1.一种牵引变电所互感器的测量偏差故障在线识别方法,其步骤为:
A、建模数据选取与预处理
在牵引变电所空载且各互感器无故障时的互感器测量有效值历史数据中选取连续I个时刻的数据,构造互感器历史测量值矩阵X=(xij)I×J,其中xij表示在第i个时刻第j个互感器的历史测量有效值;i=1,2,…,I,表示历史数据的时刻;J为互感器的总个数;
然后,将互感器历史测量值矩阵X=(xij)I×J的各列数据进行标准化处理得到标准化的测量值x′ij,即 其中 σj分别为互感器历史测量值矩阵X的第j列的平均值和标准差,也即估计的互感器j的历史测量有效值的平均值和标准差,进而得到标准化的历史测量值矩阵X′=(x′ij)I×J;
B、建立主元分析模型
B1、对标准化的历史测量值矩阵X′进行主元分析,即对X′的协方差矩阵S,S=TX′ X′/(I-1)作奇异值分解,其中矩阵的上标T表示矩阵的转置;得到J个特征值,将这些特征值从大到小排序,得到特征值序列R,R=[λ1,λ2,…λk…,λK],其中k为特征值的序号,K=J;
B2、将特征值序列R分成前后两个部分,前部分为负载序列R1=[λ1,λ2,…,λQ],后部分为残差序列R2=[λQ+1,λQ+2,…,λK],且残差序列R2中的所有特征值之和θ1与特征值序列R中的所有特征值之和的比值小于η,η取0.05~0.15;其中,Q为负载序列R1中特征值的个数;根据负载序列R1和残差序列R2分别得到负载对角矩阵Λ,Λ=diag(λ1,λ2,…,λQ)和残差对角矩阵Λ',Λ'=diag(λQ+1,λQ+2,…,λK),其中,diag(·)表示对角矩阵;
B3、根据负载对角矩阵Λ和残差对角矩阵Λ'即可得到标准化的历史测量值矩阵X′T T的协方差矩阵S的奇异分解表达式:S=PΛP+P'Λ'P',
其中,P为J×Q的负载矩阵,各列依次为负载序列R1中的各个特征值对应的协方差矩阵S的特征向量,P'为J×(J-Q)的残差矩阵,各列依次为残差序列R2中的各个特征值对应的协方差矩阵S的特征向量;
B4、计算残差序列R2的特征值平方和θ2, 得到预测误差的自由度h,求出预测误差平方均值的控制限 其中, 是自由度为h、置信
度为α的卡方分布临界值,α取0.95~0.99;
C、互感器实时采样集的SPE计算
在牵引变电所空载时,采集当前时刻T互感器j的当前测量有效值sTj,得到互感器的当前测量值向量sT,sT=[sT1,sT2,…,sTj,…,sTJ],对当前测量值向量sT中的每个当前测量有效值sTj,按A步中互感器j的历史测量有效值xij的平均值 和标准差σj,得到互感器j的标准化的当前测量有效值s′Tj, 进而得到互感器的标准化的当前测量值向量s′T,s′T=[s′ T1,s′T2,…,s′Tj,…,s′TJ],然后根据B步中的负载矩阵P计算当T 2前时刻T的预测误差平方SPET,SPET=||(IJ-PP)s′T||;其中IJ为J阶单位矩阵,||·||为向量·的长度;
D、重复C步操作,得到不同时刻t的预测误差平方SPEt,进而得到所有时刻的预测误差平方SPEt组成的预测误差平方序列SPE,SPE=[SPE1,SPE2,…,SPEt,…SPET];
E、互感器测量偏差故障在线检测
采用长度为L(5≤L≤10)个时刻的滑动窗对D步中的预测误差平方序列SPE序列进行滑动平均处理,得到各采样时刻互感器测量有效值样本集的预测误差平方SPE均值序列如果连续N(5≤N≤10)个时刻的 大于B步中计算获得的预测误差平方SPE均值控制限 则判定有互感器在该连续N个时刻中的第1个时刻发生测量偏差故障,记该时刻为t′,同时发出报警信号;并进行步骤F;
F、各互感器对应的SPE贡献均值计算
计算各互感器j在发生测量偏差故障的时刻t′及以后各时刻t对预测误差平方SPE的贡献值其中t′≤t≤T,ξj表示单位矩阵IJ的第j列,s′ t表示时刻t互感器的标准化的测量值向量;同时采用长度为L个时刻的滑动窗对预测误差平方SPE贡献序列进行滑动平均处理,得到在时刻t互感器j对预测误差平方SPE的贡献均值 进而获得互感器j的预测误差平方SPE贡献均值序列G、识别发生测量偏差故障的互感器
计算时刻t互感器j的预测误差平方SPE贡献均值 与所有互感器的预测误差平方SPE贡献均值总和的比值,得到互感器j在时刻t的偏差比重如果第j个互感器的偏差比重 连续2N个时刻均大于其余所有互感器的偏差比重,则判断第j个互感器发生测量偏差故障。
2.根据权利要求1所述的一种牵引变电所互感器的测量偏差故障在线识别方法,其特征在于:所述的步骤E中采用长度为L的滑动窗对计算得到的预测误差平方序列SPE进行滑动平均处理得到预测误差平方均值序列 的具体做法是:当t小于等于L时,取 当t大于L时,第t时刻 的计算公式为:
3.根据权利要求1所述的一种牵引变电所互感器的测量偏差故障在线识别方法,其特征在于:所述的步骤F中采用长度为L的滑动窗对计算得到的预测误差平方SPE贡献序列Contj进行滑动平均处理得到预测误差平方SPE贡献均值序列 的具体做法是:当t小于等于L时,取 当t大于L时,第t时刻 的计算公式为