CN104992062B - 一种利用瞬时功率曲线进行pca聚类分析的同塔双回线故障选相方法 - Google Patents
一种利用瞬时功率曲线进行pca聚类分析的同塔双回线故障选相方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种利用瞬时功率曲线进行PCA聚类分析的同塔双回线故障选相方法，属于电力系统继电保护技术领域。利用数字电磁暂态仿真获得的各类故障下、各相瞬时功率曲线建立对应的PCA聚类空间，在同塔双回输电线路每一相线路上均安装PCA聚类分析元件，即PCAIA、PCAIB、PCAIC、PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC。当同塔双回输电线路发生故障时，对各相继电器获得的瞬时功率进行主成分分析，根据各相PCA聚类分析元件的判断结果选出故障相。本发明无论是对单回线故障还是跨线故障均可以准确判断出故障相。
Description
技术领域
本发明涉及一种利用瞬时功率曲线进行PCA聚类分析的同塔双回线故障选相方法，属于电力系统继电保护技术领域。
背景技术
近年来，随着全球经济的快速发展，电能的需求也在进一步增加，然而由于土地资源紧张，导致输电线路走廊的建设成本越来越高。因此在满足可靠性要求的前提下，我国提出了同塔双回甚至多回的架设方式，其中以同塔双回最为普遍，这种架设方式不仅提高了单位输电走廊宽度下的输电能力，而且节约土地资源，降低电力建设投资成本。
虽然同塔双回输电线路的架设大大缓解了电力系统输电走廊日益紧张的局势，但也进一步增加输电线路故障的复杂性。在传统故障的基础上又新增了回间等多种故障，使得输电线路中继电保护和行波测距的难度增大。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提出一种利用瞬时功率曲线进行PCA聚类分析的同塔双回线故障选相方法，使其不仅适用于单回线故障，对于跨线故障同样适用，以达到选出故障相的目的。
本发明的技术方案是：一种利用瞬时功率曲线进行PCA聚类分析的同塔双回线故障选相方法，利用数字电磁暂态仿真获得的各类型故障下各相瞬时功率曲线数据，建立对应的PCA 聚类空间，在同塔双回输电线路每一相线路上均安装PCA聚类分析元件，即PCAIA、PCAIB、 PCAIC、PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC；PCAIA、PCAIB、PCAIC分别为I回线的A、B和C相PCA 聚类分析元件；PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC分别为II回线的A、B和C相PCA聚类分析元件；当双回输电线路发生故障时，对各相瞬时功率进行主成分分析，根据各相PCA聚类分析元件的判断结果选出故障相。
具体步骤为：
(1)样本数据的获取：继电器安装在输电线路的始端，利用仿真数据形成历史样本：沿Ⅰ回线路等间距分别设置6种含A相故障：A相接地故障、AB相间故障、ABG两相接地故障、AC相间故障、ACG两相接地故障以及ABCG三相接地故障；设置四种不含A相的故障： B相接地故障、C相接地故障、BC相间故障、BCG两相间接地故障；沿Ⅱ回线路等间距设置6种含A相故障：A相接地故障、AB相间故障、ABG两相接地故障、AC相间故障、ACG 两相接地故障以及ABCG三相接地故障；设置四种不含A相的故障：B相接地故障、C相接地故障、BC相间故障、BCG两相间接地故障；
(2)样本主成分聚类分析空间的构建：将上述20种故障类型下量测端获得的瞬时功率曲线簇进行预处理：截取每条样本故障前5μs时窗的数据和故障后35μs时窗的数据进行主成分聚类分析，构建由第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)为轴形成的主成分聚类空间；
(3)主成分聚类空间中故障类型的划分和最小包围圆的确定：根据样本数据在主成分聚类空间的分布可划分为三类：一类为含IA相故障，二是既不包含IA相故障又不包含ⅡA相故障，三是含ⅡA相故障；依次命名为Circlei(i＝1,2,3)，求取各类故障在主成分聚类空间上分布点集的最小包围圆圆心Oi(i＝1,2,3)和半径Ri(i＝1,2,3)；
(4)实际故障数据的主成分聚类分析和整定距离的计算：当双回输电线路发生故障时，将量测端获得的瞬时功率投影到第二步构建的主成分聚类空间，并分别计算故障数据分布点与Oi(i＝1,2,3)之间的欧氏距离Di(i＝1,2,3)，考虑裕度，各个欧氏距离对应的整定距离di (i＝1,2,3)计算如式(1)～(3)；
式中，k1、k2、k3为可靠系数，这里取k1＝1.25，k2＝2.75，k3＝2.25；
(5)根据欧氏距离的大小即可判断Ⅰ回A相是否为故障相，具体的判据如式(4)～(5) 所示：
若dmin＝d1，则IA相故障 (4)
若dmin＝d2或dmin＝d3，则IA相未故障 (5)
式中，dmin表示d1、d2和d3中的最小值；
(6)同理，按照第一、二、三步分别构造PCAIB、PCAIC、PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC聚类分析元件；按照第四、五步分别判断IB、IC、Ⅱ A、Ⅱ B、Ⅱ C相是否发生故障，综合各相的判定结果选出双回线的故障相。
本发明中采样率为1MHz，数据预处理时，时窗为故障前5μs和故障后35μs。
本发明的原理是：
1.各相PCA聚类分析元件的形成
仿真系统如图1所示，以PCAIA为例进行说明，采样率为1MHz，沿I回线路每隔5km 分别设置6种含A相金属型接地故障：A相接地故障、AB相间故障、ABG两相接地故障、 AC相间故障、ACG两相接地故障以及ABCG三相接地故障；设置4种不含A相的故障：B 相接地故障、C相接地故障、BC相间故障、BCG两相接地故障；沿II回线路每隔5km设置 6种含A相故障：A相金属性接地故障、AB相间故障、ABG两相接地故障、AC相间故障、 ACG两相接地故障以及ABCG三相接地故障；设置4种不含A相的故障：B相接地故障、C 相接地故障、BC相间故障、BCG两相接地故障。在上述故障情况下，获取量测端IA相△p 曲线簇，如图2所示，截取故障前5个采样值及故障后35个采样值进行PCA聚类分析，结果如图3所示。
由图2和图3可以看出，上述20种故障可以分为三类：一是含有IA相故障，二是含有IIA相故障，三是既不包含IA相也不包含IIA相故障，这三类故障在PCA聚类空间上的分布不同。求取含有IA相故障数据在PCA聚类空间上分布点集的最小包围圆，记为Circle1，圆心坐标O1＝(-2143.73,17.29)，半径R1＝1384.97；求取既不包含IA相也不包含IIA相的故障数据在PCA聚类空间上分布点集的最小包围圆，记为Circle2，圆心坐标O2＝(-13.79，4.55)，半径R2＝17.50；求取有IIA相故障数据在PCA聚类空间上分布点集的最小包围圆，记为Circle3，圆心坐标O3＝(590.92，4.77)，半径R3＝258.31。
2.各相线路故障与否的判断
仍以PCAIA为例进行说明，利用欧氏距离，分别计算IA相故障△p测试数据在PCA聚类空间上分布点与O1、O2和O3之间的距离，分别记为D1、D2和D3，令
式中，k1、k2、k3为可靠系数，这里取k1＝1.25，k2＝2.75，k3＝2.25。
根据d1、d2和d3的大小即可判断出IA相是否故障：
若dmin＝d1，则IA相故障 (4)
若dmin＝d2或dmin＝d3，则IA相未故障 (5)
式中，dmin表示d1、d2和d3中的最小值。
3.按照同样的方法，为IB、IC、IIA、IIB和IIC相线路分别配置PCAIB、PCAIC、PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC，藉此，根据各相线路的判别结果应用简单组合逻辑进行故障选相。
本发明的有益效果是：
(1)本发明无论是对单回线故障还是跨线故障均可以准确判断出故障相。
(2)本发明所需数据时短，故障发生后可迅速做出判断。
附图说明
图1为双回输电线路系统图，图中，G1、G2为两侧系统的发电机，T1、T2为两侧的变压器，P、M、N、Q为系统的母线，CE为母线对地的杂散电容，RI和RII分别为I回和II回线路的继电器，PM段长200km，MN段长140km，NQ段长260km；
图2为ⅠA相量测端获得的短时窗内瞬时功率曲线图；
图3为ⅠA相量测端获得的短时窗内瞬时功率样本数据在PCA聚类空间上的分布图；Circle1为ⅠA相故障样本数据在PCA聚类空间上分布点集的最小包围圆，Circle2为既不包含ⅠA相故障，也不包含ⅡA相故障样本数据在PCA聚类空间上分布点集的最小包围圆，Circle3为ⅡA相故障样本数据在PCA聚类空间上分布点集的最小包围圆；
图4为双回线中Ⅰ回线路距M端90km处发生A相接地故障时量测端继电器获得的短时窗内瞬时功率在主成分聚类分析空间上的投影图；
图5为双回线中Ⅰ回距M端90km处发生B相接地故障时量测端继电器获得的短时窗内瞬时功率在主成分聚类分析空间上的投影图；
图6为双回线中距M端90km处发生Ⅰ回B相与Ⅱ回A相回间接地故障时量测端继电器获得的短时窗内瞬时功率在主成分聚类分析空间上的投影图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。
一种利用瞬时功率曲线进行PCA聚类分析的同塔双回线故障选相方法，利用数字电磁暂态仿真获得的各类型故障下各相瞬时功率曲线数据，建立对应的PCA聚类空间，在同塔双回输电线路每一相线路上均安装PCA聚类分析元件，即PCAIA、PCAIB、PCAIC、PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC；当双回输电线路发生故障时，对各相瞬时功率进行主成分分析，根据各相PCA聚类分析元件的判断结果选出故障相。
具体步骤为：
(1)样本数据的获取：继电器安装在输电线路的始端，利用仿真数据形成历史样本：沿Ⅰ回线路等间距分别设置6种含A相故障：A相接地故障、AB相间故障、ABG两相接地故障、AC相间故障、ACG两相接地故障以及ABCG三相接地故障；设置四种不含A相的故障： B相接地故障、C相接地故障、BC相间故障、BCG两相间接地故障；沿Ⅱ回线路等间距设置6种含A相故障：A相接地故障、AB相间故障、ABG两相接地故障、AC相间故障、ACG 两相接地故障以及ABCG三相接地故障；设置四种不含A相的故障：B相接地故障、C相接地故障、BC相间故障、BCG两相间接地故障；
(2)样本主成分聚类分析空间的构建：将上述20种故障类型下量测端获得的瞬时功率曲线簇进行预处理：截取每条样本故障前5μs时窗的数据和故障后35μs时窗的数据进行主成分聚类分析，构建由第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)为轴形成的主成分聚类空间；
(3)主成分聚类空间中故障类型的划分和最小包围圆的确定：根据样本数据在主成分聚类空间的分布可划分为三类：一类为含IA相故障，二是既不包含IA相故障又不包含ⅡA相故障，三是含ⅡA相故障；依次命名为Circlei(i＝1,2,3)，求取各类故障在主成分聚类空间上分布点集的最小包围圆圆心Oi(i＝1,2,3)和半径Ri(i＝1,2,3)；
(4)实际故障数据的主成分聚类分析和整定距离的计算：当双回输电线路发生故障时，将量测端获得的瞬时功率投影到第二步构建的主成分聚类空间，并分别计算故障数据分布点与Oi(i＝1,2,3)之间的欧氏距离Di(i＝1,2,3)，考虑裕度，各个欧氏距离对应的整定距离di (i＝1,2,3)计算如式(1)～(3)；
式中，k1、k2、k3为可靠系数，这里取k1＝1.25，k2＝2.75，k3＝2.25；
(5)根据欧氏距离的大小即可判断Ⅰ回A相是否为故障相，具体的判据如式(4)～(5) 所示：
若dmin＝d1，则IA相故障 (4)
若dmin＝d2或dmin＝d3，则IA相未故障 (5)
式中，dmin表示d1、d2和d3中的最小值；
(6)同理，按照第一、二、三步分别构造PCAIB、PCAIC、PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC聚类分析元件；按照第四、五步分别判断IB、IC、Ⅱ A、Ⅱ B、Ⅱ C相是否发生故障，综合各相的判定结果选出双回线的故障相。
实施例1：500kV双回输电线路系统图如图1所示。其线路参数如下：线路全长PM段200km，MN段140km，NQ端260km。故障位置：MN段距M端90km处发生Ⅰ回A相接地故障。接地阻抗50Ω，初始故障角90°，采样率为1MHz。
(1)根据说明书中的步骤一至步骤二构建不同故障类型的主成分聚类分析空间，Ⅰ回A 相量测端继电器获得的短时窗内瞬时功率曲线簇如图2所示，构建的主成分聚类分析样本空间如3所示。
(2)根据说明书中的步骤三将计算各类故障最小包围圆的圆心和半径，分别为Circle1：圆心O1＝(-2143.73,17.29)，半径R1＝1384.97；Circle2：圆心O2＝(-13.79,4.55)，半径R2＝17.50； Circle3：圆心O3＝(590.92,4.77)，半径R3＝258.31。
(3)根据说明书中的步骤四将故障数据投影在图3的主成分聚类样本空间中，投影图如图4所示，并计算各欧氏距离对应的整定距离，分别为：d1＝0.4537、d2＝28.0038和d3＝3.3588。
(4)根据说明书中的步骤五进行判定，由于dmin＝d1，可以判断IA相故障。
(5)同理，PCAIB、PCAIC、PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC的判断结果分别为IB相未故障、 IC相未故障、IIA相未故障、IIB相未故障和IIC相未故障。
(6)根据上述判别结果应用简单组合逻辑可以判断出故障相为IA相。
实施例2：500kV双回输电线路系统图如图1所示。其线路参数如下：线路全长PM段200km，MN段140km，NQ端260km。故障位置：MN段距M端90km处发生Ⅰ回B相接地故障。接地阻抗50Ω，初始故障角90°，采样率为1MHz。
(1)根据说明书中的步骤一至步骤二构建不同故障类型的主成分聚类分析空间，Ⅰ回A 相量测端继电器获得的短时窗内瞬时功率曲线簇如图2所示，构建的主成分聚类分析样本空间如3所示。
(2)根据说明书中的步骤三将计算各类故障最小包围圆的圆心和半径，分别为Circle1：圆心O1＝(-2143.73,17.29)，半径R1＝1384.97；Circle2：圆心O2＝(-13.79,4.55)，半径R2＝17.50； Circle3：圆心O3＝(590.92,4.77)，半径R3＝258.31。
(3)根据说明书中的步骤四将故障数据投影在图3的主成分聚类样本空间中，并计算各欧氏距离对应的整定距离，分别为：d1＝1.2388、d2＝0.3125和d3＝1.0154。
(4)根据说明书中的步骤五进行判定，由于dmin＝d2，可以判断IA相未故障。
(5)同理，PCAIB、PCAIC、PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC的判断结果分别为IB相故障、IC 相未故障、IIA相未故障、IIB相未故障和IIC相未故障。
(6)根据上述判别结果应用简单组合逻辑可以判断出故障相为IB相。
实施例3：500kV双回输电线路系统图如图1所示。其线路参数如下：线路全长PM段200km，MN段140km，NQ端260km。故障位置：MN段距M端90km处发生Ⅰ回B相与Ⅱ回A相回间接地故障。接地阻抗50Ω，初始故障角90°，采样率为1MHz。
(1)根据说明书中的步骤一至步骤二构建不同故障类型的主成分聚类分析空间，Ⅰ回A 相量测端继电器获得的短时窗内瞬时功率曲线簇如图2所示，构建的主成分聚类分析样本空间如3所示。
(2)根据说明书中的步骤三将计算各类故障最小包围圆的圆心和半径，分别为Circle1：圆心O1＝(-2143.73,17.29)，半径R1＝1384.97；Circle2：圆心O2＝(-13.79,4.55)，半径R2＝17.50；Circle3：圆心O3＝(590.92,4.77)，半径R3＝258.31。
(3)根据说明书中的步骤四将故障数据投影在图3的主成分聚类样本空间中，并计算各欧氏距离对应的整定距离，分别为：d1＝1.4967、d2＝9.5878和d3＝0.2493。
(4)根据说明书中的步骤五进行判定，由于dmin＝d3，可以判断IA相未故障。
(5)同理，PCAIB、PCAIC、PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC的判断结果分别为IB相故障、IC 相未故障、IIA相故障、IIB相未故障和IIC相未故障。
(6)根据上述判别结果应用简单组合逻辑可以判断出故障相为IB相和IIA相。
上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (1)
1.一种利用瞬时功率曲线进行PCA聚类分析的同塔双回线故障选相方法，其特征在于：利用数字电磁暂态仿真获得的各类型故障下各相瞬时功率曲线数据，建立对应的PCA聚类空间，在同塔双回输电线路每一相线路上均安装PCA聚类分析元件，即PCAIA、PCAIB、PCAIC、PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC，PCAIA、PCAIB、PCAIC分别为I回线的A、B和C相PCA聚类分析元件；PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC分别为II回线的A、B和C相PCA聚类分析元件；当双回输电线路发生故障时，对各相瞬时功率进行主成分分析，根据各相PCA聚类分析元件的判断结果选出故障相；
具体步骤为：
(1)样本数据的获取：继电器安装在输电线路的始端，利用仿真数据形成历史样本：沿Ⅰ回线路等间距分别设置6种含A相故障：A相接地故障、AB相间故障、ABG两相接地故障、AC相间故障、ACG两相接地故障以及ABCG三相接地故障；设置四种不含A相的故障：B相接地故障、C相接地故障、BC相间故障、BCG两相间接地故障；沿Ⅱ回线路等间距设置6种含A相故障：A相接地故障、AB相间故障、ABG两相接地故障、AC相间故障、ACG两相接地故障以及ABCG三相接地故障；设置四种不含A相的故障：B相接地故障、C相接地故障、BC相间故障、BCG两相间接地故障；
(2)样本主成分聚类分析空间的构建：将上述20种故障类型下量测端获得的瞬时功率曲线簇进行预处理：截取每条样本故障前5μs时窗的数据和故障后35μs时窗的数据进行主成分聚类分析，构建由第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)为轴形成的主成分聚类空间；
(3)主成分聚类空间中故障类型的划分和最小包围圆的确定：根据样本数据在主成分聚类空间的分布可划分为三类：一类为含IA相故障，二是既不包含IA相故障又不包含ⅡA相故障，三是含ⅡA相故障；依次命名为Circlei，i＝1,2,3，求取各类故障在主成分聚类空间上分布点集的最小包围圆圆心Oi，i＝1,2,3和半径Ri，i＝1,2,3；
(4)实际故障数据的主成分聚类分析和整定距离的计算：当双回输电线路发生故障时，将量测端获得的瞬时功率投影到第二步构建的主成分聚类空间，并分别计算故障数据分布点与Oi，i＝1,2,3之间的欧氏距离Di，i＝1,2,3，考虑裕度，各个欧氏距离对应的整定距离di，i＝1,2,3计算如式(1)～(3)；
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式中，k1、k2、k3为可靠系数，这里取k1＝1.25，k2＝2.75，k3＝2.25；
(5)根据欧氏距离的大小即可判断Ⅰ回A相是否为故障相，具体的判据如式(4)～(5)所示：
若dmin＝d1，则IA相故障 (4)
若dmin＝d2或dmin＝d3，则IA相未故障 (5)
式中，dmin表示d1、d2和d3中的最小值；
(6)同理，按照第(1)、(2)、(3)步分别构造PCAIB、PCAIC、PCAIIA、PCAIIB和PCAIIC聚类分析元件；按照第(4)、(5)步分别判断IB、IC、ⅡA、ⅡB、ⅡC相是否发生故障，综合各相的判定结果选出双回线的故障相。
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2015
- 2015-06-30 CN CN201510371705.9A patent/CN104992062B/zh active Active
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
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