CN102074937B - 模型自适应输电线路故障测距方法 - Google Patents

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Abstract

一种模型自适应输电线路故障测距方法,本发明在不增加投资的基础上,通过获取现有的单端或双端故障录波数据和行波故障定位系统的录波数据,根据具体线路和具体故障情况,自适应选择最优的故障测距算法;并且对故障录波、继电保护和行波测距等四种测距结果进行综合分析判断,给出唯一精确的故障测距点。采用上述方法,可以实现准确的故障测距,解决高阻接地情况下保护装置和其它故障测距系统定位精度低的问题;解决高阻情况下对端行波记录仪不起动、或者波头不清晰等情况下,行波故障测距系统无法进行故障定位时的故障定位问题,给出准确的故障点、故障相别和巡线范围。本发明方法适用于110~500kV输电线路的故障测距。

Description

模型自适应输电线路故障测距方法
技术领域
本发明涉及一种模型自适应输电线路故障测距方法,属电力系统继电保护技术领域。
背景技术
电力是国民经济的基础,电力输电线路的畅通是保障电力供应的关键,电力输电线路的故障主要由电力线路测距设备来解决。目前,传统的电力输电线路故障测距系统主要存在以下问题:1)测距结果缺乏优化和综合。故障发生时现场2套保护装置、故障录波器和行波测距装置给出的四种测距结果可能相差较大,导致运行人员不知采用那个测距结果,从而使测距结果失去价值。2)对于复杂的电网情况,目前任一种测距算法均不能全部达到最佳效果。行波故障测距需要双端通信,对于通信失败或未接入双端行波测距系统的线路,双端测距会失效;而且,单端行波故障测距可靠性不高,单独使用单端行波测距的成功率较低。总体而言,目前的行波测距精度离散性很大,在某些情况下很精确,而某些情况下测距失效,可靠性还有待于提高。而基于工频电气量的故障录波器只能采用单端数据实现故障定位,从原理上就不存在优势。3)目前各种测距算法均未充分考虑每条线路的结构性差异,如保护装置的测距算法未考虑同杆并架双回线路情况;行波测距装置未考虑灾变情况下,通道中断后的单端行波测距算法,以及行波测距失败后的测距方式。4)目前测距算法对故障测距过程中影响因素缺乏综合分析。故障时刻的过渡电阻或线路分布电容和其他因素的影响,可能导致基于行波或阻抗的故障定位算法的不准确;目前各种测距系统或装置仅仅实现了电气距离的测量,未能综合考虑输电线路弧垂、转角等因素影响。5)超高速继电保护和断路器的应用,可用于故障定位的数据窗越来越短,使得传统的基于频域的故障定位方法失效。因而对于具体的输电线路和故障状况,研究鲁棒性较好的故障测距算法,并最终给出唯一可信、精确的测距结果将十分必要。
发明内容
本发明的目的是,针对传统测距系统存在的问题,提供一种模型自适应输电线路故障测距方法,在不增加投资的基础上,通过获取现有的单端或双端故障录波数据和行波故障定位系统的录波数据,根据具体线路和具体故障情况,自适应选择最优的故障测距算法;并且对故障录波、继电保护和行波测距等四种测距结果进行综合分析判断,给出唯一精确的故障测距结果。
本发明的技术方案包括以下步骤:
(1)建立实际电网输电线路模型
通过现场试验获得的数据,计算实际电网线路参数和系统参数,包括系统阻抗,线路阻抗,线路波阻抗和传播系数,对地电导和分布电容等参数,建立与实际电网输电线路对应的物理模型和分布参数模型,据此得出各线路在不同频带下的等值模型,为模型自适应输电线路故障测距提供线路参数库。
(2)构建故障监测数据平台
在故障测距主站实现各类监测数据的上传,为实现多种自适应综合测距方法提供数据平台。在主站可以利用故障线路两端录波器上传的监测数据,实现基于工频电气量的双端测距,填补了利用电气量测距的理论缺陷。在主站获取行波故障测距、保护测距结果并在主站获取录波器双端测距的基础上,结合测距子站对两类测距结果的初步综合利用和比对,在测距主站层面实现更可靠更多样的综合测距方法,如在测距主站利用多端信息解决行波波速的不确定、线路弧垂和杆塔转角影响测距精度等问题的优化测距方法。
(3)综合四种测距结果的优化测距方法
在不增加投资的基础上,通过获取现有的单端或双端故障录波数据和行波故障定位系统的录波数据,根据具体线路和具体故障情况,自适应选择最优的故障测距算法。
双端行波故障测距是目前行波故障测距应用最广泛的方法,可靠性和测距精度都相对较高,同时双端行波法测距受双端同步采集及双端通信等因素影响其精度具有一定的离散性,即测距成功时精度较高,而测距失败时则无法给出测距结果或者结果偏差较大;故障录波器与继电保护装置均利用基于工频电气量的测距方法,若利用单端电气量测距,其本身从原理上就存在缺陷。对于光纤差动保护可获得双端电气量测距结果,但其采样频率相对较低,因此在主站利用采样频率较高的录波器数据实现双端电气量测距,从根本上对测距原理的应用进行了提升,其鲁棒性和精度将有一定的提高,并将该结果作为电气量测距的主要参考结果。因此,在四种测距方法中录波器双端测距结果鲁棒性最高,在测距成功的前提下行波故障测距的精度最高。
对故障发生时现场2套保护装置、故障录波器和行波测距装置给出的四种测距结果进行综合分析判断,给出唯一精确的故障测距结果。
(4)基于多端行波数据的故障测距结果优化
输电线路的行波波速跟线路实际参数有关,不同线路结构和自然条件下,波速数值不一样。此外,输电线路参数是随频率变化的,对同一线路在不同时刻线路参数也在变化,波速数值也在波动。因此行波故障测距装置中,取一定范围内的波速数值来代替实际波速带有主观性。实际系统中输电线路的长度是杆塔间的实测间距之和而没有考虑弧垂的影响,测距过程中弧垂和转角都会对测距精度有一定的影响。在测距主站通过各子站监测数据上传,可得到故障线路及其相邻线路对端子站的行波数据,实现基于多端行波数据的故障测距结果优化。
(5)参数自适应测距算法
在常规双端测距算法当中,线路参数都是作为已知量参与运算的,由于测距算法对线路参数精度有较高的要求,当线路参数不准确时,会给测距结果带来较大误差。高压输电线路的参数一般通过实测获得,但在运行过程中要受到沿线地质、气候、大地电阻率分布不均等因素的影响,甚至线路的长度L在不同的季节也是变化的。特别是气候恶劣的雨雪天气往往容易发生故障,当线路被冰雪覆盖时,将会使线路参数明显偏离给定值,例如对线路长度变化的研究范围为:0.9L~1.1L(分别对应于寒冷的冬天和炎热的夏天),仅此一项就使线路分布参数中线路的正序传播系数变化达到10%,从而造成测距误差。为了消除线路参数不准确或变化对测距精度的影响,利用故障录波器提供的冗余测量信息,在线路参数在线估计的同时计算故障距离的故障测距最小二乘算法,消除因线路参数不准确造成的测距误差,实现在准确线路参数未知的情况下精确测距。
本发明与现有技术相比较的有益效果是,①能将测距结果进行优化和综合;②能充分考虑每条线路的结构性差异,自适应选用最佳的测距算法;③能在线估计输电线路参数;④综合考虑故障时刻的过渡电阻、线路分布电容及双端数据非同步采样等影响故障测距的因素。
本发明方法适用于110~500kV输电线路的故障测距。
附图说明
图1为本发明的输电线路自适应测距处理流程示意图;
图2为本发明的测距结果综合优化算法流程示意图;
图3为本发明的基于多端行波数据的故障测距结果优化示意图;
图4为本发明的具体实现方案示意图;
图中图号表示为:1是测距信息子站;2是测距信息子站;n是测距信息子站;11是保护1;12是通信单元;13是行波故障测距;14是故障录波器;15是保护2。
具体实施方式
本发明的具体实施方式如图1至图4所示。
图1为本发明的输电线路自适应测距处理流程示意图。如图1所示,当测距主站获取到所测输电线路双端故障录波数据时,优先采用双端故障测距算法。如果双端数据不同步,采用基于幅值的频域法。对于双回线和多回线故障测距,由于受到另外回线的互感和互容的影响,线路参数不精确时,则采用基于在线参数估计的测距算法;或者基于反序网的同杆双回线单端、双端故障定位实用算法(只利用单端或双端电流量,而不需要电压量)。如果测距主站只能获取到所测输电线路单端故障录波数据时,则利用单端电气量,考虑过渡电阻和对端系统阻抗的影响,在时域中用最小二乘法求解故障距离;或者采用基于故障、故障分闸和重合闸暂态行波的输电线路单端故障测距实用算法。在现场数据缺乏或现场装置测距失效时,采用电磁暂态仿真软件进行故障模拟,得到暂态仿真波形,此时,采用基于波形匹配的输电线故障测距优化算法,根据暂态仿真波形与实际故障暂态波形特征的匹配程度,得到测距结果。
图2为测距结果综合优化算法流程示意图。如图2所示,当故障发生时,行波测距和故障录波器、两套保护同时启动。设定四种测距方式均可得出测距结果,结合子站中对行波测距结果和录波器测距结果的初步综合利用。下面,根据子站行波测距方式,对各类测距结果的是否相近情况进行具体分析。
当子站为单端行波测距方式时,行波装置利用本地故障录波器的测距结果判断波头性质并给出测距结果,在主站该测距结果与故障录波器双端电气量测距结果比较,若结果相近,则行波测距成功,且依此比对两套保护测距结果,去除保护中的测距失败者;若结果不相近,则根据录波器双端电气量的高鲁棒性判定行波测距失败,并根据双端电气量结果比对两套保护结果。当判断两种测距结果是否相近时,其差值Δl满足在一定数值域(0,k*L)时,并认为其相近,反之为不相近,L为所监测故障线路的长度,k为常数系数(如可选择5%)。将判定测距成功者的测距结果加权求和作为最终主站测距结果,如下式所示:
LF=k1*Ltraveling+k2*Lrecorder+k3*Lprotection1+k4*Lprotection2    (1)
式中,LF为主站最终测距结果,Ltraveling,Lrecorder,Lprotection1,Lprotection2分别为故障行波,录波器双端,保护1和保护2的测距结果,k1,k2,k3,k4分别为各测距结果在最终结果中相应的比重。
当子站为双端行波测距方式时,可利用录波器双端测距结果判断行波测距是否成功,若两者接近则判断双端行波测距成功,并分析比对两套保护测距结果,将判定测距成功者的测距结果加权求和作为最终主站测距结果;若双端行波与双端电气量测距结果不相近时,则其中必有一种测距失败,此时需参考两套保护的测距结果继续判断。当两套保护结果相近时,比对双端行波测距与录波器双端电气量测距结果是否与保护结果满足相近条件,若均满足则取其最相近者认为其测距成功,只有一种满足则认定该满足者测距成功,并将保护结果与成功测距者加权求和作为最终结果,当均不满足时,此时三类装置的测距结果离散性较大,考虑到双端故障测距的高鲁棒性,将故障录波器的双端电气量测距结果作为最终测距结果;当两套保护的测距结果不满足相近时,此时四种测距结果出现较大离散性,分别计算:
Δlsttrav-pro i=Ltraveling-Li protection
Δlendtrav-pro i=Ltraveling-Li protection(i=1,2)            (2)
式中,Δlsttrav-pro,Δlendtrav-pro分别为双端行波,故障录波器结果与保护测距结果的差值,i为1和2和分别代表保护1和保护2。将得到四个差值结果,取其差值最小者,若该最小值符合结果相近条件,则将该最小值对应的测距结果作为主要参考结果,并将其加权求和作为最终结果;反之,则四种结果离散性较大,此时考虑故障录波器双端电气量测距结果的鲁棒性,将其作为最终测距结果。权重系数的大小需要参考四种测距方法的特征分析进行确定。可利用神经元网络的方式,根据以往多次测距的结果进行训练和学习,从而得出每个装置测距精度的权值。在双端行波故障测距中,当初步判定故障点在线路中段时,则由于行波测距在线路中点附近测距精度最高,此时需适当增加行波结果的比重。
图3为基于多端行波数据的故障测距结果优化示意图。图3所示,在GPS时标完全相同情况下,可以测量故障行波到达1,2,3号变电站测量端的绝对时间t1,t2,t3。线路L1为故障线路,设定2号测量端为故障线路本端,1号测量端为故障线路对端,L2为相邻线路,3号测量端为相邻线路对端。设故障发生的绝对时刻为t0,假设在线路L1和L2行波传播速度vL1=vL2=v,则
( t 1 - t 0 ) v = d 1 ′ ( t 2 - t 0 ) v = d 2 ′ ( t 3 - t 0 ) v = L 2 ′ + d 2 d 1 ′ + d 2 ′ = L 1 ′
式中,L1′,L2′为故障行波传播所经过的路径,即为线路的实际物理长度;d1′,d2′为故障点分别与故障线路对端和本端之间线路的物理长度。在线路杆塔档距和弧垂相近,杆塔转角相似的情况下,均可认为是现场线路长度数据放大一定系数ε(ε>1)后的数值。
( t 1 - t 0 ) v = ϵ d 1 ( t 2 - t 0 ) v = ϵ d 2 ( t 3 - t 0 ) v = ϵ L 2 + ϵd 2 ϵ d 1 + ϵ d 2 = ϵ L 1
式中,L1,L2为线路杆塔距离之和得到的现场线路长度,d1,d2分别为故障点到故障线路对端和本端之间现场线路长度。解方程组可得
d 2 = ( t 2 - t 1 ) L 2 2 ( t 3 - t 2 ) + L 1 2
可见,在现场线路长度L1,L2已知条件下,消除了波速参数的影响,并且所求故障位置d2表达式中,仅需测量三个时间参数。由图3可知,t1,t2,t3均为故障行波第一次到达测量端的绝对时刻,行波波头突变明显,理论上可达到很高的测量精度。在d2表达式推导过程中通过各式相比可消去系数ε,因此可以得到用现场长度数据表示的测距表达式。该方法的实测故障距离,在杆塔档距、弧垂和转角相似的情况下可一定程度上消除线路弧垂对测距精度的影响。同时,现场中L1,L2线路参数可能会有所不同,线路上波速会略有偏差,但考虑到其所处地理位置相近,气候等自然条件相似,仍可视为相同。因此可认为本文方法关于故障行波在线路L1,L2传播波速相同的假设成立。该方法依赖于1,2,3号测量端行波波头的准确识别,因此准确测量三个时间参数成为该方法的关键。1,2号测量端均为故障初始行波,波头突变性较大,易于提取,而在3号测量点处检测到的故障行波需经过2号测量端的折射作用。
图4为本发明的具体实现方案示意图。图4所示,在故障测距主站,将子站的各种故障监测数据上传,在主站获得更全面的监测信息,包括子站录波器和行波测距结果,两套保护的监测数据和测距结果。因此可利用主站的丰富信息实现多种综合的故障测距算法,如利用故障线路两端的录波器监测数据实现工频电气量双端测距,结合故障线路相邻线路的故障信息实现测距结果的优化处理,建立以双端测距为主、单端测距为辅的优化组合测距系统,运用各种测距算法进行计算和综合分析判断,解决高阻接地情况下保护装置和其它故障定位系统定位精度低的问题;解决高阻情况下对端行波记录仪不起动、或者波头不清晰等情况下,行波故障定位系统无法进行故障定位时的故障定位问题,给出准确的故障点、故障相别和巡线范围。

Claims (2)

1.一种模型自适应输电线路故障测距方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
(1)通过现场试验获得的数据,计算实际电网线路参数和系统参数,包括系统阻抗,线路阻抗,线路波阻抗和传播系数,对地电导和分布电容参数,建立与实际电网输电线路对应的物理模型和分布参数模型,据此得出各线路在不同频带下的等值模型,为模型自适应输电线路故障测距提供线路参数库;
(2)在故障测距主站实现各类监测数据的上传,为实现多种自适应综合测距方法提供数据平台;在主站可以利用故障线路两端录波器上传的监测数据,实现基于工频电气量的双端测距,填补利用电气量测距的理论缺陷;在主站获取行波故障测距、保护测距结果并在主站获取录波器双端测距的基础上,结合测距子站对两类测距结果的初步综合利用和比对,在测距主站层面实现更可靠更多样的综合测距方法,在测距主站利用多端信息解决行波波速的不确定、线路弧垂和杆塔转角影响测距精度问题的优化测距方法;
(3)在不增加投资的基础上,通过获取现有的单端或双端故障录波数据和行波故障定位系统的录波数据,根据具体线路和具体故障情况,自适应选择最优的故障测距算法;当测距主站获取到所测输电线路双端故障录波数据时,优先采用双端故障测距算法;如果双端数据不同步,采用基于幅值的频域法;对于双回线和多回线故障测距,由于受到另外回线的互感和互容的影响,线路参数不精确时,则采用基于在线参数估计的测距算法;或者基于反序网的同杆双回线单端、双端故障定位实用算法;如果测距主站只能获取到所测输电线路单端故障录波数据时,则利用单端电气量,考虑过渡电阻和对端系统阻抗的影响,在时域中用最小二乘法求解故障距离;或者采用基于故障、故障分闸和重合闸暂态行波的输电线路单端故障测距实用算法。
2.根据权利要求1所述的模型自适应输电线路故障测距方法,其特征是,在故障测距主站通过各子站监测行波数据的上传,得到故障线路及其相邻线路对端子站的行波数据,实现基于多端行波数据的故障测距结果优化。
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实用高压直流输电线路故障测距方法;翟永昌;《电力系统及其自动化学报》;20081031;第20卷(第5期);70-73 *
张峰等.基于三端行波测量数据的输电线路故障测距新方法.《电力系统自动化》.2008,第32卷(第8期),69-72.
梁远升等.基于粒子群-最小二乘法混合算法的参数自适应故障测距方法.《电力系统保护与控制》.2009,第37卷(第4期),16-22. *
翟永昌.实用高压直流输电线路故障测距方法.《电力系统及其自动化学报》.2008,第20卷(第5期),70-73.

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