CN112255495B - 一种微电网高阻故障检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种微电网高阻故障检测方法，具体按照以下步骤实施：获取微电网各母线上的三相电流，通过d‑q变换以及差分原理来构建综合电流；利用归一化方法和经验小波变换提取综合电流的最高频分量；根据最高频分量的极大值和极小值来构建突变方差值，根据突变方差值判断微电网处于正常运行状态、扰动状态以及扰动状态中的强故障状态；通过采样点数编号和最高频分量的归一化能量获得突变加权值，通过突变加权值的不同取值进一步区分扰动状态中的正常扰动状态和高阻故障状态；dq变换与经验小波变换相结合，增加故障特征分量还凭借经验小波变换自适应频谱划分能力提取故障分量，并通过提出突变量方差和突变量加权值，有效实现了微电网高阻检测。

Description

一种微电网高阻故障检测方法

技术领域

本发明属于微电网故障检测技术领域，具体涉及一种微电网高阻故障检测方法。

背景技术

为应对能源危机和环境问题，能够有效消纳新能源接入的微电网技术受到了广泛的关注。微电网是一个小型的配电网系统，它由分布式发电单元(distributedgeneration,DG)、电力电子设备以及电力负荷等设备组成。由于微电网主要是经逆变型DG接入，它的故障电流远远小于传统配电网，再加上其灵活的运行方式，使得传统保护方式无法直接应用在微电网中。

另一方面，微电网作为配电系统一部分，所处环境复杂，线路易于掉到导电率较大的介质上，从而产生高阻故障(High Impedance Fault,HIF)。此时，故障特征不太明显，检测困难。再加上微电网灵活的运行方式，正常的并离网切换、负荷投切这类正常操作，也易于在系统中产生类似于高阻故障时的电压、电流信号。因此，研究如何快速准确地在各类工况下区分出高阻故障具有重要研究意义。

目前，高阻检测方法主要利用短时傅里叶变换，小波变换、小波包变换、S变换、以及经验模态分解等信号处理工具提取信号。还有采用人工神经网络、支持向量机等构建检测算法。鉴于高阻接地故障电流信号是一种非平稳信号，其电流的频率分量是随时间变化而变化的，短时傅里叶变换不能兼顾信号时间与频率分辨率同时达到最优。现有S变换、小波变换、小波包变换等方法在特征提取时，基函数都是固定的，导致特征提取的表征能力不足，提取不具备自适应性，虽然经验模态分解算法具有自适应性，但易发生模态混叠与端点效应，导致部分本征模态函数物理意义不清晰。

因此，对于高阻检测，特别是微电网这类接地电流偏小以及故障特征不明显的情况，还需进一步研究。

发明内容

本发明的目的是提供一种微电网高阻故障检测方法，增加了故障特征分量还凭借经验小波变换自适应频谱划分能力有效提取了故障分量，并通过提出突变量方差和突变量加权值，有效提高了微电网高阻检测准确率。

本发明所采用的技术方案是，一种微电网高阻故障检测方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、获取微电网各母线上的三相电流，通过d-q变换以及差分原理来构建综合电流；

步骤2、利用归一化方法和经验小波变换提取综合电流的最高频分量；

步骤3、根据最高频分量的极大值和极小值来构建突变方差值，根据突变方差值判断微电网处于正常运行状态、扰动状态以及扰动状态中的强故障状态；

步骤4、通过采样点数编号和最高频分量的归一化能量获得突变加权值，通过突变加权值的不同取值进一步区分扰动状态中的正常扰动状态和高阻故障状态。

本发明的特点还在于：

步骤1具体过程为：

步骤1.1、对母线编号，获取微电网各母线上的三相电流i_an(t)、i_bn(t)和i_cn(t)，其中，a，b，c为相序，n为母线编号；

步骤1.2、计算各母线上的d轴电流i_dn(t)和q轴电流i_qn(t)，公式式如下：

其中，f_s为额定频率，f_s＝50Hz；

步骤1.3、获取各母线上的综合电流i_n(t)，计算式如下：

i_n(t)＝i² _Dn(t)+i² _Qn(t)

i_Dn(t)＝i_dn(t)-i_dn(t-w)

i_Qn(t)＝i_qn(t)-i_qn(t-w)

其中，i_Dn(t)和i_Qn(t)为各母线上的差分d轴电流和差分q轴电流，w为一个周期采样点数。

步骤2具体过程为：

步骤2.1、对综合电流i_n(t)进行采样，采样时间长度为0.02s，采样频率为10kHz，采样点个数为200个，对这些采样综合电流i_n(t)进行归一化得电流i_gn(t)；

步骤2.2、对电流i_gn(t)进行傅里叶变换，得到范围在[0,π]的i_gn(t)的傅里叶频谱；

步骤2.3、对范围在[0,π]的i_gn(t)的傅里叶频谱进行划分，连续划分为N个段落，其中，ω₀＝0，ω_N＝π，其余N-1个段落依据局部频谱极大值来进行划分，其排列顺序按照降序排列，N取10；

步骤2.4、计算各段落的经验小波变换分量W_in(N,t)，具体计算式如下：

式中，为经验小波函数；/>为/>的复共轭；/>和/>分别为i和/>的傅里叶变换，ω为角频率；

步骤2.5、选取W_in(10,t)作为母线n上的最高频分量i_Hn(t)。

步骤3具体过程为：

步骤3.1、求取最高频分量i_Hn(t)的10对极大值和极小值点；

步骤3.2、求取这10对极大值和极小值点之间的方差并定义为突变方差v_rn；

步骤3.3、当突变方差v_rn≥c时，判定微电网中发生了扰动，转入步骤4；当v_rn＜c时，判定微电网为正常运行状态，结束检测程序；其中，c表示扰动检测参数，取50^-6。

步骤4具体过程为：

步骤4.1当突变方差v_rn≥p时，判定为强故障状态，结束检测程序；当突变方差v_rn＜p时，判定为正常扰动运行状态或高阻故障状态，并转入步骤4.2，p第一阶段故障检测参数，取50；

步骤4.2获取最高频分量i_Hn(t)的能量E_n(t)，计算式如下：

E_n(t)＝i_Hn(t)×i_Hn(t)

步骤4.3将E_n(t)进行归一化，得到归一化后能量g_n(t)，计算式如下：

步骤4.4、将归一化后能量g_n(t)中小于0.2的数值置为0，得新的能量序列G_n(t)；

步骤4.5、获取突变量加权值j_rn，计算式如下：

式中，T为综合电流i_n(t)进行采样点编号，取值范围为1-200；

步骤4.6当突变量加权值j_rn>λ，判定此时微电网为高阻故障状态，结束检测程序；当突变量加权值j_rn≤λ时，判定为正常扰动运行状态，结束检测程序；λ第二阶段故障检测参数，取1000。

本发明的有益效果是：

本发明一种微电网高阻故障检测方法，采用了dq变换与经验小波变换相结合，不仅可增加故障特征分量，还可凭借经验小波变换自适应频谱划分能力提取出有效的故障分量，并通过突变量方差和突变量加权值，成功实现了微电网高阻检测。

附图说明

图1为本发明一种微电网高阻故障检测方法流程图；

图2本发明采用的微电网模型图；

图3为本发明中非线性高阻接地模型图；

图4为本发明所述不同状态下图1母线1的d轴电流图；

图5为本发明所述不同状态下图1母线1的三相电流图；

图6为本发明所述负荷投切状态下综合电流的经验小波分量图；

图7为本发明实施例所述不同状态下的g_n(t)和G_n(t)图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明一种微电网高阻故障检测方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：

步骤1、获取微电网各母线上的三相电流，通过d-q变换以及差分原理来构建综合电流；具体过程为：

步骤1.1、对母线编号，获取微电网各母线上的三相电流i_an(t)、i_bn(t)和i_cn(t)，其中，a，b，c为相序，n为母线编号；

步骤1.2、计算各母线上的d轴电流i_dn(t)和q轴电流i_qn(t)，公式式如下：

其中，f_s为额定频率，f_s＝50Hz；

步骤1.3、获取各母线上的综合电流i_n(t)，计算式如下：

i_n(t)＝i² _Dn(t)+i² _Qn(t)

i_Dn(t)＝i_dn(t)-i_dn(t-w)

i_Qn(t)＝i_qn(t)-i_qn(t-w)

其中，i_Dn(t)和i_Qn(t)为各母线上的差分d轴电流和差分q轴电流，w为一个周期采样点数。

步骤2、利用归一化方法和经验小波变换提取综合电流的最高频分量；具体过程为：

步骤2.1、对综合电流i_n(t)进行采样，采样时间长度为0.02s，采样频率为10kHz，采样点个数为200个，对这些采样综合电流i_n(t)进行归一化得电流i_gn(t)；

步骤2.2、对电流i_gn(t)进行傅里叶变换，得到范围在[0,π]的i_gn(t)的傅里叶频谱；

步骤2.3、对范围在[0,π]的i_gn(t)的傅里叶频谱进行划分，连续划分为N个段落，其中，ω₀＝0，ω_N＝π，其余N-1个段落依据局部频谱极大值来进行划分，其排列顺序按照降序排列，N取10；

步骤2.4、计算各段落的经验小波变换分量W_in(N,t)，具体计算式如下：

式中，为经验小波函数；/>为/>的复共轭；/>和/>分别为i和/>的傅里叶变换，ω为角频率；

步骤2.5、选取W_in(10,t)作为母线n上的最高频分量i_Hn(t)。

步骤3、根据最高频分量的极大值和极小值来构建突变方差值，根据突变方差值判断微电网处于正常运行状态、扰动状态以及扰动状态中的强故障状态；具体过程为：

步骤3.1、求取最高频分量i_Hn(t)的10对极大值和极小值点；

步骤3.2、求取这10对极大值和极小值点之间的方差并定义为突变方差v_rn；

步骤3.3、当突变方差v_rn≥c时，判定微电网中发生了扰动，转入步骤4；当v_rn＜c时，判定微电网为正常运行状态，结束检测程序；其中，c表示扰动检测参数，取50^-6。

步骤4、通过采样点数编号和最高频分量的归一化能量获得突变加权值，通过突变加权值的不同取值进一步区分扰动状态中的正常扰动状态和高阻故障状态；具体过程为：

步骤4.1当突变方差v_rn≥p时，判定为强故障状态，结束检测程序；当突变方差v_rn＜p时，判定为正常扰动运行状态或高阻故障状态，并转入步骤4.2，p第一阶段故障检测参数，取50；

步骤4.2获取最高频分量i_Hn(t)的能量E_n(t)，计算式如下：

E_n(t)＝i_Hn(t)×i_Hn(t)

步骤4.3将E_n(t)进行归一化，得到归一化后能量g_n(t)，计算式如下：

步骤4.4、将归一化后能量g_n(t)中小于0.2的数值置为0，得新的能量序列G_n(t)；

步骤4.5、获取突变量加权值j_rn，计算式如下：

式中，T为综合电流i_n(t)进行采样点编号，取值范围为1-200；

步骤4.6当突变量加权值j_rn>λ，判定此时微电网为高阻故障状态，结束检测程序；当突变量加权值j_rn≤λ时，判定为正常扰动运行状态，结束检测程序；λ第二阶段故障检测参数，取1000。

本发明一种微电网高阻故障检测方法原理如下：

1、微电网故障特征分析

本发明的微电网模型见图2，它是以IEEE 1547标准和美国电力可靠性技术方案解决协会对微电网的定义为依据。由图2可知，该微电网具备辐射状和环网两种结构运行能力，其中，DG1～DG4是4个相同的由下垂控制的DG单元，容量为80kW，开关频率为6kHz，直流测电压为800V；线路的电阻和电感参数依次为0.642Ω/km和0.083H/km，线路长度依次为0.3km、0.2km和0.5km；负荷参数见表1。

表1负荷参数

另外，本发明的非线性高阻接地模型如图3所示，该模型由2个直流源V_p、V_n和相应二极管D_p、D_n组成了正负半周电流通路。2个直流源的作用是来模拟电弧电压，其值取决于系统的电压等级和不对称建模，且每隔0.1ms会随机独立变化。改变直流电压大小可改变不对称故障的随机性以及消弧时间。通过改变R_p、R_n来控制故障电流的大小和相位。本发明中，该模型参数取值为：V_p＝240V且随机变化±4.2％，V_n＝225V且随机变化±2.2％，R_p和R_n为20Ω。

由图2可知，微电网的运行状态一般可分为3类：

1)正常运行状态；

2)正常扰动运行状态，包含并/离网操作、负荷投切、DG投切以及是否环网操作；

3)故障扰动运行状态，包括强故障状态和弱故障状态，强故障状态一般是由三相短路故障、两相接地短路故障、两相短路以及金属性单相接地短路引起，弱故障状态一般是高阻故障，由单相高阻接地短路和单相非线性高阻接地短路引起。

图4给出微电网正常运行、负荷投切以及非线性高阻故障的d轴电流，图5给出其对应的三相电流波形。通过图4和图5对比可知，图4各扰动情况之间的差异大于图5的三相电流，也即，当微电网存在扰动时，其三相量会出现幅值和频率的变化，通过式(1)可实现频率分量的增加，即增加了非正常分量，这将有助于故障检测。但通过图4可知，负荷投切时d轴电流的幅值会大于非线性高阻故障，这表明若仅用单一的阈值将很难区分正常扰动和故障。

由现有文献可知，当微电网遇到并/离网切换、负荷投切或短路故障，它的电流频率分量经dq变换计算后，会出现2种状态：

1)正常扰动运行状态：这种扰动包括并离网切换、负荷投切和DG投切，它不改变微电网系统架构，此时频率分量被置到低频带且伴随幅值衰减，但频率位置固定；

2)故障扰动运行状态：这种扰动是由短路故障引起的暂态扰动，它会改变微电网系统架构，此时频率分量被重置在高频带和低频带，且频率分量带有时频变化特性。

但是，如何提取有效的高频分量，使正常运行状态下的高频分量与故障状态下有一个明显的区别成为一个关键问题，为此，本发明首先对d轴和q轴电流i_dn(t)和i_qn(t)进行一个预处理，通过引入差分d轴电流i_Dn(t)和q轴电流i_Qn(t)来构建综合电流i_n(t)，以此来综合利用d轴和q轴的特征量。

2、经验小波变换

以离散时域综合电流信号为例，该变换的具体过程实现如下：

步骤一：对待分解信号i_n(t)进行傅里叶变换；

步骤二：以ω_N为边界，对范围在[0,π]的i(t)的傅里叶频谱进行划分，连续划分为N个段落，其中，ω₀＝0，ω_N＝π，其余N-1个段落依据局部频谱极大值来进行划分，其排列顺序按照降序排列。若极大值的个数为M，当M≥N时，保留前N-1个极大值，当M＜N时，保留全部极大值并对N进行修正，最后ω_n按照取两个局部极大值的中间频率来确定；

步骤三：对获取的N个傅里叶频谱段落，构造N个经验小波表达式见式(2)，其尺度函数/>见式(3)，式(4)和式(5)给出式(2)和式(3)中β和γ的表达式；

步骤四：计算细节相关系数W_i(N,t)，其表达式如式(6)所示。

式中，为经验小波函数；/>为/>的复共轭；/>和/>分别为i和/>的傅里叶变化。

3、最高频分量提取依据

以微电网负荷切换为例，将其综合电流进行经验小波变换。图6展示了其较高频率的EMF3～EMF6分量。由图6可知，原始综合电流是在0.2s之后开始出现波动，而其EMF3、EMF4和EMF5分量是在0.2s之前就开始波动，只有最高频分量EMF6分量是在0.2s之后开始波地，也即，EMF6分量在扰动起始时刻突变明显，表征准确。因此，最高频分量可以准确地表征微电网运行遇到扰动后的某些特征信息，这可为下一步的高阻检测判据构建奠定基础。

4、检测判据

1)选取W_in(10,t)作为母线n上的特征量；

2)求取W_in(10,t)的10对极大值和极小值点；

3)求取这20个点之间的方差并定义为突变方差v_rn；

4)当v_rn>c时，微电网中发生了扰动，转入5)；当v_rn＜c时，微电网为正常运行状态，结束检测程序，本发明中c取50^-6；

5)当v_rn>p时，判定为强故障状态，结束检测程序；当v_rn＜p时，判定为正常扰动运行状态或弱故障状态，并转入6)，本发明中p取50；

6)获取W_in(10,t)的能量E_n(t)；

E_n(t)＝W_in(10,t)×W_in(10,t) (7)

7)将E_n(t)进行归一化得归一化g_n(t)；

8)将g_n(t)中小于0.2的数值置为0，得新的能量序列G_n(t)；

9)获取突变量加权值j_rn。

式中，T为采样点编号

10)当j_rn>λ时，判定为高阻故障状态，结束检测程序；当j_rn＜λ时，判定为正常扰动运行状态，结束检测程序；本发明中λ取1000。

实施例

本发明利用MATLAB做微电网扰动试验，仿真模型如图2所示，这里选取并网运行状态、负荷投入状态(L-3投入)、高阻值接地故障以及非线性高阻故障状态为例来详细说明本发明所述方法的有效性。表2给出母线B₂处这四个状态下的v_r和j_n。

表2不同状态下B₂的v_r和j_n及判定结果

由表2可知，这四种情况下的v_r都大于50^-6，且小于50。因此，需进入突变量加权值j_rn来求解环节。通过求取各状态下的j_n来可知，并网运行和，这表明本发明所述方法能够正确区分故障扰动和正常扰动。另外，图7给出这四种状态下的g_n(t)和G_n(t)。由图7可知，正常扰动运行状态下的高频分量仅在扰动发生时刻发生突变，而故障扰动运行状态下的高频分量能随时间变化而变化，这与前面理论分析一致。

下面将列出不同运行状态下，本发明所述方法的检测结果。其中，T₁表示为正常运行状态，T₂表示为正常扰动状态，F₁表示为强故障状态，F₂表示为HIF状态。

表3正常运行及正常扰动状态的v,j以及判定结果

表3给出正常运行及正常扰动状态的v_rn,j_rn以及判定结果，表4给出各种不同类型故障状态下的v_rn,j_rn以及判定结果。由表3和表4可知，本发明所述方法能够有效地检测出HIF，并能够将其与正常运行状态、正常扰动状态以及强故障状态进行区分。另外，由表4中的数据可知，例如在发生150Ω高阻值接地故障时，远离故障点的区域会被判定为正常运行状态，这是因为远离故障点的区域，故障点对其影响较小，其产生的波动量的幅值较小。这种误判对于非故障区段而言，它能带来2个好处即预防保护误动作、减小保护装置启动的次数。综上，实验仿真验证本发明所述方法能够适应不同的工况并准确检测HIF。

表4故障扰动状态的v,j以及判定结果

通过上述方式，本发明一种微电网高阻故障检测方法，采用了dq变换与经验小波变换相结合，不仅增加了故障特征分量还凭借经验小波变换自适应频谱划分能力有效提取了故障分量，并通过提出突变量方差和突变量加权值，有效实现了微电网高阻检测。

Claims (1)

1.一种微电网高阻故障检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、获取微电网各母线上的三相电流，通过d-q变换以及差分原理来构建综合电流；具体过程为：

步骤1.1、对母线编号，获取微电网各母线上的三相电流i_an(t)、i_bn(t)和i_cn(t)，其中，a，b，c为相序，n为母线编号；

步骤1.2、计算各母线上的d轴电流i_dn(t)和q轴电流i_qn(t)，公式式如下：

其中，f_s为额定频率，f_s＝50Hz；

步骤1.3、获取各母线上的综合电流i_n(t)，计算式如下：

i_n(t)＝i² _Dn(t)+i² _Qn(t)

i_Dn(t)＝i_dn(t)-i_dn(t-w)

i_Qn(t)＝i_qn(t)-i_qn(t-w)

其中，i_Dn(t)和i_Qn(t)为各母线上的差分d轴电流和差分q轴电流，w为一个周期采样点数；

步骤2、利用归一化方法和经验小波变换提取综合电流的最高频分量；具体过程为：

步骤2.1、对综合电流i_n(t)进行采样，采样时间长度为0.02s，采样频率为10kHz，采样点个数为200个，对这些采样综合电流i_n(t)进行归一化得电流i_gn(t)；

步骤2.2、对电流i_gn(t)进行傅里叶变换，得到范围在[0,π]的i_gn(t)的傅里叶频谱；

步骤2.3、对范围在[0,π]的i_gn(t)的傅里叶频谱进行划分，连续划分为N个段落，其中，ω₀＝0，ω_N＝π，其余N-1个段落依据局部频谱极大值来进行划分，其排列顺序按照降序排列，N取10；

步骤2.4、计算各段落的经验小波变换分量W_in(N,t)，具体计算式如下：

式中，为经验小波函数；/>为/>的复共轭；/>和/>分别为i和/>的傅里叶变换，ω为角频率；

步骤2.5、选取W_in(10,t)作为母线n上的最高频分量i_Hn(t)；

步骤3、根据最高频分量的极大值和极小值来构建突变方差值，根据突变方差值判断微电网处于正常运行状态、扰动状态以及扰动状态中的强故障状态；具体过程为：

步骤3.1、求取最高频分量i_Hn(t)的10对极大值和极小值点；

步骤3.2、求取这10对极大值和极小值点之间的方差并定义为突变方差v_rn；

步骤3.3、当突变方差v_rn≥c时，判定微电网中发生了扰动，转入步骤4；当v_rn<c时，判定微电网为正常运行状态，结束检测程序；其中，c表示扰动检测参数，取50^-6；

步骤4、通过采样点数编号和最高频分量的归一化能量获得突变加权值，通过突变加权值的不同取值进一步区分扰动状态中的正常扰动状态和高阻故障状态，具体过程为：

步骤4.1当突变方差v_rn≥p时，判定为强故障状态，结束检测程序；当突变方差v_rn<p时，判定为正常扰动运行状态或高阻故障状态，并转入步骤4.2，p第一阶段故障检测参数，取50；

步骤4.2获取最高频分量i_Hn(t)的能量E_n(t)，计算式如下：

E_n(t)＝i_Hn(t)×i_Hn(t)

步骤4.3将E_n(t)进行归一化，得到归一化后能量g_n(t)，计算式如下：

步骤4.4、将归一化后能量g_n(t)中小于0.2的数值置为0，得新的能量序列G_n(t)；

步骤4.5、获取突变量加权值j_rn，计算式如下：

式中，T为综合电流i_n(t)进行采样点编号，取值范围为1-200；

步骤4.6当突变量加权值j_rn>λ，判定此时微电网为高阻故障状态，结束检测程序；当突变量加权值j_rn≤λ时，判定为正常扰动运行状态，结束检测程序；λ第二阶段故障检测参数，取1000。