[發明專利]一種基于數學形態學的配電網故障檢測方法

在審

• 申請號: 202211031504.0
• 申請日: 2022-08-26
• 公開（公告）號: CN115453260A
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 劉灝;劉碩;畢天姝
• 申請（專利權）人: 華北電力大學
• 主分類號: G01R31/08
• 分類號: G01R31/08;G01R31/52;G01R19/175
• 代理公司: 北京凱特來知識產權代理有限公司 11260
• 代理人: 鄭立明;陳亮

1.一種基于數學形態學的配電網故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟1、獲取待檢測配電網的波形數據，所述波形數據為零序電流數據，并對零序電流數據進行數據預處理；

步驟2、針對預處理后的波形數據，通過數學形態學MM計算波形數據的形態梯度MG和閉開差CODO值，以提取瞬態電流信號；

步驟3、根據配電網正常運行狀態下的波形特性設定閾值，若步驟2所計算出的形態梯度MG和閉開差CODO值超過所設定的閾值，則判斷為故障狀態，反之判斷為正常運行狀態；

步驟4、然后根據低阻接地故障LIF和高阻接地故障HIF的故障電流瞬態信號的不同特性，若連續超過N_set個時間窗均檢測為故障狀態，則判斷為HIF事件，反之判斷為LIF事件，實現配電網故障的快速準確檢測。

2.根據權利要求1所述基于數學形態學的配電網故障檢測方法，其特征在于，在步驟1中，對零序電流數據進行數據預處理的過程是先采用閾值去噪方法消除由于隨機因素造成的噪聲信號，然后對去噪后的波形進行歸一化處理，具體過程為：

首先通過小波閾值去噪方法對波形數據進行去噪處理，具體是將零序電流波形數據x(n)進行小波分解，產生含有電流波形信息和噪聲信息的小波系數；其中，噪聲的小波系數要小于電流的小波系數，通過設置合適的閾值，大于閾值的小波系數被認為是電流信號產生的，予以保留；小于閾值的則認為是噪聲產生的，置為零，從而達到去噪的目的，具體包括如下步驟：

(1)分解：選定一種層數為3的小波對零序電流波形數據x(n)進行小波分解；

(2)閾值處理過程：設置合適的閾值，用閾值函數對各層系數進行量化；

(3)重構：用處理后的系數重構去噪后的零序電流數據；

所述閾值函數選擇硬閾值函數，表達式如下：

其中，w_thr表示閾值去噪后的小波系數；w為小波分解得到的小波系數；thr為設置的閾值，采用固定閾值，即N為信號長度；

經過小波閾值去噪處理后得到去噪后的零序電流波形數據，記作x’(n)；

然后對去噪后的零序電流波形數據x’(n)進行歸一化處理，將波形數據處理到[-1,1]之間，使數據通用且適用于所有電壓水平，歸一化公式為：

f＝(x'-x'_mean)/x'_max-x'_min

其中，f表示歸一化處理后的波形數據；x'為歸一化處理前的去噪波形數據；x'_mean、x'_max、x'_min分別表示去噪后波形數據的均值、最大值和最小值；

最終得到經小波閾值去噪和歸一化處理后的波形數據，記作f(n)。

3.根據權利要求1所述基于數學形態學的配電網故障檢測方法，其特征在于，所述步驟2的過程具體為：

針對預處理后的波形數據，進行數學形態學MM變換提取波形中的畸變特征；

所述數學形態學MM由膨脹和腐蝕兩種基本運算組成，定義輸入信號和結構元素分別為f(n)和g(n)，其定義域為D_f＝{1,2,…,N}和D_g＝{1,2,…,M}且MN；這里，輸入信號f(n)是經小波閾值去噪和歸一化處理后的波形數據，則結構元素g(n)對輸入信號f(n)的膨脹和腐蝕定義為：

其中，和分別表示膨脹和腐蝕操作；m和n為采樣點，并滿足均為整數且mn；

在膨脹和腐蝕兩種基本運算的基礎上，引出開運算、閉運算以及形態梯度MG，定義如下：

其中，·和分別表示開運算和閉運算操作；G_grad表示形態梯度MG；

為放大波形中的細微畸變特征，定義閉開差CODO值如下：

根據上述公式就能得到表征瞬態電流信號波形的形態梯度MG和閉開差CODO值。