CN102073795A - 一种110kV线缆混合线路操作过电压水平预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明是一种110kV线缆混合线路操作过电压水平预测方法。本发明为：选择一组有效的故障边界条件作为输入特征形成总样本空间，构造110kV线缆混合输电系统的电磁暂态模型，分别采集不同运行状态下架空线路发生单相接地短路故障后继电保护作用于线路跳闸，再经规定延时后投入重合闸恢复供电全过程中线缆接头处和断路器触头的三相电压行波，提取过电压最大值、最大值相等过电压信息，建立训练样本集和测试样本集。利用误差反向传播神经网络构造输入特征与过电压最大值等反应线路过电压水平的输出量之间的映射关系，实现线路操作过电压的快速预测。本发明对线路过电压水平的预测精度高，方法可靠、效果好。

Description

一种110kV线缆混合线路操作过电压水平预测方法
技术领域
本发明涉及电气工程应用技术领域，具体地说是一种110kV线缆混合线路操作过电压水平预测方法。
背景技术
随着现代城市的高速发展必将对电力供应提出更大的需求和更高的要求，铺设电缆在提高线路输送容量和降低变电站出现规模的同时，更能提高输电通道利用率，简化网络接线。因而现有架空线路逐步入地，城市电网中电缆线路的比例上升，线缆混合线路不断增多。《电力装置的继电保护和自动装置设计规范》（GB/T 50062-2008）中规定：“3~110kV电力网中的架空线路和线缆混合线路，当用电设备允许且无备用电源投入时，应装设自动重合闸装置。”由于电缆线路容升效应严重，加之线缆混合线路中行波的传播更复杂且线缆连接处存在行波折反射，从而使线缆混合输电线路的操作过电压处在较高的水平，危及线路及设备的绝缘安全。目前，对线缆混合线路中投入自动重合闸造成的操作过电压进行预测评估，在理论和实践上还没有进行过专门的研究。
操作过电压对电气设备绝缘的影响主要取决于其幅值、波形和持续时间。影响操作过电压的线路运行状态主要包括故障点、故障角、故障类型和性质、线路残压、以及合闸分闸角。在线缆混合输电系统中影响重合闸过电压的因素主要有线路残余电压的极性、大小以及重合闸时电源电压的相位角。电缆愈长，容升效应愈明显，末端重合闸过电压也愈高，母线上其他出线数和线路上所带负载对电缆系统重合闸过电压也有一定的限制作用。
发明内容
本发明的目是提供一种基于多层前馈型神经网络的110kV线缆混合线路操作过电压水平预测方法。
本发明利用误差反向传播神经网络构造输入特征与过电压最大值等反应线路过电压水平的输出量之间的映射关系，建立线路操作过电压预测的智能神经网络，实现操作过电压的预测与评估。具体实现按以下步骤进行：
（1）构造110kV线缆混合输电系统的精细电磁暂态仿真模型，选取线缆接头处及断路器触头作为线路操作过电压的监测点。
（2）监测架空线路侧发生短路故障后由继电保护控制跳闸，经短暂延时后再投入重合闸全过程中线缆接头处及断路器触头的过电压，构建过电压预测的样本集。选取样本时考虑故障距离、故障分闸角、合闸角等因素对线路过电压的影响。当断路器合闸于空载输电线路时有如下方程：
                                                                              
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE002
                      （1）
解上述微分方程即得线路合闸过电压
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE004
如下：
                    
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE006
              （2）
其中，为单位长度输电线路的电感和电容；
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE012
为电源电压峰值及角频率；
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE014
为自由分量角频率；
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE016
为合闸角；
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE020
为积分常数，由合闸起始条件决定；
（3）借助人工神经网络对训练样本进行训练，得到线缆混合线路的过电压预测网络，具体步骤如下：
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE022
对（2）中所得的样本集进行归一化处理，使其变化范围大致均匀分布在区间（0,1），并按一定的比例随机选取训练样本和测试样本；
确定神经网络的隐含层数及隐含层节点数，设定各层传递函数、训练函数、学习率、目标误差等网络训练参数，用训练样本对神经网络进行训练，直到输出误差达到预设范围即停止训练，保存网络；
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE026
取测试样本对训练好的神经网络进行验证，得到线路操作过电压预测网络；
（4）利用（3）中训练得到的过电压预测网络对线缆混合线路故障跳闸及重合闸过电压进行预测，分析故障位置、故障角、分闸角和合闸角对线路操作过电压的影响，预测110kV线缆混合线路的操作过电压水平，找出导致线路产生最严重操作过电压的重合闸边界条件。
以下是本发明的设计原理：
1、线缆混合线路重合闸过电压
输电线路的重合闸过电压可分为断路器重合于故障线路和重合于带残压的断开线路两种。合闸于永久性故障线路时，线路残压很小，当断路器重合后线路两端电压为感抗电压，不产生过点，但会产生很大的故障电流。当断路器在线路瞬时性故障消除后重合时，线路上存在残压，将产生重合闸过电压。如附图1，断路器K在线路单相接地瞬时性故障消除后重合时，计及线路电阻
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE028
对自由振荡的衰减作用，合闸时线路末端过电压为：
                  
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE030
             （3）其中，
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE032
；为线路末端稳态电压幅值，，
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE038
； 
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE042
为线路单位电感，
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE044
为电源漏感；
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE046
，
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE048
为系统各次振荡频率；
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE050
为线路残余电压；
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE052
；
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE054
；
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE056
。由式（4）可看出，断路器重合于瞬时性故障的合闸过电压是工频稳态分量与多个有衰减的自由振荡分量的叠加。
2、 基于多层前馈型神经网络的操作过电压预测
多层前馈型神经网络是利用非线性可微函数进行权值训练的反向传播网络，也称其为BP网络。根据BP神经网络相关理论，对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单隐层的BP网络逼近，因而一个三层BP神经网络可以完成任意的n维到m维的映射。这种网络具有很强的非线性映射能力，非常适合于非线性函数逼近。本发明采用三层前馈型BP神经网络，它具有R个输入，每个输入都通过一个适当的权值w和下一层相连，网络输出可表示如下：
                 
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE058
                             （4）                 
其中，p为输入量；f表示输入/输出关系的传递函数；b为阈值，作用是根据其为正或为负，相应地增加或降低传递函数的网络输入。
BP神经网络中所采用的传递函数均是可微的单调递增函数，常用的传递函数有tansig、logsig和purelin。本发明采用三层神经网络结构，输入层的传递函数选择logsig，隐含层选择tansig，输出层选择logsig。网络训练函数选用Levenberg-Marquardt(L-M)函数。采用试凑法确定隐含层节点数，选取网络误差最小、收敛速度最快时对应的隐含层节点数。定义神经网络的输出误差函数如下：
                    
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE060
                          （5）
式中：n为样本总数；
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE062
为线路操作过电压的实际值；
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE064
为样本在神经网络中的预测输出值。当网络的输出误差达到预设的范围时即停止训练，保存网络。
本发明具有如下优点：
1、本方法能对线路混合线路在各种不同故障边界条件下的重合闸过电压进行快速预测，寻找导致线路产生最严重操作过电压的重合闸边界条件。
2、本方法能准确、快速预测线缆混合线路投入重合闸时产生最大过电压相和最先出现最大过电压相。
3、架空、电缆混合线路中投入自动重合闸装置，在理论和实践上都缺乏专门的研究，本发明提供的过电压预测方法能对线缆混合线路的重合闸投切问题提供有效参考。
附图说明
图1为输电线路线路故障重合闸示意图，电源电压为e(t)。
图2为本发明的线缆混合输电系统仿真示意图，电缆长度分别为10km、20km。图中表示断路器触头电压监测点，
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE068
、
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE070
分别表示电缆首末端电压监测点。
图3为本发明的BP神经网络训练的收敛曲线，目标误差为10-5，由图可见经过1057次的训练，训练误差达到10-5，训练性能良好。
图4为本发明的电缆末端（监测点
Figure 45786DEST_PATH_IMAGE070
）过电压预测测试样本及训练样本实际输出与期望输出之间的绝对误差值，单位为kV。其中图（a）为测试样本与实测值的绝对误差，图（b）为训练样本与实测值的绝对误差。由图可见，过电压预测值与实际值之间的绝对误差值不超过2kV。
具体实施方式
仿真模型如图2所示，110kV线缆混合线路中架空线路、电缆长度分别为10km、20km。时窗长度取1s，采样频率为10kHz，故障类型为A相接地短路故障。
（1）监测架空线路侧发生短路故障后由继电保护控制跳闸，经短暂延时后再投入重合闸的全过程中断路器触头过电压及线缆接头处过电压，构建过电压预测的样本集，所述的过电压由以下求得：
当断路器合闸于空载输电线路时有如下方程：
                                                     （1）
解上述微分方程即得线路合闸过电压
Figure 719530DEST_PATH_IMAGE004
如下：
                    
Figure 397636DEST_PATH_IMAGE006
              （2）
其中，
Figure 956793DEST_PATH_IMAGE008
为单位长度输电线路的电感和电容；
Figure 669534DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure 655945DEST_PATH_IMAGE012
为电源电压峰值及角频率；为自由分量角频率；
Figure 184195DEST_PATH_IMAGE016
为合闸角；
Figure 751443DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 908754DEST_PATH_IMAGE020
为积分常数，由合闸起始条件决定。
选取样本时考虑故障距离、故障分闸角、合闸角等因素对线路过电压的影响，
A、沿架空线路全长10km选取故障点，故障距离变化为1km ；
B、故障合闸角取间隔为15°。
（2）对样本集进行归一化处理，使其变化范围大致均匀分布在区间(0,1)区间，并按12%的比例随机选取训练样本和测试样本。
（3）建立过电压预测的BP神经网络，本发明采用三层神经网络结构，输入层的传递函数选择logsig，隐含层选择tansig，输出层选择logsig。网络训练函数选用Levenberg-Marquardt函数。采用试凑法确定隐含层节点数，选取网络误差最小、收敛速度最快时对应的隐含层节点数。
（4）将训练样本带入已设计好的过电压预测网络模型进行训练，最大训练次数为5000次，学习率为0.008，训练目标误差为10-5，训练收敛曲线见附图4所示。取测试样本对训练好的过电压预测网络进行验证，得到线路操作过电压预测网络。
本发明中对不同故障角和不同故障位置时，线路操作过电压水平进行了神经网络预测与仿真验证，在预测线缆混合线路故障后重合闸过电压水平基础之上给出导致线路产生最严重操作过电压的重合闸边界条件，结果如下表所示：
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE072
Figure 2011100399959100002DEST_PATH_IMAGE074

Claims (3)

1.一种110kV线缆混合线路操作过电压水平预测方法，其特征在于按以下步骤进行：
（1）构造110kV线缆混合输电系统的精细电磁暂态仿真模型，选取线缆接头处及断路器触头作为线路操作过电压的监测点；
（2）监测架空线路侧发生短路故障后由继电保护控制跳闸，经短暂延时后再投入重合闸全过程中线缆接头处及断路器触头的过电压，构建过电压预测的样本集；
（3）借助人工神经网络对（2）中所得的样本集进行训练与测试，得到线缆混合线路的过电压预测网络，具体步骤如下：
Figure 2011100399959100001DEST_PATH_IMAGE002
对（2）中所得的样本集进行归一化处理，使其变化范围大致均匀分布在区间（0,1），并按一定的比例随机选取训练样本和测试样本；
确定神经网络的隐含层数及隐含层节点数，设定各层传递函数、训练函数、学习率、目标误差的网络训练参数，用训练样本对神经网络进行训练，直到输出误差达到预设范围即停止训练，保存网络；
Figure 2011100399959100001DEST_PATH_IMAGE006
取测试样本对训练好的神经网络进行验证，得到线路操作过电压预测网络；
（4）利用（3）中训练得到的过电压预测网络对线缆混合线路故障跳闸及重合闸过电压进行预测，分析故障位置、故障角、分闸角和合闸角对线路操作过电压的影响，预测110kV线缆混合线路的操作过电压水平，找出导致线路产生最严重操作过电压的重合闸边界条件。
2.根据权利要求1所述的110kV线缆混合线路操作过电压水平预测方法，其特征在于经短暂延时后再投入重合闸全过程中线缆接头处及断路器触头的过电压由以下求得：
当断路器合闸于空载输电线路时有如下方程：
                               
Figure 2011100399959100001DEST_PATH_IMAGE008
                      （1）
解上述微分方程即得线路合闸过电压
Figure 2011100399959100001DEST_PATH_IMAGE010
如下：
                    
Figure 2011100399959100001DEST_PATH_IMAGE012
              （2）
其中，
Figure 2011100399959100001DEST_PATH_IMAGE014
为单位长度输电线路的电感和电容；
Figure 2011100399959100001DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 2011100399959100001DEST_PATH_IMAGE018
为电源电压峰值及角频率；
Figure 2011100399959100001DEST_PATH_IMAGE020
为自由分量角频率；
Figure 2011100399959100001DEST_PATH_IMAGE022
为合闸角；
Figure 2011100399959100001DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure 2011100399959100001DEST_PATH_IMAGE026
为积分常数，由合闸起始条件决定。
3.根据权利要求1所述的110kV线缆混合线路操作过电压水平预测方法，其特征在于电压预测的BP神经网络采用三层神经网络结构，输入层的传递函数选择logsig，隐含层选择tansig，输出层选择logsig；网络训练函数选用Levenberg-Marquardt函数；采用试凑法确定隐含层节点数，选取网络误差最小、收敛速度最快时对应的隐含层节点数。
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