RU219015U1

RU219015U1 - NEURAL NETWORK ADAPTIVE FILTER OF ELECTRIC SIGNAL

Info

Publication number: RU219015U1
Application number: RU2022132827U
Authority: RU
Inventors: Олег Николаевич Андреев; Александр Леонидович Славутский
Original assignee: Общество с ограниченной ответственностью "АТЛАНТ"
Filing date: 2022-12-14
Publication date: 2023-06-22

Abstract

Полезная модель относится к электротехнике и электроэнергетике, а именно к релейной защите и противоаварийной автоматике и цифровой обработке сигнала. Устройство может быть использовано для выделения необходимой составляющей спектра электрического сигнала. Цель предлагаемой полезной модели - уменьшение времени определения параметров электрических сигналов тока и напряжения в условиях неопределенности основной частоты периодического сигнала. Полезная модель представляет собой нейросетевой адаптивный фильтр электрического сигнала, содержащий аналоговый датчик, вход которого является входом устройства, аналого-цифровой преобразователь, который преобразует выходной сигнал аналогового датчика в цифровой и передает в блок хранения данных, задающий тактовый генератор для подачи управляющего сигнала на аналого-цифровой преобразователь, блок хранения данных для хранения дискретизированных значений аналогового сигнала длительностью не менее временного окна наблюдения, процессор, который забирает необходимее данные из блока хранения данных, производит их обработку и передает на выход необходимые параметры сигнала, блок преобразователя цифровых интерфейсов, выход которого является выходом устройства.

The utility model relates to electrical engineering and electric power industry, namely to relay protection and emergency automation and digital signal processing. The device can be used to isolate the necessary component of the electrical signal spectrum. The purpose of the proposed utility model is to reduce the time for determining the parameters of electrical current and voltage signals under the uncertainty of the fundamental frequency of a periodic signal. The utility model is a neural network adaptive filter of an electrical signal, containing an analog sensor, the input of which is the input of the device, an analog-to-digital converter that converts the output signal of the analog sensor into digital and transmits it to a data storage unit that sets a clock generator for supplying a control signal to the analog a digital converter, a data storage unit for storing sampled values of an analog signal with a duration of at least the observation time window, a processor that takes the necessary data from the data storage unit, processes them and transmits the necessary signal parameters to the output, a digital interface converter unit, the output of which is an output devices.

Description

Полезная модель относится к электротехнике, электроэнергетике, а именно к релейной защите и противоаварийной автоматике, и цифровой обработке сигналов. Устройство может быть использовано для выделения необходимой составляющей спектра электрического сигнала.The utility model relates to electrical engineering, electric power industry, namely, relay protection and emergency automation, and digital signal processing. The device can be used to isolate the necessary component of the electrical signal spectrum.

Устройства релейной защиты и противоаварийной автоматики предназначены, в первую очередь, для распознавания и предотвращения развития аварийных режимов энергосистемы. Такие режимы являются переходными, в электрической цепи энергосистемы возникают нелинейные искажения, в том числе появляются апериодические составляющие. Для корректной работы устройства релейной защиты и противоаварийной автоматики должны распознавать сигнал основной частоты и некоторые высшие гармоники, кратные основной частоте. При этом определение параметров электрического сигнала необходимо производить в режиме реального времени, чтобы предотвратить развитие аварийного процесса за минимальный промежуток времени и тем самым свести негативные последствия аварии к минимальным последствиям или исключить их.Relay protection and emergency control devices are designed primarily to recognize and prevent the development of emergency modes of the power system. Such modes are transient, non-linear distortions occur in the electrical circuit of the power system, including aperiodic components. For correct operation, relay protection devices and emergency automatics must recognize the fundamental frequency signal and some higher harmonics that are multiples of the fundamental frequency. At the same time, the determination of the parameters of the electrical signal must be carried out in real time in order to prevent the development of an emergency process in a minimum period of time and thereby reduce the negative consequences of an accident to minimal consequences or eliminate them.

Использование цифровых микропроцессорных устройств является перспективным направлением развития релейной защиты электроэнергетических систем, поскольку микропроцессорные устройства предоставляют широкие возможности применения современных алгоритмических решений, в том числе - для корректного измерения параметров тока и напряжения в переходных режимах в электрических цепях энергосистемы в режиме реального времени.The use of digital microprocessor devices is a promising direction in the development of relay protection of electric power systems, since microprocessor devices provide ample opportunities for the use of modern algorithmic solutions, including for the correct measurement of current and voltage parameters in transient modes in electrical circuits of the power system in real time.

Таким образом, задача быстрого и корректного выделения отдельных составляющих спектра электрического сигнала является актуальной задачей.Thus, the task of fast and correct selection of individual components of the electrical signal spectrum is an urgent task.

Известен цифровой фильтр (патент RU 108669 U1, G06F 17/14 Н03Н 17/00, опубл. 2011), содержащий блок памяти текущего входного отсчета, вход которого подключен к входу фильтра, блок памяти всех отсчетов скользящей выборки сигнала, вход которого подключен к выходу блока памяти текущего входного отсчета, q идентичных по структуре вычислителей частичных составляющих отсчета выходного сигнала, выходной блок суммирования q частичных составляющих отсчета выходного сигнала, выход которого является выходом фильтра, отличающийся тем, что в него введены входной вычитатель, первый вход которого подключен к выходу блока памяти текущего входного отсчета, а второй вход подключен к выходу блока памяти всех отсчетов скользящей выборки сигнала, в каждый из q вычислителей частичных составляющих отсчета выходного сигнала введены блок памяти предопределенных коэффициентов, первый умножитель, первый вход которого подключен к выходу первого блока памяти, а второй вход подключен к первому выходу блока памяти предопределенных коэффициентов, второй умножитель, первый вход которого подключен к выходу второго блока памяти, а второй вход подключен к первому выходу блока памяти предопределенных коэффициентов, третий умножитель, первый вход которого подключен ко второму выходу блока памяти предопределенных коэффициентов, а второй вход подключен к выходу второго блока памяти, четвертый умножитель, первый вход которого подключен ко второму выходу блока памяти предопределенных коэффициентов, а второй вход подключен к выходу первого блока памяти, вычитатель, первый вход которого подключен к выходу первого умножителя, второй вход подключен к выходу третьего умножителя, а выход подключен к входу третьего блока памяти, первый сумматор, первый вход которого подключен к выходу входного вычитателя фильтра, второй вход подключен к выходу третьего блока памяти, а выход подключен к входу первого блока памяти, выход которого подключен к соответствующему входу выходного блока суммирования q частичных составляющих отсчета выходного сигнала, второй сумматор, первый вход которого подключен к выходу второго умножителя, второй вход подключен к выходу четвертого умножителя, а выход подключен к входу второго блока памяти.A digital filter is known (patent RU 108669 U1, G06F 17/14 H03H 17/00, publ. 2011), containing a memory block of the current input sample, the input of which is connected to the input of the filter, a memory block of all samples of the sliding signal sample, the input of which is connected to the output a memory block of the current input sample, q identical in structure calculators of partial components of the output signal sample, an output summation block of q partial components of the output signal sample, the output of which is the output of the filter, characterized in that it contains an input subtractor, the first input of which is connected to the output of the block memory of the current input sample, and the second input is connected to the output of the memory block of all samples of the moving signal sample, each of the q calculators of partial components of the output signal sample contains a memory block of predetermined coefficients, the first multiplier, the first input of which is connected to the output of the first memory block, and the second the input is connected to the first output of the predefined coefficients memory block, the second multiplier, the first input of which is connected to the output of the second memory block, and the second input is connected to the first output of the predefined coefficients memory block, the third multiplier, the first input of which is connected to the second output of the predefined coefficients memory block, and the second input is connected to the output of the second memory block, the fourth multiplier, the first input of which is connected to the second output of the memory block of predetermined coefficients, and the second input is connected to the output of the first memory block, the subtractor, the first input of which is connected to the output of the first multiplier, the second input is connected to the output of the third multiplier, and the output is connected to the input of the third memory block, the first adder, the first input of which is connected to the output of the input subtractor of the filter, the second input is connected to the output of the third memory block, and the output is connected to the input of the first memory block, the output of which is connected to the corresponding input the output summation unit of q partial components of the output signal count, the second adder, the first input of which is connected to the output of the second multiplier, the second input is connected to the output of the fourth multiplier, and the output is connected to the input of the second memory block.

К недостаткам данного устройства можно отнести большое время фильтрации равное периоду основной частоты и невозможность изменения временного окна наблюдения в процессе работы фильтра, что так же приводит к снижению точности, при отклонении основной частоты сигналы.The disadvantages of this device include a large filtering time equal to the period of the fundamental frequency and the impossibility of changing the observation time window during the operation of the filter, which also leads to a decrease in accuracy when the fundamental frequency of the signals deviates.

Также известен адаптивный фильтр (патент SU 1764145 A1, Н03Н 3/00, опубл. 1992), содержащий цифровой фильтр, вход которого является входом адаптивного фильтра, а выход подключен к одному из входов сумматора, а также блок задания весовых коэффициентов, информационный вход которого объединен с входом цифрового фильтра, а выходы подключены к входам задания параметров первого цифрового фильтра, отличающийся тем, что, с целью уменьшения времени и выделения постоянной поставляющей в условиях переходного процесса, в него введены пороговый блок, включенный между выходом сумматора и управляющим входом блока задания весовых коэффициентов, а также источник единичного сигнала, второй цифровой фильтр, идентичный первому, и блок деления, включенные последовательно, при этом выходы блока задания весовых коэффициентов подключены к входам задания параметров второго цифрового фильтра, вторые входы сумматора и блока деления являются входом опорного сигнала, а выход блока деления является выходом адаптивного фильтра.An adaptive filter is also known (patent SU 1764145 A1, H03N 3/00, publ. 1992), containing a digital filter, the input of which is the input of the adaptive filter, and the output is connected to one of the inputs of the adder, as well as a block for setting the weight coefficients, the information input of which combined with the input of the digital filter, and the outputs are connected to the inputs for setting the parameters of the first digital filter, characterized in that, in order to reduce the time and allocate a constant supply under the conditions of the transient, a threshold block is introduced into it, connected between the output of the adder and the control input of the setting block weight coefficients, as well as a single signal source, a second digital filter identical to the first one, and a division unit connected in series, while the outputs of the weight coefficient setting unit are connected to the inputs for setting the parameters of the second digital filter, the second inputs of the adder and the division unit are the input of the reference signal, and the output of the division block is the output of the adaptive filter.

Данное устройство обладает ограниченными возможностями: оно способно выделять только постоянную составляющую. Также время выделения постоянной составляющей зависит от ее уровня, так как порядок фильтра подбирается минимально необходимым для обработки конкретного переходного процесса.This device has limited capabilities: it is able to select only the constant component. Also, the time for extracting the constant component depends on its level, since the filter order is selected to be the minimum necessary for processing a particular transient.

Известно устройство для выделения ортогональных составляющих электрических величин (патент SU 1744733 Al, Н01Н83220, Н02Н 3/16, опубл. 1992), содержащее адаптивный фильтр, выполненный в виде задающего блока и первого цифрового фильтра, второй цифровой фильтр, генератор ортогональных сигналов, масштабирующий элемент и блок формирования ортогональных составляющих, отличающееся тем, что, с целью повышения разрешающей способности, дополнительно введены первый и второй умножители, первый и второй сумматоры, пороговый элемент, амплитудный и фазовый детекторы и фазосдвигающий элемент, а задающий блок выполнен с четырьмя входами и шестью выходами, при этом первый, второй, третий и четвертый выходы задающего блока подключены к задающим вводам первого и второго цифровых фильтров, пятый и шестой выходы задающего блока подключены к одним входам первого и второго умножителей, к другим входам которых подключены выходы генератора ортогональных сигналов, подключенные также к первому и второму входам задающего блока, третий вход которого объединен с основным входом первого цифрового фильтра и подключен к клемме для соединения с входом устройства, выходы первого и второго умножителей подключены к входам/первого сумматора, подключенного выходом к основному входу масштабирующего элемента и одному входу второго сумматора, к другому входу которого подключен выход первого цифрового фильтра, выход второго сумматора подключен через пороговый элемент к третьему входу задающего блока, выход масштабирующего элемента подключен к основному входу фазосдвигающего элемента, подключенного выходом к основному входу блока формирования ортогональных составляющих, к управляющим входам которого подключены выходы генератора ортогональных сигналов, один из выходов которого подключен также к одному входу фазового детектора и основному входу второго цифрового фильтра, подключенного выходом к другому входу фазового детектора и входу амплитудного детектора, выход которого подключен к управляющему входу масштабирующего элемента, а выход фазового детектора подключен к управляющему входу фазосдвигающего элемента.A device is known for extracting orthogonal components of electrical quantities (patent SU 1744733 Al, H01H83220, H02H 3/16, publ. 1992), containing an adaptive filter made in the form of a master unit and a first digital filter, a second digital filter, an orthogonal signal generator, a scaling element and a block for forming orthogonal components, characterized in that, in order to increase the resolution, the first and second multipliers, the first and second adders, a threshold element, amplitude and phase detectors and a phase-shifting element are additionally introduced, and the setting block is made with four inputs and six outputs , while the first, second, third and fourth outputs of the driving unit are connected to the driving inputs of the first and second digital filters, the fifth and sixth outputs of the driving unit are connected to one input of the first and second multipliers, the other inputs of which are connected to the outputs of the orthogonal signal generator, connected also to the first and second inputs of the driving unit, the third input of which is combined with the main input of the first digital filter and connected to the terminal for connection with the input of the device, the outputs of the first and second multipliers are connected to the inputs / of the first adder, connected by the output to the main input of the scaling element and one input of the second adder, to the other input of which the output of the first digital filter is connected, the output of the second adder is connected through a threshold element to the third input of the driving unit, the output of the scaling element is connected to the main input of the phase-shifting element, connected by the output to the main input of the block for forming orthogonal components, to the control inputs of which the outputs of the orthogonal signal generator are connected, one of the outputs of which is also connected to one input of the phase detector and the main input of the second digital filter, the output of which is connected to the other input of the phase detector and the input of the amplitude detector, the output of which is connected to the control input of the scaling element, and the output of the phase detector is connected to the control input of the phase-shifting element.

К недостаткам этого устройства можно отнести возможность выделения ортогональных составляющих только основной гармоники заданной частоты.The disadvantages of this device include the possibility of isolating the orthogonal components of only the fundamental harmonic of a given frequency.

Задачей предлагаемой полезной модели является уменьшение времени определения параметров электрических сигналов тока и напряжения в условиях значительного отклонения основной частоты периодического сигнала от номинальной.The task of the proposed utility model is to reduce the time for determining the parameters of electric current and voltage signals under conditions of a significant deviation of the fundamental frequency of a periodic signal from the nominal one.

Технический результат предлагаемой полезной модели заключается в уменьшении времени восстановления параметров тока и напряжения, искаженных в результате воздействия помех различного характера, в условиях значительного отклонения основной частоты периодического сигнала от номинальной. Технический результат достигается путем использования искусственной нейронной сети прямого распространения - элементарного персептрона.The technical result of the proposed utility model is to reduce the recovery time of the current and voltage parameters, distorted as a result of various types of interference, under conditions of a significant deviation of the fundamental frequency of a periodic signal from the nominal one. The technical result is achieved by using an artificial neural network of direct propagation - an elementary perceptron.

На фиг. 1 изображена структурная схема нейросетевого адаптивного фильтра электрического сигнала.In FIG. 1 shows a block diagram of a neural network adaptive filter of an electrical signal.

Нейросетевой адаптивный фильтр электрического сигнала состоит из последовательно соединенных аналогового датчика 1, вход которого является входом устройства, аналого-цифрового преобразователя 2, блока хранения данных 3, процессора обработки цифрового сигнала 4, задающего тактового генератора 5, преобразователя интерфейсов 6, цифровой выход которого является выходом устройства.The neural network adaptive filter of the electrical signal consists of a series-connected analog sensor 1, the input of which is the input of the device, an analog-to-digital converter 2, a data storage unit 3, a digital signal processor 4, a master clock generator 5, an interface converter 6, the digital output of which is the output devices.

Устройство работает следующим образом.The device works as follows.

На вход устройства поступает электрический сигнал, амплитуда которого масштабируется аналоговым датчиком 1 к верхней границе диапазона аналого-цифрового преобразователя 2. Сигнал с выхода аналогового датчика 1 поступает на вход аналого-цифрового преобразователя 2, который работает на избыточной частоте дискретизации. Команду захвата значений и запуск преобразования на аналого-цифровой преобразователь 2 подает задающий тактовый генератор 5. Настройку работы задающего тактового генератора 5 осуществляет процессор 4.The input of the device receives an electrical signal, the amplitude of which is scaled by the analog sensor 1 to the upper limit of the range of the analog-to-digital converter 2. The signal from the output of the analog sensor 1 is fed to the input of the analog-to-digital converter 2, which operates at an excess sampling frequency. The command to capture the values and start the conversion to the analog-to-digital converter 2 is given by the master clock generator 5. The operation of the master clock generator 5 is configured by the processor 4.

Оцифрованный сигнал с выхода аналого-цифрового преобразователя 2 записывается в блок хранения данных 3, организованный по принципу «первым пришел - первым вышел». Накопленные данные извлекаются процессором 4, который производит предварительную обработку полученных выборок оцифрованного сигнала и его дальнейшую обработку с помощью нейронной сети прямого распространения.The digitized signal from the output of the analog-to-digital converter 2 is recorded in the data storage unit 3, organized according to the "first in, first out" principle. The accumulated data is retrieved by the processor 4, which performs preliminary processing of the received samples of the digitized signal and its further processing using a feed-forward neural network.

Предварительная обработка значений оцифрованного сигнала позволяет устранять возможные импульсные помехи, в результате чего достигается помехоустойчивость к кратковременно действующим помехам.Preliminary processing of the values of the digitized signal makes it possible to eliminate possible impulse noise, as a result of which noise immunity to short-term interference is achieved.

Нейронная сеть предварительно обучается с использованием значительного количества обучающих и тестовых сигналов, моделируемых во всем диапазоне возможных значений заданных параметров электрического сигнала. Обученная нейросеть на каждом интервале временного окна выдает параметры сигнала, которые могут меняться во времени. Временное окно может составлять менее половины периода электрического сигнала промышленной частоты энергосистемы.The neural network is pre-trained using a significant number of training and test signals, modeled over the entire range of possible values of the given parameters of the electrical signal. The trained neural network at each interval of the time window produces signal parameters that can change over time. The time window may be less than half the period of the electrical signal of the industrial frequency of the power system.

На фиг. 2 представлена структура искусственной нейронной сети для выделения параметров сигнала в реальном времени. Данная нейронная сеть состоит из трех слоев - входного, скрытого и выходного. Во входной слой нейронной сети подаются последовательные дискретные отсчеты сигнала в режиме «скользящего окна». Количество нейронов во входном слое равно количеству временных отсчетов выборки аналогового сигнала, которые соответствуют временному окну. Количество нейронов в скрытом слое подбирается эмпирическим путем. В выходном слое содержатся значения параметров сигнала, необходимые для дальнейшей работы устройств релейной защиты и противоаварийной автоматики, например: A_1r - амплитуда сигнала основной частоты, A_mr - амплитуда какой-либо гармоники (например второй), ϕ_r - фаза сигнала, ƒ_r - основная частота сигнала. Выходной набор значений параметров сигнала может быть любой и выбирается в соответствии с требованиями конкретного объекта энергосистемы. Выходные данные нейросети процессор передает на вход преобразователя интерфейсов 6 для дальнейшей передачи по цифровому каналу связи.In FIG. Figure 2 shows the structure of an artificial neural network for extracting signal parameters in real time. This neural network consists of three layers - input, hidden and output. Sequential discrete samples of the signal are fed into the input layer of the neural network in the "sliding window" mode. The number of neurons in the input layer is equal to the number of time samples of the analog signal sample that correspond to the time window. The number of neurons in the hidden layer is selected empirically. The output layer contains the values of the signal parameters necessary for the further operation of relay protection devices and emergency automatics, for example: A _1r - amplitude of the fundamental frequency signal, A _mr - amplitude of some harmonic (for example, the second), ϕ _r - signal phase, ƒ _r is the fundamental frequency of the signal. The output set of values of the signal parameters can be any and is selected in accordance with the requirements of a particular power system object. The processor transmits the output data of the neural network to the input of the interface converter 6 for further transmission via a digital communication channel.

Claims

A neural network adaptive filter of an electrical signal, containing an analog sensor, the input of which is the input of the device, an analog-to-digital converter that converts the output signal of the analog sensor to digital and transmits it to a data storage unit that sets a clock generator for supplying a control signal to the analog-to-digital converter, the unit data storage for storing digitized values of an analog signal with a duration of at least the observation time window, a processor that takes the necessary data from the data storage unit, performs their preliminary processing, processing using a trained neural network and transmits the necessary signal parameters to the output, a digital interface converter unit, whose output is the output of the device.