[发明专利]一种基于压缩感知的输电线路故障定位方法

说明书

本发明公开了一种基于压缩感知的输电线路故障定位方法，其特点是，针对现有输电线路故障信号处理方法存在精确度低等问题，将压缩感知(Compressed Sensing，CS)应用于故障定位中。主要包括构建过完备字典；提取故障信号数据，利用小波模极大值方法并结合FIR滤波进行预处理；提出Fast‑DOMP算法对故障行波的频域信号进行分析；基于上述信息，利用压缩感知估计行波的多次自然频率值，提出一种输电线路故障定位方法，对输电线路不同的故障情况进行分析。该方法科学合理，具有定位精度高，推广应用价值高，效果佳等优点。

技术领域

本发明涉及输电技术领域，是一种基于压缩感知的输电线路故障定位方法。

背景技术

电力行业是国民经济发展的基本动力，可靠的电力供应也将是现今社会稳定发展的前提保证。输电线路故障是电力系统中发生故障最多的环节。在线路故障后，如果能及时、准确、可靠地找出故障点的位置，对整个国家经济运行及整个电力系统安全稳定都起着非常大的作用。所以，输电线故障定位的研究一直是电力行业的热点，特别是快速准确的故障定位方法的研究更是具有重大的意义。为此，学者们提出了众多故障定位方法，其中按照计算故障距离的原理不同，可分为阻抗法、故障分析法、时域行波法和自然频率成分法。阻抗法和故障分析法的定位精度受过渡电阻和系统参数等因素影响大，而目前得到广泛研究的时域行波法受上述因素影响较小。但该方法难以准确识别波头，且行波波速在有损输电线路传播中会受频率的影响，很难准确计算对应的行波速度，影响故障定位精度，而自然频率成分法基本不受上述问题的干扰。

目前的自然频率值提取大多数选择的是傅里叶变换(FourierTransform，简称FT)、小波变换(WaveletTransform，简称WT)和匹配追踪(MatchingPursuit，简称MP)等方法。傅里叶变换在处理主自然频率值低和小波变换在处理主自然频率值高的情况下提取自然频率值存在的误差较大。MP算法使用内积来体现原子与待处理信号的相似度，但该方法在原子间相关性较高的字典中，不能有效的区分两个原子，影响最优匹配原子的选择。而且上述方法在确定自然频率值时仅仅依靠提取单一的主自然频率值，但该值受噪声、线路不连续、谐波干扰等因素影响大，从而影响定位效果。

专利申请号为201310616675.4的发明专利是通过Gabor字典和MP算法结合完成故障的定位，其字典和重构算法都没有针对行波故障信号的特征进行优化设计。而为了能更好的提高对信号的分析辨识能力，字典必须是高度冗余的，使得分解结果达到较高的稀疏性。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种科学合理，适用性强，效果佳的基于压缩感知的输电线路故障定位方法。该方法根据实际数据分析处理，构建完成过完备字典，并提出Fast-DOMP算法对故障行波的频域信号进行分析；在此基础上，利用压缩感知估计行波的多次自然频率值，从而提出基于压缩感知的输电线路故障定位方法，对输电线路不同故障情况进行普适性分析，提高故障定位精确度。

实现本发明目的采用的技术方案是：一种基于压缩感知的输电线路故障定位方法，其特征是，它包括下述步骤：

1)根据实际数据分析处理，构建完成过完备字典：

①选取不同故障类型以及不同故障距离对行波的频域信号进行分析；

②对行波的频域信号进行分段处理，首先提取前6个波峰进行分析，然后通过高斯函数对每一段波峰拟合，得到用于构建字典的原子窗函数为：

其中γ是g_γ的索引，a₁,b₁,c₁,…a₃,b₃,c₃是其中的参数，由于b、c参数变化波动很小，其参数值将通过多组数据分析后取加权平均值；

③分析原子窗函数的参数，最后通过尺度、平移调制构建过完备字典：