CN101187687A - 基于暂态行波的高阻接地故障检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于暂态行波的高阻接地故障检测方法，属于电力系统保护和控制技术领域；该方法包括故障启动和故障检测两部分，其中故障启动采用暂态行波电气量进行启动判断，通过比较暂态行波电气量与阈值的大小启动故障检测。故障检测采用故障分量进行判别，通过故障检测算法输出故障检测结果。在高阻故障判断中可采用三种算法，1)高频算法；2)谐波算法；3)基波算法。三种算法既可以单端使用，也可以组合使用，判定高阻故障。本方法全面检测了高阻故障发生时可能引起的各个主要频段的信息，并利用暂态行波判断启动，具有准确、可靠、灵敏的特点。

Description

基于暂态行波的高阻接地故障检测方法

技术领域

本发明属于电力系统保护和控制技术领域，尤其涉及配电线路保护和故障检测。

背景技术

高阻接地故障的定义：电力系统中载流导体(包括架空导线，电缆等)和一些非金属性导电的介质如：道路、土壤、树枝或者水泥建筑物等发生有害的接触的非正常运行状况。因为介质本身的电气特性限制了故障电流的大小，传统的保护装置，如过电流保护，无法正确检测。

一般的短路故障会引起很大的电流电压的变化，配电系统中传统的继电保护设备所关注的大都是这些明显的工频电流电压量。然而相当一部分的配电系统故障并非是金属性的。这些电压电流变化不足以被传统保护检测到的故障广义上都称为高阻故障，高阻故障的电压电流变化可能会很小，和负荷状况类似，甚至低于负荷引起的工频电气量的变化。尽管电流电压变化小，对系统本身危害小，但是高阻故障仍然会带来很大的安全隐患：如电弧高温导致火灾，跌落的导线导致触电事故等。因此，不同于传统继电保护切除短路故障以保护电力系统的概念，高阻检测的目的在于可靠地检测并及时清除这种非正常的高阻接地状态以保护人身和财产的安全，防止高阻接地状态发展成为其它更为严重的故障。

目前，高阻故障检测主要有以下方法：1)因为过渡电阻的非线性会引入谐波，利用系统电流中的三次谐波以及谐波相对系统电压的相位的方法构成检测高阻故障的方法，然而，由于配电系统中本身就有大量的背景谐波，会对该方法产生很大的干扰，导致该方法的灵敏性不足，而且三次谐波并不是能够确定高阻故障的唯一明确的特征，该方法的可靠性也会受到影响。2)因为高阻故障电弧会产生高频噪声，提出了采用采样值变化量的绝对值来检测高阻故障引起的高频扰动的方法，但是高频噪声并不是只有高阻故障才具有的唯一特征，有一些负荷设备也会产生高频噪声，因此该方法的可靠性低。3)基于检测单一的电气量难以准确和可靠检测高阻故障，提出了基于专家系统和神经网络等人工智能技术的故障检测方法，但这些方法组织十分复杂，很多判据原理来自于实验和经验。神经网络作为一种的算法，需要大量的训练，其意义也尚不明确。在实际应用中，人工智能的方法并不被继电保护系统推荐采用。而且，这类方法并没有从原理上提出高阻故障与正常运行状况的显著特征，从而不能从根本解决高阻故障检测问题。

发明内容

本发明的目的在于为克服上述高阻故障检测方法的缺陷，提出一种基于暂态行波的高阻接地故障检测方法，用于检测电力系统中35kV及以下电压等级的配电线路发生的经过高过渡电阻接地的故障。本方法提高了高阻故障检测的灵敏性和高阻故障检测的可靠性。

本发明提出了一种基于暂态行波的高阻接地故障检测方法，其特征在于，该方法包括故障启动和故障检测两部分。其中故障启动采用暂态行波电气量进行启动判断，通过比较暂态行波电气量与阈值的大小启动故障检测；故障检测采用故障分量进行判别，通过故障检测算法输出故障检测结果。

该方法采用暂态行波电气量启动故障判断，采用故障分量进行故障检测。为了消除电力系统正常运行时背景谐波的影响，采用了基于平均值的故障分量。基于平均值的故障分量不同于传统的故障分量，传统的故障分量获取中直接采用故障前的电气量作为基准，而基于平均值的故障分量获取时故障前的电气量为故障前一段时间内电气量的平均值。在故障检测中利用了不同频段的电气量构成故障检测算法，包括：高频算法，其检测故障后故障电弧的燃烧熄灭引起的高频电气量特征，采用小波变换提取高频电气量特征实现基于高频电气量的故障检测判据；谐波算法，其检测故障后故障电弧中的谐波特征，采用傅立叶变换提取谐波电气量的幅值和相位特征，实现基于谐波电气量的故障检测判据；以及基波算法，检测故障后电气量的基波幅值，实现基于基波电气量的故障检测判据。在本发明的方案中，以上三种算法既可单独使用，也可组合使用，通过综合判定逻辑，输出故障检测结果。

本发明的特点及效果：

1)利用故障引起的暂态行波启动故障检测，提高高阻故障检测的灵敏性；

2)对高阻故障后电气量进行从基波、谐波到高频等大部分频带的全面分析，提出了高阻故障检测的综合方法；

3)在算法上，采用基于平均值的故障分量来消除背景谐波的干扰，采用小波变换时频定位来检测电弧引起的畸变，提高高阻故障检测的可靠性。

附图说明

图1是本发明的高阻故障检测方法实施例框图。

具体实施方式

本发明提出的一种基于暂态行波的高阻故障检测方法结合实施例详细说明如下：

本发明所提的高阻故障检测方法，包括启动判别和故障判别两部分，启动判别部分当检测系统上有扰动发生时，启动故障检测；故障判别部分用于判别扰动是否是高阻故障。本发明的具体实施如图1所示。输入信号为来自电力系统电流互感器的电流信号(可为零序电流或相电流)。行波启动输入信号为电流信号，比较暂态行波电气量与阈值，启动故障检测算法判别，并开始计时，在规定时间内，对扰动进行判断结果。高频算法输入信号为电流信号，并对其进行高速采样，接着经过小波变换提取高频电气量特征，并执行高频判据，最后输出高频算法判断结果。谐波算法和基波算法输入信号为电流信号，并对其进行工频采样，接着通过傅立叶变换计算幅值和相角，并执行谐波判据和工频判据，最后分别输出谐波算法和基波算法判断结果。在本发明中以上三种算法可以单独使用，也可以综合使用。如果是单独使用，则到此，直接输出故障检测结果；如果是综合使用，则经过综合逻辑，输出故障检测结果。以下对本发明中的行波启动和故障检测算法以及用于组合算法的综合逻辑的实施例进行具体说明。

1.行波启动具体实施例

行波启动的输入信号为电流信号，既可以是线路的零序电流，也可以是线路的相电流。行波启动对输入信号进行带通滤波处理，本发明中采用通带频率为4kHz～10kHz的带通滤波器，该带通滤波器既可以采用硬件滤波器实现，也可以采用软件实现。对滤波后的信号与启动阈值进行比较，如果滤波器输出信号大于阈值，则启动故障检测。启动阈值的设定方法为：首先根据线路参数计算10％线路电压时，在线路上能够产生的行波电流值，为提高灵敏性，启动阈值对应的滤波结果设定为该行波电流值的一半。

2.高频算法具体实施例

高阻接地故障常伴随电弧。交流电弧在电流过零点时，由于注入能量最小，电弧电阻最大，因此，每当电弧电流过零时会有类似于熄灭状态的畸变，而过零后随着电压增加，又会引起重燃。由于热惯性，这样的熄灭和重燃状态引起的波形的高频扰动会在过零点的附近周期的出现。

小波变换可有效提取这样的高频畸变特征。具体步骤如下：首先对对应电弧熄灭和重燃的周期性畸变的过零点附近的信号进行小波变换，对信号进行时频分析。接着提取小波变换高频细节的模极大值，表示原始信号的高频特征。最后对过零点附近的时间窗内的模极大值进行绝对值求和，构成故障判据。

高频算法的优选实施方式：输入信号为零序电流，经过50kHz的前置低通滤波后，采样频率为10kHz，对应50Hz系统每个周波采集200点，循环存储着两个周波的数据，每个周波计算一次，计算的内容包括：1)检测前两个周波的过零点，2)对前两个周波的信号进行四层小波变换，并求对应第四层小波细节分量的模极大值，3)对过零点附近设定的时间窗内的小波变换模极大值进行绝对值求和，本例时间窗设定为过零点前后25个时间点，4)将所求绝对值和阈值进行比较，给出结果。如果超过阈值且持续超过一定时间，如五个周波，则认为发生电弧畸变，否则认为无电弧畸变。阈值按照方波畸变整定，本例中，高频阈值的设定按照10％当前正常电流幅值数值对应的方波的第四层小波变换模极大值的两倍。

为满足故障检测综合逻辑的需要，对高频算法结果进一步处理：设定高频算法时间限，在设定的时间30秒内，一方面对超过阈值满足电弧畸变条件的状态进行计数(只计数状态的变化的次数)，同时对畸变状态计时，当计数或计时之一满足各自的阈值，计数为超过10次，计时为超过15秒，算法输出高阻故障确认，如果仅仅有畸变状态，而没有满足阈值，则认为高阻故障疑似，否则按照扰动和无故障输出。

3.谐波算法具体实施例

高阻故障常伴随电弧，电弧中具有明显的谐波特征，尤其是三次谐波电流。谐波算法就是通过检测电流中三次谐波的含量和三次谐波相对基波电流的相位差来检测高阻故障的。但由于正常运行的系统中也存在大量的谐波，所以，基于谐波电气量检测高阻故障首先需要克服系统正常运行谐波的影响。为了去除这样的背景谐波的干扰，本发明采用了基于平均值的故障分量作为谐波算法的输入。基于平均值的故障分量的实现如下：I_fault＝I_current-I_average，其中I_fault为基于平均值的故障分量，I_current为当前采样值，I_average为对应当前采样值相位处的，前M个周波(M为大于1的整数，本例中设定为500，对应前10秒)的该相位的所有采样点平均值。其中I_average的实现如下：利用M个周波的采样值，对相同相位的采样值点取其算术平均，计算出该M个周波的平均值序列。以上基于平均值的故障分量的计算，每采样一点更新一次。

谐波算法具体实现步骤如下：采样率为典型的每周波32点或24点即可，实时获取基于平均值的故障分量作为算法输入；接着利用离散傅立叶变换实时计算故障分量电流中的三次谐波和基波的幅值与相位；最后执行故障判据：如果基波的幅值超过阈值，本例设定为10％的负荷电流，同时三次谐波的幅值和基波幅值的比例超过阈值，本例设定为10％，而且三次谐波相电流对基波电流的相位差在设定范围内，本例为150°到210°，并且持续时间超过时间阈值，如五个周波，则判定为故障状态。

为满足故障检测综合逻辑的需要，对谐波算法结果进一步处理设定算法时间限，在设定的时间内，如30秒内，一方面对故障状态进行计数(只计数状态的变化的次数)，另一方面同时对故障状态计时，当计数或计时之一满足各自的阈值，如状态变化达到10次，或总共持续时间达到15秒，算法输出高阻故障确认，如果仅仅有故障状态，而没有满足阈值，则认为高阻故障疑似，否则按照扰动和无故障输出。

4.基波算法具体实施例

在发生高阻接地时，一般都不是金属性的牢固接地，大都伴随着间歇性的接地过程，辨识接地状态(如交流电弧燃起)和不接地状态(如交流电弧熄灭)的变化就构成了基波算法。

基波算法利用当前的基波幅值相对于基波平均幅值的增量来执行判别。具体实现过程为：采样频率为典型的工频采样频率，如每周波采样24点或者32点；对每一个采样点，利用离散傅立叶变换计算当前基波幅值；接着计算当前基波幅值增量，该增量为当前基波幅值与前一段时间如10秒内的基波幅值的平均值的差。如果增量大于阈值则认为为燃弧状态，否则为熄弧状态，阈值设定为当前正常的负荷电流。为配合综合逻辑的需要，通过在复归时限内对状态变换行进计时和计数来给出故障判断：状态变化次数大于阈值如10次，则认为故障确认，状态发生两次以上变化，但不足10次则是故障疑似，否则判定是扰动或正常操作。

5.故障检测综合逻辑实施例

虽然结合行波启动，上述三种算法中任何一种都可以单独构成本发明提出的高阻检测方案，但是由于高阻故障的随机性和故障特征的复杂性，没有一个单一而确定的故障特征，上述三种算法都只能对某一类的高阻故障准确反映，而难以全面的反映所有类型高阻故障，如果能够综合上述三种算法，有望更为准确可靠地检测出高阻故障。

本发明提出的故障检测组合算法，是将上述算法的输出综合起来，一个典型的综合逻辑：上述三种算法中每一种算法的输出都有：高阻故障、高阻故障疑似和无故障三种情况。各种输出情况都有对应的分值，综合逻辑通过分值求和计算实现最终结果输出：如规定每种算法的高阻故障输出分值为1，高阻疑似分值为0，无故障分值为-1，三种算法的分值相加，一旦结果大于1则判定为高阻故障；否则输出无故障。

Claims (8)

1.一种基于暂态行波的高阻接地故障检测方法，其特征在于，该方法包括故障启动和故障检测两部分，其中故障启动采用暂态行波电气量进行启动判断，通过比较暂态行波电气量与阈值的大小启动故障检测；故障检测采用故障分量进行判别，通过故障检测算法输出故障检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用于启动判断的暂态行波电气量的频率范围为4kHz到10kHz。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的故障分量采用基于平均值的故障分量，该故障分量获得的方法为：首先，利用M个周波的采样值，对相同相位的采样值点取其算术平均，计算出该M个周波的平均值序列；接着利用当前采样值与对应相位的M个周波的平均值序列的做差获得基于平均值的故障分量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述故障检测采用高频算法，其实现步骤为：输入信号为电流信号，对输入信号进行高频采样循环存储着多个周波的数据，每个周波计算一次，计算的内容包括：1)检测四个周波的过零点，2)对四个周波的信号进行四层小波变换，并求对应模极大值，3)对过零点附近设定的时间窗内的小波变换模极大值进行绝对值求和，4)将所求绝对值和阈值进行比较，给出结果；如果超过阈值且持续超过一定时间，则认为发生故障，否则认为无故障。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述故障检测采用谐波算法，其实现步骤为：输入信号为电流信号，对输入信号进行工频采样，实时获取故障分量作为算法输入；接着利用离散傅立叶变换实时计算故障分量的三次谐波和基波的幅值与相位；最后执行故障判据：如果基波的幅值超过阈值，同时三次谐波的幅值和基波幅值的比例超过阈值，而且三次谐波相对基波的相位差在设定范围内，并且持续时间超过时间阈值，则判定为故障状态。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述故障分量采用基于平均值的故障分量，其获取过程如下：I_fault＝I_current-I_average，其中I_fault为基于平均值的故障分量，I_current为当前采样值，I_average为对应当前采样值相位处的，前M个周波(M为大于1的整数)的该相位的所有采样点平均值；其中I_average的实现如下：利用M个周波的采样值，对相同相位的采样值点取其算术平均，计算出该M个周波的平均值序列。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述故障检测采用基波算法，其实现步骤为：输入信号为电流信号，对其进行工频采样，对每一个采样点，利用离散傅立叶变换计算当前基波幅值；接着计算当前基波幅值增量，该增量为当前基波幅值与前一段时间内的基波幅值的平均值的差；如果增量大于阈值则认为为燃弧状态，否则为熄弧状态；再通过在复归时限内对状态变换行进计时和计数来给出故障判断：状态变化次数大于阈值则认为故障确认。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述故障检测采用组合算法，其实现步骤包括：第一步对输入信号分别进行高频算法、谐波算法和基波算法判断，第二步对输出结果进行综合逻辑判断；所述的高频算法实现步骤为：输入信号为电流信号，对输入信号进行工频采样，实时获取故障分量作为算法输入；接着利用离散傅立叶变换实时计算故障分量的三次谐波和基波的幅值与相位；最后执行故障判据：如果基波的幅值超过阈值，同时三次谐波的幅值和基波幅值的比例超过阈值，而且三次谐波相对基波的相位差在设定范围内，并且持续时间超过时间阈值，则判定为故障状态；并设定高频算法时间限，在设定的时间内，一方面对超过阈值满足故障发生条件的状态进行计数(只计数状态的变化的次数)，同时对故障发生状态计时，当计数或计时之一满足各自的阈值，算法输出高阻故障确认，如果仅仅有故障状态，而没有满足阈值，则认为高阻故障疑似，否则按照扰动和无故障输出；其中的谐波算法实现步骤为：输入信号为电流信号，对输入信号进行工频采样，实时获取故障分量作为算法输入；接着利用离散傅立叶变换实时计算故障分量的三次谐波和基波的幅值与相位；最后执行故障判据：如果基波的幅值超过阈值，同时三次谐波的幅值和基波幅值的比例超过阈值，而且三次谐波相对基波的相位差在设定范围内，并且持续时间超过时间阈值，则判定为故障状态；并在设定的时间内，一方面对故障状态进行计数(只计数状态的变化的次数)，另一方面同时对故障状态计时，当计数或计时之一满足各自的阈值，算法输出高阻故障确认，如果仅仅有故障状态，而没有满足阈值，则认为高阻故障疑似，否则按照扰动和无故障输出；其中基波算法实现如下：输入信号为电流信号，对其进行工频采样，对每一个采样点，利用离散傅立叶变换计算当前基波幅值；接着计算当前基波幅值增量，该增量为当前基波幅值与前一段时间内的基波幅值的平均值的差；如果增量大于阈值则认为为燃弧状态，否则为熄弧状态；再通过在复归时限内对状态变换行进计时和计数来给出故障判断：状态变化次数大于阈值则认为故障确认，状态发生两次以上变化，但不足则是故障疑似，否则判别是扰动或正常操作；其中的综合逻辑实现如下：规定每种算法的高阻故障输出分值为1，高阻疑似分值为0，无故障分值为-1，三种算法的分值相加，一旦结果大于1则判定为高阻故障；否则输出无故障。

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