基于自适应黑盒反演的行波精确检测方法

雷柳; 李泽文; 夏翊翔; 黎文娇; 穆利智

doi:10.7500/AEPS20210930005

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基于自适应黑盒反演的行波精确检测方法

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于自适应黑盒反演的行波精确检测方法
- Accurate Waveform Detection Method for Traveling Wave Based on Adaptive Black-box Inversion
- 电力系统自动化 2022年46卷第15期页码：128-135
- 作者机构：
  
  1.长沙理工大学电网安全监控技术教育部工程研究中心,湖南省长沙市 410114
  2.国网重庆市电力公司永川供电分公司,重庆市 402160
  3.中电智慧综合能源有限公司,北京市 102100
- 作者简介：
  
  雷柳(1997—)，女，硕士研究生，主要研究方向：电力系统保护与控制。E-mail：1824554302@qq.com
  李泽文(1975—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统保护与控制。E-mail：lzw0817@163.com
  夏翊翔(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统保护与控制。E-mail：651412826@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51877012)
- DOI：10.7500/AEPS20210930005
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-09-30，
  
  修回日期：2022-01-20，
  
  网络出版日期：2022-04-19，
  
  纸质出版日期：2022-08-10
- 稿件说明：
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雷柳,李泽文,夏翊翔等.基于自适应黑盒反演的行波精确检测方法[J].电力系统自动化,2022,46(15):128-135.

LEI Liu,LI Zewen,XIA Yixiang,et al.Accurate Waveform Detection Method for Traveling Wave Based on Adaptive Black-box Inversion[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(15):128-135.
雷柳,李泽文,夏翊翔等.基于自适应黑盒反演的行波精确检测方法[J].电力系统自动化,2022,46(15):128-135. DOI： 10.7500/AEPS20210930005.

LEI Liu,LI Zewen,XIA Yixiang,et al.Accurate Waveform Detection Method for Traveling Wave Based on Adaptive Black-box Inversion[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(15):128-135. DOI： 10.7500/AEPS20210930005.

摘要

针对故障行波信号经行波传感器传变后发生波形畸变、不能真实反映一次侧行波波形特征的问题，提出了基于改进步长最小均方误差(LMS)自适应反演算法的行波波形精确检测方法。首先，搭建IEEE 9节点标准测试模型和传感器模型，获取输电线路在不同故障位置、初相角、过渡电阻和故障类型下的一、二次行波信号；接着，利用变步长LMS自适应算法训练一、二次信号，找到一、二次信号之间的传变关系，建立黑盒反演模型；然后，考虑到实际二次行波信号中存在噪声，引入小波阈值去噪方法对检测的二次行波进行预处理；最后，利用黑盒模型进行反演得到一次行波。仿真和实验结果表明，该方法无须借助传感器传递函数求解反演模型，可避免传递函数不精确对反演结果产生的影响，有效提高行波检测的真实性，推进行波技术的实用化。

Abstract

Aiming at the problems that the fault traveling wave signal has waveform distortion after being transformed by the traveling wave sensor

and cannot truly reflect the waveform characteristics of the primary traveling wave

an accurate detection method for traveling wave waveforms is proposed based on the improved step-size least mean square (LMS) adaptive inversion algorithm. Firstly

the IEEE 9-bus standard test model and the sensor model are built to obtain the primary and secondary traveling wave signals of the transmission lines with different fault locations

initial phase angles

transition resistances

and fault types. Secondly

the variable-step LMS adaptive algorithm is used to learn from the primary and secondary signals

find the transformation relationship between the primary and secondary signals

and establish a black box inversion model. Then

considering the existence of noise in the actual secondary traveling wave signal

the wavelet threshold denoising method is introduced to preprocess the detected secondary traveling wave. Finally

the primary traveling wave is obtained by the inversion using the black-box model. The simulation and experimental results show that the proposed method can solve the inversion model without the sensor transfer function

which can avoid the influence of the inaccurate transfer function on the inversion results

effectively improve the authenticity of the traveling wave detection

and promote the practical application of traveling wave technology.

This work is sFoundation:upported by National Natural Science Foundation of China (No. 51877012).

关键词

Keywords

references

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