基于自适应技术的组合式光学电流互感器的研究
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摘要
传统电磁式CT具有较高稳态电流测量精度，但存在饱和问题；而光学电流互感器(简称OCT)无此缺点，能测量故障暂态电流，但受温度应力引起的线性双折射的影响大，精度较低。本文采用自适应技术和小波变换，提出了组合式光学电流互感器(HOCT)，使这两种互感器有机结合，达到优势互补。HOCT通过模型参考自适应技术和小波变换来实现对电流的测量，本文提出了两种可行的实现方案。在对四种自适应算法进行仿真实验比较之后，选出一种最优算法QN算法并加以该进，引入了块最小均方误差的概念，提出一种新的BQN算法，通过光学实验室物理实验验证其有效性。对两种方案各提出一种小波变换：基于Mallat算法的小波变换和递推复小波变换，通过EMTP仿真实验和数学模型仿真实验分别对这两种小波变换的故障时刻检测效果进行验证。实验结果表明：这种基于自适应技术的组合式光学电流互感器从根本上解决了一般光学电流互感器最困难的问题：线性双折射的影响，大大提高测量精度，而且摆脱了材料、工艺等的制约，提高长期运行的稳定性，因而加速了OCT的实用化进程，在OCT市场上具有更强的竞争力和更广阔的发展空间。
Conventional electromagnetic current transformers(CT) possess high accuracy of steady-state electrical current measurement, but produce problems caused by magnetic saturation. By comparison, optical current transducers(OCT)have many advantages over CT and can measure fault transient current. However, temperature or stress-induced linear birefringence in sensing materials cause error and instability. Based on adaptive signal processing and wavelet transform, hybrid optical current transducers are put forward in this paper, which can bring advantages of CT and OCT into play.
Two schemes are advanced in this paper to measure transient current. After many tests on four model reference adaptive signal processing algorithms, improved upon the optimal QN algorithm , BQN algorithm is put forward which introduces the concept of block mean square error(BMSE). In optical lab this algorithm is tested to be satisfying.
Two wavelet transform algorithms are advanced for the two schemes respectively: Mallat wavelet transform algorithm and realtime recursive wavelet transform algorithm. It is proved that the algorithms proposed are accurate to detect singularity of fault transient signals in power system by a mass of tests such as EMTP simulation and math model simulation.
HOCT based on adaptive theory eliminates linear birefringence and overcomes restraints of optical materials and technics. So current measurement accuracy and stability of long-term running can be improved greatly. HOCT possesses stronger competitive power than other types of OCT.
Conventional electromagnetic current transformers(CT) possess high accuracy of steady-state electrical current measurement, but produce problems caused by magnetic saturation. By comparison, optical current transducers(OCT)have many advantages over CT and can measure fault transient current. However, temperature or stress-induced linear birefringence in sensing materials cause error and instability. Based on adaptive signal processing and wavelet transform, hybrid optical current transducers are put forward in this paper, which can bring advantages of CT and OCT into play.
Two schemes are advanced in this paper to measure transient current. After many tests on four model reference adaptive signal processing algorithms, improved upon the optimal QN algorithm , BQN algorithm is put forward which introduces the concept of block mean square error(BMSE). In optical lab this algorithm is tested to be satisfying.
Two wavelet transform algorithms are advanced for the two schemes respectively: Mallat wavelet transform algorithm and realtime recursive wavelet transform algorithm. It is proved that the algorithms proposed are accurate to detect singularity of fault transient signals in power system by a mass of tests such as EMTP simulation and math model simulation.
HOCT based on adaptive theory eliminates linear birefringence and overcomes restraints of optical materials and technics. So current measurement accuracy and stability of long-term running can be improved greatly. HOCT possesses stronger competitive power than other types of OCT.
引文
【1】 Emerging Technologies Working Group. Fiber Optic Sensors Working Group. Optical Current Transducers for Power Systems: A Review. IEEE Trans. Power Delivery, 1994.9(4): 1778-1788
【2】 M. Kanoi,et al., Optical voltage and current measuring system for electric power system, IEEE Trans. on Power Delievery, 1986, Vol. PWRD, No.1: 91-97
【3】 Y. Yoshida etc "New Fault Locating System for Air-insulated Substations Using Optical Current Detector" IEEE Trans. PWRD 1992.7(4): 1805-1812
【4】 T. W. Cease, et al., Optical voltage and current sensors used in a revenue metering system, IEEE Trans. on power Delivery, 1991, 6 (4): 1374-1379,
【5】 S. Kobayashi, A Horide, et al. Development and field test evaluation of optical current and voltage transformers for gas insulated switchgear. IEEE Trans. on Power Delivery, 1992,7(2): 815-812
【6】 王延云，罗承沐，田玉鑫．电力系统中光电电流互感器研究．电力系统自动化，2000，1：38—41
【7】 张德赛，罗道军，彭剑．国内外光电式电流互感器研究现状．四川电力技术，1999，2：53—60
【8】 乔峨，安作平，罗承沐．应用在混合式光电电流互感器中的Rogowski线圈．变压器，2000，37(5)：17—22
【9】 陈海青，郭守珠．高电压领域中的光电式电流互感器．高电压技术，1998，24 (2)：70—75
【10】 刘晔，夏建生等．光学电流传感器系统的线性双折射问题及对策．传感器技术，2000，19 (3)：11—14
【11】 刘晔，苏彦民，王采堂．光纤(光学)电流传感器的现状及发展．应用光学，1998，19 (5)：21—25
【12】 姚启均原著．光学教程(第二版)．华东师大《光学》教材编写组改编．高等教育出版社
【13】 H. Katsukawa, H. Ishikawa, H. Okajima, T. W. Cease. Development of an Optical Current Transducer with a Bulk Type Faraday Sensor for Metering. IEEE Transactions on Power Delivery, April 1996, 11 (2)
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【18】 王政平，孙晶华等．块状光学材料电流传感器研究新进展．激光与光电子学进展，1999，8：1—6
【19】 王政平 李庆波等．光纤电流传感器研究新进展．激光与光电子学进展，1999，7：1—6
【20】 崔锦泰著．小波分析导论．西安交通大学出版社，1995
【21】 徐佩霞，孙功宪著．小波分析与应用实例，中国科学技术大学出版社，1996
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【25】 董新洲，贺家李，葛耀中．小波变换第三讲—二进小波变换及信号的奇异性检测．继电器，1999，27 (3)：65—68
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【28】 何建军，任震等．电力系统奇异信号的复值小波分析．中国电机工程学报．1999，19 (11)：1—4
【29】 李贵存，刘万顺，贾清泉等．利用小波原理检测电流互感器饱和的新方法．电力系统自动化，2001，3：36—39
【30】 张德干，郝先臣等．一种基于快速傅立叶变换的小波变换方法．东北大学学报，2000，12：598—601
【31】 代俊光等．一种奇异信号测量中的小波分析方法．电子测量与仪器学报，2000．3．14(1)：13—16
【32】 刘顺兰，钱惠生．Morlet小波变换在检测瞬时信号中的应用．杭州电子工业学院学报．1999，9，19(3)：29—36
【33】 王吉军，张冰焰等．一种改进的Morlet小波变换及其工程应用．振动工程学报，第10卷：209—212
【34】 杨晓敏，卢建，杨成兴．小波分析用于继电保护装置时尺度参数的选取．华北电力技术，1999，(7)：52—54
【35】 赵学智，林颖等．奇异性信号检测时小波基的选择．华南理工大学学报(自然科学版)，2000，28(10)：75—80
【36】 聂永安等．用小波变换进行信号特征检测的原理和方法．地震地磁观测与研究．1999，20(3)：24—30
【37】 邹艳碧，高鹰．自适应滤波算法综述．广州大学学报(自然科学版)，2002，1(2)：44—50
【38】 盛三元，王建华，一种新的变步长LMS自适应滤波算法．华东船舶工业学院学报(自然科学版)，2002，16 (3)：50—52
【39】 覃景繁，欧阳景正．一种新的变步长LMS自适应滤波算法．数据采集与
处理，1997，12 (3)：171—174
【40】 刘怀国，吴越，张尤赛．一种自适应LMS滤波的改进算法，华东船舶工业学院学报(自然科学版)，2000，14(5)：18-21
【41】 高鹰，谢胜利．一种变步长LMS自适应滤波算法及分析，电子学报，2001，29 (8)：1094—1097
【42】 沈福民．自适应信号处理．西安电子科技大学出版社，2001
【43】 S C Douglas. Performance comparison of two implementations of the leaky LMS adaptive filter[J]. IEEE Trans. on SP, 1997, 45:2125-2129
【44】 N Kalouptsidis, S Theodoridis. Adaptive system identification and signal processing algorithms[M]. Prentice Hall, 1993:512-553
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