一种高压方波电源的频率自适应调节方法及电网检测方法

技术领域

本发明涉及电网故障检测技术领域，更具体地，涉及一种高压方波电源的频率自适应调节方法及电网检测方法。

背景技术

在配网线路发生故障后，通过信号发生装置向线路上注入特定的检测电流信号，电流经信号发生装置、故障线路、故障点、大地形成回路。巡检人员可手持信号探测设备从上游至下游沿线进行检测，在故障点上游可一直探测到电流信号，当越过故障点时电流信号消失，通过来回检测即可确定故障点的位置。根据注入信号形式的不同，该方法又可分为信号频率为220Hz的S信号注入法、脉冲注入法以及方波注入法等。

信号注入法受导线分布电容的影响较大，当线路较长且分支较多，或者故障形式为高阻接地时，则信号电流会很微弱，较难和电容电流区分开来，影响定位的准确性。另一方面，如前所述，这种方式目前需要人工巡线检测，耗时久，在复杂的地理环境中尤其如此。在此背景下，无人机开始广泛应用于配电网的故障巡检，利用无人机上搭载的磁场传感器进行故障信息的快速识别和判断。信号注入法实质上是通过对导线周围的磁场测量来实现故障定位，而磁场测量系统的信噪比决定了故障定位的准确程度，所以需要尽可能地降低噪声强度或避开噪声频带。对于无人机而言，存在很大的机电干扰和振动引起的干扰，因此需要对注入电流信号的波形和频率进行优选，进而对电流发生装置进行优化设计。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种高压方波电源的频率自适应调节方法及电网检测方法，降低了背景噪声对检测信号的干扰以及架空线路容性电流的干扰，提高了电网故障点检测的准确性。

根据本发明的第一方面，提供了一种高压方波电源的频率自适应调节方法，包括：

获取检测点的背景磁场噪声信号，计算所述背景磁场噪声信号中噪声强度最低的频率，将所述噪声强度最低的频率作为高压方波电源的输出频率，根据所述输出频率输出方波检测信号。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。

可选的，计算所述背景磁场噪声信号中的最小频率，包括：

对背景磁场噪声信号进行快速傅里叶变换，得到背景磁场噪声强度的频域信号；

寻找所述频域信号中噪声强度最低的频率值。

可选的，在进行快速傅里叶变换之前，还包括：

对采样的背景磁场噪声信号进行周期性后延拓；

对周期性后延拓的噪声信号进行加窗处理。

可选的，所述加窗处理采用的窗函数为汉宁窗、矩形窗或布莱克曼窗。

可选的，对背景磁场噪声信号进行快速傅里叶变换的运算式为：

其中，X[k]为变换后序列，x(n)为变换前序列，N为序列的长度，N为2的倍数，

可选的，根据所述输出频率输出的方波检测信号的傅里叶级数形式为：

其中，U是方波电压的幅值，ω是方波检测信号的频率，即所述输出频率。

根据本发明的第二方面，基于前述方法，还提供一种电网检测方法，包括：

根据所述输出频率向电网输出高压方波检测信号；

检测被测点的磁场信号，根据所述输出频率将磁场信号中的单相接地故障电流和架空线路对地容性电流进行分离；

其中，单相接地故障电流的傅里叶级数形式为：

架空线路对地容性电流的傅里叶级数形式为：

式中，R是单相接地电阻，C是架空线的对地电容；

根据分离得到的单相接地故障电流和架空线路对地容性电流判断被测点故障情况。

可选的，检测的磁场信号为宽频带磁场信号，包含高倍基波频率的信号分量。

可选的，还包括：根据被测点的故障类型切换高压电源输出的所述方波检测信号为恒压输出或恒流输出。

可选的，所述根据被测点的故障类型切换高压电源输出的所述方波检测信号为恒压输出或恒流输出，包括：

当判定被测点存在故障时，增大方波检测信号的输出电流值；

若所述输出电流值在预设时间内达到电流预设值，则判定故障类型为金属性/小电阻接地，保留当前电流值恒流输出；

若所述输出电流值在预设时间内未达到电流预设值，则判定故障类型为高阻接地，调节输出电压到预设的最大值并保持恒压输出。

本发明提供的一种高压方波电源的频率自适应调节方法及电网检测方法，相比于目前一般采用的直接输出预设的检测信号的方法，本方法能够自适应选择最优的检测信号频率，降低了背景噪声对检测信号的干扰；并且使用方波信号能够消除架空线路对地电容的影响，能够实现对长距离架空线路单相接地故障的定位，大幅度提高了配电网输电线上故障电流测量的准确性和灵活性。

附图说明

图1(a)为配电网线路接地故障检测场景示意图，图1(b)为图1(a)的等效电路示意图；

图2为本发明提供的一种高压方波电源的频率自适应调节方法流程图；

图3为本发明涉及的高压方波电源的组成结构示意图；

图4为周期信号的两种截取情况对比图，其中，图4(a)为整周期截取的情况，图4(b)为非整周期截取的情况；

图5是加汉宁窗和矩形窗的FFT结果对比图；

图6是本发明提供的一种电网检测方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

图1(a)简单展示了配电网检测时的原理。如图1(a)所示，在配网线路发生故障后，假设故障点为点C，在检测时，通过信号发生装置(例如一种高压电源)向线路上注入特定的检测电流信号，图1(a)的箭头方向为检测电流的流向，检测电流经信号发生装置、故障线路、故障点、大地形成回路。巡检人员可通过手持或无人机搭载信号探测设备从上游至下游沿线进行检测，在故障点上游可一直探测到电流信号，当越过故障点时，由于发生了接地故障，电流流入大地，在故障点的下游检测到电流信号消失，通过来回检测电流信号，即可确定故障点的位置。

由于检测时，是通过对磁场信号的检测以反应电流信号的变化，通过手持或者无人机搭载的信号探测设备对故障点进行检测，检测得到的信号包含了环境磁场噪声和搭载信号探测设备引起的振动噪声(例如无人机的机械振动)，这些噪声信号往往容易干扰故障判定的准确性，因此，从检测得到的信号中获取较为准确的有用信号具有一定难度。

为了克服以上困难，本发明实施例提供了一种高压方波电源的频率自适应调节方法，该方法包括：

在电网故障检测前，获取被测点的背景磁场噪声信号，计算所述背景磁场噪声信号中噪声强度最低的频率，将所述噪声强度最低的频率作为高压方波电源的输出频率；

在电网故障检测时，根据所述输出频率输出方波检测信号。

可以理解的是，本实施例的方法可通过图3所示的装置来实现，该装置主要包括信号探测设备(本实施例以磁场传感器为例)和高压电源，信号探测设备和高压电源上均设有无线通信模块(本实施例以WIFI模块为例)，以实现被测点与信号源之间的无线通信。其中，磁场传感器用于采集被测点的磁场信号，WIFI模块用于实现磁场传感器与高压电源之间的通信，高压电源用于发出检测信号以及接收传回的磁场信号，高压电源中的数据处理模块对接收的磁场信号进行运算与分析，高压电源中的信号发生模块根据运算结果向配电网发出检测信号。为了获取更优质的磁场信号，配合使用的磁场传感器具有良好的三轴正交性和高灵敏度，并且采样频率足够广，能够捕捉到高倍基波频率的信号分量，保证阻性电流和容性电流分离的准确性。为了适应更大的检测范围，磁场传感器与高压方波电源之间的数据传递通过远距离高速率WIFI模块，传输距离可达10km，传输速率可达50Mbps。

在高压电源输出检测信号进行检测前，先使用于采集磁场信号的磁场传感器到达被测点，采集背景磁场噪声信号，通过对背景磁场噪声信号进行分析，获得噪声强度最弱的频率，后续在进行正式检测时，设置故障检测信号的频率为前述的噪声强度最弱的频率，可减少背景磁场噪声对检测信号的干扰。因此，本方法能够自适应选择最优的检测信号频率，大幅度地提高了信噪比，降低了背景噪声对检测信号的干扰，提升配电网输电线上故障电流测量的准确性和灵活性。

如图1(b)所示为检测时图1(a)的等效电路图。信号注入法受导线分布电容的影响较大，当线路较长且分支较多，由于架空线路对地电容的影响，或者故障形式为高阻接地时，则检测到的接地故障电流信号会很微弱，较难和电容电流区分开来，影响故障定位的准确性。

更具体的，作为信号发生装置的高压电源向被测配电网线路注入检测信号时，检测信号电流的流向和等效电路如图1(b)所示，图1(b)中Us为电源电压，Rg为过渡电阻，C

为了解决这个问题，本实施例使用方波检测信号以消除架空线路对地电容的影响。当采用方波检测信号，通过测量奇数倍输出频率的信号分量，可将故障电流产生的磁场分量给分离出来。

根据计算出来的噪声强度最低的所述输出频率输出的方波检测信号的傅里叶级数形式为：

其中，U是方波电压的幅值，ω是方波检测信号的频率，即所述输出频率，m＝2i-1，i为自然数。

在一种可能的实施例方式中，在数据处理模块中计算所述背景磁场噪声信号中的最小频率，包括：

对背景磁场噪声信号进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform，FFT)，得到背景磁场噪声强度的频域信号；

寻找所述频域信号中噪声强度最低的频率值。

具体而言，在实际测量中检测的数据为离散型，因此采用离散傅里叶变换，对背景磁场噪声信号进行快速傅里叶变换的运算式表示为：

其中，X[k]为变换后序列，x(n)为变换前序列，N为序列的长度，N为2的倍数，

将x(n)分为奇偶序列，利用旋转因子的特殊性质对上式进行简化，则可得到快速傅里叶变换(fast Fourier transform，FFT)。FFT的运算速度相较于离散傅里叶变换得到极大提升。

在对被测的磁场信号进行FFT时，为了避免采样方式不同带来的栅栏效应和频谱泄漏现象，需要首先对从背景磁场噪声信号中截取的采样信号进行周期性后延拓和加窗处理。

具体而言，假设采样频率为f

频谱泄漏是由于信号的非整周期截取而导致，可通过加窗来减弱非整周期截取的影响。加窗指对截取信号作加权处理，常见的有矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等。其中汉宁窗对频谱泄漏抑制效果较好，且频率分辨率较高，其窗函数可以表示为：

图5给出加汉宁窗和矩形窗的FFT结果对比，其中，实线表示加汉宁窗的FFT结果，虚线表示加矩形窗的FFT结果。从图5中可以看到加汉宁窗后的信号频谱峰旁瓣衰减很快，可以有效的避免和其他频带发生混叠。

基于前述的频率自适应方法以及高压方波电源，如图6所示，本发明实施例还提供一种电网检测方法，该方法包括：

在电网故障检测前，基于前述频率自适应方法获得方波检测信号的输出频率；

根据所述输出频率向电网输出高压方波检测信号；

检测被测点的磁场信号，根据所述输出频率将磁场信号中的单相接地故障电流和架空线路对地容性电流进行分离；

根据分离得到的单相接地故障电流和架空线路对地容性电流判断被测点故障情况。

可以理解的是，由于注入配电网的检测电流为高压方波检测信号，因此分离出的单相接地故障电流的傅里叶级数形式为：

分离出的架空线路对地容性电流的傅里叶级数形式为：

上式中，R是单相接地电阻，C是架空线的对地电容。

进一步，通过磁场传感器检测的磁场信号为宽频带磁场信号，包含高倍基波频率的信号分量。当发出方波检测电流信号后，通过测量奇数倍输出频率的信号分量，即可将故障电流产生的磁场分量给分离出来，以获得较准确的检测结果。

在一种可能的实施例方式中，该检测方法还包括：根据被测点的故障类型切换高压电源输出的所述方波检测信号为恒压输出或恒流输出，使得电源的输出模式为恒压与恒流自动切换。在这种模式下，能够在保证信号强度的同时限制电源的输出功率，从而尽可能降低电源的体积和重量，减少设备的硬件成本。

进一步，所述根据被测点的故障类型切换高压电源输出的所述方波检测信号为恒压输出或恒流输出，包括：

当判定被测点存在故障时，增大方波检测信号的输出电流值；

若所述输出电流值在预设时间内达到电流预设值，则判定故障类型为金属性/小电阻接地，保留当前电流值恒流输出；

若所述输出电流值在预设时间内未达到电流预设值，则判定故障类型为高阻接地，调节输出电压到预设的最大值并保持恒压输出。

本发明公开了一种高压方波电源的频率自适应调节方法及电网检测方法，能够根据磁场传感器测得的背景磁场噪声自动优选输出的检测信号的频率，同时采用方波信号过滤掉架空线路容性电流，最大可能地提高了信噪比。在配合无人机对配电网的单相接地故障进行定位时，能够准确捕捉故障电流信号，并且不受接地电阻类型以及架空线路长度的限制；同时还具备测量位置灵活、响应迅速等优点，降低了巡检人员的工作难度，提升了巡检效率，能更好地保障巡检人员的安全。

需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。