电力系统故障录波数据实用压缩方法--修改稿.docVIP

电力系统故障录波数据实用压缩方法 摘要：针对电力系统大量故障录波数据的传输问题，以故障录波数据在整体录波文件占据较小比例为依据，提出一种立足于录波数据整体的分通道分时段数据压缩新方案。对于周期信号的压缩，快速傅里叶（FFT）算法具有压缩比高的优势，因此先对分段数据进行FFT计算，若误差较大则改用小波变换压缩。在电力系统频率偏移额定值的情况下，采用加窗傅里叶变换校正算法，保证压缩率和压缩精度。仿真研究和实际录波文件的压缩应用表明，算法能获得较高的压缩性能和较小的误差，验证了该方案的可行性和有效性。故障录波数据；数据压缩；快速傅里叶(FFT)算法；加窗离散傅里叶(DFT)算法；小波变换 0 绪论 本文立足于，根据故障录波数据的特点，提出了分通道分段压缩方案，即针对某一通道某一时段的录波数据，以FFT重构误差为依据，判定使用FFT压缩或者小波压缩。通过MATLAB仿真和华中电网实际故障录波数据，验证了本方案的可行性及良好的压缩性能。 1 故障录波数据特点 根据IEEE的COMTRADE标准，一个完整的录波文件通常由三个文件构成，即头文件、配置文件和数据文件。其中数据文件包含实际录波数据，该文件按采样时间点顺序进行记录。采样时间点数取决于记录时间的长短，每一采样时间点采集的数据个数取决于录波装置。每个数据采样记录格式如图1，n为采样编号(4Byte)；timestamp为采样时标(4Byte)；A1…Ak为模拟通道采样数据每个通道数据大小为2Byte；D1…Dm为状态通道采样数据，以每16通道2字节(16位)为单位，即16个状态通道为一组连续显示。 图1 数据采样记录格式 Fig.1 Data sampling record format 按照我国《DL/T 553-94 220~500kV电力系统故障动态记录技术准则》[7]要求，模拟量信号需按故障开始的顺序分A-B-C-D-E五个时段进行采样，其中A时段为系统大扰动（）开始前的状态数据，输出原始记录波形及分析值；B时段为系统在大扰动初期的状态数据；C时段为系统在大扰动中期的状态数据；D时段为系统动态过程数据；E时段为系统长过程的动态数据，直到故障或振荡结束，示意如图2。 图2 故障录波时段 Fig.2 Fault recording time 故障录波是从系统某一处故障前一段特定时间开始的，而其他线路是正常运行的，因此大多数模拟通道数据与故障无关或影响较小，在整个记录时段内，近似显稳态周期性变化，信号主要以基波分量为主，可能还包含高次谐波；大多数开关量（状态通道数据）在录波过程中不会发生变化，因而包含大量的冗余信息。 2 数据压缩方案 2.1 FFT压缩方法 对模拟通道数据进行FFT计算，在某个给定的错误容限下，把小于相应阈值的FFT系数置零，减少需要传输的系数，从而可以实现压缩。对于离散的周期信号，压缩效果非常好。 2.2小波变换压缩方法 小波变换压缩的基本目标是使信号在时间-频率域的分解系数所占的存储空间尽可能小，同时还要保证压缩后的系数能精确反映原始信号所携带的信息。对于实现来讲，信号可以用近似系数加部分的细节系数来表示信号，以达到用更少的位来存储小波系数并尽量保证重建的质量的目的。压缩过程可以分为如下三步： 对原信号进行小波分解，得到分解系数；对小波域中的系数进行处理，去除信号中的冗余（在此步中，我们可以指定压缩的一些参数，来获得需要的压缩比、误差等性能指标）； 利用处理后的系数，重建压缩后的信号。 2.3 录波数据压缩方案 图3 数据压缩流程图 Fig.3 Data compression flowchart 对于正常通道数据采用快速傅里叶变换（FFT）压缩。除此之外的故障通道数据，由于A时段处在故障发生前，系统是正常运行的，采用FFT压缩。而B、C、D、E时段，包含了故障暂态信息，具有显著局部特性，FFT已不适应，考虑采用具有时域局部化特性的小波变换压缩。 3 压缩方案实现中的关键技术 3.1 DFT频率校正及压缩方法 录波数据采样频率一般是工频的整数倍，当电网处于额定工频时，对于稳态周期信号，FFT算法具有良好的性能，压缩比高，误差小；但当电网基频偏离额定频率时，频谱泄露效应会导致FFT压缩算法压缩比大大降低，同时压缩误差增大。本文采用离散傅里叶变换校正技术来解决这一问题，可实现有较大频率偏移时，保证稳态信号压缩的高精度、高压缩率。 3.1.1 离散傅里叶变换校正方法[] 以采样周期对等间隔采样得离散序列，再用长度为的窗序列对加权截断，得到序列。若设信号为一单频率为不含谐波的信号，且离散窗序列的频谱具有线性相位，则在附近近似有 式中为一实函数，的相位谱为 以为间隔对进行抽样，可得序列的离散傅里叶变换（DFT）及其相位，设,即信号频率接近，其中，若能求得，亦可