CN103499770A - 基于广域电压的电网故障定位方法 - Google Patents

基于广域电压的电网故障定位方法 Download PDF

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CN103499770A CN201310453680.8A CN201310453680A CN103499770A CN 103499770 A CN103499770 A CN 103499770A CN 201310453680 A CN201310453680 A CN 201310453680A CN 103499770 A CN103499770 A CN 103499770A
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应璐曼
刘青
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Abstract

一种基于广域电压的电网故障定位方法，所述方法首先提取各个节点的故障电压分量，然后根据故障电压的大小将整个系统分为故障区域、受故障影响区域和基本不受故障影响区域，继而根据故障影响大小分别对各个区域采取不同的防范告警措施，并初步界定故障范围，之后采用基于广域电压的故障分析法对故障区域进行故障定位，最后记录故障数据并返回，为下次故障定位做准备。本发明仅采用电压数据就能对电网故障进行快速定位，解决了广域系统数据量大，不便处理的难题。该方法能够将故障精确定位到线路的某一区段，为及时排查电网故障，防止因过载等问题引发连锁跳闸创造了有利条件，从而有效避免了大面积停电事故的发生。

Description

基于广域电压的电网故障定位方法
技术领域
本发明涉及一种能够及时准确地定位并切除电网故障、防止因过载等问题引发连锁跳闸的方法，属输配电技术领域。
背景技术
近三十年来，由于保护配合不当以及连锁反应导致的大停电事故频繁发生，要解决这一问题，必须使电网的后备保护系统在适应性和智能化上趋于完善。为了减轻大停电事故带来的严重影响，要求广域后备保护系统能够快速定位并隔离故障区域，减少或避免连锁反应。
尽管国内外对于故障定位已做了较多研究，但由于广域系统自身空间跨度大、拓扑结构和运行方式复杂多变，极大地增加了系统的数据量，给数据的采集和处理带来很大困难。到目前为止，还没有一种有效的方法能在第一时间界定故障区域并对系统进行保护。因此，如何及时准确地定位并切除电网故障，有效避免大的停电事故，就成为有关技术人员所面临的难题。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种基于广域电压的电网故障定位方法，它能够及时准确地定位并切除故障电网，有效避免发生大的停电事故。
本发明所述问题是以下述技术方案实现的：
一种基于广域电压的电网故障定位方法，所述方法首先提取各个节点的故障电压分量，然后根据故障电压的大小将整个系统分为故障区域、受故障影响区域和基本不受故障影响区域，继而根据故障影响大小分别对各个区域采取不同的防范告警措施，并初步界定故障范围；之后对故障区域进行故障定位，最后记录故障数据并返回，为下次故障定位做准备。
上述基于广域电压的电网故障定位方法，它包括以下步骤：
a. 采用半周波延迟法提取各个节点的故障电压分量                                                
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE001
： 
                                         
式中，
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE003
为故障电压，
Figure 52175DEST_PATH_IMAGE004
是工频周期，
利用上式可检测到A、B、C三相的故障电压分量，利用对称分量法可计算出三相的故障电压分量：
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE005
；
b. 根据各节点故障电压的大小，采用模糊聚类分析理论将整个系统划分为三个区域，分别为故障所在区域、受故障影响较显著区域和基本不受故障影响区域；
c.分别对划分的三个区域采取不同的防范告警措施，并初步界定故障所在区域（简称故障区域）。
分区防范告警措施：针对基本不受故障影响区域，可默认为仍处于安全稳定运行状态，暂时不做处理，维持运行现状；针对受故障影响明显区域，进入预防控制阶段，密切监视其动态变化，若其运行状态超出安全系统状态，则应立即采取措施减轻系统压力，防止事故扩大化；针对故障区域，应立即采取紧急控制，使用可靠措施就地抑制故障的影响，如低压切负荷或切机；
d. 根据故障线路中故障点位置与故障线路两端等效节点电流大小有关这一原理，采用基于广域电压的故障分析法对步骤b中划分出的故障区域进行故障的定位，具体步骤如下：
Figure 873501DEST_PATH_IMAGE006
作出整个广域系统的节点导纳矩阵
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE007
，其中
Figure 409524DEST_PATH_IMAGE008
为故障区域内的节点导纳矩阵；
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE009
为故障所在区域边界的节点导纳矩阵；为故障所在区域外的节点导纳矩阵，与本方法无关，可置
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE011
；
Figure 330393DEST_PATH_IMAGE012
根据节点电压方程
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE013
计算各节点电流，其中，
Figure 271804DEST_PATH_IMAGE014
为故障区域内各节点电压，
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE015
为故障所在区域边界节点的节点电压，为故障区域及其边界所有节点的等效节点电流，判断节点电流注入最大的节点并将其视为故障线路的一端节点K2；
确定故障线路的另一端节点：
采用遍历搜索法寻找满足IK1/（IK1+IK2）＜1的节点K1，其中，IK1为节点K1的节点电流，IK2为节点K2的节点电流，则节点K1为故障线路的另一端节点；
通过故障线路两端节点电流的关系计算故障位置：
设节点K1与节点K2之间的距离为1，则故障点距离节点K2的距离为d=IK1/（IK1+IK2）； 
故障线路中故障点位置和线路两端节点电流的关系模型对应如下：
e. 记录故障数据并返回，为下次故障定位做准备。
上述基于广域电压的电网故障定位方法，采用模糊聚类分析理论将整个系统划分为三个区域的方法是：
Figure 190584DEST_PATH_IMAGE006
对原始故障电压进行标准化变换：
将数据转化为标幺值：
                    
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE019
                         
其中，
Figure 720923DEST_PATH_IMAGE020
为实际测量电压，为电压基准值；
利用标准化之后的电压数据计算出每两个节点间的电气距离：
              
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE023
                  
    
Figure 480117DEST_PATH_IMAGE017
对电气距离作相似变换，构成模糊等价矩阵：
                
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE025
                     
其中，
Figure 101591DEST_PATH_IMAGE026
为从故障前一个周波到主保护动作前一个周波的PMU采集到的数据数量；
Figure 752016DEST_PATH_IMAGE028
，为广域系统的节点号； 
Figure 535164DEST_PATH_IMAGE018
进行聚类：
给定不同的置信区水平
Figure 903828DEST_PATH_IMAGE030
，求
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE031
截阵，找出
Figure 63414DEST_PATH_IMAGE032
的显示，得到普通的分类关系，当时，每个样品自成一类，随
Figure 175093DEST_PATH_IMAGE030
值的降低，由细到粗逐渐并类；
当
Figure 13736DEST_PATH_IMAGE034
时，所有样品将自动分成3类，其中距离变化最为显著的一类，表现为电气距离均值最小，为故障区域；电气距离均值次小的为受故障影响明显区域；电气距离均值最大的为基本不受故障影响区域；其中，为广域系统的节点总数。
本发明仅采用电压数据就能对电网故障进行快速定位，解决了广域系统数据量大，不便处理的难题。该方法能够将故障精确定位到线路的某一区段，为及时排查电网故障，防止因过载等问题引发连锁跳闸创造了有利条件，从而有效避免了大面积停电事故的发生。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步说明。
图1是故障分量提取方案；
图2是模糊聚类分析的实施流程图；
图3是基于广域电压的故障定位方法的实施流程图；
图4是等效前的故障支路模型图；
图5是等效后的故障支路模型图。
文中各符号清单为：
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE037
为故障电压分量，
Figure 294861DEST_PATH_IMAGE003
为故障电压，
Figure 372539DEST_PATH_IMAGE004
是工频周期，
Figure 546031DEST_PATH_IMAGE038
为整个广域系统的节点导纳矩阵，
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE039
为故障所在区域内的节点导纳矩阵；
Figure 212505DEST_PATH_IMAGE040
为故障区域边界的节点导纳矩阵；
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE041
为故障区域外节点导纳矩阵，
Figure 649302DEST_PATH_IMAGE042
为故障区域内各节点电压，
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE043
为故障所在区域边界节点的节点电压，
Figure 338909DEST_PATH_IMAGE016
为故障区域及其边界所有节点的等效节点电流，IK1为节点K1的节点电流，IK2为节点K2的节点电流，
Figure 50514DEST_PATH_IMAGE020
为实际测量电压，
Figure 384543DEST_PATH_IMAGE021
为电压基准值，
Figure 116876DEST_PATH_IMAGE044
为故障电压标幺值，
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE045
为节点i和节点j之间的电气距离，R为模糊等价矩阵，
Figure 169145DEST_PATH_IMAGE030
为置信区水平。
具体实施方式
本发明包括下列步骤：
（1） 选取有效的故障电压分量。
通常用半周波延迟法提取故障分量：
               
Figure 418861DEST_PATH_IMAGE002
                 
Figure 466451DEST_PATH_IMAGE046
式中，
Figure 776210DEST_PATH_IMAGE001
为故障分量电压，
Figure 440409DEST_PATH_IMAGE003
为故障电压，
Figure 493816DEST_PATH_IMAGE004
是工频周期。
利用式（1）可检测到A、B、C三相的故障分量，利用对称分量法可计算出三序的故障分量：
              
Figure 802438DEST_PATH_IMAGE005
               
Figure 283098DEST_PATH_IMAGE046
（2） 根据故障电压的大小采用模糊聚类分析理论将整个系统划分为故障区域、受故障影响区域和基本不受故障影响区域。
模糊聚类分析方法：
对原始故障电压进行标准化变换；
Figure 494953DEST_PATH_IMAGE012
利用各节点的PMU测得或计算所得的的故障分量分析，计算各节点间的电气距离：
              
Figure 189240DEST_PATH_IMAGE022
               
Figure 434276DEST_PATH_IMAGE046
    对电气距离作相似变换，构成模糊等价矩阵
                
Figure 343643DEST_PATH_IMAGE024
                 
Figure 954753DEST_PATH_IMAGE046
其中，
Figure 636270DEST_PATH_IMAGE026
为从故障前一个周波到主保护动作前一个周波的PMU采集到的数据数量；，为广域系统的节点号。 
Figure 633362DEST_PATH_IMAGE018
进行聚类。给定不同的置信区水平
Figure 630137DEST_PATH_IMAGE030
，求
Figure 357922DEST_PATH_IMAGE031
截阵，找出
Figure 705726DEST_PATH_IMAGE032
的
Figure 911580DEST_PATH_IMAGE030
显示，得到普通的分类关系
Figure 434965DEST_PATH_IMAGE031
。当时，每个样品自成一类，随
Figure 446050DEST_PATH_IMAGE030
值的降低，由细到粗逐渐并类。
（3）根据故障影响大小不同分别对各个划分区域采取不同的防范告警措施，并初步界定故障范围；
（4）根据上述（2）中所述方法判断的结果，对故障区域采用基于广域电压的故障分析法进行故障测距；
基于广域电压的故障分析法：
Figure 49069DEST_PATH_IMAGE006
作出故障区域内的节点导纳矩阵；
Figure 223699DEST_PATH_IMAGE012
根据节点电压方程计算各节点电流，并判断电流注入最大的节点，视为故障线路的一端节点；
Figure 558865DEST_PATH_IMAGE017
采用遍历搜索法寻找故障线路的另一端节点；
Figure 881262DEST_PATH_IMAGE018
通过故障两端节点电流的关系计算故障位置。
（5）记录故障数据并返回，为下次故障定位做准备。
下面结合附图，详细说明本发明的具体实施方式。
第一步，选取有效的故障电压分量；第二步，根据故障电压的大小采用模糊聚类分析理论对整个系统进行划分；第三步，根据故障影响大小分别对各个划分区域采取不同的防范告警措施，并初步界定故障范围；第四步，对故障区域采用基于广域电压的故障分析法进行故障定位；第五步，记录故障数据并返回，为下次故障定位做准备。
其中，模糊聚类分析的步骤包括（参看图2）：
Figure 428918DEST_PATH_IMAGE006
对原始数据进行变换
由于广域系统中采集到的电压数据可能是不同电压等级下的，在进行数据应用前首先要进行标准化变换，将数据转化为标幺值：
                    
Figure 520371DEST_PATH_IMAGE019
                      
Figure 26439DEST_PATH_IMAGE046
其中，为实际测量电压，
Figure 187479DEST_PATH_IMAGE021
为电压基准值。选取电压基准值常用的有两种方法，一种是以设备的或电力网的额定电压作为基准值，另一种是以所谓电力网平均电压作为基准值。本方法中采用第一种额定电压作为基准值。
Figure 8804DEST_PATH_IMAGE012
计算模糊相似矩阵。
利用标准化之后的电压数据计算出每两个节点间的电气距离，即相似系数为
             
Figure 2013104536808100002DEST_PATH_IMAGE049
                  
在此基础上做变换：
                    
Figure 544828DEST_PATH_IMAGE050
                     
Figure 451604DEST_PATH_IMAGE046
使
Figure DEST_PATH_IMAGE051
被压缩的一个统一的区间内。
Figure 465696DEST_PATH_IMAGE017
建立模糊等价矩阵。
构成一个模糊矩阵，对其进行褶积运算：
Figure DEST_PATH_IMAGE053
，使得有限次褶积后得到
Figure 848453DEST_PATH_IMAGE054
，此时令
                     
Figure DEST_PATH_IMAGE055
                      
Figure 242525DEST_PATH_IMAGE046
称为模糊分类关系。
Figure 60308DEST_PATH_IMAGE018
进行聚类。给定不同的置信区水平
Figure 387385DEST_PATH_IMAGE030
，求
Figure 140577DEST_PATH_IMAGE031
截阵，找出的
Figure 908999DEST_PATH_IMAGE030
显示，得到普通的分类关系
Figure 90581DEST_PATH_IMAGE031
。当
Figure 14675DEST_PATH_IMAGE033
时，每个样品自成一类，随
Figure 914498DEST_PATH_IMAGE030
值的降低，由细到粗逐渐并类。
参考图3.第三步基于广域电压的故障定位步骤包括：
Figure 74084DEST_PATH_IMAGE006
形成故障区域节点导纳矩阵；
对于区域内任一节点
Figure 579014DEST_PATH_IMAGE056
，易求其节点导纳向量
Figure DEST_PATH_IMAGE057
；对于区域边缘的节点
Figure 798643DEST_PATH_IMAGE058
，其节点导纳向量包含所有连接于该节点的支路导纳，因此不仅与区域内的支路参数有关，还需要考虑该区域外有无支路通过该节点。如故障区域边界的节点
Figure 654604DEST_PATH_IMAGE026
，在区域外有一节点
Figure 352301DEST_PATH_IMAGE036
与之相连，故节点
Figure 977318DEST_PATH_IMAGE026
的导纳向量为
Figure 774372DEST_PATH_IMAGE060
。故得故障区域内的节点导纳矩阵为
                  
Figure 976684DEST_PATH_IMAGE007
                   
Figure 150176DEST_PATH_IMAGE046
其中
Figure 629699DEST_PATH_IMAGE008
为故障区域内的节点导纳矩阵；
Figure 191130DEST_PATH_IMAGE009
为故障区域边界的节点导纳矩阵；
Figure 287262DEST_PATH_IMAGE010
为故障区域外节点导纳矩阵，与本方法无关，可置
Figure 202129DEST_PATH_IMAGE011
。
Figure 332896DEST_PATH_IMAGE012
计算故障区域内的节点电流；
由节点电压方程
Figure DEST_PATH_IMAGE061
，得到故障区域的节点电流。
判断故障线路的近故障端节点；
根据在故障区域内，近故障点的节点计算所得附加电流必然最大这一原理，确定故障线路的一个端点。
Figure 117498DEST_PATH_IMAGE018
确定故障线路的另一节点，并计算故障位置。
利用线性叠加原理，可作出故障区域网络的故障附加序网。在该附加网络中，所有电源置零，相当于仅存在故障电流源
Figure 367214DEST_PATH_IMAGE062
，根据节点电压方程，有：
                            
Figure DEST_PATH_IMAGE063
                               
Figure 945963DEST_PATH_IMAGE064
即：
Figure DEST_PATH_IMAGE065
 
Figure 724563DEST_PATH_IMAGE046
对式（10）进行变形，得：
                                   
Figure 388762DEST_PATH_IMAGE066
                                      
Figure 442169DEST_PATH_IMAGE064
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE067
为故障位置。
根据式(11)，可以确定故障线路另一端距离故障点位置
Figure 750791DEST_PATH_IMAGE068
，且故障点位置占全线路的
Figure 824926DEST_PATH_IMAGE067
。

Claims (3)

1.一种基于广域电压的电网故障定位方法，其特征是，所述方法首先提取各个节点的故障电压分量，然后根据故障电压的大小将整个系统分为故障区域、受故障影响区域和基本不受故障影响区域，继而根据故障影响大小分别对各个区域采取不同的防范告警措施，并初步界定故障范围，之后对故障区域进行故障定位，最后记录故障数据并返回，为下次故障定位做准备。
2.根据权利要求1所述的一种基于广域电压的电网故障定位方法，其特征是，它包括以下步骤：
a. 采用半周波延迟法提取各个节点的故障电压分量                                                
Figure 2013104536808100001DEST_PATH_IMAGE001
：
               
Figure 639416DEST_PATH_IMAGE002
                    
式中，
Figure 2013104536808100001DEST_PATH_IMAGE003
为故障电压，
Figure 25398DEST_PATH_IMAGE004
是工频周期，
利用上式可检测到A、B、C三相的故障电压分量，利用对称分量法可计算出三相的故障电压分量：
                                   
Figure 2013104536808100001DEST_PATH_IMAGE005
；
b. 根据各节点故障电压的大小，采用模糊聚类分析理论将整个系统划分为三个区域，分别为故障区域、受故障影响区域和基本不受故障影响区域；
c. 初步界定故障区域，同时，分别对划分的三个区域采取不同的防范告警措施：针对基本不受故障影响区域，可默认为仍处于安全稳定运行状态，暂时不做处理，维持运行现状；针对受故障影响明显区域，进入预防控制阶段，密切监视其动态变化，若其运行状态超出安全系统状态，则应立即采取措施减轻系统压力，防止事故扩大化；针对故障区域，应立即采取紧急控制，使用可靠措施就地抑制故障的影响（如低压切负荷或切机等）。
d. 采用基于广域电压的故障分析法对步骤b中划分出的故障区域进行故障的定位，具体步骤如下：
Figure 398610DEST_PATH_IMAGE006
作出整个系统内的节点导纳矩阵
Figure 2013104536808100001DEST_PATH_IMAGE007
，其中为故障区域内的节点导纳矩阵；
Figure 2013104536808100001DEST_PATH_IMAGE009
为故障区域边界的节点导纳矩阵；
Figure 151069DEST_PATH_IMAGE010
为故障区域外节点导纳矩阵，与本方法无关，可置；
Figure 567007DEST_PATH_IMAGE012
根据节点电压方程
Figure 2013104536808100001DEST_PATH_IMAGE013
计算各节点电流，其中，
Figure 302882DEST_PATH_IMAGE014
为故障区域内各节点电压，为故障所在区域边界节点的节点电压，
Figure 95257DEST_PATH_IMAGE016
为故障区域及其边界所有节点的等效节点电流，判断电流注入最大的节点并将其视为故障线路的一端节点K2；
Figure 2013104536808100001DEST_PATH_IMAGE017
确定故障线路的另一端节点：
采用遍历搜索法寻找满足IK1/（IK1+IK2）＜1的节点K1，其中，IK1为节点K1的节点电流，IK2为节点K2的节点电流，则节点K1为故障线路的另一端节点；
通过故障线路两端节点电流的关系计算故障位置：
设节点K1与节点K2之间的距离为1，则故障点距离节点K2的距离为d=IK1/（IK1+IK2）； 
e. 记录故障数据并返回，为下次故障定位做准备。
3.根据权利要求2所述的一种基于广域电压的电网故障定位方法，其特征是，采用模糊聚类分析理论将整个系统划分为三个区域的方法是：
对原始故障电压进行标准化变换：
将数据转化为标幺值：
                    
Figure 2013104536808100001DEST_PATH_IMAGE019
                         
其中，
Figure 574146DEST_PATH_IMAGE020
为实际测量电压，
Figure 2013104536808100001DEST_PATH_IMAGE021
为电压基准值；
利用标准化之后的电压数据计算出每两个节点间的电气距离：
              
Figure 896860DEST_PATH_IMAGE022
                  
   
Figure 795546DEST_PATH_IMAGE017
对电气距离作相似变换，构成模糊等价矩阵
                
Figure 2013104536808100001DEST_PATH_IMAGE023
                     
其中，
Figure 630647DEST_PATH_IMAGE024
为从故障前一个周波到主保护动作前一个周波的PMU采集到的数据数量；
Figure 905770DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 2013104536808100001DEST_PATH_IMAGE027
为广域系统的节点号； 
Figure 18083DEST_PATH_IMAGE018
进行聚类：
给定不同的置信区水平
Figure 946725DEST_PATH_IMAGE028
，求截阵，找出
Figure 144488DEST_PATH_IMAGE030
的
Figure 223302DEST_PATH_IMAGE028
显示，得到普通的分类关系，当
Figure 2013104536808100001DEST_PATH_IMAGE031
时，每个样品自成一类，随值的降低，由细到粗逐渐并类。
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