CN113725815B - 一种辨别电力变压器励磁涌流与故障电流的方法 - Google Patents

Abstract

本发明是一种辨识电力变压器励磁涌流与故障电流的方法，属于电力系统继电保护领域。本发明所述方法包括以下步骤：对电力变压器差动电流做差分计算得到差分数据；利用差动电流和差分数据求得浮动阈值，并且进一步得到特征数据，对电流形式做出判断；如果是单向电流，则判定当前电流为励磁涌流；否则，对双向电流求取判定系数，并根据判定系数是否小于P_set，对当前电流进行辨识，小于P_set为励磁涌流，否则为故障电流。本发明对励磁涌流与故障电流的辨识方法具有步骤简单、计算量小、覆盖范围广、准确度高等优点。

Description

一种辨别电力变压器励磁涌流与故障电流的方法

技术领域

本发明属于电力系统继电保护技术领域，具体涉及一种辨别电力变压器励磁涌流与故障电流的方法。

背景技术

电力变压器是输配电系统中的核心元件之一，在电力系统的输电过程中，为了减小损耗，通常利用变压器进行升降压，来满足用户的用电需求。在给人们带来福祉的同时，受到大型电力变压器制造成本等因素的影响，保障其安全、稳定的运行已亟不可待。然而，受各类干扰影响，变压器保护动作正确率远低于其它类别的保护。

电力变压器通常采用纵联差动保护作为主保护。其中，励磁涌流是导致变压器纵联差动保护误动作的主要原因之一。传统的励磁涌流鉴别方法有：二次谐波制动原理、间断角闭锁原理等。随着电力系统的快速发展，现代变压器铁芯硅钢材料的不断迭代升级，铁芯饱和点低且剩磁较大，使得变压器中某一相或两相励磁涌流的二次谐波含量很小，导致二次谐波的特征不再明显，判断励磁涌流的准确性大大降低。

近年来，针对励磁涌流与故障电流的辨别问题，国内外学者不断革新，提出如磁通特性法、波形对称法等，分别通过增加保护配置，测定差动电流波形是否对称来完成辨识。这些方法虽推动了技术的发展，提高了效率与准确率，但始终未能彻底解决问题。特别地，受CT(电流互感器)饱和干扰的影响，现有技术对CT饱和时产生的饱和励磁涌流与饱和故障电流无法完成辨识，为正常触发差动保护带来了巨大阻碍。目前，依然需要不断发展新技术来有效辨别励磁涌流与故障电流，保障变压器的安全运行。

综上可见，现有技术对变压器励磁涌流与故障电流的辨别存在缺陷，极易造成保护的误动作，影响电力系统正常运行。为了改善这种情况，亟需研发一种利用电流形式差异的辨识方法，来提高变压器保护动作的正确率。

发明内容

本发明的目的是提供一种鉴别速度快、准确率高、覆盖范围广的电力变压器励磁涌流与故障电流辨识方法，以解决现有技术在CT饱和干扰下，对CT饱和时产生的饱和故障电流及饱和励磁涌流很难做出区分的缺陷。

为实现上述发明目的，本发明所采用的技术方案是，一种辨别电力变压器励磁涌流与故障电流的方法，包括以下步骤：

步骤1：在电力变压器差动保护被触发后，对电力变压器差动回路中的差动电流进行采样，获得差动电流采样数据，根据差动电流采样数据，以固定步长做差分计算，对差分结果取绝对值，获得差分数据；所述固定步长指两个采样数据的长度，具体含义与实现方式如下：

第1个采样数据减去第3个采样数据，取绝对值后，得到第1个差分数据；

第2个采样数据减去第4个采样数据，取绝对值后，得到第2个差分数据；

第3个采样数据减去第5个采样数据，取绝对值后，得到第3个差分数据；

……(以此类推)；

步骤2：根据差分数据的平均值、差动电流采样数据的最大值、差动电流采样数据的最小值，经比较、按比例做乘法、赋值运算后得到浮动阈值；根据差动电流采样数据、差分数据与浮动阈值的大小关系，以及前、后各0.1N个数据之和，获得特征数据；其中，N为一个工频周期内的采样次数；

步骤3：将一个工频周期内的特征数据与差动电流相乘获得新的数组，将数组中数值为0的全部剔除，找出数组中剩余数据的最大值和最小值，当一个工频周期内百分之九十的差动电流数据均小于所述最大值，或者均大于所述最小值时，则判定出电流形式是单向电流，否则为双向电流；

步骤4：当步骤3中判断电流形式为单向电流时，则判定电力变压器差动回路中的差动电流属于励磁涌流；当步骤3中判断电流形式为双向电流时，通过特征数据确定参与运算的数据，并经过超定方程组的反运算，以及矩阵乘法、减法、取模运算，求得判定系数；

步骤5：当判定系数小于阈值P_set，则判定电力变压器差动回路中的差动电流属于励磁涌流；否则，判定电力变压器差动回路中的差动电流属于故障电流，其中所述阈值P_set的取值范围为0.92～0.96。

优选的，步骤2具体包括以下几个步骤：

步骤21：求取一个工频周期内差分数据的平均值，并将其赋值给变量MP；求取一个工频周期内差动电流采样数据的最大值，并将其赋值给变量MZ；求取一个工频周期内差动电流采样数据的最小值，并将其赋值给变量MF；

步骤22：如果变量MZ的值小于0.1×(MZ-MF)的值，则将0.2×(MZ-MF)的值赋值给变量MZ；如果变量MF的绝对值小于0.1×(MZ-MF)的值，则将-0.2×(MZ-MF)的值赋值给变量MF；

步骤23：根据式(1)求取浮动阈值；

式中，Y₁、Y₂、Y₃均为浮动阈值；

步骤24：根据式(2)求取数组{T_k}；其中，k为数据序号；

式中，k＝1,2,3,……；I_k为差动电流采样数据中的第k个数据；D_k为差分数据中的第k个数据；

步骤25：N为一个工频周期内的采样次数；对于k＝0.1N+1,0.1N+2,0.1N+3,……，若满足式(3)，则将0赋值给T_k；

式中，j为数据序号；

步骤26：经步骤24和步骤25所求得的数组{T_k}，便是特征数据。

优选的，步骤3具体包括在每个工频周期内实施以下步骤：

步骤31：根据式(4)求取数组{L_k}；

L_k＝I_k×T_k，k＝1,2，……,N (4)

式中，k为一个工频周期内的数据序号；I_k为差动电流采样数据在一个工频周期内的第k个数据；T_k为特征数据在一个工频周期内的第k个数据；

步骤32：对于j＝1,2,3,……,N，如果T_j等于0，则将L_j从数组{L_k}中剔除，其中T_j为特征数据在一个工频周期内的第j个数据，L_j为数组{L_k}在一个工频周期内的第j个数据，然后，根据式(5)求取U和V的值；

步骤33：如果一个工频周期内超过百分之九十的差动电流采样数据均小于U，或者均大于V，则判定电流形式为单向电流；否则，判定电流形式为双向电流。

优选的，步骤4中判定系数的求取方法具体包括在每个工频周期内实施以下步骤：

步骤41：I_k为差动电流采样数据在一个工频周期内的第k个数据，N为一个工频周期内的采样次数；对于k＝1,2,3,……,N，如果k满足式(6)，顺序记录下k值，对应这些k值计算并分别记录下余弦函数值

和正弦函数值/>

把k值的总个数赋值给变量w；最后将这些k值所对应的差动电流数据I_k构成一个列向量Q；

式中，j为数据序号；T_j为特征数据在一个工频周期内的第j个数据；

步骤42：构建一个w行3列的矩阵X，矩阵X中第一列取值为单位1，第二列取值为余弦函数值

第三列取值为正弦函数值/>

步骤43：构建超定方程组Q＝X×B，根据式(7)求取矩阵B；

B＝(X^TX)^-1X^TQ (7)

步骤44：构建一个与Q相等的列向量G，将Q内的全部元素相加求取平均值，并用平均值替换掉G内全部的元素，根据(8)、(9)两式计算R、C两个列向量；

R＝XB-G (8)

C＝Q-G (9)

步骤45：根据式(10)求取判定系数；

式中，PD为判定系数，|R|²为R的模值的平方，|C|²为C的模值的平方。

优选的，步骤5中阈值P_set的取值为0.95。

本发明的原理是：该方法利用励磁涌流与故障电流电流形式的差异作为区分依据，弥补了现有的大部分技术无法完成对CT饱和状态下产生的励磁涌流与故障电流进行辨别的缺陷，显著提高了变压器励磁涌流与故障电流辨别的准确性，有效降低了变压器差动保护误动与拒动情形的发生。

常见的励磁涌流一般分为单向励磁涌流(偏与时间轴的一侧)和双向励磁涌流(分布在时间轴的两侧)，而大部分故障电流则都是双向的。因此，以这种电流形式上的不同为基础，对差动电流进行预处理，在对电流形式完成判定之后，通过判定系数与阈值P_set的比较达到对励磁涌流与故障电流的辨别。

本发明利用电流形式的差异，通过绘制差动电流图、差分数据图和特征数据图，来实现基本的数据处理。其中，根据式(1)采用差动电流数据与差分数据相结合的方式，得到所需的浮动阈值。根据电流形式的特征，利用式(2)得到特征数据，为了提高准确度，特地增加了式(3)，对孤立情况下产生的幅值为1的数据进行滤除，防止差动保护误动作，对于个别数据点会出现差分数据为0或者近似于0的情况，式(3)就是对它们进行滤除，保证差动保护的正常触发。

为了对电流形式进行区分，通过一个工频周期内的特征数据与差动电流相乘获得新的数组，将数组中数值为0的全部剔除。找出数组中剩余数据的最大值和最小值，如果一个工频周期内百分之九十的差动电流数据均小于最大值，或者均大于最小值，则判定出电流形式是单向电流，否则为双向电流，如果是单向电流则可以确定其为励磁涌流，如果是双向电流则进行下一步判定。

特别地，由于CT饱和情况下的饱和故障电流因畸变与普通内部故障电流存在差异，对故障电流识别产生不利影响，会使已有的很多技术失效，无法正确的辨别CT饱和状态下的励磁涌流与故障电流。为了对它们进行区分，本发明通过增加判定系数，对双向电流信号做进一步的判别：如果判定系数小于阈值P_set，则为励磁涌流，否则为故障电流。其中判定系数的确定，可根据前面所述的方法运算得到。在进行运算之前，需要对数据经行预处理，根据式(6)对特征数据进行筛选，滤除过渡地带0.05N个点的宽度，其目的在于修正了差动电流图，提高差动电流的正弦特性，使得CT饱和状态下畸变的故障电流更接近一般情形下的故障电流。

本发明的有益效果是：

1)本发明根据励磁涌流形成机理实现辨别方法，理论依据强，判据清晰，区分明显，准确率高；

2)与其他方法相比，本发明动作迅速、灵敏度高，能够准确辨别出CT饱和状态下的励磁涌流与故障电流；

3)本发明对保护装置采样频率要求低，动作时间短。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1为本发明辨别励磁涌流与故障电流过程示意图；

图2为变压器内部故障差动电流信号的波形图；

图3为变压器单向涌流差动电流信号的波形图；

图4为变压器双向涌流差动电流信号的波形图；

图5为变压器饱和涌流差动电流信号的波形图；

图6为变压器饱和故障差动电流信号的波形图；

图7为变压器内部故障差分数据信号的波形图；

图8为变压器单向涌流差分数据信号的波形图；

图9为变压器双向涌流差分数据信号的波形图；

图10为变压器饱和涌流差分数据信号的波形图；

图11为变压器饱和故障差分数据信号的波形图；

图12为变压器内部故障特征数据信号的波形图；

图13为变压器单向涌流特征数据信号的波形图；

图14为变压器双向涌流特征数据信号的波形图；

图15为变压器饱和涌流特征数据信号的波形图；

图16为变压器饱和故障特征数据信号的波形图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图以及具体实施例对本发明进行清楚地描述，在此处的描述仅仅用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

实施例

本发明提供了一种辨别电力变压器励磁涌流与故障电流的方法，在Matlab仿真软件上搭建仿真系统，三相变压器模块选择饱和铁心，系统频率为50Hz。仿真出内部故障、单向涌流、双向涌流、饱和涌流和饱和故障电流信号的波形图，分别如图2～图6所示。为了验证不同采样频率下本发明的适应性，图5中信号的采样频率为5000Hz，其它信号的采样频率设置为4000Hz。

依据图1所示的流程图，通过实例辨别励磁涌流与故障电流的步骤如下：

步骤1：对图2～图6所示的差动电流信号进行采样，并将一个工频周期内差动电流采样数据的最大值赋值给变量MZ，最小值赋值给变量MF；

步骤2：由于MZ、MF是可变量，根据前述变量MZ、MF的获取方式，得到变化后的MZ、MF值；

步骤3：对采样的差动电流信号数据以固定步长进行差分计算得到图7～图11所示的差分数据图，并将一个工频周期内差分数据的平均值赋值给MP；所述固定步长指两个采样数据的长度，具体含义与实现方式大概如下：

第1个采样数据减去第3个采样数据，取绝对值后，得到第1个差分数据；

第2个采样数据减去第4个采样数据，取绝对值后，得到第2个差分数据；

第3个采样数据减去第5个采样数据，取绝对值后，得到第3个差分数据；

……(以此类推)；

步骤4：根据式(1)求得浮动阈值；

步骤5：根据图2～图6的差动电流图与图7～图11的差分数据图，依据式(2)、式(3)求得数组{T_k}得到特征数据，并通过图形展现出来如图12～图16所示；

步骤6：对每个工频周期，根据前述判定电流形式的方法，对于图2～图6的电流形式分别进行判定；

步骤7：判定图2、图4、图6中的电流信号为双向电流，图3、图5的电流信号为单向电流，对它们做更进一步的判别，判定图3、图5的电流信号为励磁涌流；

步骤8：对图2、图4、图6按前述判定系数的计算方法求取判定系数分别为0.9995、0.8760、0.9873，并分别与阈值P_set的值作对比，本实施例中，阈值P_set的值取0.95；

步骤9：图2所得的值大于阈值P_set，则判定其为内部故障电流；图4所得的值小于阈值P_set，判定其为双向励磁涌流；图6所得的值大于阈值P_set，判定其为双向饱和故障电流。

综合上述辨别结果，得出辨别结果与预设情况相符。因此本发明所提出的技术方案，能够准确辨别励磁涌流与故障电流。特别地，在CT饱和的干扰下仍能保持很高的辨别准确性，从而确保了变压器的安全运行。

应当指出的是，以上所述的实施例仅为本发明的优选方案，用于对本发明的技术方案进行说明，但本发明的保护范围并不受上述实施例的限制。最后需要说明，在本技术领域范围内，所属领域的其他人员在不脱离本发明技术方案的情况下，对本发明所做的简单润色、改进和等同替换，都应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种辨别电力变压器励磁涌流与故障电流的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：在电力变压器差动保护被触发后，对电力变压器差动回路中的差动电流进行采样，获得差动电流采样数据；根据差动电流采样数据，以固定步长做差分计算，对差分结果取绝对值，获得差分数据，其中所述固定步长为两个采样数据的长度；

步骤2：根据差分数据的平均值、差动电流采样数据的最大值、差动电流采样数据的最小值，经比较、按比例做乘法、赋值运算后得到浮动阈值；根据差动电流采样数据、差分数据与浮动阈值的大小关系，以及前、后各0.1N个数据之和，获得特征数据；其中，N为一个工频周期内的采样次数；

步骤3：将一个工频周期内的特征数据与差动电流相乘获得新的数组，将数组中数值为0的全部剔除，找出数组中剩余数据的最大值和最小值，当工频周期内百分之九十的差动电流数据均小于所述最大值，或者均大于所述最小值时，则判定出电流形式是单向电流，否则为双向电流；

步骤4：当步骤3中判断电流形式为单向电流时，则判定电力变压器差动回路中的差动电流属于励磁涌流；当步骤3中判断电流形式为双向电流时，通过特征数据确定参与运算的数据，并经过超定方程组的反运算，以及矩阵乘法、减法、取模运算，求得判定系数；

步骤5：当判定系数小于阈值P_set，则判定电力变压器差动回路中的差动电流属于励磁涌流；否则，判定电力变压器差动回路中的差动电流属于故障电流。

2.根据权利要求1所述的一种辨别电力变压器励磁涌流与故障电流的方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤21：求取一个工频周期内差分数据的平均值，并将其赋值给变量MP；求取一个工频周期内差动电流采样数据的最大值，并将其赋值给变量MZ；求取一个工频周期内差动电流采样数据的最小值，并将其赋值给变量MF；

步骤22：如果变量MZ的值小于0.1×(MZ-MF)的值，则将0.2×(MZ-MF)的值赋值给变量MZ；如果变量MF的绝对值小于0.1×(MZ-MF)的值，则将-0.2×(MZ-MF)的值赋值给变量MF；

步骤23：根据式(1)求取浮动阈值；

式中，Y₁、Y₂、Y₃均为浮动阈值；

步骤24：根据式(2)求取数组{T_k}；其中，k为数据序号；

式中，k＝1,2,3,……；I_k为差动电流采样数据中的第k个数据；D_k为差分数据中的第k个数据；

步骤25：N为一个工频周期内的采样次数；对于k＝0.1N+1,0.1N+2,0.1N+3,……，若满足式(3)，则将0赋值给T_k；

式中，j为数据序号；

步骤26：经步骤24和步骤25所求得的数组{T_k}，便是特征数据。

3.根据权利要求2所述的一种辨别电力变压器励磁涌流与故障电流的方法，其特征在于，所述步骤3具体包括在每个工频周期内实施以下步骤：

步骤31：根据式(4)求取数组{L_k}；

L_k＝I_k×T_k，k＝1,2，……,N (4)

式中，k为一个工频周期内的数据序号；I_k为差动电流采样数据在一个工频周期内的第k个数据；T_k为特征数据在一个工频周期内的第k个数据；

步骤32：对于j＝1,2,3,……,N，如果T_j等于0，则将L_j从数组{L_k}中剔除，其中T_j为特征数据在一个工频周期内的第j个数据，L_j为数组{L_k}在一个工频周期内的第j个数据，然后，根据式(5)求取U和V的值；

步骤33：如果一个工频周期内超过百分之九十的差动电流采样数据均小于U，或者均大于V，则判定电流形式为单向电流；否则，判定电流形式为双向电流。

4.根据权利要求3所述的一种辨别电力变压器励磁涌流与故障电流的方法，其特征在于，所述步骤4中判定系数的求取方法具体包括在每个工频周期内实施以下步骤：

步骤41：I_k为差动电流采样数据在一个工频周期内的第k个数据，N为一个工频周期内的采样次数；对于k＝1,2,3,……,N，如果k满足式(6)，顺序记录下k值，对应这些k值计算并分别记录下余弦函数值

和正弦函数值/>

把k值的总个数赋值给变量w；最后将这些k值所对应的差动电流数据I_k构成一个列向量Q；

式中，j为数据序号；T_j为特征数据在一个工频周期内的第j个数据；

步骤42：构建一个w行3列的矩阵X，矩阵X中第一列取值为单位1，第二列取值为余弦函数值

第三列取值为正弦函数值/>

步骤43：构建超定方程组Q＝X×B，根据式(7)求取矩阵B；

B＝(X^TX)^-1X^TQ (7)

步骤44：构建一个与Q相等的列向量G，将Q内的全部元素相加求取平均值，并用平均值替换掉G内全部的元素，根据(8)、(9)两式计算R、C两个列向量；

R＝XB-G (8)

C＝Q-G (9)

步骤45：根据式(10)求取判定系数；

式中，PD为判定系数，|R|²为R的模值的平方，|C|²为C的模值的平方。

5.根据权利要求1～4中任一项所述的一种辨别电力变压器励磁涌流与故障电流的方法，其特征在于，所述步骤5中阈值P_set的取值为0.95。

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