配网行波故障定位装置如何剥离冗余数据
今天江苏宇拓电力科技来跟大家聊一聊配网行波故障定位装置YT/XJ-001如何剥离冗余数据。
配网行波故障定位装置YT/XJ-001在复杂的配网环境中(多T接、多分支、强电磁干扰),需从海量监测数据中精准剥离冗余信息,仅保留与故障相关的有效行波数据,以确保定位精度与分析效率。冗余数据主要来源于环境干扰、正常运行波动及无效故障信号,若不及时剥离,会导致数据过载、分析延迟及误报风险。装置通过波形特征识别、时空关联校验、拓扑结构约束及历史数据比对等多层级技术手段,实现冗余数据的系统性剥离,为故障定位提供“干净数据源”。

一、冗余数据的类型与电力场景特征
配网环境中,冗余数据的产生与线路运行状态、外部环境密切相关,需结合电力行业特性精准识别:
1. 环境电磁干扰数据
配网线路暴露于开放环境,易受外部电磁信号干扰,典型场景包括:
雷电电磁脉冲:雷击线路附近时,空间电磁场耦合产生高频脉冲(1MHz~10MHz),波形无规律、持续时间短(<1ms),与故障行波的高频特征相似但无物理关联性;
开关操作干扰:断路器分合闸、电容器投切时产生的暂态信号,频率集中在50Hz~1kHz(含工频谐波),幅值随操作类型波动(如空载线路合闸过电压暂态);
工业设备干扰:附近工厂电焊机、变频器工作时产生的脉冲信号,波形杂乱、重复周期不固定(如电焊机脉冲间隔1~3秒)。
2. 正常运行冗余数据
线路正常运行时产生的非故障数据,虽无风险但占用资源,包括:
负荷波动数据:用电高峰期负荷变化导致的工频电流波动(50Hz基波分量变化),无高频行波特征;
设备固有噪声:监测终端传感器、放大器产生的热噪声,幅值低(<5mV)、随机分布,与线路状态无关;
微弱泄漏电流:绝缘子表面正常积污导致的泄漏电流(几mA至几十mA),无故障发展趋势(如长期稳定的微安级电流)。
3. 无效故障关联数据
因技术误差或拓扑特性产生的“伪故障信号”,典型场景如:
采样失真信号:终端模数转换(ADC)误差导致的异常波形,与真实故障行波特征相似但无物理意义(如采样频率不足导致的波形畸变);
重复采集数据:多终端覆盖重叠区域(如相邻终端间距<500m)时,同一故障行波被多个终端同时采集,导致数据重复上传。
二、剥离冗余数据的核心技术手段
装置通过“分层过滤+多维度校验”机制,从信号采集到分析全流程剥离冗余数据,确保有效数据占比提升至95%以上:
1. 基于波形特征的初级过滤:锁定故障行波“物理指纹”
故障行波与冗余数据的本质差异在于波形物理特征(频率、极性、波头、能量),装置通过内置特征库比对实现初步筛选:
(1)频率范围精准截取
故障行波(如短路、接地故障)的能量集中在10kHz~1MHz高频段,而环境干扰(雷电超高频、开关操作低频)、正常运行数据(工频50Hz)的频率不在此范围。装置通过硬件带通滤波器(10kHz~1MHz)与软件频率分析,直接过滤非目标频段数据。例如:
开关操作产生的200Hz暂态信号(频率<1kHz)被滤波器剔除;
雷电电磁脉冲的10MHz以上超高频分量(超出1MHz上限)被过滤,仅保留可能重叠的1MHz以下分量,再通过后续校验进一步剥离。
(2)波头与极性规律识别
故障行波具有明确的波头特征(陡峭上升沿,上升时间<10μs)和极性规律(如接地故障时,故障点向电源侧传播的行波极性与电源侧初始行波相反)。装置通过以下逻辑识别:
波头判断:检测信号上升沿时间,若>10μs(如雷电干扰波头模糊,上升时间>50μs),判定为冗余数据;
极性校验:结合线路拓扑,若终端检测到的行波极性与理论故障极性不符(如T接支线故障时,主线终端应检测到极性反转信号),则视为干扰。
例如,某10kV线路因鸟害导致绝缘子闪络,装置检测到“上升时间5μs的陡峭波头+符合T接分支故障的极性反转”,判定为有效故障信号;而附近工厂电焊机产生的“上升时间80μs、极性随机”的脉冲,则被判定为冗余并剥离。

2. 时空关联校验:排除单点干扰与非同源信号
配网行波定位依赖多终端协同监测,真实故障行波会沿线路传播,因此“空间分布”与“时间同步”特征可用于剔除局部干扰:
(1)空间关联性判断
真实故障行波会按线路走向依次经过多个终端,因此相邻终端应先后检测到信号,且时间差与终端间距匹配(行波在架空线路中的传播速度约29万公里/秒)。例如:
终端A、B间距1公里,故障行波从A传播到B的理论时间约3.4μs;若A终端检测到信号后,B终端在3~4μs内同步检测到,则判定为同源故障信号;
若仅A终端检测到信号,B终端无数据(或时间差>10μs),则判定为单点干扰(如A终端附近的雷电击中地面,未影响线路)。
(2)时间同步精度校验
基于北斗/GPS对时(同步精度<1μs),比对不同终端的信号到达时间(TOA)。若TOA偏差超出线路长度计算的理论值±5μs(考虑配网线路弧垂、分支误差),则视为非同源冗余数据。例如:
某多分支线路中,终端C、D分别检测到高频信号,但TOA偏差20μs(远超理论值3μs),判定为两个独立干扰,数据均被剥离。
3. 拓扑结构约束:基于配网拓扑的物理合理性校验
配网“多T接、辐射状”拓扑特点决定了故障行波的传播路径,装置结合GIS线路拓扑数据,剔除不符合物理规律的冗余数据:
(1)路径存在性校验
根据线路开关状态、分支连接关系,判断信号传播路径是否合理。例如:
某支线已通过断路器停运(开关分闸状态),若主线终端检测到“来自该支线的行波信号”,则判定为冗余(可能为支线末端感应干扰,因开关断开后行波无法传播);
对于闭环运行的配网线路,通过行波传播方向(基于极性)判断是否符合环网潮流方向,反向信号视为冗余。
(2)衰减特性匹配校验
行波在传播过程中会因线路阻抗产生幅值衰减,装置根据线路长度、导线型号(如LGJ-240导线的衰减系数)计算理论衰减值,若实测信号幅值与理论值偏差>30%,则视为冗余。例如:
主线故障行波经2公里传播后,理论幅值衰减40%,若终端实测衰减仅10%(远低于理论值),判定为局部干扰信号(如终端附近的绝缘子表面放电)。
4. 历史数据比对:过滤正常波动与周期性干扰
装置存储线路3个月以上的正常运行数据基线(如相同负荷、天气条件下的信号特征),通过比对当前数据与历史基线,剥离正常波动:
(1)趋势一致性校验
若当前信号特征(如幅值、频次)与历史同期数据偏差<10%,判定为正常波动。例如:
农网线路在灌溉期因水泵启动导致负荷增长,终端采集到的50Hz电流波动与历史灌溉期数据一致,判定为正常运行数据,不触发预警;
某区段绝缘子泄漏电流长期稳定在20mA,若当前值22mA(偏差10%),视为正常波动;若突增至50mA(偏差150%),则判定为潜在故障信号。
(2)周期性干扰识别
部分工业干扰具有固定周期(如工厂设备每15分钟启动一次,产生1kHz暂态信号),装置通过傅里叶变换提取信号周期特征,与历史干扰周期库比对,剔除重复出现的周期性冗余数据。

三、实际应用效果:冗余数据剥离后的性能提升
某省级电网公司在10kV配网线路应用该装置后,通过上述技术手段剥离冗余数据,关键运维指标显著改善:
数据有效性:终端上传数据中,有效故障行波数据占比从35%提升至92%,单终端日均数据量从10GB降至4GB,节省存储资源60%;
定位精度:剔除冗余数据后,故障定位误差从±150米缩小至±90米(满足配网“±1基杆塔”的运维要求);
误报率:环境干扰导致的误报从月均5次降至0次(如雷电干扰误判为短路故障的情况完全消除)。
结论
配网行波故障定位装置YT/XJ-001通过波形特征过滤、时空关联校验、拓扑约束与历史比对的多层级技术手段,系统性剥离环境干扰、正常波动、无效故障数据等冗余信息,确保仅保留真实故障行波数据。这一过程不仅提升了故障定位精度与分析效率,更减少了无效数据对系统资源的占用与误报风险,为配网快速故障处置提供了可靠的数据支撑,契合电力行业“安全高效、精准运维”的核心需求。
https://www.jiangsuyutuo.com/industry_news.html
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