CN106990324A - 一种配电网接地故障检测定位方法 - Google Patents

Abstract

一种配电网接地实时故障检测的特征能量法，其特征在于：对配电网故障录波零序电流时间序列，选择Daubechies8小波滤波器，做4阶小波分解；用第4层小波分解系数的平方积分作为故障监测的特征能量，通过零序电流能量特征值大小来判断是否有配电网接地故障；有接地故障时，在馈线各支路上寻找特征能量最大的监测点为故障起点，沿着支路潮流的流出母线方向，找到邻近特征能量最小的监测点为故障尾端，进而确定配电网接地故障区间在上述首尾端点之间。

Description

一种配电网接地故障检测定位方法

技术领域

本发明属于配电自动化技术领域，涉及一种配电网接地故障检测的小波特征能量方法，对故障监测点的录波信号数据做小波变换，利用小波变换后第4层的细节系数做为基础数据，用细节系数平方积分作为特征能量值，通过特征能量来识别接地故障、确定故障区间。

背景技术

我国大多数配电网均采用中性点不直接接地系统(NUGS)，即小电流接地系统，它包括中性点不接地系统(NUS)，中性点经消弧线圈接地系统(NES，也称谐振接地系统)，中性点经电阻接地系统(NRS)。随着自动跟踪消弧电抗器的广泛使用，为解决系统于故障瞬间出现的谐振问题，开始采用消弧线圈与非线性电阻串(或并)联以及与避雷器并联的运行方式。NUGS发生单相接地故障的几率最高，这时供电仍能保证线电压的对称性，且故障电流较小，不影响对负荷连续供电，故不必立即跳闸，长时间运行易使故障扩大成两点或多点接地短路，弧光接地还会引起全系统过电压，进而损坏设备，破坏系统安全运行，所以必须及时找到故障线路和故障位置予以切除。

配电网接地故障检测与定位已经成为配网自动化系统的基础功能：配电网出现单相接地故障时，故障终端检测出单相接地故障发生时，自动生成故障录波文件；配电网主站召唤故障录波并分析故障时的暂态波形，实现故障选线和故障定位。

配电网出现单相接地故障时，暂态过程存在丰富的故障信息，故障时的暂态过程不受接地方式的影响，利用暂态分量进行故障检测具有重要意义，通过提取暂态信号中的特征分量则可以提高选线和定位的精度。通过与故障终端相配合，故障终端检测出单相接地故障发生时，自动生成故障录波文件，配电网主站通过主动召唤故障录波并分析故障时的暂态波形，实现故障选线和故障定位功能。从而解决小电流接地配电网单相接地故障选线和定位的难题，完善配电网馈线自动化功能，提高系统的自动化水平。

暂态过程存在丰富的故障信息，故障时的暂态过程不受接地方式的影响，通过提取暂态信号中的特征分量，可以实现高精度的故障提高选线和定位。接地故障发生后先经过暂态过渡过程(1-2个周波)，然后进入稳态状态，但是根据现场录波数据分析，暂态过程和稳态过程并不是按照时间严格区分。

目前文献报道的选线技术绝大部分是利用零序电压、零序电流分量进行选线，主要方法有:群体比幅比相法、五次谐波法、有功分量法、能量函数法、零序导纳法、首半波法、小波法等。

群体比幅比相法，该方法是中性点不接地系统的常用选线方法，被大多数选线装置所采用。但是当线路较短或者经大电阻接地时，零序电流幅值很小，此时零序电流的相位误差将很大，导致选线错误。

当接地过渡电阻很大时，五次谐波含量很小，此时会影响选线准确性。

有功分量法、能量函数法及零序导纳法，对于中性点经消弧线圈接地系统，消弧线圈不能补偿零序电流有功分量，因此故障线路零序电流有功分量与正常线路零序电流有功分量相位相反，并且故障线路零序电流有功分量幅值最大。如果零序回路的电阻较低，则零序电流的有功分量较小，容易造成误选。

首半波原理基于接地故障发生在相电压接近最大值瞬间这一假设，发生接地后的第一个半周期，故障线零序暂态电流与正常线路零序暂态电流极性相反。但故障发生在相电压过零值附近时，电流的暂态分量值较小，易引起极性误判。

应用小波法提取故障暂态信号的特征量进行故障检测，选用合适的小波基对暂态零序电流的特征分量进行小波变换后，得到故障线路上暂态零序电流特征分量，通过比较特征能量，来实现故障检测与定位。

小波法选线技术的难点在于小波滤波函数及小波分解层次尺度的选择，如何根据小波分析的细节系数来计算特征值，确定故障起始位置，是小波分析方法的关键技术点，如果算法函数及特征指标选择不合适，会导致计算结果的错误，本发明给出的特征能量法，就是为了适应更多的接地故障现场，实现快速准确的接地故障检测与定位。

发明内容

为解决现有技术中存在的算法函数及特征指标选择技术问题，本发明提出了一种基于小波特征能量的配电网接地故障检测方法，对故障监测点的零序电流录波信号数据做小波变换，用第4层分解的细节系数做为基础数据，通过细节系数平方积分作为识别特征指标，来识别故障，判断故障区间，实现配电网接地故障检测与都定位。

本发明具体采用以下技术方案：

一种配电网接地故障检测与定位方法，其特征在于：对故障监测点的零序电流录波信号数据做小波变换，通过经过小波分解的细节系数平方积分作为识别特征指标，来识别故障，判断故障区间。

一种配电网接地故障检测定位方法，其特征在于，所述接地故障检测定位方法包括以下步骤：

步骤1：选定同一母线的全部馈线支路构成为故障选线组，实时读取该母线上各馈线的全部支路的零序电流量测录波时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}作为原始信号；其中，k＝1,2,…N为量测装置即监测点编号；M+1是信号采样长度；X_k(i)为配网故障检测装置k在采样点时刻i的零序电流量测值；

步骤2：对各馈线的全部支路上各监测点的零序电流录波量测时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}做小波变换，即将原始信号通过小波变换分解为平滑信号A_kj(n)和细节信号D_kj(n)；

步骤3：计算各支路监测点的零序电流能量特征值E_K，即零序电流录波量测时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}的特征能量；用零序电流录波量测时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}经小波变换后的第4层小波分解频带上细节系数平方的时间积分值，作为零序电流录波量测时间序列的特征能量；

步骤4：根据步骤3计算的特征能量判断配电网是否有接地故障：

沿着潮流流出母线方向，当与母线连接的各馈线的首监测点零序电流能量特征值都大于设定值M_w，则判定为母线发生接地故障；否则判断母线没有发生接地故障；

当一条馈线上存在某一支路监测点的零序电流能量特征值中的最大值大于设定值M_w，则判定为该馈线有接地故障，否则该馈线无接地故障；

步骤5：对于步骤4判断存在接地故障的馈线，进一步判断接地故障区间。

本发明进一步包括以下优选方案：

在步骤2中，选择Daubechies8小波滤波器h函数对原始信号进行小波变换，用多分辨快速小波分解算法来实现，最大分解尺度选择4阶尺度。

在步骤2中，用Mallat塔式算法快速计算不同尺度的小波分解系数，算法下式所示:

式中h₀,h₁为正交小波基函数特有的镜像滤波器，分别具有低通和高通特性，D_kj为小波变换的细节分量系数，A_kj为小波变换的平滑分量系数，初始迭代序列A_0k：

A_0i＝X_k(i)。

在步骤3中，用零序电流录波量测时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}经小波变换后的第4层小波分解频带上细节系数平方的时间积分值，作为零序电流录波量测时间序列的特征能量，计算公式为：

其中，E_K表示监测点K处的零序电流能量特征值，即零序电流录波量测时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}的特征能量，表示零序电流录波量测时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}经小波分解第4层频带上的细节系数，T_k为采样周期，G为细节系数的总数。

在步骤4中，所述设定值M_w取值在30-200之间。

在步骤5中，进一步包括以下内容：

(1).沿着潮流流出母线方向搜索，找到该馈线所有支路上零序电流能量特征值E_k最大的监测点设为该支路的故障起始点S；

(2).继续从故障起点S沿着潮流流出母线方向搜索到该支路上的下一个监测点，如果当前监测点处的零序电流能量特征值不小于最大能量特征值绝对值的2/3，则将故障起点S更新为当前监测点，否则故障起点不变；

(3).继续从故障起点S继续沿着潮流流出母线方向搜索，直到找到该支路上所有监测点中零序电流能量特征值最小的监测点，作为该支路的故障尾端点E，则判断接地故障区间为该支路的S、E之间；

(4).若从故障起点S，沿着潮流流出母线方向搜索，找到最后一个边际点的能量特征值不小于最大能量特征值的1/3，之后无监测点，接地故障在此边际监测点之后。

本发明具有以下有益的技术效果：提高了配电网接地故障检出率，故障的那位更精准。解决小电流接地配电网单相接地故障选线和定位的难题，完善配电网馈线自动化功能，提高系统的自动化水平。

附图说明

图1是本发明公开的一种配电网接地故障检测定位方法流程示意图；

图2是本发明实施例中一个配电系统图。

具体实施方式

下面结合说明书附图和具体实施例对本发明的技术方案作进一步详细说明。

本申请以附图2所示的配电系统图为实施例来介绍配电网接地故障检测的小波特征能量法。图2为一个配电系统，与变压器连接的母线是的供电电源母线，在1#杆为出线的一条馈线上(馈线：就是由电源母线分配出去的配电线路，每条馈线由若干条配电线路的支路等组成)，本算例共安装4套故障检测装置，故障检测装置记录并上送所在支路的零序电流录波数据到配电网中心。

1)故障测试支路，安装3套，分别位于5号杆、11号杆、3号杆；

2)无故障对比支路安装1套，位于1号杆。

本申请公开的配电网接地故障检测的小波特征能量法如附图1所示，包括以下步骤：

第一步：选定同一母线的全部馈线支路构成为故障选线组，实时读取同一母线上各馈线的支路零序电流量测录波时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,M}为原始信号，本算例中，M＝511，即512为录波采样长度，采样频率为4096H_Z，本算例中，四个录波采样，为与配网故障监测装置编号对应，监测点零序电流序列以次记为X₁、X₃、X₅、X₁₁，四个配网故障监测装置上传的零序电流录波时间序列分别为：

{X₁(i)|i＝0,1,2,…,M}

{X₃(i)|i＝0,1,2,…,M}

{X₅(i)|i＝0,1,2,…,M}

{X₁₁(i)|i＝0,1,2,…,M}

i为对应的时刻序号。

受篇幅限制，原始数据这里不再列出。

第二步，对每一条支路的零序电流信号进行小波变换，选择Daubechies8小波滤波器，作原始信号的小波变换，用多分辨快速小波分解算法算法来实现。

最大分解尺度选择4阶尺度,H函数如下：

H[0]＝0.05441584224；

H[1]＝0.312871590914；

H[2]＝0.675630736297；

H[3]＝0.585354683654；

H[4]＝-0.015829105256；

H[5]＝-0.284015542962；

H[6]＝0.000472484574；

H[7]＝0.128747426620；

H[8]＝-0.017369301002；

H[9]＝-0.044088253931；

H[10]＝0.013981027917；

H[11]＝0.008746094047；

H[12]＝-0.004870352993；

H[13]＝-0.000391740373；

H[14]＝0.000675449406；

H[15]＝-0.000117476784；

计算原始信号X_k(i)分解第4层的平滑信号{A_k4(n)|n＝0,1,2,…,G}和细节信号{D_k4(n)|n＝0,1,2,…,G}。

多分辨分解快速的小波分解算法，属于已有公知，不再本专利保护范畴，这里不再详细描述。

小波分解细节信号{D_k4(n)|n＝0,1,2,…,G}如下：

N	D14(n)	D34(n)	D54(n)	D114(n)
					0	0.235054	-5.12179	2.582537	1.960798
1	0.640851	4.244225	-1.05373	-5.57065
					2	-1.365	-6.17606	3.368312	7.512496
3	-2.08776	0.090728	2.07934	-2.38665
					4	-11.7185	-4.73138	-0.74445	0.853203
5	-16.6405	n8.48622	1.760504	-14.6273
					6	1.989902	0.856798	1.351493	-81.6757
7	-7.10427	-2.66038	-3.17307	-9.94576
					8	-4.23027	0.11005	-60.7672	45.29644
9	5.566189	-5.80238	18.31867	-61.2572
					10	-7.75054	-3.12404	-34.1916	-8.16756
11	10.19229	0.770736	71.23207	36.79806
					12	6.487747	-5.10249	57.06813	38.30173
13	12.0129	-1.14087	-38.7371	-23.5784
					14	5.606428	-9.2922	-61.4639	-32.0369
15	-6.8841	-0.54067	12.97287	-11.3456
					16	11.9325	1.91862	70.8377	-3.22383
17	-2.2575	-3.79312	3.191613	41.25993
					18	6.479977	-1.29619	-98.4608	-73.969
19	6.290331	-6.98277	-47.6152	-24.5155
					20	-0.91822	4.942986	75.44406	37.80998
21	6.078996	-1.06988	109.3258	51.5413
					22	3.229198	0.14359	-45.1334	-30.5723
23	14.92465	9.634954	-110.336	-121.38
					24	0.336036	-0.97779	-2.35348	-120.155
25	-2.2148	4.057382	26.04511	62.49982
					26	2.120845	5.721524	-14.9672	-37.7422
27	0.57194	-2.48343	7.129132	17.62442
					28	1.220293	6.548336	-2.69579	-14.3213
29	0.83269	-1.5091	0.661433	3.127745
					30	3.31322	1.003205	1.257396	-3.96689
31	-0.38602	2.369894	-1.15563	-3.01583

第三步，计算各支路的零序电流量测值X_k(i)特征能量。用小波变换后的第4层小波分解频带上细节系数平方的时间积分值，作为时间序列的特征能量，计算公式为：

其中D_k4表示X_k(i)信号小波分解第4频带上的细节系数,T_k为采样周期。实际工程，T_k采样周期相等，为减少计算量，只比较E_k相对大小，计算D_k4的平方和就可以，计算结果如下表：

序列	特征能量	故障判断
			X11(i)	271.1871	故障首节点
X5(i)	113.6938	无故障
			X1(i)	51.21704	无故障
X3(i)	5.018023	故障尾节点

第四步，判断是否有故障：

(1).沿着潮流母线流出母线方向，母线上各馈线的首监测点零序电流能量特征值都大于设定值M_w(本算例M_w＝100)，则判定为母线故障；否则判断母线没有发生接地故障；

本算例，只有一条馈线，馈线的首监测点是：X₁(i)，其小波特征能量为51.21704，小于100，没有发生母线接地故障。

(2).一条馈线上各支路监测点的零序电流最大能量特征值大于设定值M_w(系统配置M_w＝100.0)，则判定为该馈线有接地故障，否则该馈线无故障；

最大能量特征值为271.1871，可以判断为：支路有接地故障。

第五步，确定故障区间，通过特征能量判断故障边际位置。

(1).沿着潮流流出母线方向搜索，找到支路上零序电流特征能量E_k最大的监测点(设为第S点)，为故障起始点。

本算例中，支路上，零序电流特征能量E_k最大的监测点为：X₁₁(i)，故障起始点为11#杆。

(2).沿着潮流流出母线方向搜索，故障起点的下一个监测点，如果它的能量特征值不小于最大能量特征值绝对值的2/3，用它来作为故障起点S。本算例不满足替换条件，无替换。

(3).从故障起点，沿着潮流流出母线方向搜索，找到零序电流特征能量E_k最小的监监测点(设为第E点)，为故障尾端点。

本算例中，支路上，11#杆之后的监测点有：X₅(i)、X₃(i)，零序电流特征能量E_k最小的监监测点为：X₃(i)，特征能量小于之路最大特征能量的1/3，故障尾部端的为3#杆。故障在11#-3#之间。

(4).找到最后一个边际点，如果他的能量特征值不小于最大能量特征值绝对值的1/3，后面没有监测点，判断故障在最后一个边际的后面。本算例故障在11#-3#之间。

试验算例为11#杆-3#杆之间发生接地故障，故障首端为11，尾端为3的判断。

小波分析算法，属于已有知识，不在本专利权益范围。

以上所述仅为用以解释本发明的较佳实施例，并非企图据以对本发明做任何形式上的限制，因此，凡有在相同的创作精神下所作有关本发明的任何修饰或变更，皆仍应包括在本发明意图保护的范畴。

Claims (7)

1.一种配电网接地故障检测与定位方法，其特征在于：对故障监测点的零序电流录波信号数据做小波变换，通过经过小波分解的细节系数平方积分作为识别特征指标，来识别故障，判断故障区间。

2.一种配电网接地故障检测定位方法，其特征在于，所述接地故障检测定位方法包括以下步骤：

步骤1：选定同一母线的全部馈线支路构成为故障选线组，实时读取该母线上各馈线的全部支路的零序电流量测录波时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}作为原始信号；其中，k＝1,2,…N为量测装置即监测点编号；M+1是信号采样长度；X_k(i)为配网故障检测装置k在采样点时刻i的零序电流量测值；

步骤2：对各馈线的全部支路上各监测点的零序电流录波量测时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}做小波变换，即将原始信号通过小波变换分解为平滑信号A_kj(n)和细节信号D_kj(n)；

步骤3：计算各支路监测点的零序电流能量特征值E_K，即零序电流录波量测时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}的特征能量；用零序电流录波量测时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}经小波变换后的第4层小波分解频带上细节系数平方的时间积分值，作为零序电流录波量测时间序列的特征能量；

步骤4：根据步骤3计算的特征能量判断配电网是否有接地故障：

沿着潮流流出母线方向，当与母线连接的各馈线的首监测点零序电流能量特征值都大于设定值M_w，则判定为母线发生接地故障；否则判断母线没有发生接地故障；

当一条馈线上存在某一支路监测点的零序电流能量特征值中的最大值大于设定值M_w，则判定为该馈线有接地故障，否则该馈线无接地故障；

步骤5：对于步骤4判断存在接地故障的馈线，进一步判断接地故障区间。

3.根据权利要求2所述的配电网接地故障检测定位方法，其特征在于：

在步骤2中，选择Daubechies8小波滤波器h函数对原始信号进行小波变换，用多分辨快速小波分解算法来实现，最大分解尺度选择4阶尺度。

4.根据权利要求3所述的配电网接地故障检测定位方法，其特征在于：

在步骤2中，用Mallat塔式算法快速计算不同尺度的小波分解系数，算法下式所示:

$A_{kj}=\underset{m}{\Σ}{h}_0(m-2k)A_{m(j-1)}$

$D_{kj}=\underset{m}{\Σ}{h}_1(m-2k)D_{m(j-1)}$

式中h₀,h₁为正交小波基函数特有的镜像滤波器，分别具有低通和高通特性，D_kj为小波变换的细节分量系数；A_kj为小波变换的平滑分量系数，初始迭代序列A_0k：

A_0i＝X_k(i)。

5.根据权利要求2或4所述的配电网接地故障检测定位方法，其特征在于：

在步骤3中，用零序电流录波量测时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}经小波变换后的第4层小波分解频带上细节系数平方的时间积分值，作为零序电流录波量测时间序列的特征能量，计算公式为：

$E_k=T_k\underset{i=0}{\overset{G}{\Σ}}{D}_{k4}^2\left(i\right)$

其中，E_K表示监测点K处的零序电流能量特征值，即零序电流录波量测时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}的特征能量，表示零序电流录波量测时间序列{X_k(i)|i＝0,1,2,…,M}经小波分解第4层频带上的细节系数，T_k为采样周期，G为细节系数的总数。

6.根据权利要求2所述的配电网接地故障检测定位方法，其特征在于：

在步骤4中，所述设定值M_w取值在30-200之间。

7.根据权利要求2或6所述的配电网接地故障检测定位方法，其特征在于：

在步骤5中，进一步包括以下内容：

(1).沿着潮流流出母线方向搜索，找到该馈线所有支路上零序电流能量特征值E_k最大的监测点设为该支路的故障起始点S；

(2).继续从故障起点S沿着潮流流出母线方向搜索到该支路上的下一个监测点，如果当前监测点处的零序电流能量特征值不小于最大能量特征值绝对值的2/3，则将故障起点S更新为当前监测点，否则故障起点不变；

(3).继续从故障起点S继续沿着潮流流出母线方向搜索，直到找到该支路上所有监测点中零序电流能量特征值最小的监测点，作为该支路的故障尾端点E，则判断接地故障区间为该支路的S、E之间；

(4).若从故障起点S，沿着潮流流出母线方向搜索，找到最后一个边际点的能量特征值不小于最大能量特征值的1/3，之后无监测点，接地故障在此边际监测点之后。