希爾伯特?黃變換的微電網(wǎng)線路故障診斷方法及系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟：獲取微電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；將故障檢測點的電壓信號經(jīng)過希爾伯特?黃變換得到二維時頻譜圖和Hilbert譜圖；根據(jù)二維時頻譜圖和Hilbert譜圖進(jìn)行故障判斷；根據(jù)Hilbert譜圖的特征和各相間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行短路故障類型的識別；根據(jù)故障時刻線路上方向識別點電壓和/或電流信號的能量突變，得到故障線路；本公開提高了故障診斷的精確度，而且診斷方案不受微電網(wǎng)潮流多變特點的影響，提高了新型診斷方法的適應(yīng)性。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及微電網(wǎng)故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于希爾伯特-黃變換的微電網(wǎng)線路故障診斷方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關(guān)的背景技術(shù)，并不必然構(gòu)成現(xiàn)有技術(shù)。

能源互聯(lián)網(wǎng)代表未來能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向，微電網(wǎng)是能源互聯(lián)網(wǎng)的重要構(gòu)成基礎(chǔ)，是提高可再生能源利用率的有效手段。微電網(wǎng)線路發(fā)生短路故障時會產(chǎn)生電壓下降、電流激増、電能質(zhì)量惡化等影響，若檢測保護(hù)不及時會造成設(shè)備受損，甚至引發(fā)整個大電網(wǎng)系統(tǒng)的解列崩潰。快速有效的故障診斷方案是故障后系統(tǒng)恢復(fù)的前提。基于電氣量信息的微電網(wǎng)故障診斷，在數(shù)據(jù)的完備性、準(zhǔn)確性、反映電網(wǎng)的故障特性等方面具有明顯優(yōu)勢。電網(wǎng)線路發(fā)生故障通常伴隨電流、電壓的突變，電流、電壓檢測信號呈現(xiàn)時變或非平穩(wěn)性特征。常用的信號分解方法有小波變換、傅里葉變換，它們存在需要事先確定基函數(shù)、不適用于非線性信號、不能進(jìn)行特征抽取等缺點，且傅里葉變換只能進(jìn)行信號的二維表示。而希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang Transform，HHT)是一種時頻聯(lián)合域分析方法，在故障發(fā)生時HHT時頻譜圖變化顯著，且三維分布，分辨率高，能夠全面地反映信號的本質(zhì)特征。此外，HHT具有基函數(shù)的自適應(yīng)性、適用于非線性非平穩(wěn)信號、能夠進(jìn)行特征抽取等優(yōu)勢。

有研究人員提出基于HHT的差分能量方案，對線路兩端電流信號進(jìn)行HHT，計算故障線路兩端的差分能量，設(shè)定閾值進(jìn)行故障檢測與選線。基于閾值的方法原理簡單，方案易于實現(xiàn)，但是閾值確定不當(dāng)，會造成誤報故障信息等問題。有研究人員通過對可疑故障線路進(jìn)行HHT求取幅值與頻率畸變度，作為元件故障概率表征，進(jìn)行故障選線。其中可疑故障線路來源依賴于開關(guān)量信息，由于斷路器開關(guān)易產(chǎn)生誤動等因素，降低了故障檢測的精確性。有研究人員在特定頻率區(qū)段對HHT變換結(jié)果的邊際譜函數(shù)通過求平方積分得到的特征能量值S，S作為故障特征向量，利用基于模糊支持向量機(jī)方法判別輸電線路故障分類。分類精度與電網(wǎng)規(guī)模有關(guān)，更適用于大規(guī)模的微電網(wǎng)或者微電網(wǎng)群的故障檢測。有研究人員用HHT完成對暫態(tài)信號特征量的提取，用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為診斷故障分類器，進(jìn)行故障選相。由于微電網(wǎng)存在潮流多變等不確定性因素，該方案用于微電網(wǎng)中，實驗數(shù)據(jù)訓(xùn)練出可靠的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型難度較大。有研究人員基于HHT分解結(jié)果，對比分析故障前后的時頻譜圖，獲取故障特征，得到故障檢測判據(jù)，但無法確定故障類型和線路。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本公開提供了一種基于希爾伯特-黃變換的微電網(wǎng)線路故障診斷方法及系統(tǒng)，提高了故障診斷的精確度，而且診斷方案不受微電網(wǎng)潮流多變特點的影響，提高了新型診斷方法的適應(yīng)性。

為了實現(xiàn)上述目的，本公開采用如下技術(shù)方案：

本公開第一方面提供了一種基于希爾伯特-黃變換的微電網(wǎng)線路故障診斷方法。

一種基于希爾伯特-黃變換的微電網(wǎng)線路故障診斷方法，包括以下步驟：

獲取微電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

將故障檢測點的電壓信號經(jīng)過希爾伯特-黃變換得到二維時頻譜圖和Hilbert譜圖；

根據(jù)二維時頻譜圖和Hilbert譜圖進(jìn)行故障判斷；

根據(jù)Hilbert譜圖的特征和各相間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行短路故障類型的識別；

根據(jù)故障時刻線路上方向識別點電壓和/或電流信號的能量突變，得到故障線路。