基于波形突变特征的海量行波数据中雷击干扰波形辨识

曹璞璘; 申忠友; 束洪春; 马御棠; 韩一鸣; 朱梦梦

doi:10.7500/AEPS20221028002

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基于波形突变特征的海量行波数据中雷击干扰波形辨识

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于波形突变特征的海量行波数据中雷击干扰波形辨识
- Identification of Lightning Interference Waveforms in Massive Traveling Wave Data Based on Waveform Mutation Characteristics
- 电力系统自动化 2023年47卷第17期页码：178-186
- 作者机构：
  
  1.昆明理工大学电力工程学院，云南省昆明市 650500
  2.国网四川省电力公司泸州供电局，四川省泸州市 646000
  3.云南电网有限责任公司电力科学研究院，云南省昆明市 650217
- 作者简介：
  
  曹璞璘(1986—)，男，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：电力系统新型继电保护与故障测距、数据融合。E-mail：pulincao_kust@sina.com
  申忠友(1998—),男，通信作者，硕士研究生，主要研究方向：输电线路故障大数据挖掘。E-mail：1941872305@qq.com
  束洪春(1961—),男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统新型继电保护与故障测距、故障录波、数字信号处理应用等。E-mail：kmshc@sina.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52167012;51977102);云南省基础研究计划资助项目(202001AT070096)
- DOI：10.7500/AEPS20221028002
  中图分类号：
- 收稿：2022-10-28，
  
  修回：2023-04-19，
  
  网络出版：2023-08-18，
  
  纸质出版：2023-09-10
- 稿件说明：
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曹璞璘,申忠友,束洪春等.基于波形突变特征的海量行波数据中雷击干扰波形辨识[J].电力系统自动化,2023,47(17):178-186.

CAO Pulin,SHEN Zhongyou,SHU Hongchun,et al.Identification of Lightning Interference Waveforms in Massive Traveling Wave Data Based on Waveform Mutation Characteristics[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(17):178-186.
曹璞璘,申忠友,束洪春等.基于波形突变特征的海量行波数据中雷击干扰波形辨识[J].电力系统自动化,2023,47(17):178-186. DOI： 10.7500/AEPS20221028002.

CAO Pulin,SHEN Zhongyou,SHU Hongchun,et al.Identification of Lightning Interference Waveforms in Massive Traveling Wave Data Based on Waveform Mutation Characteristics[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(17):178-186. DOI： 10.7500/AEPS20221028002.

摘要

行波装置等高采样率装置已在电力系统得到普遍应用，未来将成为新型电力系统运行数据积累的重要来源。行波装置不仅会记录故障产生的电磁暂态过程，也会记录雷击干扰等其他扰动。雷击干扰虽然会引起绝缘的部分损伤，但由于缺少跳闸记录等事件记录的支撑，且高采样率数据存在离群点问题，雷击识别存在较大困难。文中提出基于中位数绝对离差法滑动窗口的行波数据预处理方法，消除绝大部分异常坏点并对其暂态细节进行修复，抑制异常坏点引起的波形奇异点，对预处理后行波数据做形态学梯度提取，抑制波形中变化较为平缓部分，放大局部暂态突变细节，从而提取电流行波数据突变的相关特征。采用合成少数类过采样技术平衡少数类样本，利用随机森林无需特征归一化的特点，避免新加入数据造成归一化重置的问题，实现了海量数据中线路扰动数据的初步提取，并通过雷电定位系统完成验证。

Abstract

High sampling-rate devices such as traveling wave devices have been widely used in power systems and will become an important source of accumulated operational data for new power systems in the future. Traveling wave devices not only record the electromagnetic transient process generated by faults

but also record other interference such as lightning interference. Although lightning interference can cause partial damage to the insulation

it is difficult to identify lightning strikes due to the lack of support for event records such as trip records and the presence of outliers in high sampling-rate data. The paper proposes a preprocessing method for traveling wave data based on the median absolute dispersion sliding window method

which eliminates the majority of abnormal bad points and repairs their transient details

suppresses waveform singularities caused by abnormal bad points

performs morphological gradient extraction on the preprocessed traveling wave data

suppresses the relatively gentle changes in the waveform

amplifies local transient mutation details

and extracts relevant features of current traveling wave data mutations. The synthetic minority oversampling technique is used to balance minority-class samples

and the problem of normalization caused by newly added data is avoided by using the characteristics of random forest without feature normalization. The initial extraction of line disturbance data from massive data is realized

and the verification is completed by lightning positioning system.

关键词

Keywords

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