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摘 要：对配电网单相接地故障类型进行分类有利于电网故障的诊断。采用小波包技术分析线路零序电流，利用信号重构的系数建立故障特征向量，通过特征向量间的距离计算和距离阈值的设定，提出一种动态中心点分类方法，实现单相接地故障类型的分类，最后通过仿真验证该分类方法的可行性和准确性。
关键词：单相接地故障 小波包 动态中心点 特征提取 分类
中图分类号：TM711 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）011-107-02
1 引言
我国配电网广泛采用中性点非有效接地方式，又称小电流接地方式。小电流接地系统中，单相接地故障的发生率高，故障发生原因呈多样化。当线路发生单相接地故障后，非故障相电压升高倍，将危及系统绝缘。这就需要快速定位故障点，及时识别故障类型，以提高线路维护效率。
目前，针对配电网接地故障，主要研究故障点的定位，而对故障类型的研究甚少。文献[1]、[2]采用相平面和统计方法进行故障类型识别，但容易受噪声的干扰。文献[3]对信号进行小波包系数的分解，通过比较模极大值推断故障类型，但能判断的故障类型有限。因此，在线路发生单相接地故障时，如何设计一种通用的故障类型分类方法是一个值得研究的课题。
本文提出一种通过使用小波包分解频带信号重构的系数表征故障特征，比较中心点距离之和确定故障类型的分类方法。通过实验数据分析，验证了该方法能正确将故障类型分类。
2 小波包分析及信号特征提取
2.1 小波包分析
小波包分析是对小波分析的一种改进，它进一步分解在小波多分辨分析中没有分解的高频部分，并且能够根据信号的特征，选择相应的频带，使之与信号频谱相匹配，提高了时-频分辨率。因此，小波包分析能够为信号提供更加精细的分析方法。
小波包分析主要实现对各级信号进行高通和低通滤波。分解信号时，根据尺度大小，首先对原始信号分解得到一个低频系数和高频系数的向量，然后分别针对低频和高频系数向量继续分解出下一尺度的低频和高频系数向量。这样经过n尺度分解后，信号可表示成2n个向量之和。
小波包分解系数重构的主要思想是对按尺度分解相应的各个频带的小波包分解系数进行信号重构。通过小波包分解系数的重构，可以达到信号去噪的目的，更有利于信号特征量的提取分析。
2.2 小波包系数重构的特征提取
本文将采集的零序电流信号作为原始输入信号，经过小波包n尺度分解后，得到2n个频宽相等的频带，分别对各频带的系数进行信号重构，然后计算出对应频带信号重构的系数，分别求各信号重构的系数向量的2-范数，以2-范数的值表征故障信号的特征，最后，按照频带从低频到高频的顺序组织特征向量，处理后每个特征向量包含2n个分量。
单相接地故障时，接地故障类型不同也会导致信号含有不同的噪声。小波包分析能够细分高低频信号，通过分解系数的重构，能够从一定程度上实现信号去噪的功能，重构各频带信号的系数能够全面反映故障信号的特征。
3 单相接地故障类型分类
单相接地故障类型的分类一般根据当前故障信号，提取信号特征量，通过特定分类方法将其归为某种故障类别，最终实现故障类型的分类辨识。动态中心点故障类型分类方法根据不同故障类型的故障特征向量中心点与待测信号特征向量作比较分析，推断待测信号的故障类型。具体分类步骤如下：
（1）以大量已知故障类型的零序电流信号作为训练数据，用小波包特征提取方法提取每组信号特征向量。
（2）训练同一故障类型特征向量的中心点。主要计算特征向量各分量的均值，并将均值作为中心点的对应分量数值。
（3）输入待测故障信号的特征向量，与各故障类型的中心点作比较，分别计算出与中心点各分量的距离之和。
（4）查找出最小距离和。如果最小距离和小于系统设定的阈值，那么参与计算该最小距离和的中心点故障类型即为待测故障信号的类型。否则转步骤（6）。
（5）动态更新中心点。将待测故障信号的特征向量加入同一故障类型特征向量中，重新计算该故障类型的中心点。
（6）如果最小距离和大于系统设定阈值，那么将待测故障信号的类型为归到不可划分类别。
对接地故障信号进行分类，每次执行步骤（3）至步骤（6）就可正确识别故障类型。
4 仿真分析
本文重点研究配电网三种常见的接地故障类型：一类：金属性接地；二类：经过渡电阻接地；三类：间歇性接地故障。在MATLAB平台搭建10kv的配电网仿真线路，线路正序参数为：电阻0.01285 /km，电感0.9337mH/km，电容12.74 F/km；线路零序参数为：电阻0.3852 /km，电感4.1189mH/km，电容7.72 F/km；线路1长度为18km，线路2长度为8km，线路3长度为15km，线路仿真简化模型如图1所示。
仿真过程中，通过改变线路发生接地故障的位置、初始相角和过渡电阻大小，获取不同情况下的零序电流原始数据。以coif4小波为基小波，进行3尺度小波包分解重构，提取故障特征向量。每种故障类型特征向量均有40组，随机抽取同种故障类型的35组特征向量训练中心点，剩下5组作为测试的特征向量，阈值设置为200。部分分类结果如表1所示。
通过分类结果得知，本文提出的故障类型分类方法具有一定的普遍适用性，对单相接地故障类型分类准确度高。
5 结论
本文以正确分类配电网单相接地故障类型为目的，运用小波包信号重构系数建立故障特征向量，能够准确表征不同故障类型，且不易受故障信号突变的影响；通过动态中心点距离之和的分类方法，在分类中结合线路真实情况引入距离阈值的比较，不容易出现错误的分类，提高了分类准确性和可靠性，实现了故障类型的正确分类。
参考文献：
[1] 高升宇.用配网接地故障波形分析推断故障原因的研究[J].华电电力，2001（12）：14-17.
[2] 贾清泉，陈丽，袁野.应用相平面和分层聚类的配电网单相接地故障特征分类[J].电力系统自动化，2009，33（8）：68-71.
[3] 郑德山，杨德强，施心陵.基于小波包分析的电力系统故障类型的判别[J].江西电力职业技术学院学报，2006，19（1）：9-11.
关键词：单相接地故障 小波包 动态中心点 特征提取 分类
中图分类号：TM711 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）011-107-02
1 引言
我国配电网广泛采用中性点非有效接地方式，又称小电流接地方式。小电流接地系统中，单相接地故障的发生率高，故障发生原因呈多样化。当线路发生单相接地故障后，非故障相电压升高倍，将危及系统绝缘。这就需要快速定位故障点，及时识别故障类型，以提高线路维护效率。
目前，针对配电网接地故障，主要研究故障点的定位，而对故障类型的研究甚少。文献[1]、[2]采用相平面和统计方法进行故障类型识别，但容易受噪声的干扰。文献[3]对信号进行小波包系数的分解，通过比较模极大值推断故障类型，但能判断的故障类型有限。因此，在线路发生单相接地故障时，如何设计一种通用的故障类型分类方法是一个值得研究的课题。
本文提出一种通过使用小波包分解频带信号重构的系数表征故障特征，比较中心点距离之和确定故障类型的分类方法。通过实验数据分析，验证了该方法能正确将故障类型分类。
2 小波包分析及信号特征提取
2.1 小波包分析
小波包分析是对小波分析的一种改进，它进一步分解在小波多分辨分析中没有分解的高频部分，并且能够根据信号的特征，选择相应的频带，使之与信号频谱相匹配，提高了时-频分辨率。因此，小波包分析能够为信号提供更加精细的分析方法。
小波包分析主要实现对各级信号进行高通和低通滤波。分解信号时，根据尺度大小，首先对原始信号分解得到一个低频系数和高频系数的向量，然后分别针对低频和高频系数向量继续分解出下一尺度的低频和高频系数向量。这样经过n尺度分解后，信号可表示成2n个向量之和。
小波包分解系数重构的主要思想是对按尺度分解相应的各个频带的小波包分解系数进行信号重构。通过小波包分解系数的重构，可以达到信号去噪的目的，更有利于信号特征量的提取分析。
2.2 小波包系数重构的特征提取
本文将采集的零序电流信号作为原始输入信号，经过小波包n尺度分解后，得到2n个频宽相等的频带，分别对各频带的系数进行信号重构，然后计算出对应频带信号重构的系数，分别求各信号重构的系数向量的2-范数，以2-范数的值表征故障信号的特征，最后，按照频带从低频到高频的顺序组织特征向量，处理后每个特征向量包含2n个分量。
单相接地故障时，接地故障类型不同也会导致信号含有不同的噪声。小波包分析能够细分高低频信号，通过分解系数的重构，能够从一定程度上实现信号去噪的功能，重构各频带信号的系数能够全面反映故障信号的特征。
3 单相接地故障类型分类
单相接地故障类型的分类一般根据当前故障信号，提取信号特征量，通过特定分类方法将其归为某种故障类别，最终实现故障类型的分类辨识。动态中心点故障类型分类方法根据不同故障类型的故障特征向量中心点与待测信号特征向量作比较分析，推断待测信号的故障类型。具体分类步骤如下：
（1）以大量已知故障类型的零序电流信号作为训练数据，用小波包特征提取方法提取每组信号特征向量。
（2）训练同一故障类型特征向量的中心点。主要计算特征向量各分量的均值，并将均值作为中心点的对应分量数值。
（3）输入待测故障信号的特征向量，与各故障类型的中心点作比较，分别计算出与中心点各分量的距离之和。
（4）查找出最小距离和。如果最小距离和小于系统设定的阈值，那么参与计算该最小距离和的中心点故障类型即为待测故障信号的类型。否则转步骤（6）。
（5）动态更新中心点。将待测故障信号的特征向量加入同一故障类型特征向量中，重新计算该故障类型的中心点。
（6）如果最小距离和大于系统设定阈值，那么将待测故障信号的类型为归到不可划分类别。
对接地故障信号进行分类，每次执行步骤（3）至步骤（6）就可正确识别故障类型。
4 仿真分析
本文重点研究配电网三种常见的接地故障类型：一类：金属性接地；二类：经过渡电阻接地；三类：间歇性接地故障。在MATLAB平台搭建10kv的配电网仿真线路，线路正序参数为：电阻0.01285 /km，电感0.9337mH/km，电容12.74 F/km；线路零序参数为：电阻0.3852 /km，电感4.1189mH/km，电容7.72 F/km；线路1长度为18km，线路2长度为8km，线路3长度为15km，线路仿真简化模型如图1所示。
仿真过程中，通过改变线路发生接地故障的位置、初始相角和过渡电阻大小，获取不同情况下的零序电流原始数据。以coif4小波为基小波，进行3尺度小波包分解重构，提取故障特征向量。每种故障类型特征向量均有40组，随机抽取同种故障类型的35组特征向量训练中心点，剩下5组作为测试的特征向量，阈值设置为200。部分分类结果如表1所示。
通过分类结果得知，本文提出的故障类型分类方法具有一定的普遍适用性，对单相接地故障类型分类准确度高。
5 结论
本文以正确分类配电网单相接地故障类型为目的，运用小波包信号重构系数建立故障特征向量，能够准确表征不同故障类型，且不易受故障信号突变的影响；通过动态中心点距离之和的分类方法，在分类中结合线路真实情况引入距离阈值的比较，不容易出现错误的分类，提高了分类准确性和可靠性，实现了故障类型的正确分类。
参考文献：
[1] 高升宇.用配网接地故障波形分析推断故障原因的研究[J].华电电力，2001（12）：14-17.
[2] 贾清泉，陈丽，袁野.应用相平面和分层聚类的配电网单相接地故障特征分类[J].电力系统自动化，2009，33（8）：68-71.
[3] 郑德山，杨德强，施心陵.基于小波包分析的电力系统故障类型的判别[J].江西电力职业技术学院学报，2006，19（1）：9-11.