CN102135560A - 雷电波侵入变电站的扰动识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种新的雷电波侵入变电站的扰动识别方法，它的过程为：(1)实时监测母线电压信号；(2)对故障时的电压信号进行S变换，建立电压信号的模时频矩阵；(3)利用模时频矩阵计算基波幅值、主要谐波次数以及主要谐波的最大幅值；以母线电压基波幅值的下降与否作为判断故障和非故障雷击或其它干扰的依据；以主要谐波次数及其对应的幅值大小判断是否遭受雷击的依据。它利用适合于分析非平稳信号的S变换技术进行扰动信号的特征提取，根据不同扰动情形下，暂态电压信号的主要谐波次数及其对应的幅值大小以及基波电压的跌落差异构建识别判据，其方法简便，灵敏度高，识别准确，易于工程实现。

Description

雷电波侵入变电站的扰动识别方法

技术领域

本发明涉及一种雷电波侵入变电站的扰动识别方法。

背景技术

电网实际运行资料显示，输电线路故障跳闸有40％以上由雷击引起，极端情况可接近80％。近年来，随着社会经济的快速发展，外力破坏造成的线路跳闸已成为仅次于雷击故障的第二大因素，其中以吊车施工等造成的事故居多。对于重合不成功的线路故障，按现行调度运行规程，要求立即强送一次，以尽可能恢复供电，保证供电可靠性和电网稳定。对于雷击、污闪、鸟害等自然原因引起的故障，是可以的。但人为原因造成的故障，如果强送合闸可能危及人身安全，所以有必要对不同原因造成的跳闸予以区别对待，以便采取不同的事故处理措施。

输电线路遭受的雷击，按是否引起故障可分故障性雷击和非故障性雷击。其中，故障性雷击与普通短路均可作故障处理，非故障性雷击可视为干扰。雷电干扰可能导致保护装置误动作，还可能侵入变电站，引起系统过电压，进而影响电网一、二次设备的性能。针对雷击与普通短路故障的识别，国内外均开展了研究，并取得了一些有益的成果。

文献1[董杏丽，葛耀中，董新洲.行波保护中雷电干扰问题的对策[J].中国电机工程学报，2002，22(9)：74-78]利用线路遭受雷击前后电流幅值的变化构建判据，该方法判别简单，但线路结构和故障合闸角度对判据的影响较大。

文献2[Guibin ZOU，Houlei GAO，Ming XU，et al.Identification of lightning strokeand fault in the transient component based protection[C].APPEEC，March 28-31，2009，Wuhan，China.]利用时间轴上下方暂态电流积分的相对比值和绝对差构造综合识别判据，实现容易，但识别原理易受母线结构的影响，有一定的局限性。

文献3[王刚，李海峰，赵建仓，等.基于小波多尺度分析的输电线路直击雷暂态识别[J].中国电机工程学报，2004，24(4)：139-144]利用故障电流附加分量高低频能量的关系构成判据来识别雷击与普通短路故障，但分析表明，非故障性雷击与普通短路故障其暂态电流的高低频分量能量的比值十分接近，存在判据难以确定的问题。

文献4[李海锋，王刚，赵建仓.输电线路感应雷暂态特征分析及其识别方法[J].中国电机工程学报，2004，24(3)：114-119.]提出了主要针对感应雷的雷击线路识别方法，该算法建立的特征量模型复杂且受雷电流波形变化的影响较大，不易整定判据。

文献7[段建东，张保会，郝治国，等.超高压线路暂态保护中雷电干扰与短路故障的识别[J].电力系统自动化，2004，28(18)：30-35]提出了时域波形法，其原理是基于故障性雷电波波前、波尾陡度与非故障性雷击及普通短路故障存在差异。利用波前和波尾的最大斜率比作为识别判据。但故障性雷击的初始波头与非故障性雷击的初始波头其波形非常相似，此时判据也不易整定。

文献11[肖先勇，李逢，邓武军.雷击与短路故障的S变换特征量识别方法[J].高电压技术，2009，35(4)：817-822.]提出了雷击与短路故障的S变换特征量识别方法，通过S变换提取时频等值线和幅值包络向量，根据是否含高频分量和等值包络向量的修正一阶中心矩的正负，实现类型识别，该方法判别相对复杂。

文献12[吴昊，肖先勇，沈睿佼.小波能量谱和神经网络法识别雷击与短路故障[J].高电压技术，2007，33(10)：64-68]提出基于小波能量谱和神经网络的线路雷击与短路故障识别方法。该方法识别正确率虽然较高，但人工神经网络结构复杂，需进行大量训练，运算量大，实用性不强。

由此可见，现有关于雷击识别的研究，并没有完全实用有效的方法。

发明内容

本发明的目的就是为解决上述问题，提供一种新的雷电波侵入变电站的扰动识别方法。该方法利用适合于分析非平稳信号的S变换技术进行扰动信号的特征提取，根据不同扰动情形下，暂态电压信号的主要谐波次数及其对应的幅值大小以及基波电压的跌落差异构建识别判据，其方法简便，灵敏度高，识别准确，易于工程实现。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种雷电波侵入变电站的扰动识别方法，它的过程为：

(1)实时监测母线电压信号；

(2)对扰动时的电压信号进行S变换，建立电压信号的模时频矩阵；

(3)利用模时频矩阵计算基波幅值、主要谐波次数以及主要谐波的最大幅值；以母线电压基波幅值的下降与否作为判断故障和非故障雷击或其它干扰的依据；以主要谐波次数及其对应的幅值大小作为判断是否遭受雷击的依据：

A：若母线电压基波幅值下降，同时主要谐波次数及其对应的幅值较大，则为故障性雷击；

B：若母线电压基波幅值下降，但主要谐波次数及其对应的幅值较小，则为普通故障；

C：若母线电压基波幅值未下降，但主要谐波次数及其对应的幅值增大，则为非故障雷击；

D：若母线电压基波幅值未下降，但主要谐波次数的幅值较小，则为其它干扰。

所述步骤(3)中，具体的判断依据为：

1)以公式U_Φ＜k₁U_e作为识别故障以及非故障性雷击或者其它扰动的判据，式中，U_Φ为所监测的母线基波电压的标么值，Φ为A相、B相和C相；U_e为母线额定电压的标么值，也即等于1；k₁是电压跌落系数，根据电压等级和线路长度设定；若此式成立，则判别为故障，否则视为非故障性雷击或者其它扰动；

2)以公式

作为判断是否遭受雷击的依据，式中，n为信号的主要谐波次数；U_n是主要谐波次数所对应幅值的标么值；k₂为可靠系数。因为一般噪声、开关操作等扰动信号的幅值较小，而雷击产生的信号幅值较大，通过设定可靠系数可对二者进行有效区分。

本发明采用了S变换理论：

S变换是基于小波变换和短时傅里叶变换的一种可逆时频分析方法。由Stockwell等学者于1996年首次提出，见文献13[Stockwell R C，Mansinba L，Low R P.Localization ofthe complex spectrum：the S transform[J].IEEE Trans.on Signals Proceeding，1996，44(4)：998-1001]。

对于信号h(t)的一维连续S变换定义如下

$S(\mathrm{\τ},f)={\∫}_{-\∞}^{\text{\∞}}h\left(t\right)\frac{\left|f\right|}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}\exp (-\frac{{(\mathrm{\τ}-t)}^2{f}^2}{2})\exp (-j2\mathrm{\πft})\mathrm{dt}---\left(1\right)$

其一维连续逆变换为

$h\left(t\right)={\∫}_{-\∞}^{\∞}\left[{\∫}_{-\∞}^{\∞}S(\mathrm{\τ},f)\mathrm{d\τ}\right]\exp \left(j2\mathrm{\πft}\right)\mathrm{dt}---\left(2\right)$

式中τ为时间，表示高斯窗在时间轴的位置；f为频率；j为虚部单位。

S变换是连续小波变换的“相位修正”，局部化所使用的高斯窗可以平移，因此信号经S变换后时频谱的分辨率与频率(即尺度)有关，具有很强的时间和频率分辨能力。

信号h(t)的S变换函数与傅立叶变换函数H(f)存在如下关系

$S(\mathrm{\τ},f)={\∫}_{-\∞}^{\∞}H(\mathrm{\α}+f)\exp (-\frac{{2\mathrm{\π}}^2{\mathrm{\α}}^2}{f^2})\exp \left(j2\mathrm{\π\α\τ}\right)\mathrm{d\α}---\left(3\right)$

这样S变换就可利用快速傅里叶变换实现快速计算。

设h[kT](k＝0，1，2，...，N-1)是以T为采样间隔对连续时间信号h(t)进行采样得到的离散时间序列，由此可得该序列的离散傅立叶变换为

$H\left(\frac{n}{\mathrm{NT}}\right)=\frac{1}{N}\underset{K=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}h\left(\mathrm{kT}\right)\exp (-j\frac{2\mathrm{\πnk}}{N})---\left(4\right)$

令式(3)中的f＝n/NT，τ＝iT得h[kT]的离散S变换

$S(\mathrm{iT},\frac{n}{\mathrm{NT}})=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}H\left(\frac{m+n}{\mathrm{NT}}\right)\exp (-\frac{2{\mathrm{\π}}^2{m}^2}{n^2})\·\exp \left(j\frac{2\mathrm{\πmi}}{N}\right)---\left(5\right)$

采样序列h[kT]经S变换后得到一个复时频矩阵，对其求模后得到模时频矩阵。模时频矩阵的行向量为某一频率成分的幅值随时间的变化，列向量为某一时间对应的各频率成分的幅值。因此，可利用S变换技术获取信号的模时频矩阵，进而在时域和频域内提取扰动信号的波形特征，并根据特征差异构建识别判据。

本发明的识别原理为：

1母线暂态电压波形特征的提取

无论变电站母线还是与之相连的输电线路，在发生雷击或普通短路故障后的暂态过程中，母线电压的波形均发生变化，由此可实时监测母线电压信号，实现雷电是否入侵变电站的识别。图1a、图1b、图1c、图1d为图4所示仿真模型中，线路MN分别发生A相接地短路、AB相间短路、A相非故障雷击以及A相故障性雷击时，母线M上A相电压的相应波形图。

采用S变换技术对上述四种典型波形进行处理，并用MATLAB画出模时频等值线，得到图2a、图2b所示对应的波形图。

图中，波形的颜色深浅代表信号某个频率成分的幅值大小，颜色越深表明该频率成分的幅值越大。图2a和图2b中，颜色最深的位置接近0kHz附件，也即基波幅值最大，而其它频率成分(或者称谐波)对应的幅值非常小；图2c所示，基波成分对应的幅值较大，同时谐波成分对应的幅值也较大；而图2d中，基波成分对应的幅值有所下降，但谐波成分对应的幅值较大。

观察母线电压波形图1a至图1d和图2a至图2d，可以总结出当线路遭受不同扰动后其暂态电压波形特征具有以下差异：

(1)当发生普通短路时，故障相母线电压会跌落，高次谐波含量少且幅值很小；

(2)当发生故障性雷击时，母线电压中的基波分量跌落，高次谐波含量丰富且幅值很大；

(3)当发生非故障性雷击时，母线电压高次谐波含量丰富且幅值很大，但基波幅值不会跌落。

由此可知，信号经过S变换后得到的时频等值线图，能够很好地反映不同扰动信号在时域和频域内的特征，根据不同工况下母线暂态电压波形的特征差异，可构造雷击与普通短路故障的识别判据。

2判据的构建

对S变换后获到的模时频矩阵进行计算，可得表1所示的数据。

表1  不同扰动时模时频矩阵对应的仿真数据

表1中，基波幅值以及主要谐波的最大幅值均是以母线额定电压为基准的标幺值(其它表中数据类似)。表中数据显示：当发生短路故障时，母线电压基波幅值出现较大跌落，主要谐波的幅值小于基波电压额定值；当线路遭受雷击但未引起短路故障时，基波幅值不会跌落，主要谐波次数高且对应的幅值很大，高于基波电压额定值；当线路遭受雷击并引起短路时，主要谐波次数很高且其高频分量的幅值很大，但基波幅值跌落。这是因为故障性雷击发生时，高次谐波是由雷电波和故障附加电压产生的故障行波共同叠加而成，其高频含量高于单纯由非故障性雷击产生的高频含量，仿真结果与理论分析一致。

基于以上波形特征及其仿真数据分析，可以构建扰动类型的识别判据。其一，利用母线电压基波幅值的下降作为判断故障和非故障雷击或其它干扰的依据。考虑到高阻接地故障时母线基波电压跌落较小，以及母线电压的正常波动范围，定义如下判据

U_Φ＜k₁U_e    (6)

式中，U_Φ为所监测母线基波电压的标么值，Φ为A相、B相和C相；U_e为母线额定电压标么值，也即等于1；k₁是电压跌落系数，可根据电压等级和线路长度灵活设定。若式(6)成立，则判别为故障，否则视为非故障性雷击或者其它扰动。

其二，根据电压信号的主要谐波次数及其对应的幅值大小来判断是否有雷电波侵入，定义判据如下

$\left\{\begin{array}{c}n>60\\ U_n>k_2{U}_e\end{array}\right.---\left(7\right)$

式中，n和U_n分别是信号的主要谐波次数及其对应幅值的标么值；k₂为可靠系数。因为一般噪声、开关操作等扰动信号的幅值较小，而雷击产生的信号幅值较大，通过设定可靠系数可对二者进行有效区分。若式(6)和式(7)同时成立，则判别电网遭受雷击并导致了短路故障；若式(6)不成立，仅式(7)成立，则判别为电网遭受非故障性雷击；若式(6)和式(7)均不成立，则认为电网受到一般噪声等其它干扰。

具体实现方法：利用S变换求得信号的模时频矩阵，找出所有谐波中最主要的频率成分，并提取其幅值，如果发生雷击那么该频率成分是高次谐波；若仅仅是短路故障，最主要的谐波次数较小，判别流程如图3所示。

本发明的有益效果是：针对雷电波是否侵入变电站以及与其它扰动信号的识别，提出了一种利用信号的S变换技术提取暂态电压波形特征进而识别扰动类型的方法。根据某地区220kV变电站一次系统的实际结构和参数，构建了仿真模型，通过仿真与分析，可获得如下结论：

(1)扰动信号经S变换后，其时频等值线的特征差异明显，通过提取电压信号的基波幅值、主要谐波次数及主要谐波的最大幅值，可方便构建一般短路故障、雷击和其它扰动的识别判据；

(2)识别方法基本不受故障类型、故障接地电阻、故障初始时刻、雷击相别及雷电流大小的影响，有较高的灵敏度；

(3)该方法利用母线电压信号，可判别整个变电站是否有雷电入侵，实现简单、容易。如果判别某线路是否遭受雷击，可提取该线路的电压信号进行分析；

(4)识别方法原理简单、清楚，识别准确，易于工程实现。

附图说明

图1a为A相接地波形图；

图1b为AB相短路波形图；

图1c为A相非故障性雷击波形图；

图1d为A相故障性雷击波形图；

图2a为采用S变换后A相接地波形图；

图2b为采用S变换后AB相短路波形图；

图2c为采用S变换后A相非故障性雷击波形图；

图2d为采用S变换后A相故障性雷击波形图；

图3为扰动类型的识别流程框图；

图4为仿真系统模型图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明。

本发明的雷电波侵入变电站的扰动识别方法，如图3所示，它的过程为：

(1)实时监测母线电压信号；

(2)对扰动时的电压信号进行S变换，建立电压信号的模时频矩阵；

(3)利用模时频矩阵计算基波幅值、主要谐波次数以及主要谐波的最大幅值；以母线电压基波幅值的下降与否作为判断故障和非故障雷击或其它干扰的依据；以主要谐波次数及其对应的幅值大小判断是否遭受雷击的依据：

A：若母线电压基波幅值下降，同时主要谐波次数及其对应的幅值较大，则为故障性雷击；

B：若母线电压基波幅值下降，但主要谐波次数及其对应的幅值较小，则为普通故障；

C：若母线电压基波幅值未下降，但主要谐波次数及其对应的幅值增大，则为非故障雷击；

D：若母线电压基波幅值未下降，但主要谐波次数的幅值较小，则为其它干扰。

所述步骤(3)中，具体的判断依据为：

1)以公式U_Φ＜k₁U_e作为识别故障和非故障性雷击或者其它扰动的判据，式中，U_Φ为所监测的母线基波电压的标么值，Φ为A相、B相和C相；U_e是母线额定电压的标么值，也即等于1；k₁是电压跌落系数，根据电压等级和线路长度设定；若此式成立，则判别为故障，否则视为非故障性雷击或者其它扰动；

2)以公式作为判断变电站是否有雷电波侵入的依据，式中，n是信号的主要谐波次数；U_n为主要谐波次数所对应幅值的标么值；k₂为可靠系数。因为一般噪声、开关操作等扰动信号的幅值较小，而雷击产生的信号幅值较大，通过设定可靠系数可对二者进行有效区分。

以图4的仿真系统进行仿真分析：

1)模型的建立

根据某地区两个实际220kV变电站的一次系统结构及其相关参数，利用PSCAD/EMTDC构建仿真系统，输电线路采用依频模型且均为换位，各线路的长度如图4所示。

图中M和N分别代表两个变电站的母线，线路MN为两者之间的联络线。在联络线上设置各种扰动，对不同工况进行仿真，采样频率为400kHz。采集母线M上的电压信号，将其进行S变换后提取模时频矩阵中的相关数据，在数据处理时设定判据中的系数k₁和k₂其值分别为0.85和1.2。

2)普通短路故障的仿真与分析

在线路MN上设置不同类型、不同故障接地电阻以及不同初始角度的故障，故障点距离母线M为10km，仿真数据见表2所示。

表2  不同故障类型的仿真数据

表中，R和θ分别是故障接地电阻和故障初始角度。表2仿真数据显示：发生不同扰动时，基波幅值均有所下降，符合式(6)所示判据，可判别为故障；主要谐波次数为基波的40倍左右，且主要谐波对应的幅值较小，不符合式(7)所示判据，综合分析可知发生普通短路故障，判别结果正确。故障类型、过渡电阻和故障时刻对基波幅值跌落程度、主要谐波次数及其对应的幅值大小有所影响，但对判据几乎没有影响，无论何种故障，判据都有足够高的可靠性和灵敏性。

3)故障性雷击的仿真与分析

雷击输电线路是否导致故障受雷电流的幅值、杆塔的防雷设计及地形地貌等各种因素的影响，表3给出了线路MN遭受不同雷击而导致故障的情况下，母线M的电压信号经S变换所提取的仿真数据和判别结果。

表3  故障性雷击的仿真结果

由表3数据可知，基波幅值下降较大，符合式(6)判据，可判别为故障；同时主要谐波次数远高于60次，且主要谐波的最大幅值也较大，符合式(7)判据，可判别为雷击；综上分析可得出雷击并引起故障的结论。另外，雷击相别和雷电流的幅值对判据几乎无任何影响。

4)故障性雷击仿真与分析

当雷电流幅值较小时，一般不会引起线路故障，表4显示了线路MN遭受雷击而未导致故障时的仿真数据及其判别结果。

表4非故障性雷击的仿真结果

表4仿真数据显示：监测到的扰动信号其基波幅值几乎没有变化，不符合式(6)，由此可知线路或母线无故障发生；但是其主要谐波次数高于60次，而且主要谐波的最大幅值也较大，符合式(7)，因此可判断线路遭受雷击；综合分析可知线路发生非故障性雷击，判别结果正确。雷电流的幅值大小对主要谐波的最大幅值有所影响，但对判据几乎无影响。

综上分析可知，设定判据中的系数k₁和k₂分别为0.85和1.2，对于任何扰动类型，判据均有很高的灵敏性，因此该方法正确有效。

Claims (2)

1.一种雷电波侵入变电站的扰动识别方法，其特征是，它的过程为：

(1)实时监测母线电压信号；

(2)对扰动时的电压信号进行S变换，建立电压信号的模时频矩阵；

(3)利用模时频矩阵计算基波幅值、主要谐波次数以及主要谐波的最大幅值；以母线电压基波幅值的下降与否作为判断故障和非故障雷击或其它干扰的依据；以主要谐波次数及其对应的幅值大小判断是否有雷电波侵入变电站的依据：

A：若母线电压基波幅值下降，同时主要谐波次数及其对应的幅值较大，则为故障性雷击；

B：若母线电压基波幅值下降，但主要谐波次数及其对应的幅值较小，则为普通故障；

C：若母线电压基波幅值未下降，但主要谐波次数及其对应的幅值增大，则为非故障雷击；

D：若母线电压基波幅值未下降，但主要谐波次数的幅值较小，则为其它干扰。

2.如权利要求1所述的雷电波侵入变电站的扰动识别方法，其特征是，所述步骤(3)中，具体的判断依据为：

1)以公式U_Φ＜k₁U_e作为故障和非故障性雷击或者其它扰动的识别判据，式中，U_Φ为所监测的母线基波电压的标么值，Φ为A相、B相和C相；U_e是母线额定电压的标么值，也即等于1；k₁是电压跌落系数，根据电压等级和线路长度设定；若此式成立，则判别为故障，否则视为非故障性雷击或者其它扰动；

2)以公式

作为变电站是否有雷电波侵入的判断依据，式中，n是信号的主要谐波次数；U_n为主要谐波次数所对应幅值的标么值；k₂为可靠系数。因为一般噪声、开关操作等扰动信号的幅值较小，而雷击产生的信号幅值较大，通过设定可靠系数可对二者进行有效区分。

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