CN106569093A - 一种同塔多回输电线路故障判定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种同塔多回输电线路故障判定方法，涉及输电线技术领域，以能够快捷和准确的对同塔多回输电线路中的故障进行判定。该同塔多回输电线路故障判定方法包括对故障回路中的故障区域进行线性划分，得到单相接地短路故障区域、两相接地短路故障区域、两相相间短路故障区域和三相相间短路故障区域；根据间接法，通过不同的多分类支持向量机对单相接地短路故障区域的故障、两相接地短路故障区域的故障以及两相相间短路故障区域的故障进行三相非线性分类。本发明提供的同塔多回输电线路故障判定方法用于单回线故障判定中。

Description

一种同塔多回输电线路故障判定方法

技术领域

本发明涉及输电线技术领域，尤其涉及一种同塔多回输电线路故障判定方法。

背景技术

同塔多回输电技术是指在一个杆塔上架设二回及多回线路，这些线路可以是同一电压等级，也可以是不同电压等级，其涉及多领域、多学科的综合技术，比常规单回路架空输电尺寸和走廊明显减少、单位面积的输送容量却显著增加。

同塔多回输电线路的故障类型从总体上分为短路故障和断线故障，每一种又包含单回线故障和跨线故障两大类。在实际输电线路运行时，虽然单回线故障种类不多，但由于相间距离较各回线间距离小很多，容易短路，所以，单回线故障约占80％。跨线故障发生的几率比较小。当发生单回线故障，将导致线路供电中断且修复困难。由此可见，准确分析同塔多回输电线路的故障数据对输电线路的稳定可靠运行十分重要。

目前，常用的故障仿真计算软件有PSCAD-EMTDC软件、ATP-EMTP软件、MATLAB软件等，虽然这些软件能够极大地方便同塔多回输电线路故障数据的分析计算，但是这些软件在使用时均需搭建相应的杆塔线路模型，且内置的分析计算方法较为传统，便捷度和精确度均有待提高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种同塔多回输电线路故障判定方法，以能够快捷和准确的对同塔多回输电线路中的故障进行判定。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种同塔多回输电线路故障判定方法，包括：

对故障回路中的故障区域进行线性划分，得到单相接地短路故障区域、两相接地短路故障区域、两相相间短路故障区域和三相相间短路故障区域；

根据间接法，通过不同的多分类支持向量机对单相接地短路故障区域的故障、两相接地短路故障区域的故障以及两相相间短路故障区域的故障进行三相非线性分类。

与现有技术相比，本发明提供的同塔多回输电线路故障判定方法具有以下有益效果：

本发明提供的同塔多回输电线路故障判定方法，通过对故障回路中的故障区域进行线性划分后，能够通过多分类支持向量机对划分后的故障区域进行进一步的非线性划分，从而确定故障回路中各个故障区域的故障类型，这样就能保证故障回路中各个故障区域的故障类型划分的便捷性和准确性；而且，由于多分类支持向量机采用的是间接法对对划分后的故障区域进行进一步的三相非线性划分，因此，采用间接法的多分类支持向量机的计算量相对于采用直接法的多分类支持向量机的计算量要小的多，这极大的提高了对故障回路中各个故障区域的故障类型的判定速度。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例提供的同塔多回输电线路故障判定方法的流程图一；

图2为本发明实施例提供的同塔多回输电线路故障判定方法的流程图二；

图3为本发明实施例提供的同塔多回输电线路故障判定方法的流程图三；

图4为本发明实施例提供的同塔多回输电线路故障判定方法的流程图四；

图5为本发明实施例提供的同塔多回输电线路故障判定方法的流程图五。

具体实施方式

为了进一步说明本发明实施例提供的同塔多回输电线路故障判定方法，下面结合说明书附图进行详细描述。另外，该同塔多回输电线路故障判定方法的判定对象可以是单回线故障，也可以是跨线故障；下面以同塔多回输电线路最常发生的单回线短路故障为研究对象进行分类判定。

请参阅图1，本发明实施例提供的同塔多回输电线路故障判定方法包括：

S1：对故障回路中的故障区域进行线性划分，得到单相接地短路故障区域、两相接地短路故障区域、两相相间短路故障区域和三相相间短路故障区域；

S2：根据间接法，通过不同的多分类支持向量机对单相接地短路故障区域的故障、两相接地短路故障区域的故障以及两相相间短路故障区域的故障进行三相非线性分类。

通过同塔多回输电线路故障判定方法可以看出：本实施例提供的同塔多回输电线路故障判定方法，通过对故障回路中的故障区域进行线性划分后，能够通过多分类支持向量机对划分后的故障区域进行进一步的三相非线性划分，从而确定故障回路中各个故障区域的故障类型，这样就能保证故障回路中各个故障区域的故障类型划分的便捷性和准确性；而且，由于多分类支持向量机采用的是间接法对对划分后的故障区域进行进一步的非线性划分，因此，采用间接法的多分类支持向量机的计算量相对于采用直接法的多分类支持向量机的计算量要小的多，这极大的提高了对故障回路中各个故障区域的故障类型的判定速度。

可以理解的是，对单回线短路故障而言，可以分为单相接地短路f⁽¹⁾、两相接地短路f^(1,1)、两相相间短路f⁽²⁾、三相短路f⁽³⁾等十种故障类型。

具体的，请参阅图2，上述实施例中的S1可以通过如下方法实现：

S11：对故障回路的相电流数据进行处理，将所述故障回路分为接地短路故障区域和相间短路故障区域；

S12：根据接地短路故障区域的三相电流，对接地短路故障区域进行分类，得到单相接地短路故障区域和两相接地短路故障区域；

根据相间短路故障区域的三相电流，对相间短路故障区域进行分类，得到两相相间短路故障区域和三相相间短路故障区域。

示例性的，考虑到接地短路故障存在零序电流，而相间短路故障不存在零序电流，因此，请参阅图3，S11可以通过如下具体方法实现：

S111：获取故障回路的三相暂态电流信号，从所述故障回路的三相暂态电流信号中提取所述故障回路中各个区域的零序电流I₀；

S112：判断故障回路中各个区域的零序电流I₀是否等于0，如果等于0，则故障回路中零序电流I₀等于0的区域为相间短路故障区域，如果不等于0，则故障回路中零序电流I₀不等于0的区域为单相接地短路故障区域。

而且故障发生时ABC三相的电流为I_A、I_B、I_C，无论哪种故障情况下这三个值都不会完全相等，因此，请参阅图4，S12中根据接地短路故障区域的三相电流，对接地短路故障区域进行分类，得到单相接地短路故障区域和两相接地短路故障区域可以通过如下具体方法实现：

S121：对接地短路故障区域中各个区域的三相电流值进行排序，得到接地短路故障最大相电流值I_max、接地短路故障最小相电流I_min和接地短路故障中间相电流值I_mid；

S122：判断是否大于接地短路故障预设参数p，如果则接地短路故障区域中的区域为单相接地短路故障区域，如果则接地短路故障区域中的区域为两相接地短路故障区域；其中，p＞1。

请参阅图5，S12中根据相间短路故障区域的三相电流，对相间短路故障区域进行分类，得到两相相间短路故障区域和三相相间短路故障区域可以通过如下方法实现：

S121’：对相间短路故障区域中各个区域的三相电流值进行排序，得到相间短路故障最大相电流值I'_max、相间短路故障最小相电流I'_min和相间短路故障中间相电流值I'_mid；

S122’：判断是否大于相间短路故障预设参数q，如果则所述相间短路故障区域中的区域为两相相间短路故障区域，如果则所述相间短路故障区域中的区域为三相相间短路故障区域；其中，q＞1。

可以理解的是，接地短路故障包括三种单相接地短路故障三种两相接地短路故障区域相间短路故障包括三个两相相间短路故障和一个三相相间短路故障

其中，单相接地短路故障区域、两相接地短路故障区域、两相相间短路故障区域已经无法使用线性划分法划分，而只能根据间接法通过不同的多分类支持向量机对单相接地短路故障区域的故障、两相接地短路故障区域的故障以及两相相间短路故障区域的故障进行三相非线性分类。

间接法是采用穷举的方法巧妙的将多分类问题转化为多了二分类问题，通过建立多个二分类支持向量机构成多分类支持向量机，最常用的有成对分类算法和一类对余类算法，但考虑到成对分类算法对单相接地短路故障区域的故障、两相接地短路故障区域的故障或两相相间短路故障区域进行学习识别时，需要更多的二分类支持向量机，因此，优选的，采用一类对余类算法，通过不同的多分类支持向量机对单相接地短路故障区域的故障、两相接地短路故障区域的故障以及两相相间短路故障区域的故障进行三相非线性分类，以减少二分类支持向量机的数量。

进一步，采用一类对余类算法时，首先采集故障回路的三相暂态电流信号，构建出训练样本集，并且对训练样本集进行去量纲化、特征选择等数据预处理，采用多分类支持向量机对处理过的数据进行学习，生成多个二分类支持向量机，而考虑到单相接地短路故障区域可以分为三种具体故障、两相接地短路故障区域可以分为三种具体故障、两相相间短路故障区域可以分为三种具体故障；因此，采用一类对余类算法，通过不同的多分类支持向量机对单相接地短路故障区域的故障、两相接地短路故障区域的故障以及两相相间短路故障区域的故障进行三相非线性分类时，设可分类数为3，则通过一类对余类法构造3个二分类机；其中，第j个二分类机把第j类同余下的各类划分开。

具体的，训练时第j个分类机取训练集中第j类为正类(用+1表示)，其余类别点为负类(用-1表示)进行训练，其判别方法如下：

根据决策函数确定输入信号的归属，决策函数具体如下：

f^j(x)＝sgn(g^j(x))

其中，x为单相接地短路故障区域的相电流特征分量、两相接地短路故障区域的相电流特征分量或两相相间短路故障区域的相电流特征分量；

j为g¹(x)、g²(x)、g³(x)中最大者的上标，即输入的相电流特征分量对应的归属类别，g^j(x)为实值函数，1≤j≤3。

可以理解的是，通过不同的多分类支持向量机对单相接地短路故障区域的故障、两相接地短路故障区域的故障以及两相相间短路故障区域的故障进行三相非线性分类具体是指，通过第一多分类支持向量机对单相接地短路故障区域的故障区域进行非线性划分，通过第二多分类支持向量机对两相接地短路故障区域的故障区域进行非线性划分，通过第三多分类支持向量机对两相相间短路故障区域的故障区域进行非线性划分。

另外，由于输入到多分类支持向量机中的信号实质上为对应故障区域的特征分量，因此，通过多分类支持向量机识别输入的对应故障区域的特征分量后，需要将这些特征分量在实际的故障回路中进行投影。

在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种同塔多回输电线路故障判定方法，其特征在于，包括：

对故障回路中的故障区域进行线性划分，得到单相接地短路故障区域、两相接地短路故障区域、两相相间短路故障区域和三相相间短路故障区域；

根据间接法，通过不同的多分类支持向量机对单相接地短路故障区域的故障、两相接地短路故障区域的故障以及两相相间短路故障区域的故障进行三相非线性分类。

2.根据权利要求1所述的同塔多回输电线路故障判定方法，其特征在于，对故障回路中的故障区域进行线性划分，得到单相接地短路故障区域、两相接地短路故障区域、两相相间短路故障区域和三相相间短路故障区域的方法如下：

对故障回路的相电流数据进行处理，将所述故障回路分为接地短路故障区域和相间短路故障区域；

根据所述接地短路故障区域的三相电流，对所述接地短路故障区域进行分类，得到单相接地短路故障区域和两相接地短路故障区域；

根据所述相间短路故障区域的三相电流，对所述相间短路故障区域进行分类，得到两相相间短路故障区域和三相相间短路故障区域。

3.根据权利要求2所述的同塔多回输电线路故障判定方法，其特征在于，对故障回路的相电流信息进行处理，将所述故障回路分为接地短路故障区域和相间短路故障区域的方法为：

获取故障回路的三相暂态电流信号，从所述故障回路的三相暂态电流信号中提取所述故障回路中各个区域的零序电流I₀；

判断所述故障回路中各个区域的零序电流I₀是否等于0，如果等于0，则所述故障回路中零序电流I₀等于0的区域为相间短路故障区域，如果不等于0，则所述故障回路中零序电流I₀不等于0的区域为单相接地短路故障区域。

4.根据权利要求2所述的同塔多回输电线路故障判定方法，其特征在于，根据所述接地短路故障区域的三相电流，对所述接地短路故障区域进行分类，得到单相接地短路故障区域和两相接地短路故障区域的方法为：

对所述接地短路故障区域中各个区域的三相电流值进行排序，得到接地短路故障最大相电流值I_max、接地短路故障最小相电流I_min和接地短路故障中间相电流值I_mid；

判断是否大于接地短路故障预设参数p，如果则所述接地短路故障区域中的区域为单相接地短路故障区域，如果则所述接地短路故障区域中的区域为两相接地短路故障区域。

5.根据权利要求2所述的同塔多回输电线路故障判定方法，其特征在于，根据所述相间短路故障区域的三相电流，对所述相间短路故障区域进行分类，得到两相相间短路故障区域和三相相间短路故障区域的方法为：

对所述相间短路故障区域中各个区域的三相电流值进行排序，得到相间短路故障最大相电流值I'_max、相间短路故障最小相电流I'_min和相间短路故障中间相电流值I'_mid；

判断是否大于相间短路故障预设参数q，如果则所述相间短路故障区域中的区域为两相相间短路故障区域，如果则所述相间短路故障区域中的区域为三相相间短路故障区域。

6.根据权利要求1～5中任一项所述的同塔多回输电线路故障判定方法，其特征在于，所述间接法为一类对余类算法，所述多分类向量机包括3个二分类机。

7.根据权利要求6所述的同塔多回输电线路故障判定方法，其特征在于，所述多分类向量机的决策函数如下：

f^j(x)＝sgn(g^j(x))

其中，x为单相接地短路故障区域的相电流特征分量、两相接地短路故障区域的相电流特征分量或两相相间短路故障区域的相电流特征分量；

j为g¹(x)、g²(x)、g³(x)中最大者的上标，g^j(x)为实值函数，1≤j≤3。