自适应光学电流互感器的信号处理方法

自适应光学电流互感器的信号处理方法1

李岩松1，杨以涵1，于文斌1，及洪泉1，张健2，高桦1

1. 华北电力大学电气与电子工程学院，北京市昌平区102206；

2.哈尔滨工业大学电气工程学院，黑龙江省哈尔滨市 150001；

E-mail：liyansong811@

摘要：为了实现AOCT的自适应光学传感原理以及平方根Kalman自适应滤波等信号处理问题，提出了基于DSP的信号处理方法，并构成了相应的信号处理系统。该信号处理系统具有良好的信号输出适应性和可扩展性。AOCT与信号处理系统构成的整套装置已经应用于35kV线路中。运行数据表明该装置具有优良的暂态和稳态测量能力，可以确保线路纵差等保护可靠动作。

关键词：光学电流互感器；数字信号处理；Kalman滤波；Faraday效应

中图分类号：TM452

1. 引言

引随着电力系统的发展，基于电磁感应原理的传统的电磁式电流互感器（CT）已经暴露出相当严重的缺陷。短路故障情况下，CT出现严重的磁饱和现象，导致二次输出电流波形严重失真，不能准确描述短路时的过渡过程【1】。在现在和未来，电力系统的监视与控制正在从时间断面逐步走向时间过程，电力系统的保护与控制正在从电网的点和局部逐步走向系统全局。为了阻止破坏性越来越大的电力系统灾难事故，人们正在构建电力系统安全防御体系。提供电网准确动态过程测量数据的广域测量系统（WAMS）将成为电网保护控制的基础测量系统，由于传统的电磁式CT不能准确反映电网动态过程，所以不能很好完成这种任务。电网保护与控制要求具有良好的动态响应能力的新型互感器的诞生【2】。Faraday磁光效应的光学电流互感器（OCT）具有很多优点【3】【4】【5】：具有与电流大小和波形无关的线性化动态响应能力【6】；传感头由绝缘材料制成，绝缘性能天然优良。针对OCT所面临两个主要问题：测量精度受环境温度的影响【7】、长期运行稳定性问题【8】，应用自适应光学传感原理和螺线管聚磁光路结构【9】【10】，研制成功了新型的自适应光学电流互感器（AOCT）。本文在此基础上，研制了AOCT的信号处理系统，并与AOCT一起整机挂网运行。现场运行数据表明，AOCT及其信号处理系统能够为继电保护提供高保真的测量数据，提高了继电保护的动作可靠性。

2. 自适应光学电流互感器系统

OCT在本质上是开环系统【11】，而且，在OCT中构成闭环系统是不可能实现的。若要实现OCT的高精度测量，就必须从外部为OCT引入新的独立变量，构成自适应光学电流传感原理。

2.1 自适应光学电流传感原理

自适应光学电流传感原理就是利用两组相互独立的电流信号—与双折射和法拉第旋光角有关的电流和基波电流，经过自适应运算处理后，可以得到与温度漂移无关的高精度测量输出，如图1所示。当被测电流处于稳态时，稳态电流参考模型的测量输出作为期望信号，

11本课题得到高等学校博士学科点专项科研基金（项目编号：20030079007）资助

应用自适应滤波对光学电流传感器的测量输出进行实时自适应校正，消除外界因素对OCT 准确度的影响，获得了相应的自适应校正系数阵。当电力系统出现故障时，立即停止计算新的校正参数，采用故障前一时刻稳态所计算出的自适应校正系数，通过横向滤波器组直接输出。由于外界因素对OCT 的影响在暂态过程中是不变的，因此在故障前后的自适应校正系数也就不变，因而在故障后测量的准确度就达到了参考模型稳态准确度的水平。由于故障后的校正参数并不是以故障后参考模型的输出为基础计算出的，因此故障后由饱和等引起的参考模型的输出误差就不会对OCT 暂态测量准确度产生影响。电力系统由稳态向暂态转变瞬间会在被测电流中出现奇异点

【12】，应用实时小波分析【13】就可以检测出转变时刻，以闭锁计

算校正参数的自适应滤波。

图1 自适应光学电流互感器的系统原理图

Fig.1structure of adaptive optical current transduce r 2.2 平方根Kalman 自适应滤波

自适应算法【14】是自适应光学传感原理的关键所在，它不仅要满足AOCT 自适应控制的准确性要求，能够进行实时计算机处理，而且对信号的时变噪声应具有鲁棒性。

鉴于AOCT 自适应过程的实时性和准确性要求，将具有递推特性的Kalman 滤波引入到自适应滤波中，同时，为了消除由于计算中存在舍入误差而导致的算法发散现象，引入矩阵理论得到了一种具有时变噪声统计的平方根Kalman 自适应算法。该滤波算法具有递推形式，非常适合计算机系统进行计算处理；在计算过程中并不需要知道全部过去的值；既适用于平稳过程，也适用于非平稳过程。平方根Kalman 自适应滤波方程组如下：

()()()n n n T U S A 1−= （1）

()()()()()()(111−+−−=n T n n n n n B M T T U S S U ) （2）

()()()()()n n n r n n T A G S S −−=1 （3）

()()()n T n B n r M +=11 （4） ()()()()n n n B n A S G 1−= （5） )()()()1(n e n n n k k ⋅+=+G W W （6）

)()()(n n n Y k T W U ∗= （7）

()n r n Y n d n e −−=)()()( （8）

[T ()()()()()()]n n n Y c n r c n r n n W U −+−−=11 （9）

()()()()()()()()[]

n n n n n e c n R c n T T T n n M U S S U −+−−=211 （10） 其中，G 是Kalman 比例向量，T 是测量噪声的协方差，)(n )(n M ()n r 为测量噪声的均