(19)國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利(45)授權(quán)公告日2025.06.27(21)申請(qǐng)?zhí)?02510575654.5(22)申請(qǐng)日2025.05.06(43)申請(qǐng)公布日2025.06.03司號(hào)段玉事務(wù)所(普通合伙)61298專利代理師高志永審查員邵文體涉及一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊獲取穩(wěn)態(tài)行波在不同頻率下的波行波信號(hào)在線路段兩端處接收到的故障信號(hào)及21.一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，該方法包括以下S1:獲取穩(wěn)態(tài)行波在不同頻率下的波速，并獲取存在故障的線路段中由故障點(diǎn)處發(fā)射行波信號(hào)在線路段兩端處接收到的故障信號(hào)及其波頭到達(dá)時(shí)刻；S2:分析故障信號(hào)的傳播特征，確定故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速，具體為：S201:基于所述穩(wěn)態(tài)行波在不同頻率下的波速，并結(jié)合優(yōu)化算法，構(gòu)建波速-頻率擬合方程；將各故障信號(hào)分解為多個(gè)模態(tài)分量，基于所述兩端處的故障信號(hào)之間所有模態(tài)分量的中心頻率的差異，構(gòu)建模態(tài)分量集合，通過分析各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的頻譜圖之間的相似性，確定各模態(tài)分量集合的特征值，以從所有模態(tài)分量集合中篩選出特征集S202:綜合各特征集合中所有模態(tài)分量的中心頻率，確定各特征集合的特征頻率，將所述特征頻率代入所述波速-頻率擬合方程中，得到各特征集合的特征波速，基于各特征集合中所有模態(tài)分量的能量，確定所述特征波速的特征權(quán)重，并結(jié)合特征波速，以確定故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速；S3:基于故障點(diǎn)處行波信號(hào)的波速，以及存在故障的線路段的長度，對(duì)存在故障的線路段中的故障點(diǎn)進(jìn)行定位。2.如權(quán)利要求1所述的一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述波速-頻率擬合方程的構(gòu)建方法為：對(duì)所述行波信號(hào)在不同頻率處的波速擬合，得到初始波速-頻率擬合方程，將該方程中各項(xiàng)系數(shù)在其基礎(chǔ)上下波動(dòng)預(yù)設(shè)比例的范圍內(nèi)，隨機(jī)生成一組數(shù)據(jù)作為優(yōu)化算法的初始粒3.如權(quán)利要求1所述的一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在將存在故障的線路兩端處故障信號(hào)各自的所有模態(tài)分量，組成故障集合，分別用字母中心頻率差異最小的模態(tài)分量，并與第i個(gè)模態(tài)分量，組成模態(tài)分量集合，遍歷故障集合P中所有模態(tài)分量，得到所有模態(tài)分量集合。4.如權(quán)利要求1所述的一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述各模態(tài)分量集合的特征值為各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的頻譜圖之間的相似5.如權(quán)利要求1所述的一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在將各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的特征值作為閾值分割算法的輸入，輸出分割閾值，將特征值大于分割閾值的模態(tài)分量集合，記為特征集合。6.如權(quán)利要求1所述的一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述各特征集合的特征頻率為各特征集合中所有模態(tài)分量的中心頻率的均值。7.如權(quán)利要求1所述的一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述特征波速的特征權(quán)重的確定方法為：將各特征集合中所有模態(tài)分量的能量均值的歸一化值，作為各特征集合的特征波速的3特征權(quán)重。8.如權(quán)利要求1所述的一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速的表達(dá)式為：V=2Z=1w(i)×v(i);式中，V表示故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速；wi)表示第i個(gè)特征集合的特征波速的特征權(quán)重；vi)表示第i個(gè)特征集合的波速；I表示所有特征集合的數(shù)量。9.如權(quán)利要求1所述的一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)存在故障的線路段中的故障點(diǎn)進(jìn)行故障點(diǎn)的位置坐標(biāo)為：(L1,L2),其中，;L1和L2的表達(dá)式中，L表示存在故障的線路段的長度；t1、t2分別表示存在故障的線路段兩端處故障信號(hào)的波頭到達(dá)時(shí)刻；V表示故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速。10.一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)裝置，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1中所述的方法，其數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊，用于通過將待測(cè)輸電線路劃分為多個(gè)線路段，在每條線路段兩端安裝行波測(cè)距終端，在存在故障的線路段中，故障點(diǎn)處發(fā)射行波信號(hào)，將兩個(gè)測(cè)距終端接收到的信號(hào)，記為故障信號(hào)，獲取穩(wěn)態(tài)行波在不同頻率下的波速，以及兩個(gè)故障信號(hào)的波頭到達(dá)對(duì)應(yīng)行波測(cè)距終端的時(shí)刻，將該時(shí)刻記為波頭到達(dá)時(shí)刻，將獲取到的數(shù)據(jù)輸入至波速計(jì)算模波速計(jì)算模塊，用于對(duì)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分析故障信號(hào)的傳播特征，確定故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速，具體為：基于所述穩(wěn)態(tài)行波在不同頻率下的波速，并結(jié)合優(yōu)化算法，構(gòu)建波速-頻率擬合方程；將各故障信號(hào)分解為多個(gè)模態(tài)分量，基于所述兩端處的故障信號(hào)之間所有模態(tài)分量的中心頻率的差異，構(gòu)建模態(tài)分量集合，通過分析各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的頻譜圖之間的相似性，確定各模態(tài)分量集合的特征值，以從所有模態(tài)分量集合中篩選出特征集合；綜合各特征集合中所有模態(tài)分量的中心頻率，確定各特征集合的特征頻率，將所述特征頻率代入所述波速-頻率擬合方程中，得到各特征集合的特征波速，基于各特征集合中所有模態(tài)分量的能量，確定所述特征波速的特征權(quán)重，并結(jié)合特征波速，以確定故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速；將處理后的數(shù)據(jù)輸入到故障定位模故障定位模塊，用于利用波速計(jì)算模塊輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行故障定位，基于故障點(diǎn)處行波信號(hào)的波速，以及存在故障的線路段的長度，對(duì)存在故障的線路段中的故障點(diǎn)進(jìn)行定位。4技術(shù)領(lǐng)域[0001]本申請(qǐng)涉及輸電線路故障定位技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)裝置及方法。背景技術(shù)[0002]輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)關(guān)系著電力系統(tǒng)的供電質(zhì)量，而輸電線路在電力系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)故障是難免的，因此，在輸電線路故障發(fā)生后，準(zhǔn)確地對(duì)輸電線路的故障位置進(jìn)行定位對(duì)提高線路供電的可靠性具有重要意義。目前，行波測(cè)距方法已成為輸電線路故障定位的重要方法，其中雙端行波測(cè)距法相比于單端行波測(cè)距法具有更準(zhǔn)確的故障測(cè)距計(jì)算結(jié)果而被廣泛的應(yīng)用于輸電線路故障定位中，其中行波波速對(duì)于這兩種方法均是必不可少的參數(shù)，行波波速的準(zhǔn)確性影響著輸電線路故障定位的精度。[0003]現(xiàn)有的行波波速主要是利用公式計(jì)算方法進(jìn)行獲取的，該方法是利用輸電線路的線路參數(shù)來計(jì)算波速，但是該方法未考慮行波的波速與頻率之間的相關(guān)性，進(jìn)而忽略了故障行波中的低頻成分對(duì)其波速的影響，同時(shí)忽略了輸電線路中的沖擊電暈對(duì)電路參數(shù)的影響，尤其是在惡劣天氣環(huán)境下，輸電線路極易受到?jīng)_擊電暈的影響，進(jìn)而導(dǎo)致使用傳統(tǒng)的公式計(jì)算方法獲取行波的波速時(shí)，波速結(jié)果會(huì)因線路參數(shù)的變化而偏離實(shí)際的波速，進(jìn)而降低了輸電線路上故障位置的定位精度。發(fā)明內(nèi)容[0004]為了解決上述技術(shù)問題，本申請(qǐng)的目的在于提供一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)裝置及方法，所采用的技術(shù)方案具體如下：[0005]第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方[0006]S1:獲取穩(wěn)態(tài)行波在不同頻率下的波速，并獲取存在故障的線路段中由故障點(diǎn)處發(fā)射行波信號(hào)在線路段兩端處接收到的故障信號(hào)及其波頭到達(dá)時(shí)刻；[0007]S2:分析故障信號(hào)的傳播特征，確定故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速，具體為：[0008]S201:基于所述穩(wěn)態(tài)行波在不同頻率下的波速，并結(jié)合優(yōu)化算法，構(gòu)建波速-頻率擬合方程；將各故障信號(hào)分解為多個(gè)模態(tài)分量，基于所述兩端處的故障信號(hào)之間所有模態(tài)分量的中心頻率的差異，構(gòu)建模態(tài)分量集合，通過分析各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的頻譜圖之間的相似性，確定各模態(tài)分量集合的特征值，以從所有模態(tài)分量集合中篩選出特征集合；[0009]S202:綜合各特征集合中所有模態(tài)分量的中心頻率，確定各特征集合的特征頻率，將所述特征頻率代入所述波速-頻率擬合方程中，得到各特征集合的特征波速，基于各特征集合中所有模態(tài)分量的能量，確定所述特征波速的特征權(quán)重，并結(jié)合特征波速，以確定故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速；[0010]S3:基于故障點(diǎn)處行波信號(hào)的波速，以及存在故障的線路段的長度，對(duì)存在故障的5線路段中的故障點(diǎn)進(jìn)行定位。[0011]優(yōu)選的，所述波速-頻率擬合方程的構(gòu)建方法為：[0012]對(duì)所述行波信號(hào)在不同頻率處的波速擬合，得到初始波速-頻率擬合方程，將該方程中各項(xiàng)系數(shù)在其基礎(chǔ)上下波動(dòng)預(yù)設(shè)比例的范圍內(nèi)，隨機(jī)生成一組數(shù)據(jù)作為優(yōu)化算法的初始粒子種群，輸出的最優(yōu)值，作為各項(xiàng)的最終系數(shù)，遍歷所有項(xiàng)系數(shù)[0014]將存在故障的線路兩端處故障信號(hào)各自的所有模態(tài)分量，組成故障集合，分別用字母P、Q表示，關(guān)于故障集合P中第i個(gè)模態(tài)分量，在故障集合Q中找到與所述第i個(gè)模態(tài)分量之間中心頻率差異最小的模態(tài)分量，并與第i個(gè)模態(tài)分量，組成模態(tài)分量集合，遍歷故障集合P中所有模態(tài)分量，得到所有模態(tài)分量集合。[0015]優(yōu)選的，所述各模態(tài)分量集合的特征值為各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的頻譜圖之間的相似度。[0016]優(yōu)選的，所述從所有模態(tài)分量集合中篩選出特征[0017]將各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的特征值作為閾值分割算法的輸入，輸出分割閾值，將特征值大于分割閾值的模態(tài)分量集合，記為特征集合。[0018]優(yōu)選的，所述各特征集合的特征頻率為各特征集合中所有模態(tài)分量的中心頻率的均值。[0019]優(yōu)選的，所述特征波速的特征權(quán)重的確定方法為：[0020]將各特征集合中所有模態(tài)分量的能量均值的歸一化值，作為各特征集合的特征波速的特征權(quán)重。[0021]優(yōu)選的，所述故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速的表達(dá)式為：V=Z=1w(i)×v(i);式中，V表示故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速；wi)表示第i個(gè)特征集合的特征波速的特征權(quán)重；vi)表示第i個(gè)特征集合的波速；I表示所有特征集合的數(shù)量。[0022]優(yōu)選的，所述對(duì)存在故障的線路段中的故障點(diǎn)進(jìn)表達(dá)式中，L表示存在故障的線路段的長度；t1、t2分別表示存在故障的線路段兩端處故障信號(hào)的波頭到達(dá)時(shí)刻；V表示故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速。[0024]第二方面，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)裝置，實(shí)現(xiàn)上述任意一項(xiàng)所述一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方法，該裝置[0025]數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊，用于通過將待測(cè)輸電線路劃分為多個(gè)線路段，在每條線路段兩端安裝行波測(cè)距終端，在存在故障的線路段中，故障點(diǎn)處發(fā)射行波信號(hào)，將兩個(gè)測(cè)距終端接收到的信號(hào)，記為故障信號(hào)，獲取穩(wěn)態(tài)行波在不同頻率下的波速，以及兩個(gè)故障信號(hào)的波頭到達(dá)對(duì)應(yīng)行波測(cè)距終端的時(shí)刻，將該時(shí)刻記為波頭到達(dá)時(shí)刻，將獲取到的數(shù)據(jù)輸入至波速計(jì)算模塊；[0026]波速計(jì)算模塊，用于對(duì)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分析故障信號(hào)的傳播6特征，確定故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速，具體為：基于所述穩(wěn)態(tài)行波在不同頻率下的波速，并結(jié)合優(yōu)化算法，構(gòu)建波速-頻率擬合方程；將各故障信號(hào)分解為述兩端處的故障信號(hào)之間所有模態(tài)分量的中心頻率的差異，構(gòu)建模態(tài)分量集合，通過分析各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的頻譜圖之間的相似性，確定各模態(tài)分量集合的特征值，以從所有模態(tài)分量集合中篩選出特征集合；綜合各特征集合中所有模態(tài)分量的中心頻率，確定各特征集合的特征頻率，將所述特征頻率代入所述波速-頻率擬合方程中，得到各特征集合的特征波速，基于各特征集合中所有模態(tài)分量的能量，確定所述特征波速的特征權(quán)重，并結(jié)合特征波速，以確定故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速；將處理后的數(shù)據(jù)輸入到故障定位模塊；[0027]故障定位模塊，用于利用波速計(jì)算模塊輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行故障定位，基于故障點(diǎn)處行波信號(hào)的波速，以及存在故障的線路段的長度，對(duì)存在故障的線路段中的故障點(diǎn)進(jìn)行定[0028]本申請(qǐng)至少具有如下有益效果：[0029]本申請(qǐng)根據(jù)穩(wěn)態(tài)行波在不同頻率下的波速，并結(jié)合優(yōu)化算法，構(gòu)建了波速-頻率擬合方程，即通過結(jié)合故障信號(hào)的特征，對(duì)電路正常運(yùn)行狀態(tài)下行波信號(hào)的波速與頻率之間的擬合關(guān)系進(jìn)行修正，適應(yīng)了電路故障時(shí)故障點(diǎn)處的行波信號(hào)的波速與頻率之間的擬合關(guān)系，從而降低了惡劣環(huán)境下故障信號(hào)所在輸電線路段產(chǎn)生的沖擊電暈對(duì)后續(xù)不同頻率段下的行波分量的波速進(jìn)行評(píng)估時(shí)的影響，有助于提高行波分量的定位精度；進(jìn)一步，本申請(qǐng)通過分析各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的頻譜圖之間的相似性，從所有模態(tài)分量集合中篩選出了特征集合，能夠有效地降低所述故障信號(hào)中的噪聲成分對(duì)行波信號(hào)波速評(píng)估時(shí)的干擾，從而提高對(duì)輸電線路上故障位置的定位精度；進(jìn)一步，本申請(qǐng)通過綜合模態(tài)分量的能量特征和行波信號(hào)的傳播理論，得到了故障處發(fā)射的行波信號(hào)的波速，從而根據(jù)該波速對(duì)故障位置進(jìn)行定位，更加準(zhǔn)確地評(píng)估了行波在輸電線路中傳播時(shí)的波速，提高了輸電線路中故障的定位精度。附圖說明[0030]為了更清楚地說明本申請(qǐng)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請(qǐng)的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它附圖。[0031]圖1為本申請(qǐng)一個(gè)實(shí)施例提供的一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方法的步驟流程圖；[0032]圖2為本申請(qǐng)一個(gè)實(shí)施例提供的故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速提取過程示意具體實(shí)施方式[0033]為了更進(jìn)一步闡述本申請(qǐng)為達(dá)成預(yù)定發(fā)明目的所采取的技術(shù)手段及功效，以下結(jié)合附圖及較佳實(shí)施例，對(duì)依據(jù)本申請(qǐng)?zhí)岢龅囊环N惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)7特定特征、結(jié)構(gòu)或特點(diǎn)可由任何合適形式組合。[0034]除非另有定義，本文所使用的所有的技術(shù)和科學(xué)術(shù)語與屬于本申請(qǐng)的技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員通常理解的含義相同。[0035]下面結(jié)合附圖具體的說明本申請(qǐng)所提供的一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)裝置及方法的具體方案。[0036]請(qǐng)參閱圖1,其示出了本申請(qǐng)一個(gè)實(shí)施例提供的一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)方法的步驟流程圖，該方法包括以下步驟：[0037]S1:利用一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)裝置的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊獲取存在故障的線路段中故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)在不同頻率下的波速，以及線路段兩端處的故障信號(hào)及其波頭到達(dá)時(shí)刻。[0038]本實(shí)施例中的一種惡劣環(huán)境下的輸電線路故障定位在線監(jiān)測(cè)裝置包括數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊，波速計(jì)算模塊以及故障定位模塊。[0039]在數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊中，本實(shí)施例利用分布式行波測(cè)距裝置對(duì)待測(cè)輸電線路進(jìn)行在線故障檢測(cè)，其中，將待測(cè)輸電線路劃分為多個(gè)線路段，在每個(gè)線路段兩端處安裝行波測(cè)距終端，當(dāng)輸電線路中某一線路段內(nèi)發(fā)生故障時(shí)，故障點(diǎn)處發(fā)射行波信號(hào)，行波測(cè)距終端中的故障錄波單元會(huì)記錄接收到的信號(hào)，將接收的信號(hào)，記為故障信號(hào)，用于后續(xù)分析，并檢測(cè)和記錄故障信號(hào)的波頭到達(dá)行波測(cè)距終端的時(shí)間，后續(xù)稱為故障信號(hào)的波頭到達(dá)時(shí)刻，同時(shí)獲取存在故障的線路段的長度，用于后續(xù)故障定位的計(jì)算。[0040]此外，在本實(shí)施例中，采用電磁暫態(tài)仿真軟件PSCAD/EMTDC(powersystemscomputeraideddesign/electromagnetictransientinDCsystem)建立輸電線路的仿真模型，所述仿真模型中的母線采用集中分布式線路模型等效，所述仿真模型中的電壓等級(jí)以及線路參數(shù)與待測(cè)輸電線路正常運(yùn)行時(shí)的電壓等級(jí)以及線路參數(shù)保持一致，所述線體原理不再贅述。[0042]進(jìn)一步，將穩(wěn)態(tài)行波作為仿真模型的輸入，輸出行波信號(hào)在不同頻率下的波速，用于后續(xù)確定該行波信號(hào)在待測(cè)輸電線路中的波速，最終，將上述獲取到的所有數(shù)據(jù)輸入至波速計(jì)算模塊中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。[0043]補(bǔ)充說明的是，穩(wěn)態(tài)行波是在電力系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)由電源產(chǎn)生的沿輸電線路傳播的行波。[0044]其中，利用仿真模型獲取行波在不同頻率下的波速的過程為公知技術(shù)，具體過程不再贅述。[0045]S2:分析故障信號(hào)的傳播特征，確定故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速。[0046]S201:基于所述穩(wěn)態(tài)行波在不同頻率下的波速，并結(jié)合優(yōu)化算法，構(gòu)建波速-頻率擬合方程；將各故障信號(hào)分解為多個(gè)模態(tài)分量，基于所述兩端處的故障信號(hào)之間所有模態(tài)分量的中心頻率的差異，構(gòu)建模態(tài)分量集合，通過分析各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的頻譜圖之間的相似性，確定各模態(tài)分量集合的特征值，以從所有模態(tài)分量集合中篩選出特征集合。8[0047]一般情況下，輸電線路中的行波的波速與行波的頻率呈正相關(guān)關(guān)系，而在較短的時(shí)間內(nèi)，認(rèn)為輸電線路中的線路參數(shù)是不變的，因此，本實(shí)施例通過對(duì)輸電線路進(jìn)行仿真，來獲取輸電線路中行波的波速與其頻率之間的擬合關(guān)系式，并利用采集的穩(wěn)態(tài)行波信號(hào)的波速及其頻率來對(duì)所述擬合關(guān)系式中的參數(shù)進(jìn)行修正，獲取故障信號(hào)所在線路段的線路參數(shù)下，該線路段中的行波波速與其頻率之間的擬合關(guān)系式，以降低所述線路段中沖擊電暈所引起的線路參數(shù)變化對(duì)行波信號(hào)的波速進(jìn)行評(píng)估時(shí)的影響，提高對(duì)行波信號(hào)波速評(píng)估單準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高對(duì)待測(cè)輸電線路中故障位置的定位精度。[0048]在波速計(jì)算模塊中，基于上述分析，本實(shí)施例首先基于所述行波信號(hào)在不同頻率[0049]對(duì)行波在不同頻率下的波速進(jìn)行擬合，以頻率為橫坐標(biāo)，以波速為縱坐標(biāo)，采用擬合方法對(duì)行波在所有頻率下的波速進(jìn)行擬合，得到初始波速-頻率擬合方程，用于表征在待測(cè)輸電線路正常運(yùn)行時(shí)，待測(cè)輸電線路中穩(wěn)態(tài)行波的波速與其頻率之間的擬合關(guān)系式。[0050]需要說明的是，常用的擬合方法有很多，本實(shí)施例中采用最小二乘擬合法對(duì)波速和頻率進(jìn)行擬合，在實(shí)際應(yīng)用過程中，作為其他實(shí)施方式，實(shí)施者也可采用多項(xiàng)式函數(shù)擬合等其他擬合方法，關(guān)于擬合方法的選用，本實(shí)施例不做特殊限制。[0052]進(jìn)一步，計(jì)算存在故障的線路段的長度與其對(duì)應(yīng)波頭到達(dá)時(shí)刻之間時(shí)間間隔的比值，記為參考波速，將初始波速-頻率擬合方程中各項(xiàng)系數(shù)在其基礎(chǔ)上下波動(dòng)預(yù)設(shè)比例的范圍內(nèi)，隨機(jī)生成一組數(shù)據(jù)作為優(yōu)化算法的初始粒子種群，將參考波速與擬合方程對(duì)應(yīng)曲線上所有擬合值的偏差，作為優(yōu)化算法的目標(biāo)函數(shù)，最終輸出的最優(yōu)值，作為各項(xiàng)的最終系數(shù)，遍歷所有項(xiàng)系數(shù)，得到波速-頻率擬合方程，用于評(píng)估存在故障的線路段中行波信號(hào)的波速與其頻率之間的擬合關(guān)系。[0053]其中，本實(shí)施例中初始粒子種群的數(shù)量設(shè)置為100,在實(shí)際應(yīng)用過程中，實(shí)施者也可結(jié)合具體情況自行設(shè)定，本實(shí)施例不做特殊限制。[0054]為了便于理解，對(duì)上述內(nèi)容進(jìn)行進(jìn)一步的補(bǔ)充，假設(shè)初始波速-頻率擬合方程的表達(dá)式為：y=ao+a?x+azx2+..+akxk,以一次項(xiàng)系數(shù)為例，設(shè)置一次項(xiàng)系數(shù)的取值范圍次項(xiàng)系數(shù)，初始波速-頻率擬合方程由上述多項(xiàng)式擬合得到，因此，a?在此處為已知確定值，進(jìn)一步，在所述一次項(xiàng)系數(shù)的取值范圍內(nèi)隨機(jī)生成一組數(shù)據(jù)，作為優(yōu)化算法中一次項(xiàng)系數(shù)的初始粒子種群。[0055]需要說明的是，預(yù)設(shè)比例的取值為人為設(shè)定的，本實(shí)施例中預(yù)設(shè)比例的取值為0.5,實(shí)施例也可結(jié)合具體情況自行設(shè)定，本實(shí)施例不做特殊限制。[0056]補(bǔ)充說明的是，常用的優(yōu)化算法有很多，本實(shí)施例中采用粒子群優(yōu)化算法確定波速-頻率擬合方程中各項(xiàng)的系數(shù)，在實(shí)際應(yīng)用過程中，實(shí)施者也可采用模擬退火優(yōu)化算法等其他方法，關(guān)于優(yōu)化算法的選用，本實(shí)施例不[0058]進(jìn)一步，由于采集的故障信號(hào)會(huì)在信號(hào)采集和傳輸過程中受到噪聲的干擾，因此為降低所述故障信號(hào)中的噪聲成分對(duì)后續(xù)所述故障信號(hào)中的各個(gè)有用信號(hào)成分對(duì)應(yīng)頻率9下的行波分量的波速進(jìn)行評(píng)估時(shí)的影響，進(jìn)行以下處理：[0059]在存在故障的線路段中，行波測(cè)距終端接收的故障信號(hào)來源于同一個(gè)故障位置所產(chǎn)生的行波信號(hào)，因此這兩個(gè)故障信號(hào)在未受到噪聲干擾時(shí)應(yīng)具有相似的頻率分布情況。[0060]因此，本實(shí)施例通過將各故障信號(hào)分解為多個(gè)模態(tài)分量，基于所述兩端處的故障信號(hào)之間所有模態(tài)分量的中心頻率的差異，構(gòu)建模態(tài)分量集合，通過分析各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的頻譜圖之間的相似性，確定各模態(tài)分量集合的特征值，以從所有模態(tài)分量集合中篩選出特征集合，判斷故障信號(hào)是否收到噪聲干擾，并排除噪聲干擾對(duì)故障定位[0061]作為一種實(shí)施方式，在本實(shí)施例中，首先，將各故障信號(hào)作為時(shí)頻轉(zhuǎn)換算法的輸入，輸出頻率信號(hào)，將頻域信號(hào)作為模態(tài)分解算法的輸入，設(shè)置模態(tài)分量的數(shù)量為M,輸出M個(gè)模態(tài)分量，其中，本實(shí)施例采用快速傅里葉變換算法將故障信號(hào)從時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換至頻率，并利用變分模態(tài)分解(VMD)算法對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行模態(tài)分解，在實(shí)際應(yīng)用過程中，作為其他實(shí)施方式，實(shí)施者也可采用小波變換等其他方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻轉(zhuǎn)換，也可結(jié)合具體情況采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)等其他模態(tài)分解算法，本實(shí)施例不做特殊限制。[0062]其中，快速傅里葉變換算法和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法均為公知技術(shù)，其具體原理均不再贅述。[0063]補(bǔ)充說明的是，模態(tài)分量數(shù)量M的設(shè)置為人為設(shè)定的，本實(shí)施例中模態(tài)分量數(shù)量M的取值為8,實(shí)施者也可結(jié)合具體情況自行設(shè)定，本實(shí)施例不做特殊限制。[0064]進(jìn)一步，將存在故障的線路兩端處故障信號(hào)各自的所有模態(tài)分量，組成故障集合，分別用字母P、Q表示，關(guān)于故障集合P中第i個(gè)模態(tài)分量，在故障集合Q中找到與所述第i個(gè)模態(tài)分量之間中心頻率差異最小的模態(tài)分量，并與第i個(gè)模態(tài)分量，組成模態(tài)分量集合，遍歷故障集合P中所有模態(tài)分量，得到所有模態(tài)分量集合。[0065]進(jìn)一步，在本實(shí)施例中，將各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的頻譜圖之間的相似度，作為各模態(tài)分量集合的特征值，用于反映模態(tài)分量之間的相似性，相似度越大，說明模態(tài)分量之間的相似性越大，表明行波信號(hào)在傳輸過程中受到噪聲干擾的可能性越小。[0066]補(bǔ)充說明的是，衡量模態(tài)分量的頻譜圖之間相似程度的方法有很多，本實(shí)施例中將各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的頻譜圖之間的余弦相似度，作為各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的頻譜圖之間的相似度，在實(shí)際應(yīng)用過程中，實(shí)施者也可結(jié)合具體情況自行選用其他方法，本實(shí)施例不做特殊限制。[0067]其中，頻譜圖的獲取過程以及余弦相似度的計(jì)算方法均為公知技術(shù)，其具體原理均不再贅述。[0068]進(jìn)一步，將各模態(tài)分量集合中所有模態(tài)分量的特征值作為閾值分割算法的輸入，輸出分割閾值，將特征值大于分割閾值的模態(tài)分量集合，記為特征集合，用于表征故障信號(hào)中的非噪聲信號(hào)成分對(duì)應(yīng)的所有模態(tài)分量集合組成的集合。[0069]需要說明的是，常用的閾值分割算法有很多，本實(shí)施例中采用最大類間方差算法對(duì)模態(tài)分量集合進(jìn)行分類，在實(shí)際應(yīng)用過程中，作為其他實(shí)施方式，實(shí)施者也可采用其他方[0070]其中，最大類間方差算法為公知技術(shù)，利用其對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類具體原理不再贅述。[0071]至此，通過仿真和實(shí)際數(shù)據(jù)修正，構(gòu)建了波速-頻率擬合方程，用于描述行波在輸電線路中的傳播特性，提高了波速預(yù)估的準(zhǔn)確性，進(jìn)一步，對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行模態(tài)分解，分析模態(tài)分量頻譜圖的相似性，以篩選出特征集合，排除噪聲對(duì)行波信號(hào)傳播波速評(píng)估的干擾，進(jìn)而提高了對(duì)故障位置定位的準(zhǔn)確性。[0072]S202:綜合各特征集合中所有模態(tài)分量的中心頻率，確定各特征集合的特征頻率，將所述特征頻率代入所述波速-頻率擬合方程中，得到各特征集合的特征波速，基于各特征集合中所有模態(tài)分量的能量，確定所述特征波速的特征權(quán)重，并結(jié)合特征波速，以確定故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速。[0073]在電力系統(tǒng)中，當(dāng)前輸電線路出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)產(chǎn)生行波信號(hào)，為了準(zhǔn)確定位故障發(fā)生位置，需要對(duì)行波信號(hào)的特征先進(jìn)性分析，因此，在波速計(jì)算模塊中，通過分析特征集合中所有模態(tài)分量的特征，確定故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速，從而更加精準(zhǔn)地對(duì)故障位置進(jìn)行定位，具體地：[0074]在本實(shí)施例中，將各特征集合中所有模態(tài)分量的中心頻率的均值，作為各特征集合的特征頻率，將所述特征頻率代入所述波速-頻率擬合方程中，得到各特征集合的特征波速，用于表征所述每個(gè)模態(tài)分量集合對(duì)應(yīng)的信號(hào)分量所在頻率段下的行波分量在存在故障的線路段中進(jìn)行傳播時(shí)的速度。[0075]進(jìn)一步，將各特征集合中所有模態(tài)分量的能量均值的歸一化值，作為各特征集合的特征波速的特征權(quán)重，用于表示不同頻率段下的信號(hào)分量在確定最終波速時(shí)的相對(duì)重要性，特征權(quán)重越大，說明特征集合的特征波速對(duì)確定最終波速的重要性越大，因此，賦予其權(quán)重值越大。[0076]進(jìn)一步，本實(shí)施例基于所述特征波速的特征權(quán)重，并結(jié)合特征波速，以確定故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速，具體為：為：V=Z=1w(i)×v(i);式中，w(i)表示第i個(gè)特征集合的特征波速的特征權(quán)重；v(i)表示第i個(gè)特征集合的波速；I表示所有特征集合的數(shù)量。[0078]優(yōu)選的，本實(shí)施例提供的故障點(diǎn)處發(fā)射的行波信號(hào)的波速提取過程示意圖如圖2所示。[0079]至此，通過綜合分析各個(gè)模態(tài)分量的特征頻率和能量，計(jì)算出故障點(diǎn)處行波的波速，這一過程不僅考慮了信號(hào)在頻域上的特征，還與行波傳播理論相結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)故障位置的更精確判斷，提高了對(duì)輸電線路上故障定位的精度和準(zhǔn)確性。[0080]步驟S3:基于故障點(diǎn)處行波信號(hào)的波速，以及存在故障的線路段的長度，對(duì)存在故障的線路段中的故障點(diǎn)進(jìn)行定位。[0081]在電力系統(tǒng)中，輸電線路發(fā)生故障時(shí)，故障點(diǎn)會(huì)產(chǎn)生行波信號(hào)冰箱兩端傳播，通過在輸電線路兩端安裝行波測(cè)距終端，可以采集到故障信號(hào)及其波頭到達(dá)時(shí)刻，綜合步驟S1和步驟S2中獲取的故障點(diǎn)處行波信號(hào)的波速，在故障定位模塊，對(duì)故障點(diǎn)位置進(jìn)行定位，具體為：[0082]本實(shí)施例中，故障點(diǎn)的位置坐標(biāo)為：(L1,L2),其中，;