CN102565628B - 基于雷电流幅值区间分布的架空线路雷击故障性质识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明为基于雷电流幅值区间分布的架空线路雷击故障性质识别方法，属于高电压技术领域。架空线路发生雷击跳闸故障后，收集故障塔接地电阻、杆塔特征参数、雷电监测系统定位信息及地形参数等故障信息，依据线路耐雷性能算法和绕击电气几何模型法原理，综合杆塔及线路结构参数的统计学规律计算遭受雷击线路的反击耐雷水平和绕击临界雷电流的幅值分布区间，最后利用线路雷击故障性质判别概率算法模型，得出线路不同雷击故障类型的对应发生几率。本发明利用雷击故障性质判别概率算法模型得出较为客观可靠的雷击故障类型发生几率，判断结果包含一定的容错裕度，实现雷击故障性质判断所需信息量小且易于线路运维人员获取，判断方法简捷快速，有较强实用性。

Description

基于雷电流幅值区间分布的架空线路雷击故障性质识别方法

技术领域

本发明涉及一种识别架空线路雷击故障类型的方法，具体地说是一种基于雷电流幅值区间分布的架空线路雷击故障性质识别方法，属于高电压技术领域。

背景技术

架空输电线路因雷击致线路跳闸故障中，反击、绕击判断是实现针对性、差异化防雷的基础，是架空电力线路防雷改造的重要依据，因此线路雷击故障性质的正确判别对线路设计及运维工作者都尤为重要。目前对于实现线路雷击故障性质的识别主流方法有三种，一是利用线路保护安装处的波形高速采集装置收集线路雷击过电压波，借助信号处理手段对电压行波进行分析处理，寻找线路发生反击或绕击时过电压行波的时频域差异，以此形成反击绕击识别判据，类似研究有如公开发表文献“计及冲击电晕的输电线路雷电绕击和反击智能识别方法”[高电压技术,2011,37(5)]、专利“一种交流输电线路绕击与反击的识别方法”[专利号:ZL200810058558.X]，此类方法严重依赖于波形采集装置的采样频带及信号处理手段的正确选取，且判断环节复杂，目前很难在电力线路中推广使用。第二种方法是基于线路发生反击或绕击时雷电流的分流通道不同这一原理，利用线路或杆塔上安装的罗氏线圈、磁钢棒等冲击电流传感器装置，记录雷电流分流路径，通过设定相应判据实现雷击故障性质判别，类似研究有如公开发表论文“基于磁带测量法的输电线路绕击和反击判别”[现代电力,2008,25(6)]、“基于罗氏线圈对高压输电线路雷电绕击、反击的识别”[高电气开关,2010(1)]，此类方法实现受冲击电流传感器运行稳定性的影响较大。较大的雷电流冲击会使磁钢棒出现饱和现象，其测量精度易受环境电磁场的干扰，使用罗氏线圈时，测量数据传输受通信方式影响较大，常会出现通道故障致数据无法传输。此外，冲击电流传感器的安装使用也增加了成本及安装维护费用，不宜大面积推广使用。第三种方法则是传统的根据雷击故障表象、线路及杆塔参数、监测雷电流幅值等故障信息，综合判断雷击故障类型，类似研究有如公开专利“一种输电线路绕击和反击故障性质的判别方法”[申请号:201010271114.1；公开号:101975909A]，该方法利用运行单位提供的线路资料及跳闸信息，对具体发生雷击跳闸的线路故障杆塔进行仿真还原，得出判断结论。该方法未考虑雷击线路的随机性，仅凭仿真分析得出反击或绕击结论，没有适当的容错裕度。

本发明针对现有技术的不足，提出一种基于雷电流幅值区间分布的架空线路雷击故障性质识别方法，通过线路耐雷计算划分雷电流幅值区间分布，最终线路雷击故障性质判别概率算法模型，客观地给出不同雷击故障类型的对应发生几率。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于雷电流幅值区间分布的架空线路雷击故障性质识别方法，利用雷击故障性质判别概率算法模型，实现对架空线路雷击故障性质快速、可靠的识别。

本发明的目的通过如下技术方案实现。

一种基于雷电流幅值区间分布的架空线路雷击故障性质识别方法，按以下步骤进行：

（1）线路发生故障跳闸后，对故障信息进行查询，结合雷电定位系统定位结果，确认跳闸由雷击所致；收集故障塔接地电阻、杆塔及线路结构特征参数、线路绝缘配置及地形特征参数；

（2）利用雷电定位系统获取故障杆塔附近线路走廊的雷电定位信息，包括雷击定位杆塔号及对应雷电流幅值I；

（3）依据线路防雷性能算法，综合杆塔及线路结构特征参数的统计学规律计算雷击故障线路的反击耐雷水平I₁分布区间的上下限I_1上和I_1下：

$I_1=\frac{U_{50\%}-{0.52U}_e}{(1-{\mathrm{kk}}_1)[\mathrm{\β}(R_{\mathrm{jd}}+\frac{L_{\mathrm{gt}}}{2.6})+\frac{h_d}{2.6}]},$

其中，U_50%为绝缘击穿电压，0.52U_e为半周期内工作电压平均值，k为耦合系数，k₁为电晕修正系数，β为分流系数，R_jd为杆塔接地电阻，L_gt为杆塔等效电感，h_d为导线平均高度；

（4）根据绕击电气几何模型法原理，结合杆塔及地形参数计算绕击临界雷电流I_m分布区间的上下限I_m上和I_m下：

$I_m={\left\{\frac{h_b+h_d}{14.2[1-\sin (\mathrm{\α}+\mathrm{\θ})]}\right\}}^{4/3},$

其中，h_b为地线平均高度，α为地线保护角，θ为地面倾角；

（5）利用上述第（3）步和第（4）步计算结果I_1上、I_1下、I_m上、I_m下，划分出5个雷击故障性质区间：绕击主区间、绕击次区间、反击主区间、反击次区间、模糊区间，其中绕击次区间、反击次区间及模糊区间为雷击故障性质概率计算区间；在此基础上建立雷击故障性质判别概率算法模型，按如下方式实现：

绕击主区间：P_绕击=100%；

反击主区间：P_反击=100%；

其中I为雷电定位系统监测所得雷击电流幅值；

（6）将上述第（2）步中雷电定位系统定位出的雷电流幅值I代入其所对应于雷击故障性质判别概率算法模型中的概率计算区间，计算出相应雷击故障类型的发生几率P；若计算结果大于1，则视发生几率为100%。

本发明通过计算不同塔型反击耐雷水平及绕击临界雷电流区间上下限将雷击故障性质判别概率算法模型划分为若干区间，不同区间采用不同的概率计算公式，最终得出定位雷电流幅值I对应的雷击故障类型发生几率。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

1、进行雷击故障性质判断需要的故障信息量少且线路管辖单位易于获取，仅包括故障杆塔段线路走廊雷电活动参数、杆塔及线路特征参数、地形特征参数。判别方法的实现勿需在线路处或变电站安装任何装置或监测终端，避开了装置运行稳定性的影响，投入使用成本低范围广，有很强的实用性和推广价值。

2、鉴于雷击架空线路的随机性，本发明以概率形式给出雷击故障性质判断结果，所得判断结论包含一定的容错裕度，客观可信。

3、本发明所提雷击故障性质判别概率算法模型划分不同雷电流幅值区间计算不同故障类型发生几率，算法可靠。

附图说明

图1为本发明基于雷电流幅值区间分布的线路雷击故障性质判别流程图；

图2为本发明雷击故障性质判别概率算法模型示意图；

图3为本发明实施例中概率计算区间划分示意图。

具体实施方式

一种基于雷电流幅值区间分布的架空线路雷击故障性质识别方法，按以下步骤进行：

（1）线路发生故障跳闸后，对故障信息进行查询，结合雷电定位系统定位结果，确认跳闸由雷击所致；收集故障塔接地电阻、杆塔及线路结构特征参数、线路绝缘配置及地形特征参数；

（2）利用雷电定位系统获取故障杆塔附近线路走廊的雷电定位信息，包括雷击定位杆塔号及对应雷电流幅值I；

（3）依据线路防雷性能算法，综合杆塔及线路结构特征参数的统计学规律计算雷击故障线路的反击耐雷水平I₁分布区间的上下限I_1上和I_1下：

$I_1=\frac{U_{50\%}-{0.52U}_e}{(1-{\mathrm{kk}}_1)[\mathrm{\β}(R_{\mathrm{jd}}+\frac{L_{\mathrm{gt}}}{2.6})+\frac{h_d}{2.6}]},$

其中，U_50%为绝缘击穿电压，0.52U_e为半周期内工作电压平均值，k为耦合系数，k₁为电晕修正系数，β为分流系数，R_jd为杆塔接地电阻，L_gt为杆塔等效电感，h_d为导线平均高度；

（4）根据绕击电气几何模型法原理，结合杆塔及地形参数计算绕击临界雷电流I_m分布区间的上下限I_m上和I_m下：

$I_m={\left\{\frac{h_b+h_d}{14.2[1-\sin (\mathrm{\α}+\mathrm{\θ})]}\right\}}^{4/3},$

其中，h_b为地线平均高度，α为地线保护角，θ为地面倾角；

（5）利用上述第（3）步和第（4）步计算结果I_1上、I_1下、I_m上、I_m下，划分出5个雷击故障性质区间：绕击主区间、绕击次区间、反击主区间、反击次区间、模糊区间，其中绕击次区间、反击次区间及模糊区间为雷击故障性质概率计算区间；在此基础上建立雷击故障性质判别概率算法模型，按如下方式实现：

绕击主区间：P_绕击=100%；

反击主区间：P_反击=100%；

其中I为雷电定位系统监测所得雷击电流幅值；

（6）将上述第（2）步中雷电定位系统定位出的雷电流幅值I代入其所对应于雷击故障性质判别概率算法模型中的概率计算区间，计算出相应雷击故障类型的发生几率P；若计算结果大于1，则视发生几率为100%。

本发明通过计算不同塔型反击耐雷水平及绕击临界雷电流区间上下限将雷击故障性质判别概率算法模型划分为若干区间，不同区间采用不同的概率计算公式，最终得出定位雷电流幅值I对应的雷击故障类型发生几率。

以下结合图1、图2、图3、表和实施例，对本发明的实施步骤作进一步详细说明，并结合故障跳闸线路的巡线结论验证判断结果的准确性，但本发明的应用范围不限于所述内容。

实施例：某110kV线路于某年某日发生故障跳闸，线路运维单位根据保护装置测距结果进行巡线，11号塔及附近线路有闪络放电痕迹，确认11号塔为故障杆塔。经雷电定位系统对11号塔附近线路走廊进行雷电活动分析，线路跳闸时刻前后30秒内距11号塔不足500m处有幅值为20.7kA的落雷，由此可确认线路故障由雷击所致。

依据本发发明的方法原理，对该线路雷击故障性质进行判别，实施步骤如下：

（1）线路发生故障跳闸后，经运维单位对故障信息进行查询，结合雷电定位系统定位结果，确认跳闸由雷击所致。收集线路故障信息，故障塔塔型为直线猫头塔，接地电阻测量值为6.8欧姆，线路走廊地形为山地，绝缘配置为XP-70八片，其余计算参数根据杆塔及线路参数统计学规律给定。

（2）依据线路防雷性能算法和绕击电气几何模型法原理，利用杆塔及线路结构参数的统计学规律计算遭受雷击线路的反击耐雷水平I₁和绕击临界雷电流I_m分布区间上下限：I_1上=71.89kA，I_1下=51.32kA，I_m上=25.17kA，I_m下=12.64kA。

（3）利用（2）计算结果划分出本实施例中雷击故障杆塔对应的5个雷击故障性质区间，构成雷击故障性质判别概率算法模型。

（4）将本例中雷电定位系统定位出的雷电流幅值I（20.7kA）代入（3）对应于雷击故障性质判别概率算法模型中的概率计算区间（绕击次区间），计算出相应雷击故障类型的发生几率P_绕击=83.8%。

本发明对某电网不同电压等级架空线路的雷击跳闸做了故障类型判断，结果如下表，利用本发明方法计算所得判断结论与线路故障现场的巡线结果一致。

Claims (2)

1.基于雷电流幅值区间分布的架空线路雷击故障性质识别方法，其特征在于,按以下步骤进行：

（1）线路发生故障跳闸后，对故障信息进行查询，结合雷电定位系统定位结果，确认跳闸由雷击所致；收集故障塔接地电阻、杆塔及线路结构特征参数、线路绝缘配置及地形特征参数；

（2）利用雷电定位系统获取故障杆塔附近线路走廊的雷电定位信息，包括雷击定位杆塔号及对应雷电流幅值I；

（3）依据线路防雷性能算法，综合杆塔及线路结构特征参数的统计学规律计算雷击故障线路的反击耐雷水平I₁分布区间的上下限I_1上和I_1下：

$I_1=\frac{U_{50\%}-0.52U_e}{(1-{\mathrm{kk}}_1)[\mathrm{\β}(R_{\mathrm{jd}}+\frac{L_{\mathrm{gt}}}{2.6})+\frac{h_d}{2.6}]},$

其中，U_50%为绝缘击穿电压，0.52U_e为半周期内工作电压平均值，k为耦合系数，k₁为电晕修正系数，β为分流系数，R_jd为杆塔接地电阻，L_gt为杆塔等效电感，h_d为导线平均高度；

（4）根据绕击电气几何模型法原理，结合杆塔及地形参数计算绕击临界雷电流I_m分布区间的上下限I_m上和I_m下：

$I_m={\left\{\frac{h_b+h_d}{14.2[1-\sin (\mathrm{\α}+\mathrm{\θ})]}\right\}}^{4/3},$

其中，h_b为地线平均高度，α为地线保护角，θ为地面倾角；

（5）利用上述第（3）步和第（4）步计算结果I_1上、I_1下、I_m上、I_m下，划分出5个雷击故障性质区间：绕击主区间、绕击次区间、反击主区间、反击次区间、模糊区间，其中绕击次区间、反击次区间及模糊区间为雷击故障性质概率计算区间；在此基础上建立雷击故障性质判别概率算法模型，按如下方式实现：

绕击主区间：P_绕击=100%；

反击主区间：P_反击=100%；

绕击次区间：

反击次区间：

模糊区间：

其中I为雷电定位系统监测所得雷电流幅值；

（6）将上述第（2）步中雷电定位系统定位出的雷电流幅值I代入其所对应于雷击故障性质判别概率算法模型中的概率计算区间，计算出相应雷击故障类型的发生几率P；若计算结果大于1，则视发生几率为100%。

2.根据权利要求1所述的基于雷电流幅值区间分布的架空线路雷击故障性质识别方法，其特征在于：通过计算不同塔型反击耐雷水平及绕击临界雷电流区间上下限将雷击故障性质判别概率算法模型划分为若干区间，不同区间采用不同的概率计算公式，最终得出定位雷电流幅值I对应的雷击故障类型发生几率。

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