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    光學(xué)電流傳感器測量電網(wǎng)接地故障信號的研究

    2016-07-23 03:46:16徐曉冬
    電子科技 2016年7期
    關(guān)鍵詞:諧波分析

    薛 松,徐曉冬,姜 德,陳 錦

    (1.上海理工大學(xué) 光電信息與計算機(jī)工程學(xué)院,上海 200093;2.廣西師范大學(xué) 電子工程學(xué)院,廣西 桂林 541004)

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    光學(xué)電流傳感器測量電網(wǎng)接地故障信號的研究

    薛松1,徐曉冬1,姜德1,陳錦2

    (1.上海理工大學(xué) 光電信息與計算機(jī)工程學(xué)院,上海 200093;2.廣西師范大學(xué) 電子工程學(xué)院,廣西 桂林 541004)

    摘要針對光學(xué)電流傳感器測量電網(wǎng)故障信號的選線方式,以測量中壓電網(wǎng)單相接地的故障電流為例,提出了一種對地故障信號檢測的可行方案。文中通過利用LabVIEW與Matlab混合編程的方式,模擬了電網(wǎng)接地的故障電流,運用小波算法將測量的故障信號去除噪聲,并分析了去噪信號的各諧波分量,以供五次諧波選線。經(jīng)過仿真驗證,證明了去噪后的故障信號真實可靠,分析出的諧波頻率所占比重也真實地反映了故障信號的成分。

    關(guān)鍵詞光學(xué)電流傳感器;故障選線;信號去噪;諧波分析

    在我國,中低壓電網(wǎng)中性點一般不接消弧線圈或接地小電流方式接地,一旦某一相發(fā)生故障接地,很難判斷選線。利用電磁電流互感器測出的故障電流信噪比高,無法準(zhǔn)確測量。但光學(xué)電流傳感器(Optical Current Transform,OCT)能夠代替電磁式的傳感器[1-2],以減少電磁干擾的影響。對于檢測零序電流而言,OCT的測量確實避免現(xiàn)場磁場的干擾,但OCT內(nèi)部的噪聲信號卻始終存在,再加上零序電流的產(chǎn)生也伴隨著諧波的疊加,所以O(shè)CT測量出的依然是帶有噪聲的諧波疊加的零序電流。因此在充分利用OCT優(yōu)勢的同時,也需要積極關(guān)注其測量出來的信號成分,進(jìn)行去噪后再進(jìn)行五次諧波分析,得到的選線結(jié)果真實有效。

    1光學(xué)電流傳感器

    光學(xué)電流傳感器以法拉第磁光效應(yīng)為基礎(chǔ),通過測量光波在通過磁光材料時其偏振面由于電流產(chǎn)生磁場的作用而發(fā)生旋轉(zhuǎn)的角度來確定電流的大小。

    1.1結(jié)構(gòu)及工作原理

    光學(xué)電流傳感器如圖1的實驗裝置所示:(1)帶有光纖的準(zhǔn)直器;(2)起偏器;(3)磁光材料;(4)電流母板;(5)反光鏡;(6)透鏡;(7)光電探測器;(8)計算機(jī)。其光路的描述主要是激光發(fā)生器產(chǎn)生光信號通過帶有光纖的準(zhǔn)直器,依次經(jīng)過起偏器起偏、磁光材料,入射到反光鏡,進(jìn)入到透鏡,最后入射到光電探測器,由計算機(jī)進(jìn)行相關(guān)分析。其中,磁光材料緊靠電流母板,與之保持同一高度。根據(jù)法拉第磁光效應(yīng),出射的線偏振光與入射的線偏振面之間產(chǎn)生法拉第旋轉(zhuǎn)角α[3],即

    α=V∫LHdl

    (1)

    其中,V為磁光材料的Verdet常數(shù);H為待測電流的電磁強度;L為與磁場作用的通過磁光材料的有效長度;l為積分矢量。

    由安倍定理可知

    (2)

    根據(jù)式(2)可知,只要測出旋轉(zhuǎn)角α,即可測出電流i。

    但運用到實際應(yīng)用上的光學(xué)電流互感器按順序?qū)?、2、3、6相結(jié)合,組成傳感頭,這樣大幅減少了光路的損耗,提高了測量精度。

    圖1 光學(xué)電流傳感器的實驗裝置

    1.2光學(xué)電流傳感器的噪聲問題

    當(dāng)被測電流較小時,法拉第旋轉(zhuǎn)角微小,信噪比較低,OCT測量信號被噪聲嚴(yán)重污染,無法正確反映被測電流。

    1.2.1傳感器的外部噪聲

    對于中低壓電網(wǎng),外部噪聲主要是指電力線噪聲、電氣設(shè)備噪聲、空間的射頻噪聲、地電位差噪聲等。然而這些外部的噪聲應(yīng)該屬于在建設(shè)電網(wǎng)應(yīng)該考慮到的問題,會有相應(yīng)的措施減少噪聲。

    1.2.2傳感器的內(nèi)部噪聲

    針對傳感器測量信號,更關(guān)注的是其自身內(nèi)部所具有的噪聲干擾。內(nèi)部噪聲主要是光電轉(zhuǎn)換器的散粒噪聲、暗電流噪聲、1/f噪聲等。電子系統(tǒng)中的熱噪聲、散粒噪聲主要為均勻白噪聲;1/f噪聲主要服從高斯白噪聲分布。對于一般的光電轉(zhuǎn)換器電子部件主要為光電二極管,其中導(dǎo)電材料中載流子不規(guī)則熱運動在材料兩端產(chǎn)生隨機(jī)漲落的電壓稱為熱噪聲;由光生載流子形成和流動密度的漲落造成的噪聲為散粒噪聲;1/f噪聲取方差0.04,標(biāo)準(zhǔn)差為0.2。其中,熱噪聲與散粒噪聲的合成信號與所測電流峰值的性噪比SNR為278[4],即

    (3)

    其中,Ip為熱噪聲與散粒噪聲的電流信號幅值;IN為被測電流幅值;SNR為性噪比。

    2電網(wǎng)接地故障零序電流檢測

    小電流接地系統(tǒng)發(fā)生單相接地雖可短時運行,但易形成異地兩點相間短路。所以及時故障選線尤為重要。如圖2所示,光學(xué)電流傳感器測量單相接地故障電流。

    圖2 光學(xué)電流傳感器測量零序電流

    五次諧波選線是應(yīng)用于小電流接地系統(tǒng)單相接地故障的一種自動選線方法,當(dāng)產(chǎn)生單相接地時,零線上故障電流的五次諧波幅值會比正常情況高。本論文主要利用直流偏移量、基波和五次諧波的信號疊加,同時混合噪聲,最終經(jīng)過諧波分析,可完整得出基波與諧波的幅值,與正常信號分解出來的諧波幅值進(jìn)行對比。對于正常的電流周期信號,在此可設(shè)置為

    i(t)=i0+i1+i5

    (4)

    其中,i=a1cos(w1t+φ1),i5=a5cos(5w1t+φ5),w1為角頻率;φ1和φ5為相位延遲。

    在中低壓電網(wǎng)的電纜出線,單相接地故障電流<1 的情況時常出現(xiàn)[1]。在本文中,a1選取為1 A,取工頻50 Hz,則w1=2πf=100π。在33 kV電網(wǎng)供電時,a5<15%a1,a5取0.15。如圖3為偏移0.5 A的基波與五次諧波合成信號。

    圖3 偏移基波與五次諧波合成信號

    3OCT檢測電網(wǎng)接地故障信號方案

    基于故障零序電流檢測使用五次諧波選線,所以本文模擬OCT采集信號的諧波成分包含五次諧波。故最終信號為內(nèi)部噪聲、直流偏移量、基波和五次諧波的信號疊加。先對整體信號進(jìn)行去噪,過濾內(nèi)部總噪聲,其次進(jìn)行諧波分析,得出基波與五次諧波的幅值,進(jìn)而判斷五次諧波的幅值與正常情況相比是否過大,得出故障電流的判斷。如圖4所示為含噪故障電流優(yōu)化過程。

    圖4 含噪故障電流優(yōu)化示意圖

    3.1去噪方法的選擇

    針對鎖相放大器與自適應(yīng)濾波的去噪方法,本文提出小波分析的方法去噪[5]。近年來,小波理論得到了快速地發(fā)展,且由于其具備良好的時頻特性,實際應(yīng)用也廣泛。本文使用db5小波基函數(shù)對信號進(jìn)行5層分解,對分解的第5層到第1層的低頻系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)得到近似信號。

    3.2諧波分析

    針對OCT測量故障電流的結(jié)果,故障選線方案不盡相同。五次諧波分析比其他方法簡單易操作,但由于噪聲的存在,加之諧波分量弱,所以諧波提取較為困難[6-7]。本文由于先進(jìn)行去噪再諧波分析可得到良好的結(jié)果,故選用五次諧波分析。

    3.3故障信號去噪與諧波分析仿真

    本次仿真主要基于LabVIEW[8]與Matlab的混合

    編程的仿真。其中,圖5所示為程序面板設(shè)計。為了比較五次諧波,故障信號主要由偏移的余弦基波、五次諧波及噪聲信號組成。復(fù)合信號為光學(xué)電流傳感器所測得的小電流信號,再經(jīng)過小波濾波后去除噪聲得到近似基波與諧波合成信號,再根據(jù)諧波失真分析得到信號的諧波分量頻譜。

    圖5 故障信號去噪與諧波分析程序

    如圖6所示,主要為各個信號的波形圖。五次諧波的參數(shù)設(shè)置:頻率250 Hz,為基波頻率的5倍;幅值0.15 A;相位120°,與基波相位相差30°。噪聲的幅值參數(shù)按照噪聲分析的情況設(shè)置。波形圖主要包括基波與諧波的合成信號、含有噪聲的信號、去噪的信號及諧波分量的頻譜。從仿真結(jié)果可看出,去噪信號與含噪信號相比,少了許多高頻毛刺波形,波形近似于基波與諧波合成波,達(dá)到了預(yù)期效果。

    圖6 信號波形圖

    根據(jù)諧波分量的頻譜,利用波形圖導(dǎo)出的數(shù)據(jù)如表1所示,可得出偏移直流量(0次)幅值為0.497 A,基波(1次)幅值為1.02 A,五次諧波(5次)為0.106 A,五次諧波的比重較大。當(dāng)接地信號有故障時,五次諧波的幅值比正常大。在實際應(yīng)用中,此方法可測出五次諧波的幅值與正常幅值進(jìn)行比較,利于故障選線。

    通過直接測量帶有噪聲信號的諧波分量的頻譜,本文可發(fā)現(xiàn)除了偏移分量與基波幅值正常,其五次諧波分量的值與其他諧波分量均為μA級,無明顯比重區(qū)分,幾乎無法正確得出判斷,再次證明了需要先去噪后測諧波方案的正確性。

    表1 去噪信號與含噪信號的各諧波幅值

    4結(jié)束語

    本文主要針對光學(xué)電流傳感器檢測電網(wǎng)單相接地故障電流,提出一種對信號降噪諧波分析的方案。首先對光學(xué)電流傳感器的結(jié)構(gòu)與原理進(jìn)行了介紹,分析其內(nèi)部噪聲的存在。其次,對于故障電流檢測選取了五次諧波的選線模式。最終仿真模擬了故障小電流的成分,利用小波算法去噪,再使用諧波分析得出五次諧波的幅值,可進(jìn)行故障選線判斷。經(jīng)過上述理論分析與實際仿真,較好的得出五次諧波選線的正確判斷,為光學(xué)電流傳感器檢測中壓電網(wǎng)單相接地故障的信號分析提供了一種可行方案。

    參考文獻(xiàn)

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    Optical Current Sensor for Measuring Grounding Fault Signal in Power Grid

    XUE Song1, XU Xiaodong1, JIANG De1, CHEN Jin2

    (1. School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for

    Science and Technology, Shanghai 200093, China; 2. School of Eelectronic Eengineering, Guangxi

    Normal University, Guilin 541004, China)

    AbstractA feasible method for detecting fault signals with optical current sensors in power networks is proposed with the single-phase grounding fault current in medium-voltage power grid as an example. The mixed programming with Labview and Matlab is adopted to simulate the grounding fault current, with wavelet denoising the measured fault signals. An analysis of harmonic component of denoising signals is made, which indicates that the selection of fault line based on fifth harmonic is done correctly. Simulation and design show that the denoising fault signals are real and reliable, and that the analysis of proportion of harmonic frequency is the real reflect of the fault signal component as well.

    Keywordsoptical current transformer; selection of fault line; signals denoising; analysis of harmonic component

    收稿日期:2015- 11- 06

    基金項目:國家自然科學(xué)基金資助項目(61205076)

    作者簡介:薛松(1991-),男,碩士研究生。研究方向:光學(xué)電流傳感器與電流檢測。

    doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.07.029

    中圖分類號TP212.1+4;TM712

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼A

    文章編號1007-7820(2016)07-098-04

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