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    基于壓縮傳感的小電流接地故障選線方法

    2018-01-18 05:43:34張明磊
    自動(dòng)化儀表 2018年1期
    關(guān)鍵詞:乘子選線零序

    張明磊,寧 媛,李 忠

    (貴州大學(xué)電氣工程學(xué)院,貴州 貴陽(yáng) 550025)

    0 引言

    隨著電力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的快速發(fā)展,產(chǎn)生的大量信號(hào)會(huì)造成信號(hào)傳輸速度較慢、部分信號(hào)丟失以及硬件存儲(chǔ)空間不足等問(wèn)題,影響硬件的高效運(yùn)行。為此,應(yīng)采取有效措施壓縮信號(hào),以提高信號(hào)傳輸速度、減小存儲(chǔ)空間,使電力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)高效運(yùn)行。

    針對(duì)上述問(wèn)題,提出了一種壓縮傳感方法[1-2]。該方法可以解決小電流接地故障選線中信號(hào)的采樣、傳輸和存儲(chǔ)問(wèn)題。該方法與傳統(tǒng)信號(hào)采樣方法不同,它對(duì)信號(hào)的采樣是有選擇性的,在采樣過(guò)程中能夠減少大量的信號(hào)冗余。在采樣的同時(shí)進(jìn)行壓縮,使采樣后得到的少量采樣點(diǎn)能通過(guò)重構(gòu)算法很好地恢復(fù)原始信號(hào)?;趬嚎s傳感理論的采樣能夠降低對(duì)硬件的要求,實(shí)現(xiàn)基于一般性能硬件的高效采樣。

    信號(hào)重構(gòu)算法的研究是壓縮傳感理論研究中的重要課題。目前有很多信號(hào)重構(gòu)算法[3-5]。正交匹配追蹤算法[6](orthogonal matching pursuit,OMP)等能完成稀疏度已知的信號(hào)重構(gòu)。在實(shí)際電力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)產(chǎn)生的信號(hào)中,信號(hào)的稀疏度一般是不確定的。因此,該算法就不能完成對(duì)信號(hào)的準(zhǔn)確重構(gòu)。對(duì)此,提出了交替乘子方向法(alternating direction method of multipliers,ADMM)[7-8]。該信號(hào)重構(gòu)算法可以完成稀疏度不確定情況下的信號(hào)重構(gòu)。

    1 壓縮傳感原理

    壓縮傳感理論,也稱為壓縮采樣理論、壓縮感知理論。該理論的采樣頻率不用考慮奈奎斯特采樣頻率。采樣信號(hào)是有選擇性的部分信號(hào),并通過(guò)設(shè)計(jì)重構(gòu)算法來(lái)準(zhǔn)確恢復(fù)原始信號(hào)。該理論可描述為:如果一維信號(hào)XN×1在變換域ΨN×N中是K-稀疏的SN×1(K?N),則采用一個(gè)與變換域ΨN×N非相干的測(cè)量矩陣ΦM×N(M

    Y=ΦX=ΦΨS=ΘS

    (1)

    式中:Θ=ΦΨ為傳感矩陣。

    (2)

    式中:‖S‖0為SN×1的L0范數(shù)。

    1.1 稀疏性

    信號(hào)的稀疏性,可以理解為信號(hào)XN×1在時(shí)域可能存在一個(gè)變換域ΨN×N,使得信號(hào)在該變換域中只有少數(shù)的非0元素,剩下的絕大多數(shù)元素為0或者較小值。其可表示為:

    X=ΨS

    (3)

    式中:S僅有K(K?N)個(gè)不為0的值;X在變換域ΨN×N中具有K-稀疏性。

    信號(hào)的稀疏性是應(yīng)用壓縮傳感理論作為小電流接地系統(tǒng)故障選線的基礎(chǔ),一般的信號(hào)通過(guò)一個(gè)稀疏基,即可達(dá)到稀疏性的效果。常用的稀疏矩陣有:快速傅里葉變換矩陣、離散小波變換矩陣[9]等。本文選取快速傅里葉變換矩陣作為稀疏矩陣。這也是目前應(yīng)用廣泛的稀疏矩陣。

    1.2 測(cè)量矩陣

    測(cè)量矩陣ΦM×N,用來(lái)對(duì)N維的XN×1進(jìn)行測(cè)量得到Y(jié)M×1。為了讓YM×1保留XN×1的主要特征,ΦM×N需要滿足約束等距特性準(zhǔn)則(restricted isometry property,RIP)[1]。在這個(gè)特性中,存在一個(gè)常數(shù)δ∈(0,1),對(duì)任意XN×1都成立。

    (4)

    常用的測(cè)量矩陣有高斯隨機(jī)矩陣、稀疏隨機(jī)矩陣等。本文采用高斯隨機(jī)矩陣。

    設(shè)高斯隨機(jī)矩陣ΦM×N,維數(shù)為M×N。N為待測(cè)信號(hào)的維數(shù),M為測(cè)量維數(shù),且M

    (5)

    1.3 重構(gòu)算法

    圖1 采樣壓縮流程對(duì)比圖

    (6)

    本文選取ADMM求解最小L1范數(shù)約束的重建問(wèn)題,從而實(shí)現(xiàn)壓縮采樣信號(hào)的精確重構(gòu)。

    2 交替乘子方向法

    對(duì)于一個(gè)無(wú)約束的最優(yōu)化問(wèn)題,其目標(biāo)函數(shù)為兩函數(shù)之和,且形式如下:

    (7)

    式中:g為從Rn空間到Rd空間的映射。

    若存在向量V∈Rd且滿足g(u)=v,則該問(wèn)題可轉(zhuǎn)化為如下問(wèn)題:

    (8)

    下面采用ADMM求解式(8)。若設(shè)g(u)=gU,則有:

    式中:G為變換矩陣,且G∈Rd×n。

    對(duì)于如式(10)所示的有約束的最優(yōu)化問(wèn)題,其增廣拉格朗日函數(shù)定義為式(11):

    (10)

    式中:A∈Rn×p、b∈Rp。

    (11)

    式中:λ、μ分別為拉格朗日乘子向量、懲罰項(xiàng)參數(shù),且滿足λ∈Rp、μ≥0。

    此式后兩項(xiàng)可以簡(jiǎn)化為一個(gè)單獨(dú)的二次項(xiàng):

    (12)

    (13)

    那么:

    (14)

    為了將式(9)化簡(jiǎn)為式(10)的形式,則設(shè):

    且:

    E(z)=f1(u)+f2(v)

    (15)

    (uk+1,vk+1)∈argminu,vf1(u)+f2(v)+

    (16)

    交替乘子方向法求解式(16)的步驟如下。

    ①初始化,設(shè)迭代次數(shù)k=0、μ>0,且選擇合適初值d0、v0。

    ④利用式子dk+1=dk-Guk+1+vk+1更新d。

    ⑤更新迭代次數(shù),用k+1替代k。

    ⑥判斷是否滿足迭代停止條件。若滿足,返回當(dāng)前值uk、vk;否則,返回步驟②繼續(xù)執(zhí)行。

    交替乘子方向法的收斂性證明如下。

    定理1 若存在如下有約束最優(yōu)問(wèn)題:

    (17)

    式中:f1、f2均為凸函數(shù);G為列滿秩矩陣,且G∈Rd×n。

    (18)

    (19)

    ADMM產(chǎn)生的序列{uk}、{vk}和{dk}滿足定理1。由定理1可知,ADMM無(wú)需求解步驟②和步驟③。

    3 仿真試驗(yàn)及分析

    本文采用 MATLAB/Simulink軟件,建立小電流接地系統(tǒng)單相接地故障時(shí)的動(dòng)態(tài)仿真模型,驗(yàn)證基于壓縮傳感的小電流接地故障選線的正確性和有效性。發(fā)電機(jī)端口引出三條線路并且末端分別接負(fù)荷,對(duì)其中一條線路設(shè)置單相接地。發(fā)電機(jī)采用中性點(diǎn),經(jīng)消弧線圈串聯(lián)電阻接地且端口接負(fù)荷。

    模型參數(shù)如下。線路長(zhǎng)度:L1=130 km,L2=175 km,L3=151 km。線路正序參數(shù):r1=0.012 730 hms/km,L1=0.933 7 mH/km,C1=12.74 nF/km。線路零序參數(shù):r0=0.386 40 hms/km,L0=4.126 4 mH/km,C0=7.721 nF/km。電源電壓:U=10.5 kV。采用過(guò)補(bǔ)償接地方式,補(bǔ)償度為10%。

    稀疏矩陣采用快速傅里葉變換矩陣,測(cè)量矩陣采用高斯隨機(jī)矩陣,重構(gòu)算法采用ADMM。選用的小波函數(shù)為db10。

    3.1 基于壓縮傳感的信號(hào)壓縮重構(gòu)

    設(shè)置系統(tǒng)總仿真時(shí)間為0.256 s,采樣時(shí)間為40 μs。系統(tǒng)在t=0.04 s時(shí)刻L3線路發(fā)生單相接地故障,故障點(diǎn)距離母線1 km,產(chǎn)生的信號(hào)大小為6 400點(diǎn)。

    ADMM對(duì)測(cè)量信號(hào)進(jìn)行重構(gòu),重構(gòu)后的零序電流信號(hào)波形如圖2所示。在以上信號(hào)壓縮重構(gòu)試驗(yàn)中,原始信號(hào)大小為6 400點(diǎn),經(jīng)高斯隨機(jī)矩陣得到的測(cè)量信號(hào)大小為1 200點(diǎn),壓縮比為5.3,重構(gòu)誤差在5%以下,壓縮重構(gòu)效果較好,為故障選線提供了良好的信號(hào)。

    圖2 零序電流重構(gòu)信號(hào)波形圖

    3.2 基于小波原理的故障選線

    采用小波函數(shù)db10對(duì)其進(jìn)行分解,當(dāng)分解到第7層時(shí),其波形如圖3所示。由圖3可以看出,L3線路的零序電流模極大值的極性與L1、L2相反,認(rèn)為L(zhǎng)3線路為故障線路。

    圖3 零序電流小波分解波形圖

    (20)

    采用小波對(duì)零序電流進(jìn)行分解,可以獲取零序電流的主要特征。故障線路零序電流模極大值的極性與非故障線路相反[12]。根據(jù)這個(gè)極性相反來(lái)完成故障選線。

    小電流接地系統(tǒng)單相接地故障時(shí),經(jīng)過(guò)壓縮重構(gòu)后,采集得到三條出線零序電流。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    為了解決小電流接地故障選線中信號(hào)的采樣、傳輸和存儲(chǔ)問(wèn)題,本文將壓縮傳感理論應(yīng)用到小電流接地故障選線中?;趬嚎s傳感方法的采樣,不用考慮奈奎斯特采樣頻率的限制。采樣的信號(hào)是有選擇性的部分信號(hào)。通過(guò)設(shè)計(jì)重構(gòu)算法來(lái)恢復(fù)原始信號(hào),為下一步故障選線提供良好的信號(hào)。本文選取交替乘子方向法進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)。從本文的仿真過(guò)程中可以看出,在信號(hào)稀疏度不確定的情況下,該算法重構(gòu)信號(hào)的效果也較好,可以在實(shí)際工程中大量推廣。

    壓縮傳感理論為解決海量數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)問(wèn)題開(kāi)拓了一條新的思路,可以應(yīng)用于小電流接地故障選線,以及圖像采集、醫(yī)學(xué)成像、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和雷達(dá)成像等領(lǐng)域。由于其自身理論仍處于探索和研究階段,在特定領(lǐng)域應(yīng)用方面也是剛起步,針對(duì)稀疏度不確定性等特定領(lǐng)域的重構(gòu)算法將是今后研究的一個(gè)重要方向。

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