基于改进递归小波的智慧变电站继电器误动检测方法研究

摘要：许多变电站仍然采用网络报文分析来进行继电器的检修，这种方式在多种因素的影响下，如环境条件、设备老化等，可能导致误动检测的灵敏度降低。为此，研究基于改进递归小波的智慧变电站继电器误动检测方法。该方法首先对变电站继电器动作信号进行预处理，消除噪声的干扰；其次，采用改进递归小波变换技术提取信号中的相位信息，以提高检测的准确性；最后，根据提取的相位信息实现继电器误动作行为的检测。实验结果表明，基于改进递归小波的智慧变电站继电器误动检测方法具有更高的检测灵敏度和更好的误动检测能力，对于确保智慧变电站的安全稳定运行具有重要意义。

关键词：改进递归小波 智慧变电站 变电站继电器 继电器误动 继电器误动检测

中图分类号：TM407 文献标识码：A

Research on the Detection Method of Relay Misoperation in Smart Substations Based on Improved Recursive Wavelets

XIANG Jinping

State Grid Jingzhou Power Supply Company， Jinzhou， Hubei Province， 434000 China

Abstract： Many substations still use network message analysis to overhaul relays， which may lead to a decrease in the sensitivity of malfunction detection under the influence of various factors， such as environmental conditions and equipment aging. Therefore， the research is based on an improved recursive wavelet based intelligent substation relay misoperation detection method. Firstly， the action signal of the substation relay is preprocessed to eliminate the interference of noise. Then， the improved recursive wavelet transform technology is used to extract the phase information in the signal to improve the accuracy of detection. Finally， according to the extracted phase information， the detection of relay malfunction behavior is realized. The experimental results show that the relay misoperation detection method based on improved recursive wavelet has higher detection sensitivity and better misoperation detection ability， which is of great significance for ensuring the safe and stable operation of smart substation.

Key Words： Improved recursive wavelets， Smart substation， Substation relays， Relay misoperation， Relay misoperation detection

0引言

在变电站中，继电器作为重要的保护和控制设备，其误动作会导致电力事故，影响电网的安全运行。因此，研究高效准确的继电器误动检测方法具有重要意义。传统的继电器误动检测方法多依赖人工巡检和定期试验，效率低下，难以发现潜在的误动风险。为解决这些问题，顾潇等人[1]提出基于短路电流的10 kV电网线路继电保护误动作识别方法。通过计算电网线路的短路电流，获取继电保护工况及特征。通过计算线路继电保护误动作的时变概率，实现对继电保护误动作行为的识别。但在实际运行中，电网线路的参数会受到多种因素的影响而发生变化，导致短路电流的计算结果出现偏差，影响误动作识别的准确性。刘依心等人[2]则设计基于多元信息流的继电保护装置误动作识别，通过集成故障波形管理、电力系统故障分析、继电保护装置动作管理以及数据存储管理等多个模块，实现对继电保护装置动作情况的实时预测和准确判断。但在处理复杂故障时，会受到信息源之间的干扰和冲突，导致系统无法准确判断故障类型和位置，从而降低检测的灵敏度。为此，本文提出基于改进递归小波的智慧变电站继电器误动检测方法。递归小波变换能在保持时间分辨率的同时，提高频率分辨率，有效捕捉电力信号中的微弱故障特征，为电力系统的安全稳定运行贡献力量。

1变电站继电器动作信号预处理

在智慧变电站中，继电器动作信号的准确性和可靠性至关重要。为实现此目标，使用STM32系列的ARM单片机和高精度AD转换模块，以毫秒级精度采集继电器动作信息[3]。接收信号后，采用滑动平均滤波方法去噪，通过对信号及其邻近数据点的平均值计算来平滑信号，计算公式为2利用改进递归小波变换提取信号相位信息

在完成了继电器动作信号的预处理之后，接下来需要利用先进的信号处理技术来提取信号中的关键信息[4]。这里，本文采用改进递归小波变换技术来提取信号的相位信息。改进递归小波变换在保持时间分辨率的同时，能够进一步提高频率分辨率，从而更准确地捕捉电力信号中的微弱故障特征。通过提取信号的相位信息，可以更加深入地了解继电器的运行状态，为后续的误动作行为检测提供有力支持。改进递归小波变换提取信号相位信息的计算公式为文采用了改进递归小波变换的方法。由于小波变换具有多分辨率分析的能力，不同频率的小波基能够提供不同尺度的信号分辨率。在小波分析中，低频系数通常反映了信号的稳定态势和总体趋势；高频系数则揭示了信号的突变性和局部特性，这些信息对于检测和分析信号的细节变化至关重要。其变换结果不仅包含了原信号的幅值信息，还包含了相位信息。因此通过处理变换结果中的系数频谱可提取相位信息。

本文以工频频率为基础，对信号按照特定的算法式（2）进行计算，从而提取出相位信息。这一过程不仅保留了原信号在频域中的完整信息，还通过递归小波变换提高了相位信息提取的精度和效率。最终，通过这种方法，准确地检测出原信号的频率，为后续的信号分析和处理提供有力支持。

3继电器误动作行为检测

在提取了继电器动作信号的相位信息之后，进行继电器误动作行为的检测。这一步骤是整个检测系统的核心部分，它需要根据前面提取的信号信息来判断继电器是否发生了误动作[5]。

首先，基于齐次马尔科夫原理对智慧变电站继电器误动作时变概率进行计算，公式为式（3）中，表示时变概率，为状态转换系数，i和j分别表示继电保护装置的不同工作状态。基于继电保护误动作的时变概率，这些概率数据呈现出周期性的特性。为了进一步提高检测的准确性和全面性，不断收集并整合工况信息流数据，对误动作周期进行精细化的补偿调整。当考虑到系统中i、j等参数处于随机变化的状态时，关注误动作行为在运行时间T大于0的情况。为了对误动作周期进行精细化的补偿调整，引入补偿项C（t）到误动作概率模型中，公式为

补偿项C（t）是基于历史数据得出的，用于调整误动作概率以更好地匹配实际观测结果。综上可知，检测继电器误动作行为。公式如下。

这一检测过程能够及时发现并处理潜在的故障，确保变电站的安全稳定运行。同时，也为电力系统的智能化和自动化提供了有力支持。

4实验

4.1实验准备

以某座智慧变电站为例，为验证本文提出的继电器误动检测方法的有效性，进行仿真实验。继电器内部接线仿真图如图1所示，对此继电器模拟不同幅度的误动信号，并记录各种检测方法下的检测结果。

为验证本文检测方法的效果，选择合适的硬件设备和软件工具，实验环境搭建如表1所示。

使用PSCAD/EMTDC建立智慧变电站的仿真模型，包括继电器、馈线、负载等关键组件。根据实际情况，设定仿真模型的参数和运行条件。在仿真模型中设置误动信号源，模拟不同幅度的误动信号。

4.2 实验结果与分析

以检测灵敏度为实验评估指标，检测灵敏度指检测到最小误动信号的能力。通过逐渐减小误动信号的幅度或强度，观察是否能够检测到并作出反应。评估对误动信号的检测能力。记录5组实验的结果，用于比较本文提出的智慧变电站继电器误动检测方法、顾潇等人[1]基于短路电流的10 kV电网线路继电保护误动作识别研究方法以及刘依心等人[2]多元信息流下的继电保护装置误动作识别系统设计方法在检

在实验1中，误动信号幅度为10 mV时，3种方法均成功检测到了误动信号，表明在此信号强度下，3种方法均具有良好的检测能力。随着实验的进行，误动信号幅度逐渐减小，从实验2开始，本文方法仍能成功检测到误动信号，而短路电流的10 kV电网线路继电保护误动作识别研究方法和多元信息流下的继电保护装置误动作识别系统设计方法则开始出现漏检情况。在实验3、4和5中，误动信号幅度分别减小至6 mV、4 mV和2 mV时，本文方法仍然能够成功检测到误动信号，而短路电流的10kV电网线路继电保护误动作识别研究方法和]多元信息流下的继电保护装置误动作识别系统设计方法均未能检测到误动信号，这表明本文方法在检测灵敏度方面优于短路电流的10 kV电网线路继电保护误动作识别研究方法和多元信息流下的继电保护装置误动作识别系统设计方法。

本文提出方法在检测灵敏度方面表现出色，能在较小的误动信号幅度下检测到误动信号，而短路电流的10 kV电网线路继电保护误动作识别研究方法和多元信息流下的继电保护装置误动作识别系统设计方法则在误动信号幅度减小时出现漏检情况。本文提出的方法在实际应用中展现出较好的效果，为智慧变电站的安全运行提供保障。

5结语

随着智能电网建设，智慧变电站安全稳定运行至关重要。本文提出的基于改进递归小波的智慧变电站继电器误动检测方法，通过先进信号处理技术和算法优化，显著提高了检测的准确性和实时性，有效保障变电站安全。该方法在提升灵敏度、降低误报率方面表现卓越，能精确捕捉电气信号中的微弱异常。然而，复杂电磁环境下抗干扰能力尚需增强，且需结合其他技术手段应对多样信号。未来，将深入研究递归小波在电气信号分析中的应用，探索更先进算法，进一步提升检测性能，助力智慧变电站服务智能电网与能源互联网发展。

参考文献

[1]顾潇，张慧.基于短路电流的10kV电网线路继电保护误动作识别研究[J].电工技术，2024（3）：127-129.

[2]刘依心，赵若琳.多元信息流下的继电保护装置误动作识别系统设计[J].电子设计工程，2022，30（18）：151-155，160.

[3]冯玉辉，高超，杨中卿，等.一起变压器有载分接开关油流继电器误动分析与改进措施[J].变压器，2023，60（11）：59-63.

[4]安绍勇.变压器气体继电器误动作原因分析与改进建议[J].变压器，2023，60（9）：72-75.

[5]张雷.抑制牵引供电系统继电保护装置误动作的方法研究[J].能源与环保，2022，44（10）：235-238.