行波故障预警与定位装置中有效信号的识别

随着电力系统规模的不断扩大，电网故障的快速预警与精确定位对保障供电可靠性具有重要意义。行波故障预警与定位装置通过采集电力系统中的暂态行波信号实现故障监测，但实际运行环境中存在大量干扰信号，如何准确区分有效故障行波与干扰信号成为装置可靠工作的关键。

一、行波信号的特征分析
有效故障行波信号具有独特的时域与频域特征，这是区分其与干扰信号的基础。故障行波产生于故障发生瞬间，包含丰富的暂态信息，主要特征如下：
时域特征：故障行波具有明确的突变点，表现为电压或电流信号的陡峭上升沿，持续时间通常在几毫秒至几十毫秒量级。其幅值变化呈现衰减震荡特性，且波头极性与故障类型（如接地、短路）存在对应关系。
频域特征：故障行波的频谱分布较宽，通常覆盖几十kHz至几MHz，其中高频分量（数百kHz以上）能量集中，这与正常运行时的工频信号（50Hz）及低频干扰有显著差异。
行波波速特性：在特定输电线路中，行波波速相对稳定（约2.8×108m/s），通过分析波头到达时间差可辅助验证信号有效性。
相比之下，干扰信号（如开关操作、负荷波动、电磁辐射等）的时域波形通常缺乏明显的突变特征，频域能量分布分散，且不具备稳定的波速特性。
二、常见干扰信号的来源与识别
电力系统中的干扰信号来源复杂，需针对不同类型干扰的特征制定识别策略：
主要干扰类型及其识别方法如下：
1. 开关操作干扰：由断路器分合闸、隔离开关操作产生，波形含多个震荡周期，持续时间较长（>100ms），可通过持续时间阈值与频谱能量分布判断。
2. 负荷突变干扰：因大容量负荷投切、电机启动引发，信号幅值渐变且无陡峭波头，可通过检测波头上升时间排除缓变信号。
3. 电磁辐射干扰：来源于无线电设备、雷电电磁脉冲，表现为随机脉冲且无固定极性与传播路径，需通过多端数据比对验证信号传播一致性。
4. 噪声干扰：包括传感器热噪声、电子设备噪声，其幅值低且频谱分布均匀，可设置幅值门槛过滤低能量信号。
通过建立干扰信号特征库，装置可在信号采集后快速匹配干扰类型，初步筛选出疑似有效信号。
三、有效信号识别的算法优化
结合信号特征与干扰识别，需通过算法优化实现有效信号的精确区分，常用方法包括：
（一）基于小波变换的时频分析
小波变换可将信号分解为不同时间尺度的分量，通过提取高频分量的模极大值点，定位故障行波波头。相较于傅里叶变换，小波变换具有更好的时频局部化特性，能有效区分故障行波与宽频干扰。例如，采用db4小波对信号进行5层分解，可突出200kHz以上频段的故障特征分量。
（二）多端数据协同验证
利用输电线路两端或多端的行波采集装置，通过比较波头到达时间差与理论计算值（基于线路长度与波速），验证信号的传播路径一致性。若多端数据满足时间匹配条件，则可判定为有效故障行波；反之，视为局部干扰。
（三）人工智能辅助识别
通过机器学习算法（如支持向量机、神经网络）构建信号分类模型。将信号的时域特征（如波头幅值、上升时间）、频域特征（如频谱峰值频率）作为输入，经训练后实现对有效信号与干扰的分类。该方法尤其适用于复杂干扰环境，通过样本学习不断优化识别精度。
（四）自适应阈值调整
根据系统运行状态（如负荷水平、天气条件）动态调整信号检测阈值。例如，在雷雨天气时提高电磁干扰的识别门槛，在轻负荷时段降低幅值阈值以避免漏检，提升装置在不同工况下的适应性。