【技术实现步骤摘要】
本申请涉及线路故障检测领域，尤其涉及一种基于拍频衰减原理和高频信号信息熵的线路故障检测方法。
技术介绍
1、电力系统的安全稳定运行对现代社会至关重要，而输电线路作为电力系统的重要组成部分，其故障检测和定位一直是电力工程领域的研究热点。线路故障检测方法旨在快速、准确地识别和定位输电线路中的各种故障，如短路、断线、接地等。这些方法的重要性体现在能够及时发现并处理故障，最大限度地减少停电时间，保障电力供应的连续性和可靠性，同时也能降低设备损坏风险和维修成本。传统的线路故障检测方法主要包括基于阻抗测量的距离保护、行波法和电流差动保护等。这些方法的工作原理通常依赖于对电压、电流等电气参数的测量和分析，通过特定的算法来判断故障的发生和位置。例如，距离保护通过计算故障点阻抗来估算故障距离，行波法则利用故障产生的高频电磁波在线路上的传播特性来定位故障。然而，这些现有技术存在一些问题，如测量精度受线路参数和负载条件影响大、对某些类型故障(如高阻故障)的检测灵敏度不足、在复杂网络拓扑中定位准确性降低等。
2、为了解决上述问题，研究人员提出了多种改进方法。例如，采用人工智能技术如神经网络和模糊逻辑来提高故障检测的准确性和适应性；利用同步相量测量单元(pmu)提供的高精度、同步的数据来改善故障定位；开发基于宽频带信号分析的新型故障检测算法等。这些方法在某些方面确实取得了进展，但与基于拍频衰减原理和高频信号信息熵的线路故障检测方法相比，仍存在一些缺陷。首先，许多改进方法仍然主要依赖于基频信号，对高频瞬态信息的利用不足，而高频信号往往包含更丰富
3、因此，亟需一种技术方案，从而能够提高故障检测的灵敏度，增强抗干扰能力。
技术实现思路
1、为了解决现有技术的不足，本申请实施例提供了一种基于拍频衰减原理和高频信号信息熵的线路故障检测方法、系统及设备。本申请解决了现有技术故障检测的灵敏度较低，抗干扰能力不强等技术问题。
2、本申请实施例提供了一种基于拍频衰减原理和高频信号信息熵的线路故障检测方法，包括：基于预设采样频率采集线路上目标节点处的高频瞬态特征信号；利用小波变换结合高通滤波提取高频瞬态特征信号中的高频故障分量；对高频故障分量进行希尔伯特变换，并对变换后的信号进行包络谱分析，以提取拍频特征；对拍频特征的衰减特性进行拟合，以构建衰减系数与故障距离的关系模型；提取高频故障分量的信息熵变化特征，以得到目标信息熵序列；基于关系模型和目标信息熵序列对线路故障进行判断，并获取故障位置。
3、一种可以的实现方式中，其中，利用小波变换结合高通滤波提取高频瞬态特征信号中的高频故障分量，包括：利用目标小波基函数将高频瞬态特征信号分解为不同频带的细节系数和近似系数；基于预设分解层数，保留分解后的目标高频细节系数，以对高频瞬态特征信号进行重构；利用预设可调截止频率的高通滤波器，并根据目标层分解的频带下限，对重构后的信号进行自适应滤波，以得到高频故障分量。
4、一种可以的实现方式中，其中，对高频故障分量进行希尔伯特变换，并对变换后的信号进行包络谱分析，以提取拍频特征，包括：对高频故障分量的信号进行希尔伯特变换，以构造解析信号；通过解析信号提取瞬时幅值和瞬时相位，以得到目标包络信号；检测目标包络信号的突变点，以将包络信号分为多个准稳态段；通过对每段信号进行周期图估计获取对应的局部包络谱；在预设频率范围内寻找每段局部包络谱的峰值，并通过融合计算获取综合拍频分量，以提取拍频特征。
5、一种可以的实现方式中，其中，对拍频特征的衰减特性进行拟合，以构建衰减系数与故障距离的关系模型，包括：提取拍频特征的信号的多个目标局部极值点，并对极值点序列进行分段处理，以对每段序列进行拟合；利用最小二乘法对拟合参数进行求解，以得到衰减系数；构建衰减系数与故障距离的关系模型。
6、一种可以的实现方式中，其中，提取高频故障分量的信息熵变化特征，以得到目标信息熵序列，包括：对高频故障分量进行粗粒化处理，以得到多个不同时间尺度的信号；基于目标嵌入维度和时间延迟对每个尺度的信号进行相空间重构；计算每个重构向量的排序模式，以统计各排序模式的出现概率；计算排列熵，并构造多尺度排列熵曲线，以获取熵曲线特征和目标信息熵序列。
7、一种可以的实现方式中，其中，基于关系模型和目标信息熵序列对线路故障进行判断，并获取故障位置，包括：根据目标信息熵序列计算信息熵变化率，并基于目标阈值对故障状态进行判断；利用关系模型计算拍频衰减率；基于多个采样点的拍频衰减率和信息熵变化率，使用三角测量法或预训练的神经网络模型定位故障点。
8、一种可以的实现方式中，其中，构建衰减系数与故障距离的关系模型，包括：其中，k1、k2、k3、k4、k5表示模型参数，αinit表示初始衰减系数，amean表示平均衰减系数，δα表示衰减系数变化量。
9、一种可以的实现方式中，其中，对高频故障分量进行粗粒化处理，以得到多个不同时间尺度的信号，包括：其中，y表示处理后的信号，τ表示时间窗口的长度，α表示时间指数，j表示时间窗口的索引，yhf[i]表示序列索引为i的高频故障分量，σ表示标准差，n表示信号的总长度，γ表示有效信号长度因子。
10、本申请实施例还提供了一种基于拍频衰减原理和高频信号信息熵的线路故障检测系统，包括：采样单元、预处理单元、计算单元和决策单元；其中，所述采样单元用于基于预设采样频率采集线路上目标节点处的高频瞬态特征信号；所述预处理单元用于利用小波变换结合高通滤波提取高频瞬态特征信号中的高频故障分量；所述计算单元用于对高频故障分量进行希尔伯特变换，并对变换后的信号进行包络谱分析，以提取拍频特征；对拍频特征的衰减特性进行拟合，以构建衰减系数与故障距离的关系模型；提取高频故障分量的信息熵变化特征，以得到目标信息熵序列；所述决策单元用于基于关系模型和目标信息熵序列对线路故障进行判断，并获取故障位置。
11、本申请实施例还提供了一种基于拍频衰减原理和高频信号信息熵的线路故障检测设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、系统总线；其中，所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述实施例所述的方法。
12、在如上所提供的一种基于拍频衰减原理和高频信号信息熵的线路故障检测方法、系统及设备中，本申请实施例通过分析故障产生的高频信号的拍频衰减特性和信息熵，能够有效解决传统方法在高阻故障检测和复杂网络环境下定位准确性不足的问题。不仅提高了故障检测的灵敏度，还增强了方法的抗干扰能力。此外，该方法通过结合物理原理(拍频衰减)和信息理论(本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于拍频衰减原理和高频信号信息熵的线路故障检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的线路故障检测方法，其特征在于，其中，利用小波变换结合高通滤波提取高频瞬态特征信号中的高频故障分量，包括：
3.根据权利要求1所述的线路故障检测方法，其特征在于，其中，对高频故障分量进行希尔伯特变换，并对变换后的信号进行包络谱分析，以提取拍频特征，包括：
4.根据权利要求1所述的线路故障检测方法，其特征在于，其中，对拍频特征的衰减特性进行拟合，以构建衰减系数与故障距离的关系模型，包括：
5.根据权利要求1所述的线路故障检测方法，其特征在于，其中，提取高频故障分量的信息熵变化特征，以得到目标信息熵序列，包括：
6.根据权利要求1所述的线路故障检测方法，其特征在于，其中，基于关系模型和目标信息熵序列对线路故障进行判断，并获取故障位置，包括：
7.根据权利要求4所述的线路故障检测方法，其特征在于，其中，构建衰减系数与故障距离的关系模型，包括：
8.根据权利要求5所述的线路故障检测方法，其特征在于，其中，
9.一种基于拍频衰减原理和高频信号信息熵的线路故障检测系统，其特征在于，包括：采样单元、预处理单元、计算单元和决策单元；其中，
10.一种基于拍频衰减原理和高频信号信息熵的线路故障检测设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、系统总线；其中，所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于拍频衰减原理和高频信号信息熵的线路故障检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的线路故障检测方法，其特征在于，其中，利用小波变换结合高通滤波提取高频瞬态特征信号中的高频故障分量，包括：
3.根据权利要求1所述的线路故障检测方法，其特征在于，其中，对高频故障分量进行希尔伯特变换，并对变换后的信号进行包络谱分析，以提取拍频特征，包括：
4.根据权利要求1所述的线路故障检测方法，其特征在于，其中，对拍频特征的衰减特性进行拟合，以构建衰减系数与故障距离的关系模型，包括：
5.根据权利要求1所述的线路故障检测方法，其特征在于，其中，提取高频故障分量的信息熵变化特征，以得到目标信息熵序列，包括：
6.根据权利要求1所述的线路故障检测方法，其特征在于，其中，基于关系模型和目标信...
【专利技术属性】
技术研发人员：白鹭，张凯，吕世轩，王伟，李冠良，胡多，杨冬冬，程胤璋，裴楚，张娜，卢振宇，白雪婷，韩钰，董理科，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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