最小權點覆蓋下變電設備電源故障定位方法研究

陸曉峰

（國網蘇州供電公司，江蘇 蘇州 215000）

我國經濟不斷地發展，人們對變電設備安全穩定運行的需求越來越高。從已有的變電設備運行數據來看，在我國電網中，變電設備的數量非常多，其中80%是由于電源引起的，所以對變電設備電源故障進行定位具有重要的現實意義[1]。常規的基于Cricket 定位方法是利用超聲波信號，確定目標與運動節點的位置，但是由于存在障礙物的干擾，使得電源故障位置的定位精度下降[2]。在變電設備的電源出現故障時，由監測終端向用戶報告故障情況，通過相應的計算方法，對變電設備電源故障的快速準確定位，從而實現對電網安全可靠運行的有效控制。

任博等[3]針對電力系統中二次裝置的故障定位問題，以提升其定位精度和運行維護效率為目標，將深度學習應用到了二次裝置故障定位中。根據二次裝置各組件發生失效時的特性，對其進行邏輯推理。將自檢信息、報文訂閱關系和樣本數值相結合，給出了基于故障截面的信息描述方法。通過對一類典型的電力系統中的線路區間進行模擬，對所提出的算法進行實驗研究，證明所提出的算法是有效和準確的，并且在缺乏信息的條件下能夠獲得較好的鑒別效果，具有較好的容錯性。

1 變電設備電源故障定位方法設計

1.1 最小權點覆蓋下采集變電設備電源故障數據

考慮到變電設備在運行過程中電源故障數據的不平衡會導致定位誤差偏大，因此引入最小權點覆蓋，計算出電源故障區域的覆蓋面積，采集變電設備電源故障數據，具體步驟如下：

Step1：計算變電設備電源故障特征的相關系數，并提取出重要特征。

在變電設備電源故障數據集中選取一個特征，計算出其與樣本類別之間的相關系數，在最小權點覆蓋下，將具有較大相關系數的故障特征作為重要特征[4]。假定變電設備電源故障數據集中一共包含M個特征，那么在該數據集中，各個故障特征的屬性與樣本類別之間的相關系數用公式（1）表示：

式（1）中，?k表示第k個變電設備電源故障特征與類別標簽之間的相關系數。

在采集變電設備電源故障數據時，在最小權點覆蓋下[5]，按照從大到小的順序，排列各個故障特征與類別標簽之間的相關系數，將相關系數較大的N個故障特征作為重要特征，公式（2）給出了變電設備電源故障的特征集合：

其中，δs1,δs2,…,δsN表示較小相關系數對應的變電設備電源故障特征。

在變電設備電源故障的特征集合中，采集變電設備電源故障數據，以盡可能避免變電設備電源故障的主要特征信息丟失。

1.2 構建變電設備電源故障數據統計量

在構建統計量的過程中，篩選出符合要求的故障數據變量信息[6]，利用公式（3）對變電設備電源故障數據變量進行分析運算，即：

式（3）中，x表示變電設備電源故障數據變量，y代表計算過程中的變量信息，Ω(x,y)表示x與y之間的關聯度，p(x,y)表示x與y之間的關系函數，p(x)表示電源故障數據之間的關系函數，p(y)表示計算變量之間的關系函數。

通過公式（3）的分析運算，得到變電設備電源故障數據變量之間的關聯函數，經過排列運算，得到變電設備電源故障數據變量之間的關聯度Ω(x)，即：

式（4）中，p(x,Qi)表示電源故障數據變量x與關聯函數變量Q在對應常數為i下的概率，p(Q,xi)表示關聯函數變量Q與電源故障數據變量x在對應常數為i下的概率。

對公式（4）的關聯度Ω(x)進行矩陣排列，獲得變電設備電源故障數據排列情況。根據排列情況，構建變電設備電源故障數據統計量，表示為：

公式（5）中，t表示變電設備運行過程中的電源故障變量，p仍表示各變量之間的關聯系數。

根據以上過程，完成變電設備電源故障數據統計量的構建。

1.3 設計變電設備電源故障定位算法

以變電設備電源故障數據統計量為依據，假設φ(t)表示變換處理的離散函數，利用公式（6）給出變電設備電源故障信息的變換函數φf,g(t)，即：

式（6）中，f和g分別代表小波變換因子和移動因子，通過對f和g兩個因子進行小波變換，就可以得到小波變換函數。

將變電設備電源故障信號定義為y(t)，以公式（6）為基礎，利用離散函數φ(t)對故障信號進行變換[7]，得到故障信號的變換系數Ty(f,g)，即：

式（7）中，t代表小波變換過程中的常數。

在公式（7）中可以發現，變電設備電源故障信號是連續的，根據這一特點，解析小波變換函數[8]，利用離散小波函數，計算變電設備電源故障信號的離散系數Ty(2l,2lt)，即：

式（8）中，l表示變電設備電源故障信號的權值。

根據公式（8）的離散系數，對變電設備電源故障信息進行重構，得到變電設備電源故障的準確位置為：

式（9）中，cl,v表示變電設備電源故障定位點的小波系數，Ol代表任意一個變電設備電源故障點的位置信息。

綜上所述，利用小波變換設計了變電設備電源故障定位算法，實現變電設備電源故障的定位。

2 實例分析

2.1 實驗參數

為了驗證文中方法在變電設備電源故障定位中的有效性，選取一臺變電設備為研究對象，當電源出現故障時，表1 給出了故障參數。

表1 實驗參數

2.2 故障信號去噪處理

由于變電設備的運行環境比較復雜，導致電源故障信號會出現大量噪聲，需要利用小波變換去除電源故障信號的噪聲。

在變電設備運行現場采集到的電源故障信號是一維信號，通過小波系數的重構，并結合噪聲頻率特性，在不同尺度下，對小波系數進行處理，得到去噪后的變電設備電源故障信號，如圖1 所示。

圖1 消噪后的電源故障信號

圖1 中對變電設備電源故障信號進行消噪之后，可以獲得一條比較圓滑的曲線，說明小波變換具有較好的去噪效果。

2.3 故障定位測試

利用文中方法對圖1 中的變電設備電源故障進行定位，得到不含噪聲的電壓波形，結果如圖2 所示。

圖2 配網單相接地故障定位結果

根據圖2 的結果可知，利用文中方法對變電設備電源故障進行定位的過程中，變電設備運行過程中的電壓波形出現了明顯的奇異性，文中方法通過小波變換，能夠精準確定變電設備電源故障的位置。

3 結語

本文提出了最小權點覆蓋下變電設備電源故障定位方法研究，通過采集變電設備電源故障數據，構建了變電設備電源故障數據統計量，利用小波變換設計了故障定位算法，實現變電設備電源故障的定位。通過實例分析發現，該方法能夠確定電源故障發生的位置。本文的研究雖然取得了一定成果，但是由于時間和精力有限，還存在很多不足，在今后的研究中，希望可以先確定電源故障的范圍，提高定位的效率。