本发明涉及电流互感器饱和特性分析，尤其是涉及一种改进的电流互感器饱和特性识别方法。
技术背景
在电力系统中，电流互感器与继电保护装置、电流计量装置等配合使用，提供电网的电流信息，对继保装置、电流监控装置等二次设备的正常运行起到决定性作用。当电流互感器饱和后，由于其本身的非线性特性，将导致采集电流数据输出失真，影响正常使用。尤其当电流互感器因电流过大使电流互感器过饱和超过其最大保护能力时，将会导致二次电流波形发生畸变，在此过程中，速断过流保护装置的作用情况将会受到畸变电流影响，由于其电流有效值被降低，该装置将会难以发挥作用，同时差动保护装置却会因为电流的不正常变化使差动保护发出错误信号，也可能会造成电流保护的拒动现象，对电网造成重要损失。
现阶段，学者们提出了各种电流互感器饱和识别方案，然而尚存在一些不足之处，例如：各种基于时差法的方案仍依赖于故障与饱和发生存在一定的时间差，如果检测得到的时差小于该门槛值，则认为时差不存在。若遇到严重快速饱和或出现强脉冲干扰的情况，基于时差判据的检测方法将误判为时差不存在而导致保护误动，并且如果区外故障导致电流互感器饱和后又发生转换性故障时，保护可能会长时间拒动。电流谐波法仅根据电流信号中的谐波分量判定是否发生饱和，无法从本质上识别故障与饱和的发生时刻。而差动保护在互感器饱和程度较深时，差动电流可能仍位于跳闸区而导致保护误动。基于小波模极大值的信号扰动检测识别电流互感器中的突变发生时刻的波形特征，是目前比较有效的突变点检测方法，然而该方法仅依赖单一电流互感器的电流信息，没有更多可参考量进行对比甄别，抗干扰能力较差，某些极端情况下判据可能失效。
技术实现要素：
发明目的：本发明的目的是提供一种改进的电流互感器饱和特性识别方法，能够提升差动保护计算的实时性；使突变点检测更为精确；应对各种极端情况的饱和特性识别，保证差动保护的正确动作。
技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：
本发明所述的改进的电流互感器饱和特性识别方法，包括如下步骤：
s1：将连接于同一母线的所有电流互感器划分为同一组，采集电流信号f(t)；
s2：采用卡尔曼滤波算法提取基波分量进行差动保护计算，检测保护动作信号；
s3：选取数据窗，对同组所有电流互感器进行修正小波变换、功率函数优化；
s4：检测突变点，确定所有突变点位置，识别电流互感器饱和特性。
进一步，所述步骤s2包括以下步骤：
s2.1：卡尔曼滤波算法参数的选择
其中g1,j、g2,j为代表第j层谐波的组合信号；δui为第i次谐波的幅值；θi第i次谐波的相位；q(k)为k时刻的观测值，p(k)为k时刻的观测矩阵，
s2.2：基波分量的提取
其中，δw1是基波分量的幅值，θ1是基波分量的相位，g1,1、g2,1为基波分量的组合信号；
s2.3：利用基尔霍夫电流定理检测保护动作信号。
进一步，所述步骤s3包括以下步骤：
s3.1：数据窗的选取；
取数据窗[t0-t,t0]共一周波内电流互感器检测得到的数据为对象，t0为检测到保护动作信号的时刻；
s3.2：在该数据窗内，对同组所有电流互感器进行修正小波分解，具体包括以下步骤：
s3.2.1：分层参数的修正；
通过式(3)进行分层参数的修正：
其中h为修正后的分层参数，fs为采样频率，f0为基波频率，ceil为向上取整函数；
s3.2.2：阈值的确定；
通过式(4)所示的阈值法预处理数据：
其中，ds为处理后的数据，d为采集的数据，β为修正权数，ε为选取的阈值；
利用线性插值函数，对(4)式进行平滑处理；
s3.2.3：修正小波变换
其中，f(t)为采集的电流信号，f'(t)为小波重构的突变信号；j，j+1为小波分解的分解层数；t是时间参数；d为尺度离散化的幂级数；aj,d为第j层谐波的尺度参数；aj,z为j层谐波的逼近参数，aj+1,z为j+1层谐波的逼近参数，bj,z为j层谐波的局部特征参数，bj+1,z为j+1层谐波的局部特征参数；z为各次谐波的层次；
s3.3：功率函数优化；
对小波重构的突变信号f'(t)进行滑动时间积分；
其中，ie(s)为优化后的功率函数，s为能量积分的开始采集点，s+n为能量积分的结束采集点，n为功率积分的点数；每次积分后s自动加1，进行下一次积分功率函数优化。
进一步，所述步骤s4包括以下步骤：
s4.1：突变点判定；
当功率函数ie(s)满足式(7)时，此刻对应功率函数的上升沿末端时刻，即突变发生时刻，同时也对应峰值的初始时刻，此刻的采样点为突变点；σ为可整定的门槛值；
s4.2：电流互感器饱和特性的识别，按照以下步骤进行：
s4.2.1：对同一组内所有电流互感器各自的突变点进行分析比对：对于某一电流互感器，假设采样点o为其突变点，若同一组内其它所有电流互感器均同时在该点发生突变，则该点时刻发生了故障，所有电流互感器均在该点同时检测出故障的发生；若同一组内其它电流互感器都没有在该点发生突变，说明该组内仅有一个电流互感器在该点处发生饱和，而其余电流互感器在该点均未饱和；
s4.2.2：找出所有故障及饱和点以后，对有效数据段进行提取；对于未发生饱和的电流互感器，其传变的数据信息均有效；对于发生饱和的电流互感器，提取故障点到其后第一个饱和点之间的数据段为电流互感器有效数据段。
有益效果：本发明利用卡尔曼滤波算法进行差动保护计算，可以提升基波分量提取的实时性和差动保护计算的准确性；对传统的小波变换进行修正，并进行功率函数优化，能够使突变点检测更为精确；能够识别出不同的故障与饱和时刻，应对快速饱和与干扰，并且发生转换性故障时能够及时开放保护；在各种场景下的正确性与适用性，相比于时差法有明显的优势。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明的技术方案作进一步的介绍。
本具体实施方式公开了一种改进的电流互感器饱和特性识别方法，如图1所示，包括以下步骤：
s1：将连接于同一母线的所有电流互感器划分为同一组，采集电流信号f(t)；
s2：采用卡尔曼滤波算法提取基波分量进行差动保护计算，检测保护动作信号；
s2.1：卡尔曼滤波算法参数的选择
其中g1,j、g2,j为代表第j层谐波的组合信号；δui为第i次谐波的幅值；θi第i次谐波的相位；q(k)为k时刻的观测值，p(k)为k时刻的观测矩阵，
s2.2：基波分量的提取
其中，δw1是基波分量的幅值，θ1是基波分量的相位，g1,1、g2,1为基波分量的组合信号；
s2.3：利用基尔霍夫电流定理检测保护动作信号；
s3：选取数据窗，对同组所有电流互感器进行修正小波变换、功率函数优化；
s3.1：数据窗的选取；
取数据窗[t0-t,t0]共一周波内电流互感器检测得到的数据为对象，t0为检测到保护动作信号的时刻；
s3.2：在该数据窗内，对同组所有电流互感器进行修正小波分解，具体包括以下步骤：
s3.2.1：分层参数的修正；
通过式(3)进行分层参数的修正：
其中h为修正后的分层参数，fs为采样频率，f0为基波频率，ceil为向上取整函数；
s3.2.2：阈值的确定；
通过式(4)所示的阈值法预处理数据：
其中，ds为处理后的数据，d为采集的数据，β为修正权数，ε为选取的阈值；
利用线性插值函数，对(4)式进行平滑处理；
s3.2.3：修正小波变换
其中，f(t)为采集的电流信号，f'(t)为小波重构的突变信号；j，j+1为小波分解的分解层数；t是时间参数；d为尺度离散化的幂级数；aj,d为第j层谐波的尺度参数；aj,z为j层谐波的逼近参数，aj+1,z为j+1层谐波的逼近参数，bj,z为j层谐波的局部特征参数，bj+1,z为j+1层谐波的局部特征参数；z为各次谐波的层次；
s3.3：功率函数优化；
对小波重构的突变信号f'(t)进行滑动时间积分；
其中，ie(s)为优化后的功率函数，s为能量积分的开始采集点，s+n为能量积分的结束采集点，n为功率积分的点数；每次积分后s自动加1，进行下一次积分功率函数优化；
s4：检测突变点，确定所有突变点位置，识别电流互感器饱和特性；
s4.1：突变点判定；
当功率函数ie(s)满足式(7)时，此刻对应功率函数的上升沿末端时刻，即突变发生时刻，同时也对应峰值的初始时刻，此刻的采样点为突变点；σ为可整定的门槛值；
s4.2：电流互感器饱和特性的识别，按照以下步骤进行：
s4.2.1：对同一组内所有电流互感器各自的突变点进行分析比对：对于某一电流互感器，假设采样点o为其突变点，若同一组内其它所有电流互感器均同时在该点发生突变，则该点时刻发生了故障，所有电流互感器均在该点同时检测出故障的发生；若同一组内其它电流互感器都没有在该点发生突变，说明该组内仅有一个电流互感器在该点处发生饱和，而其余电流互感器在该点均未饱和；
s4.2.2：找出所有故障及饱和点以后，对有效数据段进行提取；对于未发生饱和的电流互感器，其传变的数据信息均有效；对于发生饱和的电流互感器，提取故障点到其后第一个饱和点之间的数据段为电流互感器有效数据段。