电能质量监测是控制与治理电能质量问题的基础和前提, 然而目前绝大部分电能质量监测装置只能监测各种稳态电能质量参数 ,只有少数涉及到暂态电能质量指标的线上监测,并且其监测功能也比较有限 , 一般只能够对电压暂降 、电压暂升和电压中断这三种暂态扰动信号进行线上监测 ,对脉冲暂态 、振荡暂态和电压缺口的线上监测研究比较缺乏 。因此 ,研究出一套功能完善的暂态电能质量线上监测系统 ,使其能够对各种暂态扰动信号进行线上检测与识别具有重要的实际意义 。

对于暂态扰动信号的线上检测与识别 ,首先要能够实时地检测到暂态信号的各项指标 ,然而由于直接使用小波变换检测实时暂态扰动信号时 ,会产生边界失真现象 ,因此 , 本文採用文献中提出的移动离散小波变换算法来进行检测 。其次 , 要能够对各种暂态电能质量进行线上识别 ,从而为及时对电能质量进行控制和治理提供有效依据 。但是目前所研究的各种分类方法例如神经网路 、专家系统等都比较複杂 ,不适合线上识别的套用 。

电能质量监测是控制与治理电能质量问题的基础和前提, 然而 ,目前绝大部分电能质量监测装置只能监测各种稳态电能质量参数, 如 : 频率偏差 、电压偏差 、三相不平衡 、谐波等 , 只有少数涉及暂态电能质量指标的线上监测, 如 : 深圳领步科技有限公司研发的型号为 PQM-3电能质量监控装置以及以色列研发的 G4500 系列电能质量监测装置等 。但是 , 这些装置对暂态电能质量问题的分析功能却比较有限 , 一般只能够对电压暂降 、电压暂升和短时电压中断这 3 种暂态电能质量扰动信号进行监测和分析 , 对暂态脉冲 、暂态振荡和电压切痕的监测和分析比较缺乏 ,而随着人们对电能质量的要求的不断提高 , 监测和分析这 3 种暂态电能质量问题也是十分必要的 。因此 , 研究出一套完整的电能质量监测和分析装置具有重要的实际意义 。

电能质量问题包括稳态和暂态两个方面 , 经过长期的研究 , 对于稳态电能质量问题 , 目前已经具备了较为实用的分析体系 ,因此本文在此仅针对暂态电能质量问题进行研究 。对于暂态电能质量信号的监测和分析 , 首先要能够实时地检测到暂态信号的各项指标, 主要包括 : 扰动发生和结束的时刻 、持续时间 、扰动幅值的大小和扰动的频率 ; 还要能够从海量的电能质量扰动数据中自动识别出各种扰动的类型 , 为进一步对电能质量问题进行控制和治理提供依据 。

根据文献中针对连续数据流提出的移动离散小波变换算法 ,本文将此算法运用到实时暂态扰动信号的检测中 。设输入信号被分为每组 2J 个採样数据 ,其中 J 为最大分解层数 , 为了避免边界效应的影响 , 在每层计算时保留 M -2 个数据在记忆体中并作为下一次输入时的数据( M是小波滤波器的长度 , 在此以 M =4 的 Daubechies 小波为例) 。通过这种重叠保留法可得到一组新的近似和细节係数如图 1 所示 。

图 1( a)和( b)分别表示套用移动离散小波变换算法对输入数据进行 1 层和 3层分解时的情况 , 其中 x n( n =-4 ,-3 , … ,7 …)为输入数据 , 在此被分为每 23 =8 个一组( 最大分解层数 J =3) 。 c0 ～ c3 为小波低通滤波器係数 , -c3 、c2 、 -c1 、c0 为小波高通滤波器係数( 图 1( b)中没有画出)。
ai( k) , di( k) 为第 i层的近似与细节係数( i为分解层数 , i =1 , 2 , 3 , k 为序号 , k =-2 , - 1 , …, 3 …) , ① ～ ⑦表示移动小波算法的计算顺序 。 在每次分解时均保留 2个( M -2 =2)输入数据和近似係数 ai( k)用来消除边界效应的影响 , 正因为这种重叠保留法的套用 , 使数据看起来就好像在移动一样 , 因此叫做移动离散小波变换 。从图 1( b) 中可以看出由 R-DWT 算法得到的输出数据序 列 依 次 为 d 1( 0) 、d1( 1) 、d2( 0) 、d 1( 2) 、d1( 3) 、d2( 1) 、d3( 0) 、 a3( 0) , 而由 Mallat 算法得到的输出序列依次为d1( 0) 、d1( 1) 、d 1( 2) 、d1( 3) 、d2( 0) 、d2 ( 1) 、d3( 0) 、 a3( 0) 。相比之下 , R- DWT 算法可以更快地计算出下一层的係数 , 有利于减少记忆体的使用 。

移动离散小波变换原理

系统的硬体部分主要由电压 、电流互感器 , 信号调理电路 , USB 数据採集卡组成 。互感器选择採用霍尔原理的闭环补偿电压互感器和电流互感器 , 其具有精度高 、线性度好 、回响速度快 、频率宽及过载能力强等特点 , 适合本场合的使用 。

信号调理电路将通过电压 、电流互感器得到的电压 、电流信号转换成适合数据採集卡採集的电压信号 , 在这里为 - 10 ～ +10 V 的电压信号 ,并对其进行抗混叠滤波和去噪 , 此部分也可以通过软体部分实现 ,採用两者结合的方法以达到更好的效果 。

数据採集卡选用US B-6259 系列 , 用于信号的採集 ,该採集卡具有 32 路模拟输入通道 , 可同时输入 16 路的差分信号 , 其採样频率最高可达1 . 25 M Hz/ s ,A/D 转换解析度为 16 bit 。高速的採样率以及 16 位的 A/D 模组能够保证精确地採样动态信号 ,且採用 US B 汇流排的数据採集卡具有热插拔 , 可扩展性好 , 不容易受机箱内环境的干扰等优点 。

计算机作为后台机 , 用于接收数据採集卡传输的数据 ,在以虚拟仪器为平台建立的软体系统中进行变换 、处理和分析 , 最后将数据传输给网际网路或者其他设备和用户 。

初始化模组主要用于首次登入监测程式的设定 , 可根据用户的要求在前面板中选择线上还是离线分析 , 设定好一切后便进入监测程式 。

数据採集模组是一个可独立运行的子程式 , 主要完成实际波形的採集任务 , 可以根据不同的需要来配置各种採样参数 ,如 : 採样通道个数 、採样频率 、採样长度 、採样方式等 。如果在初始化模组中选择离线分析 , 则信号原始数据来自于 Excel 或 TXT 档案 , 此模组被禁用 。预处理模组首先将不同电压等级下的信号标幺化以便于统一进行分析 ,然后根据不同的实际情况选择小波基函式和最大分解层数 , 同时对程式的数据结构进行最佳化 ,以保证后面的模组能够正常地工作运行 。

暂态检测模组作为本系统的核心 , 主要针对电压暂降 、电压暂升 、短时电压中断 、暂态脉冲 、暂态振荡 、电压切痕这 6 种常见的暂态扰动信号进行检测和分析 。由于实际信号中往往含有噪声信号 , 因此首先必须对信号进行去噪处理 ,这里採用文献中提出的自适应阈值算法 。后处理模组主要对移动离散小波变换后得到的係数进行各种处理 ,包括模极大值的提取 、扰动发生时刻 t B( s) 和结束时刻 t O( s) 、扰动持续时间 t L( ms) 、扰动强度 k P( % ) 和扰动频率 k F( Hz) 的计算 ,并根据得到的扰动指标判断出扰动的类型 。其中扰动强度主要针对电压暂降 、电压暂升 、短时电压中断这 3 种扰动 , 扰动频率主要针对暂态脉冲 、暂态振荡和电压切痕 3 种扰动 。波形显示子模组是为了将各种扰动指标通过图形和表格的形式直观地显示给用户 , 显示的波形主要有原始输入扰动波形 , 去噪并归一化后的波形 、信号的有效曲线和小波变换模极大值曲线等 。

扰动类型识别通过基于规则基的决策树算法 ( rule based decision t ree , RBDT) 来实现 ,其中提取的特徵量如下 :1)模极大值个数 F1 : 不同的扰动信号通过小波变换后得到的模极大值个数可能不同 , 例如当输入信号为稳态信号( 如 : 谐波) 时 F1 =0 ; 当扰动信号为电压暂降时 , F1 =2 ; 当扰动信号为暂态振荡时 , F1 >2 ; 2)有效值特徵 F 2 : 通过归一化有效值曲线提取有效值特徵 ,在此以 20 个周期的数据长度为例 , 计算其中有效值大于 1的个数F 21 和介于 0 . 9和1 . 1之间的个数 F22 。 以此两个特徵量作为判断幅值有明显变化的扰动信号 , 如 : 电压暂降 、短时电压中断 、暂态振荡等 ; 3)扰动强度大小 F3 : 扰动强度大小 F 3 定义为有扰动发生时信号的有效值 / 无扰动发生时信号的有效值 , 用此特徵量可以很好地区分电压暂降 、电压暂升和短时电压中断这 3 种扰动 , 又可以避免对暂态振荡和电压暂升等信号的误判 , 因为当电压暂升的持续时间较短时 , 它和暂态振荡在有效值曲线上所反映的特徵基本一致 ;4)扰动持续时间 F4 : 一般来说 , 暂态脉冲信号的持续时间非常短或没有( 当脉冲信号的频率过高时 , 由于系统採样频率的限制 , 无法检测出其持续时间 , 在此定义为“无”) ; 对于电压暂降 、电压暂升和短时电压中断这 3 种扰动信号的持续时间一般在 0 . 01 s 和 1 min 之间 ; 对于暂态振荡 , 由于系统阻尼的影响 , 其持续时间一般在 0 . 01 s 和1 s 之间 ; 对于电压切痕 ,由于目前尚未存在其扰动持续时间的明确定义 , 在此也暂时定义为在 0 . 01 s 和 1 s 之间 。