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国家电网在2019年提出建设“三型两网”的战略目标,坚定发展坚强智能电网建设运营,深入研究泛在电力物联网中的新型技术。电网作为连接能源生产和消费的枢纽,被广泛应用生产生活中的各个领域。在长期运行过程中不可避免的要受到包括高温、机械拉力、化学腐蚀等侵袭,一旦发生电力电缆故障事故将会给社会带来巨大的经济损失。电缆故障定位作为维护电网正常运行重要技术,对电缆故障定位的精度和可靠性要求日益提高。针对现有电缆故障定位技术时域反射法和频域反射法各自存在的缺陷,考虑使用时频域反射法(Time Frequency Domain Reflectometry,TFDR)对电力电缆进行故障检测。TFDR采用高斯包络的线性啁啾(Gaussian Envelope Linear Chirp,GELC)信号作为入射信号,可根据电缆的信道传输特性设计CELC信号,使用维格纳分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)计算CELC信号的时频互相关特性并进行时频分析,提高故障定位精度。本文围绕TFDR在电力电缆中故障定位,从以下两个部分进行研究:第一部分,对TFDR在电力线信道噪声特性下的故障定位研究,考虑到电力线信道复杂性,脉冲噪声才是影响电力线通信质量的主要因素,这势必会导致TFDR中WVD中交叉项干扰,针对这一问题,对比采用不同窗函数下的伪维格纳分布、平滑伪维格纳分布(Smooth Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)和崔-威廉斯分布抑制交叉项干扰性能,提出基于SPWVD和时频滤波分别对交叉项干扰和脉冲噪声进行消除,针对CELC信号的时频分布特性,利用Hough变换对SPWVD下的CELC信号进行特征识别并定位故障。通过仿真和时频分析,证明了该方法的有效性。第二部分,对TFDR的电力电缆故障定位方法进行设计并实现,考虑实际TFDR下的实际故障定位流程,将该实现设计方案分成4个模块,针对其中的CELC信号生成模块、DA模块和WVD计算模块,应用System Generator、Vivado等快速设计工具,对不同模块进行IP设计,在Zynq-7000开发板实现硬件加速。通过实际测试验证整个方案的可行性。