CN111596170A - 一种用于智能配网的故障诊断综合定位方法 - Google Patents
一种用于智能配网的故障诊断综合定位方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种用于智能配网的故障诊断综合定位方法,属故障监控领域。基于故障指示器、无线通信技术和接地故障选线技术,实时监控变压器中性点的零序电压,当检测到零序电压变动值超出预设定值时,启动零序故障诊断,辨识出是否为单相接地故障,若为单相接地,则通过站内的故障诊断装置进行接地选线,将接地故障定位在某线路的某一相上;并且当判断出单相接地故障为稳定故障时,召回故障相线路上的故障指示器的实时电流数据,通过对比各个故障指示器采集到的信号,对比故障点前后实时电流数据差异,判断出发生突变的两个故障指示器,即可判断出故障发生的具体区段。可广泛用于配电网运行故障的监控和定位领域。
Description
技术领域
本发明属于故障监控、诊断领域,尤其涉及一种用于配电网的故障诊断、定位方法。
背景技术
随着当代经济的快速发展,社会对电的需求日益增大,配电网的密集程度也日益提高。
实现配电网自动化(Distribution Automation)是保证供电可靠性、实现电网经济运行、提高电网效率的关键手段,也是关系到社会生产水平和人民生活质量的重要因素。
目前,我国3~66kV配电网的中性点多数为小电流接地方式,因此配电网可称为小电流接地系统或中性点不直接接地系统,其包括中性点不接地系统(Neutral UngroundedPower System,简称NUS)、中性点经高值电阻接地系统(Neutral Resister GroundedPower System,简称NRS)和中性点经消弧线圈接地系统(Neutral Resonant GroundedPower System,简称NES)。
我国配电网大多采用由架空线和电缆线(大多用于城市供电系统中)构成的辐射状结构,馈线数量与用户用电的集中化水平直接相关,大城市配电网的馈线数量一般可达到20~30条。随着城乡配电网的进一步改造、建设,线路总长度和电缆使用率大大增加,由线路分布电容造成的配网线路对地电容电流迅猛增大,某些配电网电容电流可达到60~70A,甚至高达100A。此时,若线路发生单相接地故障,接地点易发生燃弧,严重威胁到电力系统的安全。根据规定,这种配电网的中性点必须经消弧线圈接地。
就目前电力系统发展方向来看,应用于中低压配电网的中性点接地方式中,小电流接地方式可避免发生单相接地故障时引起供电中断,具有很强的、适应于配电网的优势,不会被其他接地方式所替代。因此在未来相当长的一段时间内,小电流接地方式在配电网应用中仍将占据重要地位。
据统计,电力系统在运行过程中,由配电网故障造成的停电事故约占总停电事故的95%以上,其中70%的事故由单相接地故障或母线故障引起。当配电网发生单相接地故障时,由于零序网中无直接接地点,故障电流仅通过线路对地电容回路流通,故障特征量微弱,而中性点经消弧线圈接地后会对故障电流进行补偿,使故障特征进一步减小,因此一直由于特征提取困难而缺乏可靠的故障选线和定位方法。随着人们对配网自动化水平要求的提高,更加迫切需要从根本上解决配网的故障定位问题。
在我国,对于配网故障选线问题早在1958年就有相关的研究记录,并先后提出了各种故障选线方法,同时研发了相关选线装置。20世纪80年代以来,随着微机保护技术的不断成熟,不同厂家研发出多种在线自动选线装置并投入使用,但从用户方面返回的意见来看,选线的可靠性不高,效果并不好,充分反映出选线技术并不十分成熟。
而作为目前重点研究方向的故障区段定位技术,也同时存在着较多问题,如部分定位原理不可靠、不同监测点信号不能精确同步、故障信号获取困难等。另外,目前的方法大部分仍停留在理论研究阶段,实际应用于现场的技术很少,因而小电流接地故障定位技术一直未能取得实质性突破。
小电流接地方式增加了配电网结构复杂度,使故障选线与定位成为一个公认的难题。
随着电力系统从传统电网向智能电网的转变,实现智能电网的自愈功能极为重要,这也更需迫切解决故障快速检测和可靠定位问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种用于智能配网的故障诊断综合定位方法。基于广域测量的故障区段定位方法,通过对故障发生前后故障相瞬时功率特征的分析,可明显判断出是否存在故障;基于相电流时域特征的故障定位方法,且仅需故障相电流的数据即可进行定位,方法简单,适用性强。能够对10kV配网线路发生接地、短路和断线故障时提供精确的故障定位服务,同时现实了对配电网络的无盲区监控。
本发明的技术方案是:提供一种用于智能配网的故障诊断综合定位方法,包括对故障点和故障相的查找和定位,其特征是:
设置站内接地判断及选线设备、站外线路故障指示器和无线通信部分,基于故障指示器、无线通信技术和接地故障选线技术,实时监控变压器中性点的零序电压,当检测到零序电压变动值超出预设定值时,启动零序故障诊断,辨识出是否为单相接地故障,若为单相接地则通过站内的故障诊断装置进行接地选线,将接地故障定位在某线路的某一相上;并且当判断出单相接地故障为稳定故障时,召回故障相线路上的故障指示器的实时电流数据,通过对比各个故障指示器采集到的信号,对比故障点前后实时电流数据差异,判断出发生突变的两个故障指示器,即可判断出故障发生的具体区段。
具体的,对于中性点不接地系统或经高值电阻接地系统,所述的预设定值为15%;对于经消弧线圈接地系统,所述的预设定值为30%。
进一步的,所述的零序故障诊断至少包括下列步骤:
1)采集三相线路的电流和电压数据;
2)对三相线路的电流和电压数据进行傅立叶变换处理,获得三相线路电流和电压的矢量值并计算出该三相线路的零序电流和零序电压;
3)将所述三相线路的电压与单相电压阀值比较,来判断是否有单相接地故障发生。
具体的,所述的接地选线包括暂态电流法、暂态能量法、稳态电流法、稳态能量法或人工智能深度学习法。
进一步的,当所述的故障指示器检测到线路电流发生突变并且满足相应判据时,就可以判定发生线路断线或者相间短路故障,随后由故障诊断系统上位机采集各故障指示器的数据并完成故障定位;对于接地故障,由安装在变电站内的综合故障诊断系统上位机配合线路上的故障指示器完成定位。
所述的故障诊断综合定位方法,基于全波形信息的配网线路故障定位方法,通过对故障发生全过程零序电流特征的分析,定义相邻检测点的零序电流标准化偏移度,进行基于广域测量的故障区段定位;通过对故障发生前后故障相瞬时功率特征的分析,将其在一周波内的积分定义为泄放能量函数,进行基于泄放能量函数的故障定位,断出是否存在故障;通过对故障发生全过程故障相电流时域特征的分析,基于相电流时域特征进行故障定位;
所述的故障诊断综合定位方法,结合配网故障辨识及定位技术,实现对10kV配网线路发生接地、短路和断线故障时提供精确的故障定位服务,同时现实对配电网络的无盲区监控。
具体的,所述基于广域测量的故障区段定位包括:采用母线零序电压和各条出线零序电流互相关函数的最值点进行选线,采用故障发生及补偿装置动作全过程的零序电流波形标准化偏移度进行定位;
所述基于泄放能量函数的故障定位包括:根据故障发生前后特定时窗内泄放能量最大值之比,判断出是否存在故障;
所述基于相电流时域特征的故障定位包括:采用相电流差动法和电流突变率法两项判据,对故障特征进行判断。
具体的,所述的相电流差动法根据区段两端检测点的故障相电流在故障发生前后变化量的波形相似程度,判断区段是否存在故障;
所述的电流突变率法根据区段两端故障相电流之差在故障发生前后的幅值变化特征,判断区段是否存在故障。
进一步的,所述故障诊断综合定位方法的定位步骤如下:
1)系统检测到接地故障的发生后,根据相电压变化规律,选出故障接地相,根据相电压突变时刻或消弧装置功率突变时刻,确定故障时刻tf;
2)设故障发生时刻的数据点下标为零,选取检测装置[tf-0.02,tf+0.02s]区间内共2N个点的故障相电流波形数据,根据差动偏移度的定义,计算差动偏移度diff,根据电流突变率的定义,计算电流突变率AI;
3)若实测电流突变率电流突变率设定值,置差动偏移度标志位为1,否则置0;
若实测电流突变率电流突变率设定值,置电流突变率标志位为1,否则置0;
4)对差动偏移度标志位和电流突变率标志位进行“或”运算,若运算结果为1,说明至少有一个故障区段判断条件被满足,判断为故障区段,反之为非故障区段;
5)根据网络拓扑结构和检测点在线路上的分布位置,依次遍历,直到找出故障区段为止,从而实现故障区段定位。
更进一步的,所述的故障诊断综合定位方法,通过下列方式来实现配网故障的智能研判及故障定位:
1)采用利用全时域、全频段、全类型监控的实时录波技术、全程记录所有零序回路信号,并进行综合故障在线诊断;
2)建立独有的故障波形特征库的方式,通过对现场故障录播数据与故障特征库的比对实现对故障的准确辨识。同时,对于特定性波形可增加到原有的特征库中,以便丰富特征库;
3)基于高采样率、全同步的实时录波,系统实时计算系统各母线的零序电压是否超限,若零序电压超限,则首先判断是否是PT断线等故障引起的电压异常,以防止选线误判。在确认PT输入信号正常后,则判定为电网发生单相接地,并随即开始接地支路判断;
对任何单相接地故障,系统依据接地信号的特征,有针对信的采用适当的接地选线算法,选出接地支路;系统的接地选线算法包括:暂态电流法、暂态能量法、稳态电流法、稳态能量法以及人工智能深度学习法:通过对录波数据的深度学习,有效增加对特殊和高阻接地故障的判别;
4)对消弧线圈建立相应数学模型,通过数学模型建立录波数据和消弧线圈动态特性指标的关系,从而推算出消弧线圈动态特性,包括:动作时间、动态响应速度及跟踪灵敏度实时在线分析、电容电流检测精度及消弧线圈调节范围动态监视、对接地状态与串联谐振状态的辨识能力等,消弧线圈动态特性的计算及监测也保证了在经消弧接地系统中,选线的准确性;
5)监视电网过电压现象,记录过电压录波数据,对超过10秒的过电压现象在线诊断故障类型和故障区域,对小于10秒的过电压现象进行录波记录。根据变电站的实际过电压情况,对变电站各设备的绝缘配合进行分析;
6)能够实现支路出口跳闸,配合运行要求,可设定支路轮跳闸、选跳闸功能;配合线路保护、重合闸,可实现合于故障后加速功能,确保系统安全稳定运行;
7)通过后台录波数据离线分析软件对录波数据进行分析,通过录波数据的分析可以发现信号接错、接反的情况,并可以通过软件进行调整;
8)采用集中式与分布式光纤通讯方式,模块化硬件,系统数据采集扩展单元与核心控制器可通过光纤连接,实现电气上的可靠隔离,提升系统运行的安全性;
9)通过IP网接入后台分析工作站,由后台分析工作站统一管理、分析各装置录波数据,监控各装置运行;
10)采用集中式与分布式光纤通讯方式,模块化硬件,系统数据采集扩展单元与核心控制器可通过光纤连接,实现电气上的可靠隔离,提升系统运行的安全性。
与现有技术比较,本发明的优点是:
1.本技术方案基于故障指示器、无线通信技术和接地故障选线技术,可以高效的检测出故障(线路断线、相间短路和单相接地)所在区段;故障选线上位机的故障定位软件系统与线路上具有通信功能的故障指示器相配合,在故障发生后的几分钟内即可在监控中心的地理信息系统图上给出故障位置和故障时间的指示信息,帮助维修人员迅速赶赴现场,排除故障,恢复正常供电,大大提高供电可靠性,为电力部门迅速修复电力线故障提供了可靠的保障;
2.通过多维度(时间、空间和目标)城市配电网故障多维智能研判及定位框架,构建起基于人工智能深度学习和高纬时空数据驱动的城市配电网运行状态分析评估模型,建立城市配电网多系统协调配合的控制和应用机制与相应体系;从“故障判别”到“故障支路确认”再到“区段定位”,实现三阶段一体化分级分层递进缩小故障点,准确辨识故障类型和故障点区段位置;
3.面向城市配电网,适应中性点不同接地方式,引入零序电流趋势渐变跟踪判据,融合暂稳态及人工智能深度学习的接地故障选线算法,集成多种选线算法,自适应各种电网参数,形成以工程数据为主要驱动力的故障诊断认知方法,有效增加了对特殊和高阻接地故障的判别准确度,实现接地故障选线100%准确率,为跳闸切除故障支路提供精度保证。
附图说明
图1是本发明判断方法流程方框示意图;
图2是短路电流波形示意图;
图3是本发明故障类型识别与故障时刻确定流程方框示意图;
图4是故障点异侧暂态零序电流幅值示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。
图1中,本发明的技术方案,提供了一种用于智能配网的故障诊断综合定位方法,包括对故障点和故障相的查找和定位,其发明点在于:
设置站内接地判断及选线设备、站外线路故障指示器和无线通信部分,基于故障指示器、无线通信技术和接地故障选线技术,实时监控变压器中性点的零序电压,当检测到零序电压变动值超出预设定值时,启动零序故障诊断,辨识出是否为单相接地故障,若为单相接地则通过站内的故障诊断装置进行接地选线,将接地故障定位在某线路的某一相上;并且当判断出单相接地故障为稳定故障时,召回故障相线路上的故障指示器的实时电流数据,通过对比各个故障指示器采集到的信号,对比故障点前后实时电流数据差异,判断出发生突变的两个故障指示器,即可判断出故障发生的具体区段。
其中,零序故障诊断至少包括下列步骤:
1)采集三相线路的电流和电压数据;
2)对三相线路的电流和电压数据进行傅立叶变换处理,获得三相线路电流和电压的矢量值并计算出该三相线路的零序电流和零序电压;
3)将所述三相线路的电压与单相电压阀值比较,来判断是否有单相接地故障发生。
关于零序故障诊断方法的具体步骤,还可参见中国发明专利CN201610040566.6“一种基于零序电流测量的架空线路单相接地故障检测方法”或中国发明专利申请CN201611134050.4“分布式电网零序故障监测系统”中所公开的内容,在此不再详述。
下面对本技术方案进行进一步的叙述。
一、故障判定原理:
本系统对相间短路故障及接地故障的判据稍有不同,检测方式不同,其它的通讯及报警等功能为共用。
对于相间短路故障,主要由挂在线路上的故障指示器来完成,当故障指示器检测到线路电流发生突变并且满足相应判据时就可以判定发生线路断线或者相间短路故障,随后由故障诊断系统上位机采集各故障指示器的数据并完成故障定位;对于接地故障,由安装在变电站内的综合故障诊断系统上位机配合线路上的故障指示器完成定位。
如图2中所示,相间短路检测原理是:挂在线路上的故障指示器通过感应流过线路中的突变电流来确认短路故障。
根据短路时的突变电流特征,故障指示器可以通过电磁感应方法测量线路中的电流突变及持续时间判断故障。因此它是一种适应负荷电流变化,只与故障时短路电流分量有关的故障检测装置。其主要判据为:
1.线路中正的突变电流大于设定值(Iset),并且持续一段时间(默认值为2周期40ms);
2.电流发生突变后2S后检测到断路器跳闸,线路电流降为0(时间可设置,也可根据实际需求取消该设置,则无论是否重合闸成功,均有事件上报)。
根据以上两点条件,短路判据可以设定如下:
It≥Iset;
Ins=0。
在以上2个判据中:It为突变量电流启动值,Ins为自电流突变起n秒后所测的线路电流。此时,断路器已经跳闸,线路电流降为0。
在短路判断过程中,对于雷击主要通过40ms的持续时间进行滤除,对于励磁电流则主要通过电流直流分量以及后台主站和继电保护装置之间的信息通信来排除。且如果为励磁电流,系统不会跳闸,在n秒过后电网供电依然正常。
接地判据:
接地故障的判断和定位目前一直是业界的难点,本方案在站内设备诊断出故障后,通过故障指示器在线监测线路中故障点前后电流信号的差异化变化,从而对故障进行定位。
1.核心判据:
核心判据为:提出多维度(时间、空间和目标)城市配电网故障多维智能研判及定位框架,构建基于人工智能深度学习和高纬时空数据驱动的城市配电网运行状态分析评估模型,建立城市配电网多系统协调配合的控制和应用机制与相应体系。多维度(时间、空间和目标)城市配电网故障多维智能研判及定位业务框架。包含:
时间维:横向数据采集与边缘计算,纵向递阶控制序列;短周期故障判定及定位,长周期状态评估、趋势分析与辅助决策(包括接地故障电容电流补偿、过电压及系统闪络等问题治理措施和方案)
空间维:站内故障判别与故障支路确认、站外(线路)区段精确定位;站内数据采集与智能研判,站外(线路)数据支撑与处置联动。
目标维:故障判别、支路确认、区段定位、辅助决策与优化提升。
智能研判及定位业务框架:从“故障判别”到“故障支路确认”再到“区段定位”,实现三阶段一体化分级分层递进缩小故障点,准确辨识故障类型和故障点区段位置
2.检测原理:
在电网正常工作和发生稳定接地故障时时,系统故障点前后故障分量差异化较大,利用这一特点,在系统发生稳定接地故障时,调取故障支路故障指示器的录波状态信息,经过故障综合定位判别从而确认故障点。
3.判断方法:
利用变电站内的接地故障判断选线诊断装置,实时监控变压器中性点的零序电压,当检测到零序电压变动值超出15%(经消弧线圈接地系统为30%)时,启动零序故障诊断,辨识出是否为单相接地故障,若为单相接地则通过站内的故障诊断装置进行接地选线,将接地故障定位在某线路的某一相上。并且当判断出单相接地故障为稳定故障时,故障接地选线装置通过通信前置机召回故障相线路上的故障指示器的实时电流数据,通过对比采集到的信号对比故障点前后数据差异,判断出发生突变的两个故障指示器即可判断出故障发生的具体区段。
二、系统硬件组成:
为了准确定位相间短路故障和单相接地故障,系统至少需三部分组成:
1.站内接地判断及选线设备;
2.站外线路故障指示器;
3.无线通信部分。
站内故障判断及选线装置安装在变电站内,其主要功能为实时监控变压器中性点的零序电压及零序电流,当检测到零序电压和零序电流超过设定值时,即启动零序故障诊断,辨识出是否为稳定的单相接地故障,然后辨识出具体故障线路的故障相,同时,通过无线通信前置机召回故障相的故障指示器电流,根据故障点前后电流大小发生突变的原理来定位具体故障点位置并输出信号给监控设备。
站外线路上的故障指示器是检测负荷电流及故障电流的主体,直接挂在线路上,通过线路感应取电和后备电池获得工作电流,电流互感器线圈可以采集线路上的暂态电流。故障指示器自带短距离无线通信模块,可以上传实时数据、历时数据和故障数据。
无线通讯部分可分为短距离无线设备和VPN 4G设备,站内的通信前置机和站外的线路故障指示器上都具有短距离无线模块,站内通信前置机的功能是通过无线模块与线路故障指示器建立无线链路,集中数据;站外故障指示器上的无线模块功能为担任无线中继器及传输本地数据;同时现场的数据可通过VPN 4G模块和远端的主站进行数据交互。
用短距离无线传输模块和VPN 4G无线模块可将线路上的故障指示器和变电站端的接地故障选线设备、继电保护设备、后台主站等有机结合起来,综合判断线路的短路故障、接地故障。
本技术方案的硬件部分,基于故障指示器、无线通信技术和接地故障选线技术,可以自动高效的检测出故障(线路断线、相间短路和单相接地)所在区段。故障选线上位机的故障定位软件系统与线路上具有通信功能的故障指示器相配合,在故障发生后的几分钟内即可在监控中心的地理信息系统图上给出故障位置和故障时间的指示信息,帮助维修人员迅速赶赴现场,排除故障,恢复正常供电,大大提高供电可靠性。其主要创新点有:
1)自动定位故障区段,不需要人工干预,减少巡线工作量;
2)重新设计了电流互感器线圈,将其检测精度优于5%;
3)利用433MHz无线通信模块,将线路上的所有故障指示器组成网络运行,通过后台软件可以从全局层面大幅度提高故障判别及故障地位的准确性,杜绝误报和漏报现象;
4)采用综合故障诊断系统作为故障定位系统的上位控制部分,该部分实现了对各故障指示器电子部分的管理,实现了对注入信号源的控制,实现了故障定位的最终定位算法。该装置同时具有单相接地、谐振等故障诊断功能;
5)在接地故障判别上,创新性地提出了入主流人工智能算法库,建立高纬时空数据,开展不同类型故障仿真,实现基于深度学习的特征自学习,从而将接地故障的判别准确率大幅提高。
三、基于广域测量的故障定位方法:
现有技术中利用故障后的稳态分量进行故障检测与定位,存在的主要问题在于单相接地稳态分量太小,常引起装置拒动;对于间歇性电弧接地,由于无稳态接地短路过程,基于稳态的定位不再适用;且该类方法不能用于中性点经消弧线圈接地的系统。利用故障后的暂态分量进行定位具有故障分量较大、可适用于中性点经消弧线圈接地系统等优势,而由于暂态过程非常迅速,导致暂态信号很难捕捉。总而言之,目前的定位方法均利用消弧线圈输出感性补偿电流后的数据,而忽略了对故障发生至消弧装置动作前时段的数据的利用。
广域测量系统(Wide Area Measurement System,WAMS)遍布于全网,所有装置均经过GPS精确同步,可同步采集电力系统中线路三相电压、电流等信号,在地理域和时间域中范围广,精度高,可实现对电力系统故障等动态过程的全面监测。在该系统的基础上,本发明的技术方案,根据在接地故障发生后至消弧线圈动作前和消弧线圈动作后等两个时段内各线路始端、各检测点处的零序电流变化特征,提出针对零序电流分量特征的基于广域测量的故障选线和定位方法。
虽然单相接地故障在配电网中的发生比例较高,但在装置执行接地故障区段定位程序之前,仍需对故障类型和故障相进行识别判定。另外,故障发生时刻的确定也会为之后的进一步判断故障区段提供必要的信息。
根据母线三相电流、母线零序电压判断故障类型和故障时刻。若出现过流,则为相间故障,并找出过流相(故障相);若零序电压升高,则为接地故障,记录相电压明显降低的相(故障相)。记录相电流或零序电压发生突变的时刻,定为故障时刻。
本发明技术方案中故障类型识别与故障时刻确定流程方框示意图如图3中所示。
1、基于广域测量的故障选线原理:
显然理论上零序电流超前零序电压90°。
而对于故障线路(设为线路n),其零序电流等于线路电容电流和故障残流的向量和,即
T1时段内,由于零序电压较小且消弧线圈阻抗较大,消弧线圈补偿效果可忽略不计,接地点残流主要成分为全系统的电容电流,则上述公式可简化为:
可见,理论上T1时段内故障线路基波零序电流在该时段滞后零序电压90°;T2时段基波零序电流的相位与消弧线圈的补偿度有关,不存在确定的相位关系,因此根据T1时段内零序电压和零序电流采样序列的相位关系即可选出故障线路。
设工频一周期采样点为N,零序电压、零序电流采样序列分别为I0(n)和U0(n),二者的互相关函数定义为
Rui(m)反映零序电压、电流在不同相对位置上的相似程度。设Rui(m)max=Rui(τ),即τ为函数Rui(m)在定义域[1-N,N-1]上最大值对应的下标,根据互相关函数的性质可知,τ为I0(n)相对U0(n)的时延。
由于零序基波分量具有周期性(以N为周期),因此只需在[0,N-1]的区间内考虑即可,m小于零的部分可以通过对N取模将其转化为正数,即令τ’=mod(τ,N)。显然,非故障线路τ’介于0到N/2间,故障线路τ’介于N/2到N间。若所有线路均无故障,则为母线故障。
2、基于广域测量的区段定位方法:
基于广域测量的区段定位方法重点分析故障发生后及消弧线圈动作全过程,故障点上游和下游的零序电流变化特征。并通过定义标准化偏移度,并将其作为区段是否故障的衡量指标,使故障特征量不受接地电阻大小的影响。
1)故障区段两端检测点:
对于故障点下游,其零序电流为检测点处线路对地电容电流,大小和相位与零序电压直接相关,即T1时段出现零序电流,T2时段随着消弧线圈输出补偿电流,接地点入地电流变小,零序电压升高,零序电流增大。
而对于故障点上游,其零序电流等于线路电容电流和故障残流的向量和。T1时段内,由于零序电压较小且消弧线圈阻抗较大,消弧线圈补偿效果可忽略不计。故障点上游零序电流主要为系统非故障元件的电容电流之和,幅值较大,相位与下游相反;T2时段内,由于故障点电容电流被补偿,幅值急剧减小。可见,故障点上游和下游零序电流的变化特征不一致,体现在故障区段两端检测点的零序电流差异性很大。
2)非故障区段两端检测点:
故障点同侧或非故障线路上检测点构成非故障区段,其两端检测点零序电流差值仅为该区段对地电容电流,该数值非常小,因此两检测点差异性很小。
由以上分析可见,若将相邻检测点的零序电压近似看作相等,故障点上游和下游零序电流的变化特征不一致,体现在故障区段两端检测点的零序电流差异性很大。而非故障区段两端检测点零序电流差值仅为该区段对地电容电流,二者具有很强的相似性。因此根据区段两端故障后全过程零序电流波形的相似度即可确定故障区段。
3)特征时窗的选取:
故障特征较明显的时间区间即特征时窗。
T1时段故障点异侧零序电流差异最大,而T2时段中,随着消弧线圈输出补偿电流,故障点异侧零序电流差异性逐渐减小,故障特征减弱,因此特征时窗特征时窗应包含T1时段全过程,可包含T2时段的过渡段。
根据对消弧线圈动作时限的分析,特征时窗可取为:时窗左端点为故障发生时刻,时窗大小可设置为交流工频两周波(40ms)左右。
3、基于泄放能量函数的故障定位方法:
传统的定位方法均只利用故障发生后的数据,而忽略了对故障前信息的利用。同时,大多数定位方法只考虑零序电流信息(需要三相信息),对互感器要求高,信息获取复杂,且这些方法在数据缺相的情况下将会失效。
本技术方案充分利用故障发生及消弧线圈动作全过程的故障相电压、电流数据,不需要采用难以测量的零序电流,并从能量的角度,提出一种基于泄放能量函数的配网线路故障定位方法。该方法提高了接地故障定位的灵敏度和可靠性,并在高阻接地时也具有较高的灵敏度。同时,该方法仅利用单相数据,避免利用相模变换等数学方法对三相线路解耦,可将测量装置缺相等问题的影响降至最低。
3.1、基于泄放能量函数的定位方法:
在连续时间域内分析,区段瞬时功率定义为
ΔpA(t)=p1A(t)-p2A(t)=u1A(t)·i1A(t)-u2A(t)·i2A(t)
式中,ukA(t)、ikA(t)分别为检测点k(k=1、2)处故障相相电压和相电流。
为更好体现出能量变化的动态特性,在考虑信号周期性的基础上,将功率在一个工频周期内积分,即定义泄放能量函数
式中,T为一个工频周期(0.02s)。
令Δu(t)=u1A(t)-u2A(t),Δi(t)=i1A(t)-i2A(t),则
ΔpA(t)=u1A(t)·i1A(t)-u2A(t)·i2A(t)
=[u2A(t)+Δu(t)][i2A(t)+Δi(t)]-u2A(t)·i2A(t)
=u2A(t)·Δi(t)+i2A(t)·Δu(t)+Δu(t)·Δi(t)
式中,第三项Δu(t)·Δi(t)为相对于前两项为高阶无穷小,可忽略不计。
由于泄放能量函数的最大值出现在消弧线圈未动作的时段内,为尽量捕捉到其最大值,同时减小计算量,在充分考虑自动跟踪补偿消弧装置动作时限(2~5周波)的基础上,选取故障发生时刻后两个周波(0.04s)内的数据进行分析。
定义离散时间域上的泄放能量函数
其中,u(n)和i(n)为相电压和相电流采样序列,N为一个工频周期数据点,与采样频率有关。
3.2、在基于泄放能量函数的定位方法中判断区段是否存在故障的步骤如下:
1)计算正常运行情况下的泄放能量Eel,normal;
2)系统检测到接地故障的发生后,根据相电压变化规律,选出故障相(接地相),根据相电压突变时刻(或消弧装置功率突变时刻)确定故障时刻tf;
3)选取检测装置[tf,tf+0.04s]区间内共2N个点的故障相电压、相电流波形数据(设故障发生时刻的数据点下标为零),根据泄放能量函数的定义,计算Eel(k),k=0,1,…,N,并求Eel,max=max{Eel(k)};
4)若泄放能量增大倍数Eel,max/Eel,normal>Kset,判断为故障区段,反之为非故障区段。
其中,Kset为人为设置的动作阈值,是一个大于1的正数,其大小根据采集系统正常情况下的数据合理设定,一般可取2~3。
根据检测点在线路上的分布位置,依次遍历,直到找出故障区段为止,从而实现故障区段定位。
4、基于相电流时域特征的故障定位方法:
本发明的技术方案,根据区段两端检测点的故障相电流在故障发生前后变化量的波形相似程度,判断区段是否存在故障。其中,故障区段两端故障相电流变化量波形差异性较大,而非故障区段两端故障相电流变化量波形相似程度很高。
4.1、电流突变率法:
设i1A(n)、i2A(n)为相邻检测点的相电流采样序列。令故障发生时刻的数据点下标为零,定义两检测点相电流变化量
式中,N=0.02fs,为一周期采样点。n取负整数时,表示故障发生前;n取正整数表示故障发生后。为减小故障过渡电阻对定位方法灵敏度的影响,将两点电流变化量的平方和作为制动量,因此定义差动偏移度
作为相电流变化量差异性的衡量指标。
易知非故障区段的diff接近于0,故障区段的diff为大于0的一个正数。
定义相邻检测点相电流差:
ΔiA(n)=i1A(n)-i2A(n)n∈[-N,N-1]
在故障发生前后,电流差有效值分别为
定义区段电流突变率:
AI=ΔIA,after/ΔIA,before
易知非故障区段的AI小于1,故障区段的AI.大于1。
4.2、采用电流突变率法的定位步骤如下:
1)系统检测到接地故障的发生后,根据相电压变化规律,选出故障相(接地相),根据相电压突变时刻(或消弧装置功率突变时刻)确定故障时刻tf;
2)选取检测装置[tf-0.02,tf+0.02s]区间内共2N个点的故障相电流波形数据(设故障发生时刻的数据点下标为零),根据差动偏移度的定义,计算diff,根据电流突变率的定义,计算AI;
3)若diff>diffset,置差动偏移度标志位为1,否则置0,若AI>AIset,置电流突变率标志位为1,否则置0;
4)对两标志位进行或运算,若运算结果为1,说明至少有一个故障区段判断条件被满足,判断为故障区段,反之为非故障区段;
5)根据网络拓扑结构和检测点在线路上的分布位置,依次遍历,直到找出故障区段为止,从而实现故障区段定位。
由图4中所示可知,故障点异侧暂态零序电流幅值大小与检测时间直接相关。本技术方案中基于相电流时域特征的定位方法采集消弧线圈动作前的数据,延长了故障特征区间,且能使故障特征更明显。
在本发明技术方案基于相电流时域特征的定位方法中,由于差动偏移度公式中分母加入了相电流变化量之和的方均根值进行补偿,定位结果不会受到高故障电阻的影响,同时故障特征量(差动偏移度、电流突变率)均为无单位的数,阈值易取,其适用范围很广。
综上,本发明技术方案通过下列方式,来实现智能研判及故障定位::
1)全程实时录波技术:
采用利用全时域、全频段、全类型监控的实时录波技术、全程记录所有零序回路信号,并进行综合故障在线诊断。
2)故障特征库技术:
建立独有的故障波形特征库的方式,通过对现场故障录播数据与故障特征库的比对实现对故障的准确辨识。同时,对于特定性波形可增加到原有的特征库中,以便丰富特征库。
3)基于暂稳态及人工智能深度学习的选线算法:
基于高采样率、全同步的实时录波,系统实时计算系统各母线的零序电压是否超限,若零序电压超限,则首先判断是否是PT断线等故障引起的电压异常,以防止选线误判。在确认PT输入信号正常后,则判定为电网发生单相接地,并随即开始接地支路判断。
对任何单相接地故障,系统会依据接地信号的特征,有针对信的采用适当的接地选线算法,选出接地支路。系统的接地选线算法包括:暂态电流法、暂态能量法、稳态电流法、稳态能量法以及人工智能深度学习法:通过对录波数据的深度学习,有效增加对特殊和高阻接地故障的判别。
4)消弧线圈动态特性计算及监测:
对消弧线圈建立相应数学模型,通过数学模型建立录波数据和消弧线圈动态特性指标的关系,从而推算出消弧线圈动态特性,包括:动作时间、动态响应速度及跟踪灵敏度实时在线分析、电容电流检测精度及消弧线圈调节范围动态监视、对接地状态与串联谐振状态的辨识能力等,消弧线圈动态特性的计算及监测也保证了在经消弧接地系统中,选线的准确性。
5)过电压监视:
监视电网过电压现象,记录过电压录波数据,对超过10秒的过电压现象在线诊断故障类型和故障区域,对小于10秒的过电压现象进行录波记录。根据变电站的实际过电压情况,对变电站各设备的绝缘配合进行分析。
6)软硬件系统的先进性:
整个系统采用DSP+ARM+FPGA的纳秒级、分布式多模块控制硬件结构,以及分层式软件体系结构,系统功能模式开放,易于多功能实现。
7)选跳闸及轮切跳闸等功能:
可实现支路出口跳闸,配合运行要求,可设定支路轮跳闸、选跳闸功能;配合线路保护、重合闸,可实现合于故障后加速功能,确保系统安全稳定运行。
8)工程接线及极性纠错:
可以通过后台录波数据离线分析软件对录波数据进行分析,通过录波数据的分析可以发现信号接错、接反的情况,并可以通过软件进行调整。
9)具有后台分析管理功能:
装置通过IP网接入后台分析工作站,由后台分析工作站统一管理、分析各装置录波数据,监控各装置运行。后台分析工作站可根据需要提供多种分析工具。
10)高可靠、易扩展:
采用集中式与分布式光纤通讯方式,模块化硬件,系统数据采集扩展单元与核心控制器可通过光纤连接,实现电气上的可靠隔离,提升系统运行的安全性。
本发明的技术方案,基于故障指示器、无线通信技术和接地故障选线技术,采用站内故障判别选线装置通过与站外线路故障指示器单元相配合,通过“故障判别、故障支路确认、区段定位”三阶段一体化分级分层递进研判定位;对于相间短路故障,由挂在线路上的故障指示器来完成检测,当故障指示器检测到线路电流发生突变并且满足相应判据时就可以判定发生线路断线或者相间短路故障,随后由故障诊断系统上位机采集各故障指示器的数据并完成故障定位;对于接地故障,通过故障指示器在线监测线路中故障点前后电流信号的差异化变化,由安装在变电站内的综合故障诊断系统上位机配合线路上的故障指示器完成定位。其实现了对10kV配网线路发生接地、短路和断线故障时提供精确的故障定位服务,同时现实了对配电网络的无盲区监控,有助于帮助维修人员迅速赶赴现场,排除故障,恢复正常供电,大大提高了供电可靠性。
本发明可广泛用于配电网运行故障的监控和定位领域。
Claims (10)
1.一种用于智能配网的故障诊断综合定位方法,包括对故障点和故障相的查找和定位,其特征是:
设置站内接地判断及选线设备、站外线路故障指示器和无线通信部分,基于故障指示器、无线通信技术和接地故障选线技术,实时监控变压器中性点的零序电压,当检测到零序电压变动值超出预设定值时,启动零序故障诊断,辨识出是否为单相接地故障,若为单相接地则通过站内的故障诊断装置进行接地选线,将接地故障定位在某线路的某一相上;并且当判断出单相接地故障为稳定故障时,召回故障相线路上的故障指示器的实时电流数据,通过对比各个故障指示器采集到的信号,对比故障点前后实时电流数据差异,判断出发生突变的两个故障指示器,即可判断出故障发生的具体区段。
2.按照权利要求1所述的用于智能配网的故障诊断综合定位方法,其特征是对于中性点不接地系统或经高值电阻接地系统,所述的预设定值为15%;对于经消弧线圈接地系统,所述的预设定值为30%。
3.按照权利要求1所述的用于智能配网的故障诊断综合定位方法,其特征是所述的零序故障诊断至少包括下列步骤:
1)采集三相线路的电流和电压数据;
2)对三相线路的电流和电压数据进行傅立叶变换处理,获得三相线路电流和电压的矢量值并计算出该三相线路的零序电流和零序电压;
3)将所述三相线路的电压与单相电压阀值比较,来判断是否有单相接地故障发生。
4.按照权利要求1所述的用于智能配网的故障诊断综合定位方法,其特征是所述的接地选线包括暂态电流法、暂态能量法、稳态电流法、稳态能量法或人工智能深度学习法。
5.按照权利要求1所述的用于智能配网的故障诊断综合定位方法,其特征是当所述的故障指示器检测到线路电流发生突变并且满足相应判据时,就可以判定发生线路断线或者相间短路故障,随后由故障诊断系统上位机采集各故障指示器的数据并完成故障定位;对于接地故障,由安装在变电站内的综合故障诊断系统上位机配合线路上的故障指示器完成定位。
6.按照权利要求1所述的用于智能配网的故障诊断综合定位方法,其特征是所述的故障诊断综合定位方法,基于全波形信息的配网线路故障定位方法,通过对故障发生全过程零序电流特征的分析,定义相邻检测点的零序电流标准化偏移度,进行基于广域测量的故障区段定位;通过对故障发生前后故障相瞬时功率特征的分析,将其在一周波内的积分定义为泄放能量函数,进行基于泄放能量函数的故障定位,断出是否存在故障;通过对故障发生全过程故障相电流时域特征的分析,基于相电流时域特征进行故障定位;
所述的故障诊断综合定位方法,结合配网故障辨识及定位技术,实现对10kV配网线路发生接地、短路和断线故障时提供精确的故障定位服务,同时现实对配电网络的无盲区监控。
7.按照权利要求6所述的用于智能配网的故障诊断综合定位方法,其特征是所述基于广域测量的故障区段定位包括:采用母线零序电压和各条出线零序电流互相关函数的最值点进行选线,采用故障发生及补偿装置动作全过程的零序电流波形标准化偏移度进行定位;
所述基于泄放能量函数的故障定位包括:根据故障发生前后特定时窗内泄放能量最大值之比,判断出是否存在故障;
所述基于相电流时域特征的故障定位包括:采用相电流差动法和电流突变率法两项判据,对故障特征进行判断。
8.按照权利要求7所述的用于智能配网的故障诊断综合定位方法,其特征是所述的相电流差动法根据区段两端检测点的故障相电流在故障发生前后变化量的波形相似程度,判断区段是否存在故障;
所述的电流突变率法根据区段两端故障相电流之差在故障发生前后的幅值变化特征,判断区段是否存在故障。
9.按照权利要求1所述的用于智能配网的故障诊断综合定位方法,其特征是所述故障诊断综合定位方法的定位步骤如下:
1)系统检测到接地故障的发生后,根据相电压变化规律,选出故障接地相,根据相电压突变时刻或消弧装置功率突变时刻,确定故障时刻tf;
2)设故障发生时刻的数据点下标为零,选取检测装置[tf-0.02,tf+0.02s]区间内共2N个点的故障相电流波形数据,根据差动偏移度的定义,计算差动偏移度diff,根据电流突变率的定义,计算电流突变率AI;
3)若实测电流突变率diff>电流突变率设定值diffset,置差动偏移度标志位为1,否则置0;
若实测电流突变率AI>电流突变率设定值AIset,置电流突变率标志位为1,否则置0;
4)对差动偏移度标志位和电流突变率标志位进行“或”运算,若运算结果为1,说明至少有一个故障区段判断条件被满足,判断为故障区段,反之为非故障区段;
5)根据网络拓扑结构和检测点在线路上的分布位置,依次遍历,直到找出故障区段为止,从而实现故障区段定位。
10.按照权利要求1所述的用于智能配网的故障诊断综合定位方法,其特征是所述的故障诊断综合定位方法,通过下列方式来实现配网故障的智能研判及故障定位:
1)采用利用全时域、全频段、全类型监控的实时录波技术、全程记录所有零序回路信号,并进行综合故障在线诊断;
2)建立独有的故障波形特征库的方式,通过对现场故障录播数据与故障特征库的比对实现对故障的准确辨识。同时,对于特定性波形可增加到原有的特征库中,以便丰富特征库;
3)基于高采样率、全同步的实时录波,系统实时计算系统各母线的零序电压是否超限,若零序电压超限,则首先判断是否是PT断线等故障引起的电压异常,以防止选线误判。在确认PT输入信号正常后,则判定为电网发生单相接地,并随即开始接地支路判断;
对任何单相接地故障,系统依据接地信号的特征,有针对信的采用适当的接地选线算法,选出接地支路;系统的接地选线算法包括:暂态电流法、暂态能量法、稳态电流法、稳态能量法以及人工智能深度学习法:通过对录波数据的深度学习,有效增加对特殊和高阻接地故障的判别;
4)对消弧线圈建立相应数学模型,通过数学模型建立录波数据和消弧线圈动态特性指标的关系,从而推算出消弧线圈动态特性,包括:动作时间、动态响应速度及跟踪灵敏度实时在线分析、电容电流检测精度及消弧线圈调节范围动态监视、对接地状态与串联谐振状态的辨识能力等,消弧线圈动态特性的计算及监测也保证了在经消弧接地系统中,选线的准确性;
5)监视电网过电压现象,记录过电压录波数据,对超过10秒的过电压现象在线诊断故障类型和故障区域,对小于10秒的过电压现象进行录波记录。根据变电站的实际过电压情况,对变电站各设备的绝缘配合进行分析;
6)能够实现支路出口跳闸,配合运行要求,可设定支路轮跳闸、选跳闸功能;配合线路保护、重合闸,可实现合于故障后加速功能,确保系统安全稳定运行;
7)通过后台录波数据离线分析软件对录波数据进行分析,通过录波数据的分析可以发现信号接错、接反的情况,并可以通过软件进行调整;
8)采用集中式与分布式光纤通讯方式,模块化硬件,系统数据采集扩展单元与核心控制器可通过光纤连接,实现电气上的可靠隔离,提升系统运行的安全性;
9)通过IP网接入后台分析工作站,由后台分析工作站统一管理、分析各装置录波数据,监控各装置运行;
10)采用集中式与分布式光纤通讯方式,模块化硬件,系统数据采集扩展单元与核心控制器可通过光纤连接,实现电气上的可靠隔离,提升系统运行的安全性。
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