CN108805399B - 用于识别配电网区段中的故障事件的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于识别配电网区段中的故障事件的方法。该方法是用于识别包括一个或多个电负载并且具有与主电网的耦合节点的配电网区段中的故障事件的方法，在耦合节点处被所述电负载吸收的电网电流是可检测的。该方法允许确定检测到的在电耦合节点处吸收的电网电流的异常变化是由于电负载的特性过渡操作时段的开始还是由于电故障。

Description

用于识别配电网区段中的故障事件的方法
技术领域
本发明涉及配电网的领域。
更特别地，本发明涉及用于识别配电网区段中的故障事件的方法。
背景技术
如已知的，现代配电网通常配备有电子保护设备(也称为“保护继电器”)，所述电子保护设备被设计为通过选择性地管理特定电网区段与主电网的电连接来使得所述电网区段能够正确地操作。
电子保护设备通常安装在板上或与开关设备(例如，断路器)可操作地相关联，该开关设备能够将电网区段与主电网或从主电网电连接或电断开。
典型地，电子保护设备适于接收指示电网区段的电量的检测信号，处理如此接收到的检测数据，以及在需要时(例如，在故障或过载的事件下)生成适当的控制信号来促使干预可操作地与其相关联的开关设备。
现有技术中可用的电子保护设备在管理包括大量电负载的电网区段的操作方面显示出一些限制，特别是当所述电负载被设计为在其操作寿命的特定过渡时段期间(例如，在当所述电负载是电动旋转机器的启动阶段期间)吸收高电流时显示出了限制。
实际上，在大多数情况下，这些设备被配置为：如果在电网区段的给定电节点处吸收的电流值超过预定义阈值，则不管检测到的异常电流吸收的起源处的实际原因如何，都将引起对相关联的开关设备的干预。
这可能导致非期望的网络断开，因为检测到的电流吸收峰值不一定由电故障引起，而是其可能仅仅是由于电网区段的电负载的过渡操作条件(例如，电动旋转机器的启动)。
显然，这种非期望的网络断开可能会对电网区段的整体操作成本造成相关影响。
为了缓解这些问题，已经开发了复杂的配置过程，以在电子保护设备的调试阶段期间正确地调整电子保护设备的保护参数。
但是，由于这些解决方案需要广阔的实验室和现场测试，因此这些解决方案相当耗时且昂贵。
在市场上，对确保稳健且有效地管理电网区段的操作的解决方案存在很大的需求，特别是当电网区段包括在其操作寿命的特定过渡时段期间吸收高电流的电负载时，存在这样的需求。
发明内容
为了响应于这种需要，本发明提供了一种根据以下权利要求1和相关从属权利要求的用于识别配电网区段中的故障事件的方法。
另一方面，本发明涉及根据以下权利要求11的计算机程序。
另一方面，本发明涉及根据以下权利要求12的计算机化设备。
附图说明
本发明的特性和优点将从对纯粹作为示例而没有限制示出的优选但非排他的实施例的描述中更清楚地显现，在附图中：
图1示意性地图示了配电网的电网区段；
图2-图10是根据本发明示意性图示该方法的图。
具体实施方式
参考所提及的图，本发明涉及用于识别配电网区段100中的故障事件的方法1。
电网区段100可以是智能电网、微电网或者更一般地是配电网的任何部分。
作为示例，电网区段100可以是用于工业、商业或住宅建筑物或工厂的配电网络。
通常，电网区段100可以在低电压或中电压水平下操作。
在本发明的框架内，术语“低电压”涉及高达1.2kV AC和1.5kV DC的操作电压，而术语“中电压”涉及高于1.2kV AC和1.5kV DC直到高达数十kV的操作电压，例如，高达72kVAC和100kV DC的操作电压。
优选地，电网区段100包括电耦合节点PoC(耦合点)，在该电耦合节点PoC处，电网区段100可与主电网200电连接或电断开，主电网200可以是例如电力公用电网。
电网区段100可以具有带有一个或多个电相位(例如，带有三个电相位)的电线。
优选地，在耦合节点PoC处，电网区段100包括第一开关设备S1，第一开关设备S1的操作可以通过合适的控制信号C1被选择性地控制。
当开关设备S1处于闭合(ON)状态或打开(OFF)状态时，电网区段100分别与主电网200电连接或电断开。
开关设备S1可以是已知的类型(例如，断路器、切断器、接触器等)，并且为了简洁起见，这里不再进一步描述。
方便地，可以通过合适的检测装置301在电耦合节点PoC处检测由电网区段100(即，其电负载的)吸收的整个电网电流IG。
电网区段100包括一个或多个电负载L1、…、LM，其中每个电负载都消耗由电源200提供的对应量的电力。
通常，根据需要，电负载L1、…、LM可以是任何类型的。
优选地，电负载L1、…、LM由对应的电动旋转机器(例如，由对应的三相感应电机)构成。
电负载L1、…、LM可以是已知的类型，并且为了简洁起见，这里不再进一步描述。
方便地，电网区段100包括一个或多个第二开关设备S2，用于将一个或多个电负载L1、…、LM与电网区段的其余部分或从电网区段的其余部分电断开或电连接。
每个开关设备S2的操作可以通过合适的控制信号C2以已知的方式进行控制。
开关设备S2可以是已知的类型(例如，断路器、切断器、接触器、I-O接口、开关、开关切断器等)，并且为了简洁起见，这里不再进一步描述。
如上所述，根据本发明的方法1旨在允许识别电网区段100中的故障事件。
更特别地，方法1旨在确定检测到的电网电流IG的异常变化是由于发生电负载L1、…、LM的特性过渡操作时段还有由于电故障。
方法1特别适用于识别包括作为电负载L1、…、LM的电动旋转机器的电网区段100中的故障事件。
在这种情况下，方法1允许确定检测到的电网电流IG的异常变化是由于电动旋转机器L1、…、LM的启动还是由于电故障。
在下文中，为了清楚起见，方法1将特别参考这种实现来描述，但这不旨在限制本发明的范围。
事实上，原理上，方法1可以在包括不同类型的电负载的电网区段100中实现，并且可以取决于电负载的实际性质被称为所述电负载的不同特性过渡操作时段。
参考所引用的图，根据本发明，方法1包括步骤(a)：为每个电相位获取指示在耦合节点PoC处流动的电网电流IG的第一数据值ik(n)。
在随后的采样时刻n处获取第一数据值ik(n)，其中每个时刻是给定采样时段Ts的倍数。实践中，如图2所示，每个采样时刻n可以被定义为n＝n＊Ts，其中n是自然数。
优选地，第一数据值ik(n)通过以给定的采样频率Fs＝1/Ts采样第一检测信号D1来获得。采样频率Fs和采样周期Ts的典型值可以是例如Fs＝10kHz和Ts＝100μs。
在方法1的实际实现中，可以通过布置在耦合节点PoC处并且提供指示电网电流IG的第一检测信号D1的第一传感器装置301来检测电网电流IG。
传感器装置301可以是已知的类型(例如，电流互感器、Rogowski线圈、霍尔传感器等)，并且为了简洁起见，这里不再进一步描述。
方便地，可以在相同的采样时刻n或者以包括多个采样时刻n的时间间隔为每个电相位获取指示在耦合节点PoC处的指示电网电压VG的附加数据值vk(n)。
方便地，电网电压VG可以由合适的其它传感器装置(未示出)进行检测，其可以是已知的类型(例如，电压互感器、分流电阻器等)，并且为了简洁起见，这里将不再进一步描述。
根据方法1，获取的第一数据值ik(n)被细分成时间窗口TW1、…、TWR的序列，这些时间窗口被定义为使得包括相同数量的采样时刻n，从而具有相同的时间宽度。
每个时间窗口TW1、…、TWR的时间宽度可以根据需要进行布置。
作为示例，每个时间窗口TW1、…、TWR可以包括P＝200个采样时刻n，从而具有0.02s的时间宽度(采样时段Ts＝100μs)。
优选地，每个时间窗口TW1、…、TWR具有等于电网区段100的电网时段的时间宽度(例如，当电网区段具有50Hz的电网频率时等于0.02s)。
已经看到，这种解决方案显著地简化了执行本发明的方法的计算负荷以及时间窗口TW1、…、TWR的定义。
参考图3，上述时间窗口TW1、…、TWR的序列包括初始时间窗口TW1和跟在初始时间窗口TW1后面的一个或多个后续时间窗口TW2、…、TWR。
时间窗口TW1、…、TWR被定义为使得在对应的开始时刻t1、t2、…、tR开始，这可以根据需要来布置。
优选地，时间窗口TW1、…、TWR的开始时刻t1、t2、…、tR在时间上等间隔。
在图3中，为了清楚起见，显示了其中后续时间窗口TW1、…、TWR彼此连续地相邻(在时间上)并且其中每个时间窗口从先前时间窗口的结束时刻开始的示例。
这样的示例对应于理论情况(仅仅为了清楚起见在所引用的图中表示)，其中时间窗口TW1、…、TWR的开始时刻t1、t2、…、tR被等于时间窗口的时间宽度(例如，200个采样时刻n)的时间间隔间隔开。
但是，在实践中，时间窗口TW1、…、TWR的开始时刻t1、t2、…、tR被仅包括几个采样时刻n的时间间隔间隔开，从而在时间上被间隔开几百微秒。显然，在这种情况下，每个时间窗口TW1、…、TWR将与多个后续时间窗口部分重叠。
参考图3-图5，显而易见的是，时间窗口TW1、…、TWR的整个序列可以被看作是连续时间窗口TW-、TW+的后续对的序列，每对由给定时间窗口TW+和时间窗口TW+之前的先前时间窗口TW-形成。
作为示例，时间窗口TW1、TW2、…、TWR的序列可以通过在时间上移位时间窗口TW-、TW+对来定义。
显而易见的是，对于时间窗口TW2、…、TWR的通用对，时间窗口TW-可以是初始时间窗口W1或包括在后续时间窗口TW2、…、TWR中的时间窗口，而时间窗口TW+可以是包括在后续时间窗口TW2、…、TWR中的时间窗口。
在获取第一数据值ik(n)之后，方法1处理在连续时间窗口TW-、TW+的一个或多个后续对处获取的第一数据值ik(n)，以检查电网电流IG是否经历从一个时间窗口到另一个时间窗口的异常变化。
更特别地，方法1包括步骤(b)，该步骤处理在至少部分地包括在时间窗口TW+中的第一采样时刻处获取的第一数据值ik +[n]和在第二采样时刻处获取的第一数据值ik -[n]，所述第二采样时刻在所述第一采样时刻之前并且至少部分地包括在时间窗口TW+之前的先前时间窗口TW-中。
上述数据值ik -[n]、ik +[n]被处理，以检查在时间窗口TW+处的电网电流IG是否相对于先前时间窗口TW-经历异常变化。
实践中，如图4-图5中所示，对于通用时间窗口TW+中包括的通用采样时刻n，至少部分地在时间窗口TW+处获取的第一数据值ik(n)和至少部分地在先前时间窗口TW-处获取第一数据值ik -[n]被处理，以检查电网电流IG是否相对于先前时间窗口TW-经历异常变化。
更特别地，对于通用时间窗口TW+中包括的通用采样时刻n，在至少部分地在时间窗口TW+中包括的第一采样时刻n处获取的第一数据值ik(n)和在所述第一采样时刻之前并且至少部分地包括在前面时间窗口TW-中的第二采样时刻n处获取的第一数据值ik(n)被处理，以计算指示相对于先前时间窗口TW-在时间窗口TW+的电网电流IG的变化的统计量CH[n]。然后，这种统计量与阈值进行比较，以确定在时间窗口TW+处是否存在检测到的电网电流IG的异常变化。
优选地，方法1的步骤(b)包括为通用时间窗口TW+中包括的一个或多个通用采样时刻n执行的一系列子步骤。
优选地，方法1的步骤(b)包括用于电网区段100的每个电相位的以下子步骤：
-选择在至少部分地包括在时间窗口TW+中的第一采样时刻n处获取的第一数据值ik(n)的第一向量ik +[n]；
-选择在至少部分地并且在所述第一时刻之前的第二采样时刻n处获取的第一数据值ik(n)的第二向量ik -[n]；
-处理所选择的向量ik +[n]、ik -[n]，以计算指示相对于先前时间窗口TW-的电网电流IG的相电流变化的相电流变化值CHk[n]。
方便地，对于电网区段100的每个电相位，第一向量ik +[n]可以由以下关系给出：
ik +[n]＝[ik(n-P+1)，…，ik(n)]T
其中n是包括在时间窗口TW+中的通用采样时刻，k是电相位索引，P是包括在每个时间窗口中的第一数据值ik(n)的数量。
方便地，对于电网区段100的每个电相位，第二向量ik -[n]可以由以下关系给出：
ik -[n]＝[ik(n-2P+1)，...，ik(n-P)]T
其中n是包括在时间窗口TW+中的通用采样时刻，k是电相位索引，P是包括在每个时间窗口中的第一数据值ik(n)的数量。
方便地，对于电网区段100的每个电相位，可以如下计算相电流变化值CHk[n]：
CHk[n]＝||ik +[n]-ik -[n]||
其中n是包括在时间窗口TW+中的通用采样时刻，k是电相位索引。
但是，通常，相电流变化值CHk[n]是电网电流IG的变化的索引，并且其可以被计算为绝对值的总和(如上所示)，或者作为平方差的总和，或者作为具有不同权重值的加权平均值，或者作为采样值的另一个函数。用于计算CHk[n]的方法的选择可以取决于电网区段100的实际类型(例如，标称吸收功率、电负载的类型等)。
在计算电网区段100的每个电相位(对于通用采样时刻n)的相电流变化值CHk[n]时，方法1的步骤(b)优选地包括另一个子步骤，该子步骤处理为每个电相位计算出的相电流变化值CHk[n]，以计算指示相对于先前时间窗口TW-的电网电流IG的总变化ΔIG的总电流变化值CH[n]。
方便地，总电流变化值CH[n]可以如下计算：
其中n是包括在时间窗口TW+中的通用采样时刻，k是电相位索引并且CHk[n]是为电网区段100的每个电相位计算出的相电流变化值。
优选地，方法1的步骤(b)包括将在通用时刻n如此计算出的总电流变化值CH[n]与第一阈值TH1进行比较的另一个子步骤。
优选地，方法1的步骤(b)包括对包括在时间窗口TW+中的采样时刻n的第一数量N1(例如，N1＝10)重复上述子步骤的另一个子步骤。
第一阈值TH1和第一数量N1可以根据电负载L1、…、LM的实际性质设置。
优选地，方法1的步骤(b)包括检查总电流变化值CH[n]是否在包括在时间窗口TW+中的至少第一数量N1个连续采样时刻n超过第一阈值TH1的另一个子步骤。
如果总电流变化值CH[n]没有在数量N1个连续采样时刻n超过第一阈值TH1，则确定在时间窗口TW+处的电网电流IG不显示相对于先前时间窗口TW-的任何异常变化。这意味着在时间窗口TW+在电网区段100中没有发生异常事件(图4)。
如果总电流变化值CH[n]在数量N1个连续采样时刻(n)超过第一阈值TH1，则确定在时间窗口TW+处的电网电流IG显示相对于先前时间窗口TW-的异常变化。这意味着在时间窗口TW+包括的事件时刻nevent在电网区段100中发生了异常事件(图5)。
注意的是，在方法1的这个阶段没有识别出所述异常事件的实际性质。但是，直到这个阶段所执行的数据处理，特别是统计量CH[n]的计算允许了解从事件时刻nevent开始正在发生异常事件。
参考图2和图7，其中显示了在包括作为电负载L1、…、LM的电动旋转机器的电网区段100中的耦合节点PoC处检测到的电网电流IG的行为的示例。
电网电流IG如何显示事件时刻nevent的异常趋势是显而易见的。
参考图6，显示了为同一电网区段100的每个电相位计算的相电流变化值CHk[n]的对应示例。
如显而易见的，当电网电流IG开始显示异常趋势时，计算出的相电流变化值CHk[n]在事件时刻nevent经历突然的增加。
总电流变化值CH[n]因此表示用于检查电网电流IG是否经历相对于正常背景条件的异常变化的可靠指标。
如果确定对于时间窗口TW+的所考虑的采样时刻n，电网电流IG相对于先前时间窗口TW-没有经历异常变化，则方法1包括步骤(c)，该步骤对于可能仍然包括在时间窗口TW+中或者在后续时间窗口TW1、…、TWR的另一个时间窗口中的后续采样时刻n重复上述步骤(b)。在这最后一种情况下，将考虑后续时间窗口对TW-、TW+用于处理所获取的每个电相位的第一值ik(n)。
如果确定从时间窗口TW+的事件时刻nevent开始的电网电流IG相对于先前时间窗口TW-经历异常变化，则方法1包括步骤(d)，该步骤对于电网区段100的每个电相位处理在事件时刻nevent之后的采样时刻n处获取的一个或多个第一数据值ik e[n]，以计算指示电网电流IG的异常变化ΔIG的第二数据值ik clean[n](从所述事件时刻nevent开始)。
方便地，在步骤(c)中，方法1提供计算由在事件时刻nevent发生的异常事件(尚未识别出)引起的电网电流IG的隔离电流变化ΔIG。
如下面将更好地显现的，这种隔离电流变化ΔIG表示上述异常事件的某种“签名”，其允许确定异常事件的类型。
参考图8，其显示了针对在包括作为电负载L1、…、LM的电动旋转机器的电网区段100中的耦合节点PoC处检测到的电网电流IG的电相位，在事件时刻nevent之后的采样时刻n处的隔离电流变化ΔIG的行为的示例。
在图示的示例中，隔离电流变化ΔIG具有电动旋转机器的典型起动(in-rush)电流的波形。隔离电流变化ΔIG因此可以指示上述异常事件包括电网区段100的电动旋转机器的启动(过渡操作时段)。
方便地，方法(d)通过适当地“清洁”在事件时刻nevent之后的采样时刻n处获取的一个或多个第一数据值ik e[n]来提供计算电网电流IG的隔离电流变化ΔIG。
在事件时刻nevent之后的时间窗口的采样时刻n处获取的第一数据值ik e[n]的这种“清洁”处理方便地包括从所述第一数据值中减去一个或多个对应的第一参考数据值ik r[n]。
优选地由在事件时刻nevent之前的采样时刻n处获取的一个或多个第一数据值形成的参考数据值ik r[n]指示在事件时刻nevent之前发生的电网电流IG的正常行为。因此它们指示出现上述异常事件之前的电网电流IG的背景条件。
优选地，方法1的步骤(d)包括为每个电相位选择在事件时刻nevent之后的一个或多个采样时刻处获取的第一数据值ik(n)的第一数据集ik e[n]的子步骤。
优选地，方法1的步骤(d)包括为电网区段100的每个电相位选择指示所述电网电流IG的正常行为的第一参考数据值的第二数据集ik r[n]的步骤。
如上所述，参考数据值ik r[n]方便地包括在所述事件时刻nevent之前的采样时刻n处获取的第一数据值ik(n)。
优选地，第一参考数据值ik r[n]与包括在事件时刻nevent之前的最后时间窗口TW-中的第一数据值相符，因为它们真实地表示当前背景(参见图7)。在这种情况下，第一参考数据值的第二数据集ik r[n]基本上可以通过重复在方法1的步骤(b)处计算出的第二向量ik -[n]来创建。
优选地，方法1的步骤(c)包括处理第一和第二数据集ik e[n]、ik r[n]以计算指示电网电流IG的异常变化ΔIG(从所述事件时刻nevent开始)的第二数据值的第三数据集ik clean[n]的步骤。
方便地，对于电网区段100的每个电相位，第二数据值的第三数据集ik clean[n]可以由以下关系给出：
ik clean[n]＝ik e[n]-ik -[n](n-nevent)modP
其中n是事件时刻nevent之后的时间窗口的通用采样时刻，k是电相位索引，P是包括在每个时间窗口中的第一数据值ik(n)的数量，ik -[n]是在方法1的步骤(b)计算出的第二向量。
根据以上关系，第二数据值的第三数据集ik clean[n]的每个元素如何被计算为分别包括在事件时刻nevent之后的时间窗口中与包括在事件时刻nevent之前的最后时间窗口TW-中的对应第一数据值ik(n)之间的差是显而易见的。
在计算第二数据值ik clean[n](针对通用采样时刻n)时，方法1包括步骤(e)，该步骤处理所述第二数据值以检查电网电流IG的异常变化ΔIG是否是由于电负载L1、…、LM的特性过渡操作时段。
实践中，步骤(e)旨在检查第二数据值ik clean[n]是否与指示在电负载L1、…、LM的特定过渡操作时段期间由所述电负载吸收的电流的第二参考值相匹配。
第二数据值ik clean[n]和与电负载L1、…、LM相关的第二参考值之间的匹配将指示电网电流IG的异常变化ΔIG是由于发生了所述电负载的这种特性过渡操作时段而不是由于电故障。
另一方面，第二数据值ik clean[n]和与每个电负载L1、…、LM相关的第二参考值之间的不匹配将指示电网电流IG的异常变化是由于发生了电故障。
作为示例，在包括作为电负载L1、…、LM的电动旋转机器的电网区段100中，从事件时刻nevent开始的电网电流IG的异常变化可能是由于电动旋转机器的启动时吸收的高电流(起动电流)或由于电故障。
第二数据值ik clean[n]和描述在启动阶段(过渡操作时段)由特定电动旋转机器吸收的电流的第二参考值之间的匹配将指示识别出的电网电流IG的异常变化ΔIG是由于所述电动旋转机器的启动。实践中，这意味着在方法1的步骤(b)中发现的异常事件是所述特定电动旋转机器的启动。
相反，如果第二数据值ik clean[n]与描述在启动阶段由每个电动旋转机器吸收的电流的行为的第二参考值都不匹配，则识别出的电网电流IG的异常变化ΔIG是由于电故障。实践中，这意味着在方法1的步骤(b)处发现的异常事件是电故障。
优选地，方法1的步骤(e)包括以下子步骤：处理在事件时刻nevent之后的采样时刻n为每个电相位计算出的第二数据值ik clean[n]，以计算指示电网电流IG的异常变化ΔIG(从所述事件时刻nevent开始)的第三数据值Iclean[n]。
在步骤(e)的这个子步骤中执行的数据处理实际上取决于电负载L1、…、LM的实际性质。
作为示例，当电网区段包括作为电负载L1、…、LM的电动旋转机器时，可以通过计算为每个电相位和采样时刻n计算出的第二数据值ik clean[n]的公知克拉克(Clark)变换来计算第三数据值Iclean[n]。在这种情况下，第三数据值Iclean[n]可以指示电网电流IG的异常变化ΔIG的q-d波形。
作为另一个示例，可以通过计算每个电相位的阻抗的估计来计算第三数据值。数据值Iclean[n]然后可以指示由电路在采样时刻n看到的等效阻抗。
优选地，方法1的步骤(e)包括以下子步骤：为每个电负载L1、…、LM，选择在事件时刻nevent之后的采样时刻n指示在所述电负载的特性过渡操作时段期间由所述第m个电负载吸收的预测电流的第二参考数据值Im[n]。
实践中，对于每个电负载L1、…、LM，对应的第二参考数据值Im[n]集合描述当所述电负载经历给定的特性过渡操作时段时由所述电负载吸收的电流的预测行为。
作为示例，当电网区段100包括作为电负载L1、…、LM的电动旋转机器时，为每个电动旋转机器选择对应的第二参考数据值Im[n]集合。每个第二参考数据值Im[n]集合描述在对应的电动旋转机器的启动阶段(特性过渡时段)期间由对应的电动旋转机器吸收的电流(起动电流)的预测行为。方便地，第二参考数据值Im[n]可以指示由对应的电动旋转机器吸收的预测电流(起动电流)的q-d波形。
优选地，方法1的步骤(e)包括以下子步骤：为每个电负载L1、…、LM处理对应的第三数据值Iclean[n]和对应的第二参考数据值Im[n]，以计算指示在事件时刻nevent之后的时刻n所述电网电流IG的异常变化ΔIG和在所述特性过渡操作时段期间由所述电负载吸收的预测电流之间的差异的对应误差值Em[n]。
作为示例，当电网区段100包括作为电负载L1、…、LM的电动旋转机器时，对于每个电动旋转机器，计算对应误差值E[n]，对应误差值E[n]指示在事件时刻nevent之后的时刻n电网电流IG的异常变化ΔIG和在所述电动旋转机器的启动阶段期间由所述电动旋转机器吸收的预测电流之间的差异(图8)。
方便地，给定电负载L1、…、LM的误差值Em[n]可以被计算为：
Em[n]＝||Im[n]-Iclean[n]||
其中n是包括在事件时刻nevent之后的时间窗口中的采样时刻，m是电负载索引。
Iclean[n]、Im[n]通过分别考虑Iclean[n]和Im[n]的P个连续时刻来计算，即，Iclean[n]：＝[Iclean[n]，…，Iclean[n-P+1]]T和Im[n]：＝[Im[n]，…，Im[n-P+1]]T，其中P是包括在通用时间窗口中的采样时刻n的数量。
优选地，方法1的步骤(e)包括在为所有电负载L1、…、LM计算出的误差值E[n]中选择最小误差值E＊[n]的子步骤。
实践中，最小误差值E＊[n]可以被计算为E＊[n]：＝min Em[n]，其中m是电负载索引。
优选地，方法1的步骤(e)包括将所述最小误差值E＊[n]与第二阈值TH2进行比较的子步骤。
第二阈值TH2可以根据电负载L1、…、LM的实际性质来设置。
优选地，方法1的步骤(e)包括在事件时刻nevent之后第二数量N2个采样时刻n重复上述子步骤的子步骤。
第二数量N2个采样时刻可以取决于对确定电网区段100中是否存在电故障的期望响应时间来方便地选择。
优选地，方法1的步骤(e)包括检查最小误差值E＊[n]是否在至少第二数量N2个采样时刻n超过第二阈值TH2的子步骤。
如果最小误差值E＊[n]没有在至少第二数量N2个采样时刻n超过第二阈值TH2，则电网电流IG的异常变化ΔIG被确定为是由于发生了与选择的最小误差值E＊[n]对应的电负载L1、…、LM的过渡操作时段。
作为示例，当电网区段100包括作为电负载L1、…、LM的电动旋转机器时，对于每个电动旋转机器，如果最小误差值E＊[n]没有在至少第二数量N2个采样时刻n超过第二阈值TH2，则电网电流IG的异常变化ΔIG(图8)被确定为是由于发生了已为其计算所选择的最小误差值E＊[n]的电动旋转机器L1、…、LM的启动。
事实上，在这种情况下，在计算出的第二数据值ik clean[n]与为电网区段100的电负载所考虑的特定参考值之间存在可接受的匹配。
图9涉及包括作为电负载的两个电动旋转机器L1、L2的示例性电网区段的操作。示意性地显示了为两个电动旋转机器A、B计算出的误差值E1[n]、E2[n]的行为。如所证明的，误差值E1[n]可以被选择作为最小误差值E＊[n]。
由于E1[n]在长时间间隔比所选择的第二阈值TH2低，因此电网电流IG的异常变化ΔIG(图8)很可能是由于在电动旋转机器L1的启动时由其吸收的起动电流。
如果最小误差值E＊[n]没有在至少第二数量N2个采样时刻n超过第二阈值TH2，则电网电流IG的异常变化ΔIG(图8)被确定为是由于电故障。
事实上，在这种情况下，在计算出的第二数据值ik clean[n]与为电网区段100的每个电负载所考虑的特定参考值之间不存在匹配。
值得注意的是，电网电流IG的异常变化ΔIG可能是由发生多个电负载L1、…、LM的过渡操作时段而引起的。
作为示例，当电网区段100包括作为电负载L1、…、LM的电动旋转机器时，当多个电动旋转机器同时被激活时，可能发生这种情况。
根据方法1，这种特定条件被认为等同于电故障，因为几乎不可能在第二数据值ik clean[n]和与每个电负载L1、…、LM相关的特定第二参考值Im[n]之间找到匹配。
但是，这种方法并没有提供任何真正的缺点，因为上述特定条件在配电网的实际操作寿命中并不频繁。
如果确定电网电流IG的异常变化ΔIG是由于发生了电负载L1、…、LM中的一个的过渡操作时段，则可以执行适当的控制策略(例如，甩负荷策略)来管理电网区段100的电负载，而无需激活开关设备S1来将电网区段100与电源200断开。
作为示例，由于可以确信电网电流IG将很快降低，因此可以断开或调节电网区段的一些电负载，以便补偿由于发生电负载的过渡操作时段而导致的由电网区段100吸收的电网电流IG的异常变化ΔIG。
但是，为了增加保护水平，可以激活开关设备S1以断开电网区段100并向操作人员提供关于开关S1的激活是由于电负载Lm的过渡操作时段的信息。在这种情况下，操作人员将知道阻止连续停机的一种方法是在电负载Lm处安装限流设备，诸如驱动器或软启动器。
在同一申请人的名义下的EP16202531.6中描述了这种控制技术的其它示例。
如果确定电网电流IG的异常变化ΔIG是由于电故障，则可以生成适当的控制信号C1以促使开关设备S1将电网区段100与电源200断开。
通常，可以基于指示电网电流IG的第一数据采样ik(n)并且在可用时可能基于指示电网电压VG的其它数据采样vk(n)来计算第二参考数据值。
根据本发明的优选实施例，通过使用时间离散模型来模拟每个电负载L1、…、LM的行为来计算第二参考数据值Im[n]，时间离散模型描述所述电负载在对应的特性过渡操作时段期间的操作。
方便地，给定电负载L1、…、LM的第二参考数据值Im[n]可以由以下关系给出：
Im[n]＝Y(pm，V[n])
其中Pm是为所述第m个电负载估计出的电气和机械参数集合，并且V[n])是指示在所述特性过渡操作时段期间所述电负载的操作电压的检测数据集合。
表示上述时间离散模型的函数Y()可以是已知的类型，并且可以取决于电负载L1、…、LM的实际性质方便地计算。
例如，当电网区段100包括作为电负载L1、…、LM的电动旋转机器时，函数Y()可以根据在以下科技论文中描述的众所周知的建模技术来计算：
-P.C.Krause等人，“Analysis of electric machinery and drive systems”，John Wiley and Sons，2013；
-C.M.Ong“Dynamic Simulation of Electric Machinery：using Matlab/Simulink”，Prentice Hall，New Jersey，1998。
优选地，通过对电网区段100的每个电负载L1、…、LM执行建模过程来计算上述时间离散模型。
优选地，这样的建模过程包括以下步骤：
-激活电网区段100的电负载Lm；
-停用电网区段100的其余电负载；
-对于每个电相位，获取指示电负载Lm的操作电压和在电负载Lm的特性过渡操作时段期间由电负载Lm吸收的电流的检测数据；
-处理所述检测数据以估计电负载Lm的一个或多个实际电气和/或机械参数Pest；
-对于电网区段100的每个电负载L1、…、LM重复以上步骤。
方便地，通过基于为电负载Lm提供的安装约束来求解非线性最小二乘(NLS)问题来估计电负载Lm的实际电气和机械参数Pest。
作为示例，当电网区段100包括作为电负载L1、…、LM的电动旋转机器时，对于每个电动旋转机器，上述设置过程可以包括以下步骤：
-激活电网区段100的电动旋转机器Lm；
-停用电网区段100的其余电动旋转机器；
-对于每个电相位，获取指示电动旋转机器Lm的操作电压和在电动旋转机器Lm的启动期间由电动旋转机器吸收的电流Li的检测数据；
-处理所述检测数据以估计电动旋转机器Lm的一个或多个实际电气和/或机械参数Pest。
电动旋转机器Lm的实际电气和/或机械参数Pest可以通过求解由以下关系给出的NLS问题来计算：
Pest＝arg min tr((Iqd-Y(p，Vqd)(Iqd-Y(p，Vqd)T)，p∈Π
其中Π是基于先前信息(例如电阻、电抗等)用于电动旋转机器Lm的可能的电气和机械参数集合，Iqd是用于检测到的由电动旋转机器Lm吸收的电流的q-d值(例如，通过利用克拉克变换处理检测到的电流值平均数来计算)，并且Vqd是q-d值(例如，通过利用克拉克变换处理检测到的电压值来计算)。
以下科技论文中描述了电动旋转机器的电气和/或机械参数的NLS方法和估计方法的示例：
-Shaw，Steven R.和Steven B.Leeb.″Identification of induction motorparameters from transient stator current measurements.″IEEE Transactions onIndustrial Electronics 46.1(1999)：139-149。
在电网区段100的调试阶段期间方便地执行上述建模过程。但是，可以在维护过程期间方便地执行上述建模过程，以在每个电负载L1、…、LM的操作寿命期间为每个电负载更新上述时间离散模型。
如从上面可以容易地理解的，根据本发明，该方法的特征在于使用的高度灵活性并且它可以容易地适于具有特定过渡时段的不同类型的电负载。
如上所述，方法1特别适合于识别包括作为电负载L1、…、LM的电动旋转机器的电网区段100中的故障事件。
在最后一种情况下，方法1可以容易地适于具有成组的作为电负载的电动旋转机器L1、…、LM的电网区段中的实现。
根据本发明，方法1特别适合于由计算机化设备300实现。
在另一个方面，本发明涉及包括执行根据本发明的方法的软件指令的计算机程序350。
计算机程序350被存储或可存储在存储介质中，例如，在计算机化设备300的存储器中(图1)。
在另一个方面，本发明还涉及一种计算机化设备300，其包括被配置为执行软件指令以执行根据本发明的方法的计算机化资源(例如，一个或多个微处理器)。
方便地，传感器装置301可以被布置为将第一检测信号D1提供给计算机化设备300，计算机化设备300被配置为执行所述检测信号的采样并且实现方法1。
根据本发明的可能实施例，计算机化设备300可以是用于配电网的电子保护设备(电子保护继电器)，作为示例，其可以安装在开关设备S1板上或者可操作地与开关设备S1相关联。
根据本发明的可能实施例，计算机化设备300也可以是安装在现场或相对于电网区段100位于远程位置的用于配电网的控制器。
根据本发明，该方法在识别配电网的电网区段100中的电故障方面非常有效。
特别地，方法1允许确定电网电流IG的异常变化是由于电故障还是由于电负载的过渡操作时段。
在该最后一种情况下，方法1允许识别哪个电负载经历过渡操作时段，从而提供实现用于管理电网区段100的电负载的适当控制策略的相关信息，而无需断开电网区段100。
方法1的上述能力确保对电网区段的操作的稳健和可靠的控制，并且同时允许避免或减少电负载的不必要的断开干预。
根据本发明，该方法特别适于使用现场已经安装的管理配电网的操作的硬件和软件资源来实现。
根据本发明，该方法特别适于在启用数字的配电网络(智能电网、微电网等)中实现。
根据本发明，该方法具有在现场相对简单且成本有效的实际运用。
该方法对于各种类型的电网(工业、商业和住宅)和电负载类型(例如，旋转机器(诸如感应机器、同步机器、直流机器)或者其它类型的电负载(诸如冷却和加热装备、熔炉)等等)都具有很好的可扩展性。

Claims (14)

1.一种用于识别配电网区段(100)中的故障事件的方法(1)，所述电网区段包括一个或多个电负载(L1、...、LM)并且具有与主电网(200)的耦合节点(PoC)，在耦合节点(PoC)处所述电网区段的电网电流(IG)是能够检测的，所述方法的特征在于以下步骤：
a)为每个电相位获取指示所述电网电流(IG)的第一数据值(ik[n])，所述第一数据值是在时间窗口(TW1、...、TWR)
序列中细分的后续采样时刻(n)处获取的；
b)处理在至少部分地包括在时间窗口(TW+)中的第一采样时
刻(n)处为每个电相位获取的第一数据值(ik +[n])和在所述第一采样时刻之前并且至少部分地包括在所述时间窗口
(TW+)之前的先前时间窗口(TW-)中的第二采样时刻(n)处为每个电相位获取的第一数据值(ik -[n])，以检查在所述时间窗口(TW+)处的所述电网电流(IG)是否相对于所述先
前时间窗口(TW-)经历异常变化，
其中，基于在所述第一采样时刻和第二采样时刻获取的所述第一数据值(ik +[n]、ik -[n])，计算指示相对于所述先前时间
窗口(TW-)在所述时间窗口(TW+)的所述电网电流(IG)的变化的统计量(CH[n])，所述统计量与阈值(TH1)进行比较，以确定在所述时间窗口(TW+)处是否存在所述电网
电流(IG)的所述异常变化(ΔIG)；
c)如果确定所述电网电流(IG)相对于所述先前时间窗口(TW-)没有经历异常变化，则对后续采样时刻重复所述步骤b)；
d)如果确定所述电网电流(IG)从所述时间窗口(TW+)的事件时刻(nevent)开始相对于所述先前时间窗口(TW-)经历异常
变化(ΔIG)，则处理在所述事件时刻(nevent)之后的采样时刻为每个电相位获取的一个或多个第一数据值(Ik e[n])，
以为每个电相位计算指示所述电网电流(IG)的异常变化(ΔIG)的第二数据值(ik clean[n])；
e)处理为每个电相位计算出的所述第二数据值(ik clean[n])，以检查所述电网电流(IG)的异常变化是否是由于所述电网区段的电负载的特性过渡操作时段。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤b)包括以下子步骤：
-对于所述电网区段的每个电相位(k)，执行以下步骤：
-选择在所述第一采样时刻(n)处获取的第一数据值(ik(n))的第一向量(ik +[n])；
-选择在所述第二采样时刻(n)处获取的第一数据值(ik(n))的第二向量(ik -[n])；
-处理所述第一向量和第二向量(ik +[n])、(ik -[n])，
以计算指示所述电网电流(IG)相对于所述先前时间窗口(TW-)的相电流的变化的相电流变化值(CHk[n])；
-处理为每个电相位计算出的相电流变化值(CHk[n])，以计算指示所述电网电流(IG)相对于所述先前时间窗口(TW-)的总变化的总电流变化值(CH[n])；
-将所述总电流变化值(CH[n])与第一阈值(TH1)进行比较；
-对包括在所述时间窗口(TW+)中的第一数量(N1)个采样时刻(n)重复先前的步骤；
-检查所述总电流变化值(CH[n])是否在所述第一预定义数量(N1)个采样时刻(n)超过所述第一阈值(TH1)。
3.根据前述权利要求中的一项或多项所述的方法，其特征在于，所述步骤d)包括以下子步骤：
对于每个电相位，
-选择在所述事件时刻(nevent)之后的采样时刻处获取的第
一数据值(ik(n))的第一数据集(ik e[n])；
-选择指示所述电网电流(IG)的背景条件的第一参考数据
值的第二数据集(ik r[n])；
-处理数据值的所述第一数据集和第二数据集(ik e[n])、
(ik r[n])以计算所述第二数据值的第三数据集(ik clean[n])。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一参考数据值(ik r[n])是在所述事件时刻(nevent)之前的一个或多个采样时刻(n)处获取的第一数据值(ik(n))。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一参考数据值(ik r[n])是在所述事件时刻(nevent)之前的最后时间窗口(TW-)处获取的第一数据值(ik -[n])。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤e)包括以下子步骤：
-处理为每个电相位计算出的所述第二数据值(ik clean[n])，
以计算指示所述电网电流(IG)的异常变化(ΔIG)的第
三数据值(Iclean[n])；
-对于每个电负载(L1、...、LM)，选择指示在所述电负载的特性过渡操作时段期间由所述电负载吸收的预测电流的第二参考数据值(Im[n])；
-对于每个电负载(L1、...、LM)，处理所述第三数据值(Iclean[n])和所述第二参考数据值(Im[n])以计算指示所
述电网电流(IG)的异常变化(ΔIG)和在所述特性过渡操作时段期间由所述电负载吸收的预测电流之间的差异的误差值(Em[n])；
-在为所述电负载(L1、...、LM)计算出的误差值(Em[n])
中选择最小误差值(E*[n])；
-将所述最小误差值(E*[n])与第二阈值(TH2)进行比较；
-针对所述事件时刻(nevent)之后的第二数量(N2)个采样时刻(n)重复先前的步骤；
-检查所述最小误差值(E*[n])是否在所述第二数量(N2)
个采样时刻超过所述第二阈值(TH2)。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过使用时间离散模型(Y())模拟每个电负载(L1、...、LM)的行为来计算所述一个或多个第二参考数据值(Im[n])，所述时间离散模型(Y())描述在所述特性过渡操作时段期间所述电负载的操作。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，通过执行建模过程来计算所述时间离散模型(Y())，所述建模过程包括以下步骤：
-激活所述电网区段的电负载(Lm)；
-停用所述电网区段的其余电负载；
-获取指示在所述电负载的所述特性过渡操作时段期间所述电负载的操作电压和电流的检测数据；
-处理所述检测数据以估计要在所述时间离散模型(Y())中使用的所述电负载的一个或多个实际电气和/或机械参数(pest)。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，通过基于为所述电负载提供的一个或多个安装约束求解NLS问题来估计所述电负载(Lm)的所述实际电气和机械参数(pest)。
10.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述电负载(L1、...、LM)由电动旋转机器或电动旋转机器组形成，所述电负载的特性过渡操作时段是所述电动旋转机器或电动旋转机器组的启动阶段。
11.一种存储或能够存储在存储介质中的计算机程序(350)，其特征在于，所述计算机程序包括用于实现根据前述权利要求中的一项或多项所述的方法(1)的软件指令。
12.一种计算机化设备(300)，其特征在于，所述计算机化设备包括被配置为执行软件指令以实现根据权利要求1至10中的一项或多项所述的方法(1)的数据处理资源。
13.根据权利要求12所述的计算机化设备，其特征在于，所述计算机化设备是用于配电网的电子保护设备。
14.根据权利要求12所述的计算机化设备，其特征在于，所述计算机化设备是用于配电网的控制器。
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