CN108802570A - 一种用于交直流混联微电网的故障检测系统及检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于交直流混联微电网的故障检测系统及检测方法,它包括交流微电网和直流微电网,交流微电网与直流微电网通过AC/DC模块连接,交流微电网与交流检测单元连接,直流微电网与直流检测单元连接,交流检测单元和直流检测单元与综合检测单元连接;所述检测方法包括:步骤1、建立基于深度学习的交直流混联微电网故障检测模型;步骤2、基于故障检测模型,对交直流混联微电网进行在线故障检测;解决了现有技术中保护方案复杂、严重依赖于微电网的网络结构和分布式电源的运行模式的问题。

Description

一种用于交直流混联微电网的故障检测系统及检测方法
技术领域
[0001] 本发明属于电力系统保护的技术领域,尤其涉及一种用于交直流混联微电网的故 障检测系统及检测方法。
背景技术
[0002] 微电网从运行模式上分为并网运行和孤岛运行,当微电网并网运行时,必定会引 起配电网电流大小、方向和分布发生变化,继而对配电网继电保护带来不利影响,可能引发 原有保护的误动、拒动和灵敏度降低。微电网包含电力电子变流器、同步电机、异步电机等 多种分布式电源,故障发生时,不同种类的分布式电源能够提供的短路电流也不相同,其中 电力电子变流器约能提供额定电流的2倍过流、同步电机和异步电机能够提供4-10倍额定 电流的短路电流,同时,在微电网孤岛运行时,微电网的运行条件和运行拓扑会根据运行场 景需求从而产生的变化、部分分布式电源具备电流双向流动的特性,这使得在同一个故障 点的故障电流在不同的运行场景下短路电流差异很大,从而使得传统基于定值整定的保护 方案失效。因此微电网中的保护方案一般为列举拓扑运行和潮流运行的工况,配置多套保 护定值,从而实现微电网和配电网间的保护;然而交直流混联微电网包含交流微电网和直 流微电网,交流和直流微电网间能量的多向流动及运行策略的多样性导致的能源多向流 动,使得交直流混联微电网的网络结构和分布式电源的运行模式种类繁多,保护方案及保 护配置变成了不可能完成的任务,现有技术中保护方案复杂、严重依赖于微电网的网络结 构和分布式电源的运行模式等问题。
发明内容:
[0003]本发明要解决的技术问题:提供一种用于交直流混联微电网的故障检测系统及检 测方法,以解决现有技术中针对交直流混联微电网网络结构和分布式电源的运行模式种类 繁多,保护方案及保护配置变成了不可能完成的任务,现有技术中保护方案复杂、严重依赖 于微电网的网络结构和分布式电源的运行模式等问题 [0004]本发明技术方案:
[0005] —种用于交直流混联微电网的故障检测系统,它包括交流微电网和直流微电网, 交流微电网与直流微电网通过AC/DC模块连接,交流微电网与交流检测单元连接,直流微电 网与直流检测单元连接,交流检测单元和直流检测单元与综合检测单元连接。
[0006]所述的用于交直流混联微电网的故障检测系统的检测方法,它包括:
[0007]步骤1、建立基于深度学习的交直流混联微电网故障检测模型;
[0008]步骤2、基于故障检测模型,对交直流混联微电网进行在线故障检测。
[0009]步骤1所述的建立基于深度学习的交直流混联微电网故障检测模型的方法包括: [0010]步骤1 • 1、采集正常和故障工况下交流母线、交流配电线路开关处的交流电压和交 流电流电气量信号;采集正常和故障工况下直流母线、直流配电线路开关处的直流电压和 电流电气量信号;
[0011] 步骤1.2、对采集的电气量信号进行处理预处理,提取相应的基本电气量特征,并 生成训练样本;
[0012] 步骤1.3、基于训练样本,采用深度学习方式建立故障检测模型。
[0013]步骤1.2所述对采集的电气量信号进行处理预处理,提取相应的基本电气量特征, 并生成训练样本的方法为:采用快速傅里叶变换方法对电气量进行预处理,计算基波至高 次谐波相量,相量包括电压和电流信号的幅值、相角、频率、有功功率、无功功率、负序电压 和负序电流;然后根据计算所得的各次相量计算相应的变化率,作为基本电气量特征;建立 频率、幅值和相角计算的基本电气量特征与故障类型之间的映射关系,作为训练样本。
[0014] 步骤2所述基于故障检测模型,对交直流混联微电网进行在线故障检测的方法包 括:
[0015] 步骤2.1、交流检测单元采集交流母线、交流配电线路开关处的交流电压和交流电 流电气量;直流检测单元采集直流母线、直流配电线路开关处的直流电压和电流电气量;
[0016] 步骤2.2、交流检测单元和直流检测单元分别对采集的电气量进行预处理,提取基 本电气量特征,并上传给综合检测单元;
[0017] 步骤2.3、综合检测单元根据故障检测模型和提取的基本电气量特征,进行故障检 测。
[0018] 本发明的有益效果:
[0019]本发明通过采集历史故障数据,或者仿真交直流混联微电网的各类故障,采集的 电气量,提取基本电气量特征,利用深度学习的方法对基本电气量特征和故障之间的关系 进行建模,从而实现基于电气量与故障间关系的故障判别,简单实用;解决了现有技术中保 护方案复杂、严重依赖于微电网的网络结构和分布式电源的运行模式的问题,具有较强的 适应性和实用性。
附图说明:
[0020] 图1为本发明交直流混联微电网故障检测系统结构示意图;
[0021] 图2为本发明生成故障检测模型示意图;
[0022] 图3为本发明在线故障检测框图。
具体实施方式:
[0023] —种用于交直流混联微电网的故障检测系统及检测方法,它包括交流微电网和直 流微电网,交流微电网与直流微电网通过AC/DC模块连接,交流微电网与交流检测单元连 接,直流微电网与直流检测单元连接,交流检测单元和直流检测单元与综合检测单元连接。 [0024]具体实施步骤如下:
[0025]步骤1,建立基于深度学习的交直流混联微电网故障检测模型:
[0026]步骤1.1,采集正常和故障工况下交流母线、交流配电线路开关等处的交流电压、 交流电流、直流母线、直流配电线路开关等处的直流电压、电流等电气量信号。电气量信号 来源包括实际现场采集的历史录波数据和采用仿真软件对交直流混合微电网典型工况和 典型故障进行仿真获得的数据。
[0027]步骤1_2,采用快速傅里叶变换方法对电气量进行预处理,计算基波至较高次(可 根据需要进行选取,一般设为20至40)谐波相量,包括电压和电流信号的幅值、相角、频率、 有功功率、无功功率、负序电压、负序电流等;然后根据计算所得的各次相量计算相应的变 化率,作为基本电气量特征;建立频率、幅值、相角等计算的基本电气量特征与故障类型之 间的映射关系,作为训练样本。当训练样本数量较少时,可基于已获得的训练样本采用生成 对抗网络技术,生成大量训练样本。
[0028] 步骤1.3,基于训练样本,采用深度学习技术建立故障检测模型。
[0029] 步骤2,基于故障检测模型,对交直流混联微电网进行在线故障检测:
[0030]步骤2.1,交流检测单元采集交流母线、交流配电线路开关等处的交流电压、交流 电流等电气量;直流检测单元采集直流母线、直流配电线路开关等处的直流电压、电流等电 气量;
[0031] 步骤2.2,交流检测单元和直流检测单元分别对采集的电气量进行预处理,提取基 本电气量特征,并上送给综合检测单元;
[0032]步骤2.3,综合检测单元基于故障检测模型和基本电气量特征,进行故障检测。

Claims (5)

1. 一种用于交直流混联微电网的故障检测系统,它包括交流微电网和直流微电网,交 流微电网与直流微电网通过AC/DC模块连接,其特征在于:交流微电网与交流检测单元连 接,直流微电网与直流检测单元连接,交流检测单元和直流检测单元与综合检测单元连接。
2. 如权利要求1所述的用于交直流混联微电网的故障检测系统的检测方法,它包括: 步骤1、建立基于深度学习的交直流混联微电网故障检测模型; 步骤2、基于故障检测模型,对交直流混联微电网进行在线故障检测。
3. 根据权利要求2所述的用于交直流混联微电网的故障检测系统的检测方法,其特征 在于:步骤1所述的建立基于深度学习的交直流混联微电网故障检测模型的方法包括: 步骤1.1、采集正常和故障工况下交流母线、交流配电线路开关处的交流电压和交流电 流电气量信号;采集正常和故障工况下直流母线、直流配电线路开关处的直流电压和电流 电气量信号; 步骤1.2、对采集的电气量信号进行处理预处理,提取相应的基本电气量特征,并生成 训练样本; 步骤1.3、基于训练样本,采用深度学习方式建立故障检测模型。
4. 根据权利要求3所述的用于交直流混联微电网的故障检测系统的检测方法,其特征 在于:步骤1.2所述对采集的电气量信号进行处理预处理,提取相应的基本电气量特征,并 生成训练样本的方法为:采用快速傅里叶变换方法对电气量进行预处理,计算基波至高次 谐波相量,相量包括电压和电流信号的幅值、相角、频率、有功功率、无功功率、负序电压和 负序电流;然后根据计算所得的各次相量计算相应的变化率,作为基本电气量特征;建立频 率、幅值和相角计算的基本电气量特征与故障类型之间的映射关系,作为训练样本。
5. 根据权利要求2所述的用于交直流混联微电网的故障检测系统的检测方法,其特征 在于:步骤2所述基于故障检测模型,对交直流混联微电网进行在线故障检测的方法包括: 步骤2.1、交流检测单元采集交流母线、交流配电线路开关处的交流电压和交流电流电 气量;直流检测单元采集直流母线、直流配电线路开关处的直流电压和电流电气量; 步骤2.2、交流检测单元和直流检测单元分别对采集的电气量进行预处理,提取基本电 气量特征,并上传给综合检测单元; 步骤2.3、综合检测单元根据故障检测模型和提取的基本电气量特征,进行故障检测。
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