[发明专利]一种基于压缩感知的输电线路故障定位方法

摘要

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。

主权项

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：gγ(f)=a1e-((f-b1)/c1)2+a2e-((f-b2)/c2)2+a3e-((f-b3)/c3)2---(1)]]>其中γ是gγ的索引，a1,b1,c1,L 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：D＝{D1,D2,K,Dm}   (2)其中D的维数为N×Na，D1和Dm的值为：式中D1是针对于第1组参数γ1(a1,a2,a3)的每一列原子的集合，Dm是针对于第m组参数γm(a1,a2,a3)的每一列原子的集合，而其中和的值为：2)提取故障信号数据，利用小波模极大值结合FIR滤波进行预处理：①提取故障数据，通过相模变换成行波信号，利用Clarke变换得到相应的模分量，其中Clarke变换矩阵为：Q=132-1-103-3111---(5)]]>②采用小波模极大值的方法，检测突变点，能有效地分析突变信号，然后结合FIR高通滤波器滤除低频干扰成分完成预处理，减小低频干扰成分对辨识自然频率值的影响；3)提出Fast‑DOMP算法对故障行波的频域信号进行分析：①在正交匹配追踪的基础上，通过引入Dice系数原子匹配准则在字典中找到最优原子，能有效的区分两个相似原子，其中Dice系数为：②利用快速傅里叶变换预处理得到信号索引γ{a1,a2,a3}的先验信息，以约束过完备字典中m组参数的搜索范围；③按照索引γ从字典中选出与残差信号最匹配的原子，添加到支撑集Ω当中：④利用支撑集Ω中现有的原子逼近原信号：xk=argmin||<x-ΦΩky>||2---(8)]]>⑤更新残差信号：rk=x-ΦΩkxk---(9)]]>其中k＝k+1，重复前两步，直到满足停止迭代条件；⑥由y＝ΦDu，解出稀疏系数u的逼近值反映行波信号的主自然频率信息；4)压缩感知估计行波的多次自然频率值，进行精确故障定位：①在压缩感知理论的基础上，利用新的字典和算法估计行波的多次自然频率值；②利用故障行波的多次自然频率值结合下式定位故障位置：L=1p·vm.12π·(Σk=1pθm.k+2(k-1)πfk+σ),k=1,2,Kp---(10)]]>其中L为故障距离，θm.k为母线Em端的行波反射角，vm.1为相应频率下的行波模波速，fk为m端行波k次主自然频率值，σ为剩余量；③针对不同故障情况进行普适性分析。