JP2024502571A - 送電システムにおける故障分類およびゾーン識別 - Google Patents

Abstract

送電システムにおける故障分類およびゾーン識別が記載される。故障中に測定された３相の各々における伝送線路の端子で電圧または電流の測定値が取得される。３相の各々に関する進行波信号を取得するために、電圧または電流の測定値に対してモード変換が実行される。進行波信号の大きさに基づいて、故障が分類される。

Description

技術分野
本主題は、一般に、送電システムにおける故障分類およびゾーン識別に関する。

背景
送電システムは、発電機、変圧器、分路リアクトルなどの多数の電気構成要素を有する伝送線路を備える大きく複雑なネットワークである。電力システムは、伝送線路故障、発電ユニットの損失、高負荷伝送線路におけるスイッチング動作、負荷の大きさおよび方向の変化などのシステム擾乱を受けることが多い。一般に、故障は、正常な電流の流れに乱れを引き起こす電気システムの異常状態として定義され得る。この逸脱した電流の流れは、電圧および／または電流の流れの変化を引き起こし、送電を遮断する。

電力システムがパラダイム転換に直面しているため、世界中のパワーグリッドは、同期ＡＣ回転機械からインバータベースのリソース（ＩＢＲ）技術まで、発電ミックスの著しい変化を受けている。この傾向の自然な結果として、送電網および配電網の両方で再生可能電源がより多く配備される。周知の環境上の利点に加えて、これらの非従来技術の導入は、例えば慣性の減少、安定性マージンの減少、および予測不能性の増加により、電力システムの動作を変化させる。これらの再生可能技術のほとんどはインバータでインターフェースされているため、故障条件下でのそれらの挙動は従来の回転機械のものとは異なる。これにより、電力システム保護に新たな課題が生じる。さらに、風力および太陽光（ＰＶ）発電などのインバータベースのリソースの浸透率が高いことによる１つの問題は、パワーグリッドの故障電流および短絡強度の低下である。

概要
本発明の実施形態は、送電システムにおける故障の分類のための方法、故障のゾーン識別のための方法、故障分類およびゾーン識別のための装置、ならびに故障分類およびゾーン識別のためのコンピュータ可読記憶媒体を提供する。

本発明の実施形態の目的は、送電システム、特にＩＢＲを含む送電システムに接続された発電源の種類に関係なく、送電システムにおいて故障を迅速かつ正確にクリアすることであり得る。例えば、故障は、強い電源を有するシステムでは、４分の１サイクル未満の時間でクリアされ得る。他の例では、故障は、ＩＢＲを含む送電システムにおいて５～７ｍｓ未満でクリアされ得る。

第１の態様によれば、故障分類のための方法が提供される。本方法は、故障中に測定された３相の各々における伝送線路の端子で電圧または電流の測定値を取得することを含む。３相の各々に関する進行波信号を取得するために、電圧または電流の測定値に対してモード変換が実行される。さらに、進行波信号の大きさに基づいて、故障が分類される。

一実施態様によれば、故障分類は、時間に関する電圧または電流の測定値の増分量を使用せずに実行される。

一実施態様によれば、モード変換は、クラーク変換である。
一実施態様によれば、本方法は、故障の分類に基づいて単相トリップまたは３相トリップを引き起こすためのトリップ信号を生成する。

一実施態様によれば、進行波信号は、３相の各々に関するゼロモード進行波信号を含み、本方法は、地絡故障を非地絡故障と区別するために、ゼロモード進行波信号の大きさをゼロモード閾値と比較することを含む。

一実施態様によれば、進行波信号は、３相の各々に関するベータモード進行波信号をさらに含み、本方法は、故障が地絡の場合、第１の条件が満たされるときに故障を３相のうちの第１の相および大地を含むものとして分類することを含む。第１の条件は、第１の相に関するベータ進行波信号の大きさが、３相の各々のベータ進行波信号の大きさの最小値であり、かつ、ベータモード閾値未満である場合に満たされる。

一実施態様によれば、進行波信号は、３相の各々に関するアルファモード進行波信号をさらに含み、本方法は、故障が地絡の場合、第２の条件が満たされるときに故障を３相のうちの２相および大地を含むものとして分類することを含む。第２の条件は、３相のうちの第３の相に関するアルファ進行波信号の大きさが、３相の各々のアルファ進行波信号の大きさの最小値である場合に満たされる。さらに、故障が地絡であり、かつ、第２の条件が満たされないときに、故障は、３相および大地を含むものとして分類される。さらに、故障が非地絡の場合、本方法は、第３の条件が満たされるときに故障を３相のうちの２相を含むものとして分類することを含む。第３の条件は、３相のうちの第３の相に関するアルファ進行波信号の大きさが、３相の各々のアルファ進行波信号の大きさの最小値であり、かつ、アルファモード閾値未満である場合に満たされる。さらに、第３の条件が満たされず、かつ、非地絡のときに、故障は、３相を含むものとして分類される。

一実施態様によれば、端子は、同期発電リソースまたはグリッド接続された伝送線路またはインバータベースの発電リソースに接続される。

第２の態様によれば、故障のゾーン識別のための方法が提供される。計算された線路長と実際の線路長との差が閾値線路長未満である場合、進行波信号に基づいて、故障が存在する伝送線路のゾーンが識別される。計算された線路長と実際の線路長との差が閾値線路長よりも大きい場合、故障が存在する伝送線路のゾーンは、時間に関する増分端子電流の変化率に基づいて識別される。

一実施態様によれば、故障のゾーン識別のための方法は、故障を有する伝送線路の識別を受信することと、故障中に伝送線路の端子で決定された電圧または電流の測定値に対して実行されたモード変換から得られた進行波信号に基づいて、計算された線路長を取得するために、伝送線路の線路長を計算することとを含む。

一実施態様によれば、進行波信号に基づいて識別されるゾーンは、端子からの実際の線路長の３分の１から３分の２までの範囲内にあり、増分端子電流の変化率に基づいて識別されるゾーンは、端子からの実際の線路長の３分の１の範囲内にある。

第３の態様によれば、故障分類およびゾーン識別のための方法は、本明細書に開示される故障分類のための方法および本明細書に開示されるゾーン識別のための方法を含む。

第４の態様によれば、故障分類および／またはゾーン識別のための方法を実行するインテリジェント電子装置が開示される。

第５の態様によれば、実行されると、故障分類および／または故障ゾーン識別のための方法をプロセッサに実行させるプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体が開示される。

図面の簡単な説明
本主題の特徴、態様、および利点は、以下の説明および添付の図面に関してよりよく理解されよう。異なる図における同じ参照番号の使用は、類似または同一の特徴および構成要素を示す。

本主題の一実施形態による、アルファモードにおけるＡ相に関する、Ａ相地絡（Ａ－ｇ）故障に対する進行波信号の監視を示す図である。 本主題の一実施形態による、ベータモードにおけるＡ相に関する、Ａ相地絡（Ａ－ｇ）故障に対する進行波信号の監視を示す図である。 本主題の一実施形態による、アルファモードにおけるＡ相に関する、Ｂ相－Ｃ相間（ＢＣ）故障に対する進行波信号の監視を示す図である。 本主題の一実施形態による、ベータモードにおけるＡ相に関する、Ｂ相－Ｃ相間（ＢＣ）故障に対する進行波信号の監視を示す図である。 本主題の一実施形態による、アルファモードにおけるＡ相に関する、Ｃ相－Ａ相地絡（ＣＡ－ｇ）故障に対する進行波信号の監視を示す図である。 本主題の一実施形態による、ベータモードにおけるＡ相に関する、Ｃ相－Ａ相地絡（ＣＡ－ｇ）故障に対する進行波信号の監視を示す図である。 本主題の一実施形態による、アルファモードにおけるＡ相に関する、３相地絡（ＡＢＣ－ｇ）故障の場合に対する進行波信号の監視を示す図である。 本主題の一実施形態による、ベータモードにおけるＡ相に関する、３相地絡（ＡＢＣ－ｇ）故障の場合に対する進行波信号の監視を示す図である。 本主題の一実施形態による、故障を分類するための２電源等価電気回路網のブロック図である。 １５０ｋｍ伝送線路のバスＭから５０ｋｍにおけるＡ相地絡故障に対する３相電流を示す図である。 １５０ｋｍ伝送線路のバスＭから５０ｋｍにおけるＡ相地絡故障に対する電流信号のアルファ成分を示す図である。 １５０ｋｍ伝送線路のバスＭから５０ｋｍにおけるＡ相地絡故障に対する抽出された進行波を示す図である。 本主題の一実施形態による、故障が存在するゾーンを識別するための２電源等価電気回路網のブロック図である。 本主題の一実施形態による、検出された故障が定義されたゾーン内にあるかどうかを識別するための技術を示す図である。 本主題の一実施形態による、線路長計算のための進行波ベースの手法の格子図である。 本主題の一実施形態による、故障を分類するための方法を示す図である。 本主題の一実施形態による、故障が存在するゾーンを識別するための方法を示す図である。 本主題の一実施形態による、故障分類のための故障の相選択のための方法を示す図である。 本主題の一実施形態による、検出された故障が存在するゾーンを識別するための方法を示す図である。 第１のシナリオの第１の例において、故障ゾーン識別のための増分電流の閾値および実際の変化率のプロットを示す図である。 本主題の一実施形態による、第１のシナリオの第１の例において、バスＭで記録されたベータ進行波信号の第１のピークを示す図である。 本主題の一実施形態による、第１のシナリオの第１の例において、バスＭで記録されたゼロモード進行波信号の第１のピークを示す図である。 本主題の一実施形態による、第１のシナリオの第１の例において、最初の３つのピークおよびそれらの到達時刻を示すバスＭで記録された進行波信号を示す図である。 第１のシナリオの第２の例において、故障ゾーン識別のための増分電流の閾値および実際の変化率のプロットを示す図である。 本主題の一実施形態による、第１のシナリオの第２の例において、バスＭで記録されたアルファ進行波信号の第１のピークを示す図である。 本主題の一実施形態による、第１のシナリオの第２の例において、バスＭで記録されたゼロモード進行波信号の第１のピークを示す図である。 本主題の一実施形態による、第１のシナリオの第２の例において、最初の３つのピークおよびそれらの到達時刻を示すバスＭで記録された進行波信号を示す図である。 第２のシナリオの第１の例において、故障ゾーン識別のための増分電流の閾値および実際の変化率のプロットを示す図である。 本主題の一実施形態による、第２のシナリオの第１の例において、バスＭで記録されたベータ進行波信号の第１のピークを示す図である。 本主題の一実施形態による、第２のシナリオの第１の例において、バスＭで記録されたゼロモード進行波信号の第１のピークを示す図である。 第２のシナリオの第２の例において、故障ゾーン識別のための増分電流の閾値および実際の変化率のプロットを示す図である。 本主題の一実施形態による、第２のシナリオの第２の例において、バスＭで記録されたアルファ進行波信号の第１のピークを示す図である。 本主題の一実施形態による、第２のシナリオの第２の例において、バスＭで記録されたゼロモード進行波信号の第１のピークを示す図である。 本主題の一実施形態による、第２のシナリオの第２の例において、最初の３つのピークおよびそれらの到達時刻を示すバスＭで記録された進行波信号を示す図である。 本主題の一実施形態による、一例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、弱いインバータベースのリソースを有するシステムの動作時間を示す図である。 本主題の一実施形態による、一例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、弱いインバータベースのリソースを有するシステムの動作時間を示す図である。 本主題の一実施形態による、他の例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、弱いインバータベースのリソースを有するシステムの動作時間を示す図である。 本主題の一実施形態による、他の例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、弱いインバータベースのリソースを有するシステムの動作時間を示す図である。 本主題の一実施形態による、さらに他の例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、通常の伝送線路の動作時間を示す図である。 本主題の一実施形態による、さらに他の例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、通常の伝送線路の動作時間を示す図である。 本主題の一実施形態による、さらに他の例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、二重回路伝送線路の動作時間を示す図である。 本主題の一実施形態による、さらに他の例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、二重回路伝送線路の動作時間を示す図である。 本主題の一実施形態による、さらに他の例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、直列補償線路の動作時間を示す図である。 本主題の一実施形態による、さらに他の例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、直列補償線路の動作時間を示す図である。

詳細な説明
本主題は、送電システムにおける故障分類およびゾーン識別に関する。以下では、一例としてインバータベースのリソース技術を含む電力システムに関する故障分類およびゾーン識別について説明する。しかしながら、本主題は、ＩＢＲを有する電力システムにおける故障分類およびゾーン識別に限定されない。

さらに、電力システムの安定性マージンは、電力システムの慣性に依存し、それは電力システムの故障を識別およびクリアするために使用され保護方式の所望の速度を決定する。ＩＢＲを含む電力システムは、慣性が低く、したがって安定性マージンが小さい。安定性マージンの低下は、臨界クリア時間の低下を意味する。故障は、臨界クリア時間よりも速くクリアされなければならず、そうでなければシステムが過渡安定性を失う可能性があり、それは電力システムの停電につながり得る。したがって、再生可能電源のパワーグリッドへの統合は、システム安定性の限界を維持するために高速保護を必要とする。

従来、時間領域保護原理が、高速線路保護のために使用されている。新しい中継ハードウェアプラットフォームの高いサンプリングレート、処理パワー、および通信能力が、線路保護動作速度を改善するために使用される。しかしながら、これらの解決策は、速度に関して欠点を有する。さらに、主要パワーグリッドへの再生可能電源の追加の増大は、特に太陽光発電（ＰＶ）の統合が高いため、全体的な慣性を減少させると予想される。これは、電力システムの慣性定数および過渡安定性マージンを減少させる可能性があり、その結果、グリッドの安定動作を維持するための臨界クリア時間を減少させる。

１つの従来技術では、増分端子電流の変化率に基づく時間領域ベースのアルゴリズムが、故障ゾーン識別のために使用される。増分端子電流の閾値変化率は、故障が設定ゾーン－１境界にあると仮定することによって計算される。増分端子電流の実際の変化率は、端子電流測定値から計算される。実際の率が閾値率よりも大きい場合、故障は設定ゾーン－１境界内にあると識別される。あるいは、実際の率が閾値率よりも小さい場合、故障は設定ゾーン－１境界を超えていると識別され、トリップ信号は生成されない。

上記のような時間領域ベースのゾーン識別は、表Ｉに示すように、従来の発電源を有する通常の伝送線路システムの５０％以内の故障に対して、＜５ｍｓ以内に１００％の確実性でトリップ信号を生成する。

しかしながら、インバータベースの電源を有する伝送線路システムの場合、時間領域ベースのゾーン識別の確実性は、線路の５０％における故障であっても８６％まで低下する。平均トリップ時間もまた、以下に示される表ＩＩに示されるように望ましくなく増加する。

したがって、従来の技術に基づく時間領域ベースのゾーン識別は、インバータベースの電源を有する伝送線路の信頼性が高く高速な保護には不十分であり得る。したがって、電力システムを保護することができる高速距離保護技術、すなわち故障分類およびゾーン識別が必要とされている。

本主題は、迅速な故障分類および迅速かつ正確なゾーン識別のための方法を提供する。故障分類（相選択）は、電流または電圧の測定値のモード変換から得られた進行波信号に基づいて達成される。さらに、故障分類後に、増分量と進行波原理の組合せに基づいて、故障区域またはゾーンが識別される。したがって、時間領域における増分量と進行波ベースの距離保護手法とを組み合わせたハイブリッド手法が提供され、安全性を損なうことなくより良好な信頼性および速度を達成する。この手法は、使用される発電源に関係なく、すべての電力システム、特にインバータベースのリソース（ＩＢＲ）システムに適している。

本明細書で開示される方法および装置は、従来の発電源を有するシステムについて、４分の１サイクル未満の時間で故障をクリアすることができる。本方法は、ＩＢＲシステムについて５～７ｍｓ未満で故障をクリアすることができる。さらに、本方法は直列補償線路に適用することができ、電力スイング中に誤動作せず、したがって電力スイング阻止機能を必要としない場合がある。

本主題の上記および他の特徴、態様、および利点は、以下の記載および添付の図面に関してよりよく説明されよう。可能な限り、同じまたは類似の部分を指すために、図面および以下の説明において同じ参照番号が使用される。いくつかの例が記載されるが、変更、適合、および他の実装も可能である。

電力伝送線路における異なるタイプの故障のシミュレーション中に３相に関して得られた進行波信号を最初に説明して、迅速な故障分類を実行することができる原理を確立する。このために、一例として、２２０ｋＶ、１５０ｋｍの長さの伝送線路が考慮され、４種類の故障に対する進行波信号のアルファ成分およびベータ成分が監視される。この例では、説明のために、Ａ－ｇ（相地絡故障）、ＢＣ（相間故障）、ＣＡ－ｇ（相間地絡故障）、およびＡＢＣ－ｇ（３相地絡故障）の故障が考慮されている。しかしながら、他の相地絡故障、相間故障、および相間地絡故障の間の故障の進行波信号のアルファ成分およびベータ成分も同様の結果をもたらす。

図１（ａ）および図１（ｂ）は、本主題の一実施形態による、（ａ）アルファモードおよび（ｂ）ベータモードにおけるＡ相に関する、Ａ相地絡（Ａ－ｇ）故障に対する進行波信号の監視を示す。一例では、１５０ｋｍの伝送線路の２５ｋｍで、２０Ωの故障抵抗および６０度の開始角度で、相地絡（Ａ－ｇ）故障がシミュレートされる。図１（ａ）は、Ａ相のアルファモードにおけるＡ相地絡（Ａ－ｇ）故障の進行波信号の監視を示し、図１（ｂ）は、Ａ相のベータモードにおけるＡ相地絡（Ａ－ｇ）故障の進行波信号の監視を示す。観察され得るように、Ａ相地絡故障の場合、Ａ相に関するアルファモード信号のみが存在するが、Ａ相に関するベータモード信号は無視できる。さらに、Ｂ相およびＣ相に関するベータモード信号は、Ａ相－ｇ故障が発生するときに有意な大きさを有する（図には示されていない）。同様に、Ｂ相地絡（Ｂ－ｇ）故障の場合、Ｂ相を基準とするベータモード信号は無視でき、Ｃ相地絡（Ｃ－ｇ）故障の場合、Ｃ相を基準とするベータモード信号は無視できる。さらに、大地が故障に関与するため、これらの故障ではゼロモード信号の大きさは無視できない。

図２（ａ）および図２（ｂ）は、本主題の一実施形態による、（ａ）アルファモードおよび（ｂ）ベータモードにおけるＡ相に関する、Ｂ相－Ｃ相間（ＢＣ）故障に対する進行波信号の監視を示す。一例では、１５０ｋｍの伝送線路の２５ｋｍで、１Ωの故障抵抗および６０度の開始角度で、相間（Ｂ相－Ｃ相）故障がシミュレートされる。図２（ａ）は、Ａ相のアルファモードにおけるＢ相－Ｃ相間（ＢＣ）故障の進行波信号の監視を示し、図２（ｂ）は、Ａ相のベータモードにおけるＢ相－Ｃ相間（ＢＣ）故障の進行波信号の監視を示す。Ｂ相－Ｃ相間故障の場合、Ａ相に関して推定されるアルファモード信号は無視できることが観察され、それは故障タイプ識別に使用され得る。同様に、Ａ相－Ｂ相間およびＣ相－Ａ相間故障の場合、それぞれＣ相およびＢ相に関するアルファモード信号の大きさは０に近い。また、大地が故障に関与しないため、これらの故障ではゼロモード信号の大きさは無視できる。

図３（ａ）および図３（ｂ）は、本主題の一実施形態による、（ａ）アルファモードおよび（ｂ）ベータモードにおけるＡ相に関する、Ｃ相－Ａ相地絡（ＣＡ－ｇ）故障に対する進行波信号の監視を示す。一例では、１５０ｋｍの伝送線路の２５ｋｍで、２０Ωの故障抵抗および６０度の開始角度で、相間地絡（Ｃ相－Ａ相地絡）故障がシミュレートされる。図３（ａ）は、Ａ相のアルファモードにおけるＣ相－Ａ相地絡（ＣＡ－ｇ）故障の進行波信号の監視を示し、図３（ｂ）は、Ａ相のベータモードにおけるＣ相－Ａ相地絡（ＣＡ－ｇ）故障の進行波信号の監視を示す。ＣＡ－ｇ故障の場合、アルファおよびベータモード信号の両方が利用可能である。しかしながら、Ｂ相を基準として推定されるアルファモード信号の大きさは、３相すべてを基準として計算されるアルファモード信号のうちで最小である。また、大地が故障に関与するため、これらの故障ではゼロモード信号の大きさは無視できない。

図４（ａ）および図４（ｂ）は、本主題の一実施形態による、（ａ）アルファモードおよび（ｂ）ベータモードにおけるＡ相に関する、３相地絡（ＡＢＣ－ｇ）故障の場合に対する進行波信号の監視を示す。一例では、１５０ｋｍの伝送線路の２５ｋｍで、１０Ωの故障抵抗および６０度の開始角度で、３相地絡（ＡＢＣ－ｇ）故障がシミュレートされる。図４（ａ）は、Ａ相のアルファモードにおける３相地絡（ＡＢＣ－ｇ）故障の進行波信号の監視を示し、図４（ｂ）は、Ａ相のベータモードにおける３相地絡（ＡＢＣ－ｇ）故障の進行波信号の監視を示す。図４（ａ）および図４（ｂ）から分かるように、３相地絡故障については、アルファおよびベータモード信号の両方が利用可能である。

これらの観察に基づいて、本主題は、以下に説明するように、故障の高速で信頼性の高い分類のための進行波信号情報に基づく相選択方法を提案する。

図５（ａ）は、本主題の一実施形態による、故障を分類するための２電源等価電気回路網のブロック図を示す。２電源等価電気回路網５００は、２つの端子であるバスＭ５０１とバスＮ５０２との間に接続された長さＬの電力伝送線路５１２を備える。電源５０３および５０４は、それぞれバスＭ５０１およびバスＮ５０２に電力を供給する。一例では、電源５０３および５０４は、同期発電リソースまたはグリッド接続された伝送線路またはインバータベースの発電リソースなどの発電機に接続され得る。電気回路網５００は、キロボルトの範囲内などの高電圧で、および数十または数百キロメートルなどの長距離にわたって電力を伝送することができる。

故障分類のための２端子システム５００は、伝送線路に関連付けられ得るが簡潔にするために示されていない様々なパラメータを監視、検知、および制御するための複数の追加の構成要素または装置を含むことができることが理解されよう。例えば、遮断器、センサ、変流器、電圧変圧器、伝送線路に接続された負荷、分路リアクトル、インテリジェント電子装置（ＩＥＤ）、保護リレーなどの構成要素が伝送線路に接続されてもよい。

さらに、装置５０８が、故障分類のために伝送線路５１２と関連付けられ得る。説明のために、故障を分類するための技術は、端子Ｍ５０１に実装される装置５０８を参照して説明される。しかしながら、同様の技術は、理解され得るように、端子Ｎ５０２における装置によって適用され得る。

一例では、装置５０８は、インテリジェント電子装置（ＩＥＤ）であり得る。他の例では、装置５０８は、ＩＥＤから測定値を受信することができるサーバ、デスクトップ装置、ラップトップなどの任意のコンピューティング装置であってもよい。一例では、本主題は、１つまたは複数のモジュールによって実施され得る。モジュールは、１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令として実装されてもよい。例えば、装置５０８が方法を実行する例では、モジュールは装置５０８のプロセッサによって実行される。本方法が部分的に装置５０８によって実施され、部分的にサーバによって実施される場合、モジュールは（ステップに応じて）、それに応じて装置５０８およびサーバに分散される。

動作中、装置５０８は、変流器、電位変圧器、ロゴスキーコイル、または他の測定センサなど、伝送線路５１２に接続された様々な測定機器から、第１の端子とも呼ばれるバスＭ５０１に関連する入力測定信号を受信するように構成されてもよい。例えば、ＶＴとして示されている変圧器および／またはＣＴとして示されている変流器を使用して、入力測定値を取得することができる。一例では、装置５０８は、バスＭ５０１に関連する電圧測定値もしくは電流測定値、または電圧測定値と電流測定値の両方を取得することができる。装置５０８は、当技術分野で知られている技術を使用して電力伝送線路の故障を検出するように構成されてもよい。これに応じて、装置５０８は、以下でさらに説明するように故障を分類するように構成することができ、それに応じてトリップ信号を生成して故障を分離することができる。

故障を分類するために、装置５０８は、プロセッサ５２０の助けを借りて、取得した測定値を処理することができる。プロセッサ５２０は、専用プロセッサ、共有プロセッサ、または複数の個別プロセッサとして実装されてもよく、そのうちのいくつかは共有されてもよい。装置５０８は、プロセッサ５２０に通信可能に接続することができるメモリ５２６を備えることができる。とりわけ、プロセッサ５２０は、メモリ５２６に記憶されたコンピュータ可読命令をフェッチして実行することができる。一例では、メモリ５２６は、故障分類モジュール５２２を記憶することができる。他の例では、故障分類モジュール５２２は、メモリ５２６の外部にあってもよい。メモリ５２６は、例えば、ＲＡＭなどの揮発性メモリ、またはＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリを含む任意の非一時的コンピュータ可読媒体を含むことができる。

さらに、装置５０８は、故障分類モジュール５２２から得られた結果を、例えばサーバに通信するための出力インターフェース５２４を備えることができる。一例では、方法がサーバで実施される場合、装置５０８は、出力インターフェース５２４を介してサーバに電流および電圧の測定値を通信することができる。出力インターフェース５２４は、ネットワークエンティティ、ウェブサーバ、データベース、および外部リポジトリなどの他の通信、ストレージ、およびコンピューティング装置、ならびに周辺機器との対話を可能にする様々なコンピュータ可読命令ベースのインターフェースおよびハードウェアインターフェースを含むことができる。一例では、故障分類、電流および電圧の測定値などは、出力インターフェース５２４に接続された、または装置５０８と統合されたディスプレイ上で見ることができる。

一例では、伝送線路における故障を検出すると、装置５０８のプロセッサ５２０は、故障分類モジュール５２２を実行して故障を分類することができる。故障分類モジュール５２２は、伝送線路に関連する測定機器によって故障中に測定された３相の各々における伝送の端子での電圧または電流の測定値を取得することができる。電圧または電流の測定値は、装置５０８内のリポジトリまたは外部装置もしくはリポジトリから取得することができる。

次いで、故障分類モジュール５２２は、３相の各々に関する進行波信号を取得するために、電圧または電流の測定値に対してモード変換を実行することができる。進行波信号は、３相の各々に関して、ベータモード進行波信号、アルファモード進行波信号、およびゼロモード進行波信号のうちの１つまたは複数を含む。一例では、実行され得るモード変換はクラーク変換であり、モード変換は、それぞれのアルファ、ベータ、およびゼロモード進行波信号を取得するために、各相、すなわちＡ相、Ｂ相、およびＣ相で実行され得る。

一例では、電圧または電流の測定値は、２つの空中モード信号（アルファモード信号およびベータモード信号）および大地モード信号に分解することができる。相電圧または相電流の空中モード信号および大地モード信号への分解は、クラーク変換によって実行することができる。次いで、空中モード信号および大地モード信号をバンドパスフィルタに通して、進行波を抽出することができる。例えば、１５０ｋｍ伝送線路の５０ｋｍ地点におけるＡ相地絡故障を考える。図５（ｂ）は、１５０ｋｍ伝送線路のバスＭから５０ｋｍにおけるＡ相地絡故障に対する３相電流を示す。図５（ｃ）は、１５０ｋｍ伝送線路のバスＭから５０ｋｍにおけるＡ相地絡故障に対するＡ相における電流信号のアルファ成分を示す。図５（ｄ）は、１５０ｋｍ伝送線路のバスＭから５０ｋｍにおけるＡ相地絡故障に対するＡ相における抽出されたアルファモード進行波を示す。高周波過渡成分（進行波）を図５（ｂ）に５５０で表し、アルファモード信号における高周波過渡成分を図５（ｃ）に５５２で表し、これは、図５（ｃ）に示すアルファモード信号をバンドパスフィルタに通して図５（ｄ）に示す進行波を取得することにより抽出される。進行波信号の大きさに基づいて、故障が分類され得る。一例では、故障分類は、時間に関する電圧または電流の測定値の増分量を使用せずに実行され得る。さらに、故障の分類に基づいて、単相トリップ信号または３相トリップ信号を生成することができる。

故障を分類するために、故障分類モジュール５２２は、ゼロモード進行波信号の大きさをゼロモード閾値と比較して、地絡故障を非地絡故障と区別することができる。一例では、ゼロモード閾値は０．０１であり得る。さらに、故障が地絡であるかどうかを判定し、３相Ａ、Ｂ、およびＣのアルファおよびベータモード進行波信号の大きさに基づいて、故障は、単相故障、単相地絡故障、相間故障、相間地絡故障、３相故障、または３相地絡故障として分類することができる。

一例では、故障が地絡である場合、故障分類モジュール５２２は、第１の条件が満たされるときに、故障を３相のうちの第１の相および大地を含むものとして分類することができる。第１の条件は、第１の相に関するベータ進行波信号の大きさが、３相の各々のベータ進行波信号の大きさの最小値であり、かつ、ベータモード閾値未満である場合に満たされ得る。

さらに、故障が地絡である場合、故障分類モジュール５２２は、第２の条件が満たされるときに、故障を３相のうちの２相および大地を含むものとして分類することができる。第２の条件は、３相のうちの第３の相に関するアルファ進行波信号の大きさが、３相の各々のアルファ進行波信号の大きさの最小値である場合に満たされ得る。第２の条件が満たされないが、地絡であるときに、故障分類モジュール５２２は、故障を３相および大地を含むものとして分類することができる。

他方、故障が地絡でない場合、すなわち、ゼロモード進行波信号の大きさがゼロモード閾値未満である場合、故障分類モジュール５２２は、第３の条件が満たされるときに、故障を３相のうちの２相を含むものとして分類することができる。第３の条件は、３相のうちの第３の相に関するアルファ進行波信号の大きさが、３相の各々のアルファ進行波信号の大きさの最小値であり、かつ、アルファモード閾値未満である場合に満たされ得る。第３の条件が満たされず、かつ、非地絡のときに、故障分類モジュール５２２は、故障を３相を含むものとして分類することができる。

故障を分類するための相選択処理について、図９を参照してさらに詳細に説明する。さらに、分類に基づいて、故障分類モジュールは、単相トリップ信号または３相トリップ信号を生成することができる。

図５（ｅ）は、本主題の一実施形態による、故障が存在するゾーンを識別するための２電源等価電気回路網のブロック図を示す。一例では、故障が検出および分類されると、故障が存在し得るセグメントまたは故障が存在し得るゾーンを識別することができる。一例では、故障は、図５（ａ）に関して説明した分類技術に基づいて分類されてもよく、または任意の他の故障分類技術が使用されてもよい。一例では、故障ゾーン識別のための２端子システム５８０は、図５（ａ）に関して説明した故障分類に使用される２端子システム５００と同様であってもよい。

図５（ｅ）に示すように、ゾーン識別のために、伝送線路５１２に装置５４０を関連付けてもよい。装置５４０は、装置５０８と同様に、インテリジェント電子装置、またはＩＥＤから測定値を受信することができるサーバ、デスクトップ装置、ラップトップなどの任意のコンピューティング装置であってもよい。一例では、装置５０８および装置５４０は、故障分類およびゾーン識別の両方を実行するために単一の装置に統合されてもよい。装置５０８と同様に、装置５４０は、変流器、電位変圧器、ロゴスキーコイル、または他の測定センサなど、伝送線路５１２に接続された様々な測定機器から、バスＭ５０１に関連する電圧および電流の測定値を受信してもよい。さらに、装置５４０は、故障が位置し得るゾーンを識別するように構成され得る。ゾーン識別のために、装置５４０は、プロセッサ５２０と同様のプロセッサ５４２の助けを借りて、取得した測定値を処理することができる。

一例では、本主題は、プロセッサ５４２によって実行される１つまたは複数のモジュールによって実施され得る。モジュールは、１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令として実装されてもよい。例えば、装置５４０が方法を実行する例では、モジュールは装置５４０のプロセッサによって実行される。本方法が部分的に装置５４０によって実施され、部分的にサーバによって実施される場合、モジュールは（ステップに応じて）、それに応じて装置５４０およびサーバに分散される。

装置５４０は、プロセッサ５４２に通信可能に接続することができるメモリ５４６を備えることができる。とりわけ、プロセッサ５４２は、メモリ５４６に記憶されたコンピュータ可読命令をフェッチして実行することができる。一例では、メモリ５４６は、故障ゾーン識別モジュール５４４を記憶することができる。他の例では、故障ゾーン識別モジュール５４４は、メモリ５４６の外部にあってもよい。メモリ５４６は、例えば、ＲＡＭなどの揮発性メモリ、またはＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリを含む任意の非一時的コンピュータ可読媒体を含むことができる。

一例では、伝送線路における故障を検出すると、故障が存在し得るゾーンを識別するための方法が装置５４０によって実行され得る。さらに、装置５４０は、故障ゾーン識別モジュール５４４から得られた結果を、例えばサーバに通信するための出力インターフェース５４８を備えることができる。一例では、方法がサーバで実施される場合、装置５４０は、出力インターフェース５４８を介してサーバに電流および電圧の測定値を通信することができる。出力インターフェース５４８は、ネットワークエンティティ、ウェブサーバ、データベース、および外部リポジトリなどの他の通信、ストレージ、およびコンピューティング装置、ならびに周辺機器との対話を可能にする様々なコンピュータ可読命令ベースのインターフェースおよびハードウェアインターフェースを含むことができる。一例では、故障ゾーン識別、取得された電流および電圧の測定値などは、出力インターフェース５４８に接続された、または装置５４０と統合されたディスプレイ上で見ることができる。

故障が存在するゾーンを識別するために、装置５４０は、故障を有する伝送線路の識別を受信するように構成され得る。説明のために、代替的に故障セグメントと呼ばれる故障ゾーンを識別する方法は、端子Ｍ５０１に実装された装置５４０に関して説明される。しかしながら、同様の方法は、理解され得るように、端子Ｎ５０２における装置によって実行され得る。

動作中、装置５４０は、伝送線路５１２に故障が存在するという指示を受信することができる。この指示を受信すると、伝送線路５１２の線路長を計算することができる。一例では、線路長は、故障中に伝送線路５１２の端子Ｍ５０１などの端子で決定された電圧または電流の測定値に対して実行されたモード変換から得られた進行波信号に基づいて計算することができる。さらに、実際の線路長と計算された線路長との比較を使用して、故障が存在するゾーンを識別することができる。

一例では、装置５４０は、計算された線路長と実際の線路長との差が閾値線路長未満である場合、進行波信号に基づいて故障が存在する伝送線路のゾーンを識別することができる。進行波信号に基づいて識別されるゾーンは、端子からの実際の線路長の３分の１から３分の２の範囲内にあり得る。一例では、装置５４０は、計算された線路長と実際の線路長との差が閾値線路長以上である場合、時間に関する増分端子電流の変化率に基づいて、故障が存在する伝送線路のゾーンを識別することができる。増分端子電流の変化率に基づいて識別されるゾーンは、端子からの実際の線路長の３分の１の範囲内にあり得る。故障セグメントまたは故障ゾーン識別の態様は、図６および図７を参照して以下でさらに詳細に説明される。

図６は、本主題の一実施形態による、検出された故障が定義されたゾーン内にあるかどうかを識別するための技術を示す。端子５０１または５０２などのローカル端子に非常に近い故障の場合、時間領域手法は高速で信頼性が高いので実施され得ることが観察される。しかしながら、端子の近くで発生するこれらの故障の場合、進行波手法は、複数の反射および屈折の識別のために信頼性が低い可能性がある。他方、ローカル端子から離れて発生する故障の場合、時間領域手法はより遅く、信頼性が低い可能性がある。特に、インバータベースの電源を有する伝送線路の５０％を超える故障の場合、時間領域手法は、進行波ベースの手法と比較して効率が低い可能性がある。進行波ベースの手法は、本主題による３３．３％から６６．６７％の間の線路の部分に対して非常に高速かつ正確に機能することが分かっている。したがって、本主題は、時間領域手法および進行波手法を含むハイブリッド手法を実装し、したがって、端子からの総線路長の６６．６７％までの伝送線路の超高速かつ高信頼性の保護を保証する。

一例では、伝送線路５１２などの伝送線路は、セグメント－１、セグメント－２、およびセグメント－３の３つのセグメントに分割されてもよい。一例では、セグメント－１およびセグメント－３は、端子終端に隣接し得るため、終端セグメントと呼ばれることがあり、セグメント－２は、伝送線路の中間点を含み得るため、中間セグメントと呼ばれることがある。セグメント－１は、バスＭ５０１から約３３．３３％のＰ１までの線路の先頭、すなわち端子から伝送線路の３分の１をカバーすることができる。セグメント－２は、端子５０１から伝送線路の３分の１（３３．３３％）のＰ１から、端子５０１から伝送線路の３分の２（６６．６７％）のＰ２までをカバーする。セグメント－３は、端子５０１から伝送線路の端子５０２までの伝送線路の３分の２である６６．６７％のＰ２、すなわち端子５０２から伝送線路の３分の１をカバーする。一例では、伝送線路のセグメント－１を保護するために時間領域ベースのゾーン識別手法を実施することができ、伝送線路のセグメント－２を保護するために進行波ベースの手法を実施することができる。セグメント－３は、端子５０２から見たときにセグメント－１に対応するので、セグメント－３は、電流または電圧の測定値が端子５０２から取得されるときに、時間領域ベースのゾーン識別手法を使用して保護されてもよい。したがって、本主題は、時間領域ベースの手法と進行波ベースの手法の両方の利点を効率的に組み合わせて、高速で信頼性の高いゾーン識別を達成する。

図７は、本主題の一実施形態による、線路長計算のための進行波ベースの手法の格子図を示す。伝送線路における故障の発生中、相互接続された電力システム内の最も近いインピーダンス不連続点まで伝送線路に沿って光の速度にほぼ等しい速度で移動することができる高周波過渡信号が生成され得る。インピーダンス不連続点から、波は反射および屈折されることができ、それに基づいて線路長を計算することができる。

上述したように、伝送線路の３分の１と３分の２との間の伝送線路の部分（Ｐ１－Ｐ２）は、進行波ベースの手法によって保護することができる。一例では、伝送線路のセグメント－２の故障を考えると、図７はその格子図を表す。

線路長は、伝送線路のセグメント－２の故障についての式（１－３）に基づいて、式（４）に示すように計算することができる。

一例では、故障ゾーン識別モジュール５４４は、計算された線路長を実際の既知の線路長と比較するように構成されてもよい。他の実施態様では、線路長を計算する他の技術が使用されてもよいことが理解されよう。一例では、実際の既知の線路長は、メモリ５４６に記憶されてもよい。さらに、計算された線路長と実際の線路長との差が閾値線路長未満である場合、故障はセグメント－２にあると識別することができる。しかしながら、計算された線路長と実際の線路長との差が閾値線路長よりも大きい場合、時間領域手法を使用することができる。

したがって、本主題は、進行波手法に基づく高速で信頼性の高い故障分類システムと、故障が存在するセグメント（ゾーン）を識別するための増分時間領域および進行波原理に基づくハイブリッド解決策とを提供する。

図８（ａ）、図８（ｂ）、図９、および図１０は、本主題の様々な実施形態による、故障の分類、故障が存在するゾーンの識別、故障の相選択、故障のゾーン識別のための方法を示す。方法８００、８０１、９００、１０００が説明される順序は、限定として解釈されることを意図するものではなく、説明された方法ブロックのいくつかは、方法８００、８０１、９００、１０００または代替方法を実施するために異なる順序で実行されてもよい。さらに、方法８００、８０１、９００、１０００は、任意の適切なハードウェア、コンピュータ可読命令、ファームウェア、またはそれらの組合せで実施することができる。説明のために、方法８００、８０１、９００、１０００は、図５（ａ）および図５（ｅ）に示す実装形態に関して説明される。

図８（ａ）は、本主題の一実施形態による、故障を分類するための方法８００を示す。方法８００では、ブロック８０２で、故障中に測定された３相の各々における伝送線路の端子で電圧または電流の測定値が取得される。一例では、端子は、同期発電リソースまたはグリッド接続された伝送線路またはインバータベースの発電リソースに接続され得る。一例では、送電システムの端子における各相の電圧測定値は、変圧器または電位変圧器によって取得されてもよく、送電システムの端子における各相の電流測定値は、変流器によって取得されてもよい。一例では、変流器および変圧器は、端子Ｍ５０１で装置に動作可能に接続されてもよい。

ブロック８０４で、進行波信号を取得するために、３相の各々に関する電圧または電流の測定値に対してモード変換が実行される。一例では、当技術分野で周知の方法であるクラーク変換を、Ａ相、Ｂ相、およびＣ相に関する電圧または電流の測定値に対して実行することができ、その後、アルファ、ベータ、およびゼロモード進行波信号を、図５（ａ）～図５（ｄ）に関して上述したように３相の各々に関して取得することができる。

ブロック８０６で、進行波信号の大きさに基づいて、故障が分類される。一例では、故障は、地絡か否かにかかわらず、単相故障、２相故障、または３相故障として分類され得る。故障の分類および相選択については、図９を参照して詳細に説明する。故障の分類に基づいて、単相トリップまたは３相トリップ信号を生成することができる。

一例では、ゼロモード進行波信号の大きさをゼロモード閾値と比較して、地絡故障を非地絡故障と区別することができる。

一例では、故障が地絡である場合、第１の条件が満たされるときに、故障は３相のうちの第１の相および大地を含むものとして分類され得る。第１の条件は、第１の相に関するベータ進行波信号の大きさが、３相の各々のベータ進行波信号の大きさの最小値であり、かつ、ベータモード閾値未満である場合に満たされ得る。

一例では、故障が地絡である場合、第２の条件が満たされるときに、故障は３相のうちの２相および大地を含むものとして分類され得る。第２の条件は、３相のうちの第３の相に関するアルファ進行波信号の大きさが、３相の各々のアルファ進行波信号の大きさの最小値である場合に満たされ得る。さらに、第１および第２の条件が満たされず、かつ、故障が地絡であるときに、故障は、３相および大地を含むものとして分類され得る。

他の例では、故障が非地絡の場合、第３の条件が満たされるときに、故障は、３相のうちの２相を含むものとして分類され得る。第３の条件は、３相のうちの第３の相に関するアルファ進行波信号の大きさが、３相の各々のアルファ進行波信号の大きさの最小値であり、かつ、アルファモード閾値未満である場合に満たされ得る。さらに、第３の条件が満たされず、かつ、故障が非地絡のときに、故障は、３相を含むものとして分類され得る。

一例では、上述のような故障分類に基づいて、故障の分類に基づく単相トリップまたは３相トリップを引き起こすためにトリップ信号が生成され得る。一例では、装置５０８の故障分類モジュール５２２は、故障を分類するように構成することができる。

図８（ｂ）は、本主題の一実施形態による、故障が存在するゾーンを識別するための方法８０１を示す。方法８０１では、ブロック８１０で、計算された線路長と実際の線路長との差が閾値線路長未満である場合、進行波信号に基づいて、故障が存在する伝送線路のゾーンが識別され得る。さらに、ブロック８１２で、計算された線路長と実際の線路長との差が閾値線路長以上である場合、時間に関する増分端子電流の変化率に基づいて、故障が存在する伝送線路のゾーンが識別され得る。一例では、時間に関する増分端子電流の変化率に基づいて故障が存在する伝送線路のゾーンを決定することは、電流測定値に基づいて増分端子電流の実際の変化率を計算することを含む。

一例では、進行波信号に基づいて識別されるゾーンは、端子からの実際の線路長の３分の１から３分の２の範囲内にある。さらに、増分端子電流の変化率に基づいて識別されるゾーンは、端子からの実際の線路長の３分の１の範囲内にある。

図９は、本主題の一実施形態による、故障分類のための故障の相選択のための方法９００を示す。相選択は、上述したように進行波の原理に基づいて実行することができる。ブロック９０２で、アルファ、ベータ、およびゼロモード信号は、端子で得られた電圧または電流の測定値に対してＡ相に関するモード変換を実行した後に生成され得る。同様に、ブロック９０４で、アルファ、ベータ、およびゼロモード信号は、端子で取得された電圧または電流の測定値に対してＢ相に関するモード変換を実行した後に生成されることができ、ブロック９０６で、アルファ、ベータ、およびゼロモード信号は、端子で取得された電圧または電流の測定値に対してＣ相に関するモード変換を実行した後に生成されることができる。一例では、Ａ相、Ｂ相、およびＣ相に関して実行されるモード変換は、クラーク変換であり得る。

ブロック９０８で、各相のゼロモード信号をゼロモード閾値と比較することができる。ゼロモード閾値とゼロモード信号の大きさとの比較を使用して、故障が地絡か否かを判定することができる。一例では、ゼロモード閾値は０．０１であり得る。ブロック９０８は、表現を容易にするためにＡ相に関するゼロモード基準信号が比較のために使用されることを示しているが、Ｂ相およびＣ相のゼロモード信号に対して同じ比較を行うことができることが理解されよう。

ゼロモード信号の大きさがゼロモード閾値よりも大きい場合、故障は、満たされる１つまたは複数の条件に基づいて、相地絡故障、相間地絡故障、または３相地絡故障として分類することができる。

ブロック９１０で、Ａ相に関するベータ進行波信号の大きさが、Ａ相、Ｂ相、およびＣ相の３相に関するベータ進行波信号の大きさの最小値であり、Ａ相に関するベータ進行波信号の大きさがベータモード閾値未満である場合、故障は、Ａ相地絡故障として分類することができる。したがって、単相トリップ信号を生成してＡ相をトリップすることができる。

ブロック９１２で、Ｂ相に関するベータ進行波信号の大きさが、Ａ相、Ｂ相、およびＣ相の３相に関するベータ進行波信号の大きさの最小値であり、Ｂ相に関するベータ進行波信号の大きさがベータモード閾値未満である場合、故障は、Ｂ相地絡故障として分類することができる。したがって、単相トリップ信号を生成してＢ相をトリップすることができる。

同様に、ブロック９１４で、Ｃ相に関するベータ進行波信号の大きさが、Ａ相、Ｂ相、およびＣ相の３相に関するベータ進行波信号の大きさの最小値であり、Ｃ相に関するベータ進行波信号の大きさがベータモード閾値未満である場合、故障は、Ｃ相地絡故障として分類することができる。したがって、単相トリップ信号を生成してＣ相をトリップすることができる。

ブロック９１６で、Ｃ相に関するアルファ進行波信号の大きさが、Ａ相、Ｂ相、およびＣ相の３相に関するアルファ進行波信号の大きさの最小値である場合、故障は、Ａ相、Ｂ相、および大地の間の相間地絡故障または３相地絡（ＡＢＣ－ｇ）故障として分類することができる。したがって、３相トリップ信号を生成することができる。

ブロック９１８で、Ａ相に関するアルファ進行波信号の大きさが、Ａ相、Ｂ相、およびＣ相の３相に関するアルファ進行波信号の大きさの最小値である場合、故障は、Ｂ相、Ｃ相、および大地の間の相間地絡故障または３相地絡（ＡＢＣ－ｇ）故障として分類することができる。したがって、３相トリップ信号を生成することができる。

ブロック９２０で、Ｂ相に関するアルファ進行波信号の大きさが、Ａ相、Ｂ相、およびＣ相の３相に関するアルファ進行波信号の大きさの最小値である場合、故障は、Ｃ相、Ａ相、および大地の間の相間地絡故障または３相地絡（ＡＢＣ－ｇ）故障として分類することができる。したがって、３相トリップ信号を生成することができる。

一例では、ブロック９１６、９１８および９２０で生成された故障分類は、３相トリップ信号を生成するためにＯＲゲート９５０に送信され得る。安全性を確保し、損傷を低減するために、２相以上の間で故障が発生した場合、３相トリップ信号が生成され得る。

ブロック９０８に戻って、故障が非地絡である場合、すなわち、ゼロモード進行信号のいずれかの大きさがゼロモード閾値以下である場合、方法９００はブロック９２２に進む。ブロック９２２で、Ｃ相に関するアルファ進行波信号の大きさが、Ａ相、Ｂ相、およびＣ相の３相に関するアルファ進行波信号の大きさの最小値であり、Ｃ相に関するアルファ進行波信号の大きさがアルファモード閾値未満である場合、故障は、Ａ相とＢ相との間の相間故障として分類することができる。

ブロック９２４で、Ａ相に関するアルファ進行波信号の大きさが、Ａ相、Ｂ相、およびＣ相の３相に関するアルファ進行波信号の大きさの最小値であり、Ａ相に関するアルファ進行波信号の大きさがアルファモード閾値未満である場合、故障は、Ｂ相とＣ相との間の相間故障として分類することができる。

同様に、ブロック９２６で、Ｂ相に関するアルファ進行波信号の大きさが、Ａ相、Ｂ相、およびＣ相の３相に関するアルファ進行波信号の大きさの最小値であり、Ｂ相に関するアルファ進行波信号の大きさがアルファモード閾値未満である場合、故障は、Ｃ相とＡ相との間の相間故障として分類することができる。

ブロック９２２、９２４および９２６のいずれか１つにおける条件が満たされない場合、故障は３相（ＡＢＣ故障）として分類することができる。いずれの場合も、すなわち故障が２相故障であるか３相故障であるかにかかわらず、３相トリップ信号が生成され得る。一例では、ブロック９２２、９２４および９２６から生成されたすべての故障分類はＯＲゲート９５２に送信されることができ、それに基づいて最終３相トリップ信号が生成され得る。安全性を確保し、損傷を低減するために、２相以上の間で故障が発生した場合、３相トリップ信号が生成され得る。

図１０は、本主題の一実施形態による、検出された故障が存在するゾーンを識別するための方法１０００を示す。故障を分類することに関して上述したように、故障が発生した可能性があるセグメントを判定することができる。一例では、故障分類は、図８（ａ）および図９に関して上述した方法を使用して実行することができる。他の例では、当技術分野で知られている任意の故障分類方法を実行することができる。

一例では、伝送線路は、図６に関して説明したように、セグメント－１、セグメント－２、およびセグメント－３の３つのセグメントに分割されてもよい。故障を分類する際に、ハイブリッド時間領域ベースの進行波手法を使用して、故障セグメントを見つけ、トリップ信号を生成することができる。ローカル端子に非常に近い故障の場合、時間領域手法が、高速で信頼性が高いので実装されることができ、一方、伝送線路の３分の１から３分の２にあるセグメントに対して、進行波ベースの手法が非常に高速かつ正確に使用され得る。時間領域手法と進行波手法の両方に基づく計算が同時に実行され、計算に基づいて、故障セグメントを識別することができる。

ブロック１００２で、到達範囲（故障が存在するセグメント）を伝送線路の実際の線路長の３分の１に設定することができる時間領域ベースの手法を実施することができる。時間領域手法を実施するために、時間に関する増分端子電流の変化率が監視される。増分端子電流の閾値変化率は、故障がセグメント－１境界にあると仮定することによって計算される。さらに、増分端子電流の実際の変化率は、端子から取得された電流測定値に基づいて計算される。増分端子電流の実際の変化率が増分端子電流の閾値変化率よりも大きい場合、故障はセグメント－１内にあると識別されることができ、トリップ信号生成のためにゾーン識別が提供され得る。代替的に、増分端子電流の実際の変化率が増分端子電流の閾値変化率よりも小さい場合、故障はセグメント－１を超えていると識別されることができ、ブロック１００２からゾーン識別が提供されなくてもよい。

ブロック１００４で、端子Ｍにおける第１、第２、および第３の進行波の到着時刻が記録される進行ベースの手法が実施され得る。到着時刻および伝播速度などのパラメータに基づいて、上記の式（４）に示すように線路長を計算することができる。

ブロック１００６で、計算された線路長が実際の既知の線路長と比較され、差が閾値の線路長より小さい場合、故障が伝送線路のセグメント－２にあると識別され、故障ゾーン識別がブロック１００６から提供される。しかしながら、差が閾値線路長以上である場合、ブロック１００６から故障ゾーン識別は提供されない。一例では、閾値は、サンプリング周波数に応じて設定されてもよい。サンプリングレートが１ＭＨｚの場合、閾値は３００ｍに設定されてもよい。

ブロック１００２および１００６からの故障ゾーン識別は、最終トリップ信号を生成するためにＯＲゲート１０１０（組合せ論理ゲート）に送信されてもよい。ＯＲゲート１０１０がブロック１００２またはブロック１００６のいずれかからトリップ信号を受信すると、それはブロック１００８に信号を送信し、それに応じてトリップ信号が生成され得る。

故障が単相地絡（Ａ－ｇ）故障であると識別されることを考慮して、上記のセグメント識別方法を以下の例で示すことができる。故障をＡ相地絡故障として分類した後、時間領域手法ならびに進行波手法を使用するゾーン識別が実行される。時間領域手法が進行波手法の前にゾーン識別信号を発行する場合、故障は終端セグメント（線路長の最初の３分の１）に位置すると識別されることができ、進行波手法が時間領域手法の前にトリップ信号を発行する場合、故障は、電流または電圧の測定値が取得された端子から伝送線路の中央セグメント（線路セグメントの中央の３分の１）に位置すると識別されることができる。

したがって、本主題は、進行波原理に基づく高速で信頼性の高い故障分類技術を提供し、ハイブリッド時間領域および進行波手法に基づいて故障が位置し得るセグメントを識別する。

例
故障分類およびハイブリッド方法の性能を決定するために、従来の電源およびインバータベースのリソースを用いて、異なるタイプの故障、異なる値の故障抵抗、電源対線路インピーダンス比、故障位置の異なる故障シナリオをシミュレートおよび試験した。

第１のシナリオでは、長さ２００キロメートルの４００ｋＶ、５０Ｈｚ伝送線路のための従来の発電機を有する伝送線路システムについてシステムを試験した。

第１の例では、５オームの故障抵抗および０．１秒の故障開始時間を有する線路の１０％における単相地絡Ａ－ｇ故障を検討した。時間領域手法およびハイブリッド手法を試験した。

図１１は、第１のシナリオの第１の例において、時間領域手法による故障ゾーン識別のための増分電流の閾値および実際の変化率のプロットを示す。プロットの線１１０２は電流の実際の変化率を表し、プロットの線１１０４は電流の閾値変化率を表す。時間領域ベースの手法を使用する相選択は、Ａ相地絡故障として故障タイプを識別するのに約３．１７ｍｓかかることが観察された。さらに、時間領域ベースのゾーン識別は、故障がゾーン－１内にあることを識別するのに１．８７ｍｓかかることが観察された。

（ａ）および１２（ｂ）は、本主題の一実施形態による、第１のシナリオの第１の例において、バスＭで記録されたベータおよびゼロモード進行波信号の第１のピークを示す。図１２（ａ）は、ベータモードにおけるＡ－ｇ故障の進行波信号を示す。線１２０２は、Ｃ相に関するベータモード信号を示し、線１２０４は、Ａ相に関するベータモード信号を示す。ここで、Ａ相の線１２０４は最小であり、６．０９ｅ－９の無視できる大きさを有することが観察され得る。図１２（ｂ）は、線１２０６で表されるゼロモード信号の進行波信号を示す。線１２０６は、ゼロモード信号が有意な大きさを有することを示しているので、故障は地絡であり、故障はＡ相地絡Ａ－ｇ故障として分類されると結論付けられる。進行波ベースの手法を使用する相選択を使用した場合、相選択が故障タイプをＡ相地絡として識別するのにかかる時間は３４μｓであることが観察された。

図１３は、本主題の一実施形態による、第１のシナリオの第１の例において、最初の３つのピークおよびそれらの到達時刻を示すバスＭで記録された進行波信号を示す。０．１ｓでの故障開始の場合、端子Ｍで記録された最初の３つのピークおよび進行波信号を使用して、上述したように式（４）に基づいて線路長を計算した。式（４）を用いると、計算された線路長は、実際の線路長２００ｋｍとは大きく異なる５９．９９ｋｍであると決定された。したがって、進行波ベースの手法に基づいてトリップ信号は生成されなかった。むしろ、時間領域手法は、（進行波手法による相選択後の）ゾーン識別およびハイブリッド手法によるトリップ信号の生成に使用される。表３は、従来の時間ベースの手法およびハイブリッド手法の動作時間の比較研究を提供する。

表３から、伝送線路のセグメント－１（０から１／３）における故障の場合、時間領域ベースの手法だけで最終トリップ信号を生成するのに３．１７ｍｓかかることが観察され得る。この時間は、相選択およびゾーン識別が並行して行われるので、相選択モジュールの動作時間から生じる。一方、ハイブリッド手法では、進行波ベースの相選択は３４μｓ以内に相選択信号を与え、ゾーン識別手法の時間領域部分は１．８７ｍｓ以内にトリップ信号を生成する（進行波手法はゾーンを正確に識別しないので、ゾーン識別は時間領域手法によって行われる）。したがって、最終トリップ時間は、ハイブリッド法では１．８７ｍｓである。したがって、ハイブリッド解決策は、時間領域手法と比較してより高速な動作を実現する。

第２の例では、５０オームの故障抵抗および０．０９５秒の故障開始時間を有する線路の６６％における相間ＢＣ故障を検討した。従来の時間領域ベースの手法と、時間領域ベースの手法と進行波ベースの手法との組合せによるハイブリッド方法とを試験した。

図１４は、第１のシナリオの第２の例において、故障ゾーン識別のための増分電流の閾値および実際の変化率のプロットを示す。プロットの線１４０２は電流の実際の変化率を表し、プロットの線１４０４は電流の閾値変化率を表す。プロットから分かるように、電流線１４０２の実際の変化率は電流線１４０４の閾値変化率と交差せず、したがってトリップ信号は生成されない。時間領域ベースの手法を使用する相選択は、Ｂ相－Ｃ相故障として故障タイプを識別するのに約４．５８ｍｓかかることが観察された。さらに、時間領域ベースのゾーン識別はトリップ信号を生成しないことが観察された。

図１５（ａ）および図１５（ｂ）は、本主題の一実施形態による、第１のシナリオの第２の例において、バスＭで記録されたアルファおよびゼロモード進行波信号の第１のピークを示す。図１５（ａ）は、アルファモードにおけるＢＣ故障の進行波信号を示す。線１５０２は、Ｃ相に関するアルファモード信号を示し、線１５０４は、Ａ相に関するアルファモード信号を示す。ここで、線１５０４は最小であり、１１．９ｅ－１０の無視できる大きさを有することが観察され得る。図１５（ｂ）は、１ｅ－１３程度の無視できる大きさを有する線１５０６で表されるゼロモード信号の進行波信号を示す。線１５０６は、ゼロモード信号が無視できる大きさを有することを示しているので、故障は非地絡であり、故障はＢ相－Ｃ相故障として分類されると結論付けられる。この場合に、進行波ベースの手法を使用する相選択を使用した場合、相選択が故障タイプをＢ相－Ｃ相故障として識別するのにかかる時間は３６μｓであることが観察された。

図１６は、本主題の一実施形態による、第１のシナリオの第２の例において、最初の３つのピークおよびそれらの到達時刻を示すバスＭで記録された進行波信号を示す。０．０９５ｓでの故障開始の場合、端子Ｍで記録された最初の３つのピークおよび進行波信号を使用して、上述したように式（４）に基づいて線路長を計算した。式（４）を用いると、計算された線路長は、実際の線路長２００ｋｍに非常に近い１９９．９８ｋｍであると決定された。したがって、約０．１４ｍｓで（ハイブリッド法の）進行波ベースの手法に基づいてトリップ信号が生成された。表４は、従来の時間ベースの手法およびハイブリッド手法の動作時間の比較研究を提供する。

表４から、伝送線路のセグメント－２（１／３から２／３）における故障の場合、時間領域アルゴリズムだけではでトリップ信号を生成できないことが観察され得る。しかしながら、ハイブリッド手法では、進行波ベースの相選択は３４μｓ以内に相選択信号を与え、進行波ベースのゾーン識別手法は０．１４ｍｓ以内にトリップ信号を生成する。したがって、最終トリップ時間は、ハイブリッド法では０．１４ｍｓである。この例は、時間領域手法が失敗した場合でも、解決策が高速でトリップ信号を生成することを実証する。したがって、ハイブリッド解決策は、時間領域手法と比較して、ラインの３分の１から３分の２において高い故障抵抗および故障位置による確実性を高める。

第２のシナリオでは、電源対線路インピーダンス比が３０：５である２２０ｋＶ、５０キロメートルの単一回路伝送線路について、弱いインバータベースの電源を有する伝送線路システムについてシステムを試験した。

第１の例では、５オームの故障抵抗および０．３秒の故障開始時間を有する線路の３２％における単相地絡Ａ－ｇ故障を検討した。時間領域手法およびハイブリッド手法を試験した。

図１７は、第２のシナリオの第１の例において、故障ゾーン識別のための増分電流の閾値および実際の変化率のプロットを示す。プロットの線１７０２は電流の実際の変化率を表し、プロットの線１７０４は電流の閾値変化率を表す。プロットから分かるように、電流線１７０２の実際の変化率は電流線１７０４の閾値変化率と交差せず、したがってトリップ信号は生成されない。時間領域ベースの手法を使用する相選択は、電流信号に基づいて正確な故障ループを識別することができないことが観察された。さらに、時間領域ベースのゾーン識別は、故障がゾーン－１内にあることを識別してトリップ信号を生成するために１７．５ｍｓかかることが観察された。

図１８（ａ）および図１８（ｂ）は、本主題の一実施形態による、第２のシナリオの第１の例において、バスＭで記録されたベータおよびゼロモード進行波信号の第１のピークを示す。図１８（ａ）は、ベータモードにおけるＡ－ｇ故障の進行波信号を示す。線１８０２は、Ｃ相に関するベータモード信号を示し、線１８０４は、Ａ相に関するベータモード信号を示す。ここで、Ａ相の線１８０４は最小であり、８．１２ｅ－９の無視できる大きさを有することが観察され得る。図１８（ｂ）は、線１８０６で表されるゼロモード信号の進行波信号を示す。線１８０６は、ゼロモード信号が有意な大きさを有することを示しているので、故障は地絡であり、故障はＡ相地絡Ａ－ｇ故障として分類されると結論付けられる。この場合、進行波ベースの手法を使用する相選択を使用した場合、相選択が故障タイプをＡ相地絡として識別するのにかかる時間は３４μｓであることが観察された。

さらに、０．１ｓでの故障開始の場合、端子Ｍで記録された最初の３つのピークおよび進行波信号を使用して、上述したように式（４）に基づいて線路長を計算した。式（４）を用いると、計算された線路長は、実際の線路長５０ｋｍとは大きく異なる３９．９９ｋｍであると決定された。したがって、進行波ベースの手法に基づいてトリップ信号は生成されなかった。むしろ、時間領域手法は、（進行波手法による相選択後の）ゾーン識別およびハイブリッド手法によるトリップ信号の生成に使用される。表５は、従来の時間ベースの手法およびハイブリッド手法の動作時間の比較研究を提供する。

表５から、伝送線路のセグメント－１（０から１／３）における故障の場合、故障ループが正確に識別されないため、時間領域ベースの手法はトリップ信号を生成することに失敗することが観察され得る。しかし、ハイブリッド手法では、進行波ベースの相選択は３４μｓ以内に相選択を与え、ゾーン識別手法の時間領域部分は７．８ｍｓ以内にトリップ信号を生成する（進行波手法はゾーンを正確に識別しないので、ゾーン識別は時間領域手法によって行われる）。したがって、最終トリップ時間は、ハイブリッド法では７．８ｍｓである。したがって、時間領域アルゴリズムのみを使用すると、弱い電源／再生可能エネルギーを有するシステムの確実性が低下する可能性がある。ハイブリッド保護解決策は、特にインバータベースの電源を有するシステムの確実性を高めることが証明されている。

第２の例では、５０オームの故障抵抗および０．２９秒の故障開始時間を有する線路の６６％における相間地絡ＣＡ－ｇ故障を検討した。時間領域ベースの手法と、時間領域ベースの手法と進行波ベースの手法との組合せによるハイブリッド方法とを試験した。

図１９は、第２のシナリオの第２の例において、故障ゾーン識別のための増分電流の閾値および実際の変化率のプロットを示す。プロットの線１９０２は電流の実際の変化率を表し、プロットの線１９０４は電流の閾値変化率を表す。プロットから分かるように、電流線１９０２の実際の変化率は電流線１９０４の閾値変化率と交差せず、したがってトリップ信号は生成されない。時間領域ベースの手法を使用する相選択は、Ｃ相－Ａ相地絡故障として故障タイプを識別するのに約１３．７ｍｓかかることが観察された。さらに、時間領域ベースのゾーン識別はトリップ信号を生成しないことが観察された。

図２０（ａ）および図２０（ｂ）は、本主題の一実施形態による、第２のシナリオの第２の例において、バスＭで記録されたアルファおよびゼロモード進行波信号の第１のピークを示す。図２０（ａ）は、アルファモードにおけるＣＡ－ｇ故障の進行波信号を示す。線２００２は、Ａ相に関するアルファモード信号を示し、線２００４は、Ｃ相に関するアルファモード信号を示し、線２００６は、Ｂ相に関するアルファモード信号を示す。ここで、線２００６は線２００２および線２００４と比較して最小であることが観察され得る。図２０（ｂ）は、線２００８で表されるゼロモード信号の進行波信号を示す。線２００８は、ゼロモード信号が有意な大きさを有することを示しているので、故障は地絡であり、故障はＣ相－Ａ相地絡ＣＡ－ｇ故障として分類されると結論付けられる。この場合に、進行波ベースの手法を使用する相選択を使用した場合、相選択が故障タイプをＣ相－Ａ相地絡故障として識別するのにかかる時間は３６μｓであることが観察された。

図２１は、本主題の一実施形態による、第２のシナリオの第２の例において、最初の３つのピークおよびそれらの到達時刻を示すバスＭで記録された進行波信号を示す。０．２９ｓでの故障開始の場合、端子Ｍで記録された最初の３つのピークおよび進行波信号を使用して、上述したように式（４）に基づいて線路長を計算した。式（４）を用いると、計算された線路長は、実際の線路長５０ｋｍに非常に近い５９．９９ｋｍであると決定された。したがって、約０．２７ｍｓで（ハイブリッド法の）進行波ベースの手法に基づいてトリップ信号が生成された。表６は、従来の時間ベースの手法およびハイブリッド手法の動作時間の比較研究を提供する。

表６から、伝送線路のセグメント－２（１／３から２／３）における故障の場合、時間領域アルゴリズムだけではでトリップ信号を生成できないことが観察され得る。しかしながら、ハイブリッド手法では、進行波ベースの相選択は３６μｓ以内に相選択信号を与え、進行波ベースのゾーン識別手法は０．２７ｍｓ以内にトリップ信号を生成する。したがって、最終トリップ時間は、ハイブリッド法では０．２７ｍｓである。ハイブリッド手法は、時間領域手法が失敗した場合でも、速度の高いトリップ信号を生成する。したがって、ハイブリッド解決策は、特にゾーン境界に非常に近い故障の確実性を高める。また、ハイブリッド保護解決策は、特にインバータベースの電源を有するシステムの確実性を高めることが証明されている。

システムおよび方法は、通常の単一回路伝送線路、二重回路線路、直列補償線路および弱い電源を有する線路を含む異なるシステムについて試験された。これらの各システムの結果概要を以下に示す。

図２２（ａ）および図２２（ｂ）は、本主題の一実施形態による、一例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、弱いインバータベースのリソースを有するシステムの動作時間を示す。１５：２の電源対インピーダンス比を有する１００ｋｍ伝送線路のためのインバータベースのリソースを有するシステムを検討した。図２２（ａ）および図２２（ｂ）は、従来の時間領域手法およびハイブリッド手法で得られた動作時間のプロットを示す。図２２（ａ）では、ミリ秒単位で測定された最大トリップ時間に対して故障の位置がプロットされている。線２２０２は、従来の時間領域ベースの手法について得られた動作時間プロットを表し、線２２０４は、ハイブリッド手法について得られた動作時間プロットを表す。図２２（ｂ）では、ミリ秒単位で測定された平均トリップ時間に対して故障の位置がプロットされている。線２２０６は、従来の時間領域ベースの手法について得られた動作時間プロットを表し、線２２０８は、ハイブリッド手法について得られた動作時間プロットを表す。図２２（ａ）および図２２（ｂ）から、位置（％）がｘ軸に沿って増大するにつれて、システムが従来の手法に基づいてトリップ信号を生成するのにかかる時間も増加するが、システムがハイブリッド手法に基づいてトリップ信号を生成するのにかかる時間は比較的非常に短く、それによってシステムの信頼性が増大することが観察され得る。

従来法およびハイブリッド法の両方から得られた動作時間に基づいて、２つの方法を使用するシステムの確実性を表７に示す。

故障位置が伝送線路長の３分の１を超えて増大すると、従来の手法は１００％の正確な結果をもたらさないが、ハイブリッド手法は１００％の信頼できる結果をもたらすことが観察される。

図２３（ａ）および図２３（ｂ）は、本主題の一実施形態による、他の例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、弱いインバータベースのリソースを有するシステムの動作時間を示す。３０：５の電源対インピーダンス比を有する５０ｋｍ伝送線路のためのインバータベースのリソースを有するシステムを検討した。図２３（ａ）および図２３（ｂ）は、従来の時間領域手法およびハイブリッド手法で得られた動作時間のプロットを示す。図２３（ａ）では、ミリ秒単位で測定された平均トリップ時間に対して故障の位置がプロットされている。線２３０２は、従来の時間領域ベースの手法について得られた動作時間プロットを表し、線２３０４は、ハイブリッド手法について得られた動作時間プロットを表す。図２３（ｂ）では、ミリ秒単位で測定された最大トリップ時間に対して故障の位置がプロットされている。線２３０６は、従来の時間領域ベースの手法について得られた動作時間プロットを表し、線２３０８は、ハイブリッド手法について得られた動作時間プロットを表す。図２３（ａ）および図２３（ｂ）から、位置（％）がｘ軸に沿って増大するにつれて、システムが従来の手法に基づいてトリップ信号を生成するのにかかる時間も増加するが、システムがハイブリッド手法に基づいてトリップ信号を生成するのにかかる時間は比較的非常に短く、それによって解決策の信頼性が増大することが観察され得る。

従来法およびハイブリッド法の両方から得られた動作時間に基づいて、２つの方法を使用するシステムの確実性を表８に示す。

故障位置が伝送線路長の３分の１を超えて増大すると、従来の手法は１００％の正確な結果をもたらさないが、ハイブリッド手法は１００％の信頼できる結果をもたらすことが観察される。

図２４（ａ）および図２４（ｂ）は、本主題の一実施形態による、さらに他の例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、通常の伝送線路の動作時間を示す。２００ｋｍの単一回路伝送線路を検討した。図２４（ａ）および図２４（ｂ）は、従来の時間領域手法およびハイブリッド手法で得られた動作時間のプロットを示す。図２４（ａ）では、ミリ秒単位で測定された平均トリップ時間に対して故障の位置がプロットされている。線２４０２は、従来の時間領域ベースの手法について得られた動作時間プロットを表し、線２４０４は、ハイブリッド手法について得られた動作時間プロットを表す。図２４（ｂ）では、ミリ秒単位で測定された最大トリップ時間に対して故障の位置がプロットされている。線２４０６は、従来の時間領域ベースの手法について得られた動作時間プロットを表し、線２４０８は、ハイブリッド手法について得られた動作時間プロットを表す。図２４（ａ）および図２４（ｂ）から、位置（％）がｘ軸に沿って増大するにつれて、システムが従来の手法に基づいてトリップ信号を生成するのにかかる時間も増加するが、システムがハイブリッド手法に基づいてトリップ信号を生成するのにかかる時間は比較的非常に短く、それによってシステムの信頼性が増大することが観察され得る。

従来法およびハイブリッド法の両方から得られた動作時間に基づいて、２つの方法を使用するシステムの確実性を表９に示す。

故障位置が伝送線路長の３分の１を超えて増大すると、従来の手法は１００％の正確な結果をもたらさないが、ハイブリッド手法は１００％の信頼できる結果をもたらすことが観察される。

図２５（ａ）および図２５（ｂ）は、本主題の一実施形態による、さらに他の例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、二重回路伝送線路の動作時間を示す。２００ｋｍの二重回路伝送線路を検討した。図２５（ａ）および図２５（ｂ）は、従来の時間領域手法およびハイブリッド手法で得られた動作時間のプロットを示す。図２５（ａ）では、ミリ秒単位で測定された最大トリップ時間に対して故障の位置がプロットされている。線２５０２は、従来の時間領域ベースの手法について得られた動作時間プロットを表し、線２５０４は、ハイブリッド手法について得られた動作時間プロットを表す。図２５（ｂ）では、ミリ秒単位で測定された平均トリップ時間に対して故障の位置がプロットされている。線２５０６は、従来の時間領域ベースの手法について得られた動作時間プロットを表し、線２５０８は、ハイブリッド手法について得られた動作時間プロットを表す。図２５（ａ）および図２５（ｂ）から、位置（％）がｘ軸に沿って増大するにつれて、システムが従来の手法に基づいてトリップ信号を生成するのにかかる時間も増加するが、システムがハイブリッド手法に基づいてトリップ信号を生成するのにかかる時間は比較的非常に短く、それによってシステムの信頼性が増大することが観察され得る。

従来法およびハイブリッド法の両方から得られた動作時間に基づいて、２つの方法を使用するシステムの確実性を表１０に示す。

故障位置が伝送線路長の３分の１を超えて増大すると、従来の手法は１００％の正確な結果をもたらさないが、ハイブリッド手法は１００％の信頼できる結果をもたらすことが観察される。

図２６（ａ）および図２６（ｂ）は、本主題の一実施形態による、さらに他の例において、従来の手法およびハイブリッド手法によるシステムの信頼性を決定するための、直列補償線路の動作時間を示す。２００ｋｍの直列補償線路を検討した。図２６（ａ）および図２６（ｂ）は、従来の時間領域手法およびハイブリッド手法で得られた動作時間のプロットを示す。図２６（ａ）では、ミリ秒単位で測定された平均トリップ時間に対して故障の位置がプロットされている。線２６０２は、従来の時間領域ベースの手法について得られた動作時間プロットを表し、線２６０４は、ハイブリッド手法について得られた動作時間プロットを表す。図２６（ｂ）では、ミリ秒単位で測定された最大トリップ時間に対して故障の位置がプロットされている。線２６０６は、従来の時間領域ベースの手法について得られた動作時間プロットを表し、線２６０８は、ハイブリッド手法について得られた動作時間プロットを表す。図２６（ａ）および図２６（ｂ）から、位置（％）がｘ軸に沿って増大するにつれて、システムが従来の手法に基づいてトリップ信号を生成するのにかかる時間も増加するが、システムがハイブリッド手法に基づいてトリップ信号を生成するのにかかる時間は比較的非常に短く、それによってシステムの信頼性が増大することが観察され得る。

従来法およびハイブリッド法の両方から得られた動作時間に基づいて、２つの方法を使用するシステムの確実性を表１１に示す。

故障位置が伝送線路長の３分の１を超えて増大すると、従来の手法は１００％の正確な結果をもたらさないが、ハイブリッド手法は１００％の信頼できる結果をもたらすことが観察される。

したがって、本主題は、故障を分類し、故障が位置する伝送線路のゾーンを識別する正確な方法を提供する。この方法は、故障タイプ、位置および故障抵抗に対してロバストである。したがって、インバータベースのリソースまたは従来の電源の場合、本主題は、速度および安全性を向上させながら、高い信頼性を提供する。

本主題を特定の実施形態を参照して説明してきたが、この説明は限定的な意味で解釈されることを意味しない。開示された実施形態の様々な変更、ならびに主題の代替の実施形態は、主題の説明を参照すると当業者には明らかになるであろう。

Claims (14)

1. 故障のゾーン識別のための方法であって、
   計算された線路長と実際の線路長との差が閾値線路長未満である場合、進行波信号に基づいて、前記故障が存在する伝送線路のゾーンを識別することと、
   前記計算された線路長と前記実際の線路長との前記差が前記閾値線路長よりも大きい場合、時間に関する増分端子電流の変化率に基づいて、前記故障が存在する前記伝送線路の前記ゾーンを識別することと
   を含む、方法。
2. 前記故障を有する伝送線路の識別を受信することと、
   前記故障中に前記伝送線路の端子で決定された電圧または電流の測定値に対して実行されたモード変換から得られた進行波信号に基づいて、前記計算された線路長を取得するために、前記伝送線路の線路長を計算することと
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記進行波信号に基づいて識別される前記ゾーンは、前記端子からの前記実際の線路長の３分の１から３分の２までの範囲内にあり、増分端子電流の前記変化率に基づいて識別される前記ゾーンは、前記端子からの前記実際の線路長の３分の１の範囲内にある、請求項２に記載の方法。
4. 故障分類のための方法であって、前記方法は、
   故障中に測定された前記３相の各々における伝送線路の端子で電圧または電流の測定値を取得することと、
   前記３相の各々に関する進行波信号を取得するために、前記電圧または電流の測定値に対してモード変換を実行することと、
   前記進行波信号の大きさに基づいて、前記故障を分類することと
   を含む、方法。
5. 前記故障を分類することは、時間に関する前記電圧または電流の測定値の増分量を使用せずに実行される、請求項４に記載の方法。
6. 前記モード変換は、クラーク変換である、請求項４または５に記載の方法。
7. 前記故障の前記分類に基づいて単相トリップまたは３相トリップを引き起こすためのトリップ信号を生成することを含む、請求項４に記載の方法。
8. 前記進行波信号は、前記３相の各々に関するゼロモード進行波信号を含み、
   前記方法は、地絡故障を非地絡故障と区別するために、前記ゼロモード進行波信号の大きさをゼロモード閾値と比較することを含む、請求項４～７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記進行波信号は、前記３相の各々に関するベータモード進行波信号をさらに含み、前記方法は、
   前記故障が地絡である場合、第１の条件が満たされるときに前記故障を前記３相のうちの第１の相および大地を含むものとして分類することを含み、前記第１の条件は、前記第１の相に関するベータ進行波信号の大きさが、前記３相の各々のベータ進行波信号の前記大きさの最小値であり、かつ、ベータモード閾値未満である場合に満たされる、請求項８に記載の方法。
10. 前記進行波信号は、前記３相の各々に関するアルファモード進行波信号をさらに含み、
    前記方法は、前記故障が地絡である場合、
    第２の条件が満たされるときに前記故障を前記３相のうちの２相および大地を含むものとして分類することであって、前記第２の条件は、前記３相のうちの第３の相に関するアルファ進行波信号の大きさが、前記３相の各々のアルファ進行波信号の前記大きさの最小値である場合に満たされる、分類することと、
    前記第２の条件が満たされないときに前記故障を前記３相および前記大地を含むものとして分類することと、
    前記故障が非地絡である場合、
    第３の条件が満たされるときに前記故障を前記３相のうちの２相を含むものとして分類することであって、前記第３の条件は、前記３相のうちの第３の相に関するアルファ進行波信号の前記大きさが、前記３相の各々のアルファ進行波信号の前記大きさの最小値であり、かつ、アルファモード閾値未満である場合に満たされる、分類することと、
    前記第３の条件が満たされないときに前記故障を前記３相を含むものとして分類することと
    を含む、請求項８または請求項９に記載の方法。
11. 前記端子は、同期発電リソースまたはグリッド接続された伝送線路またはインバータベースの発電リソースに接続される、請求項４～１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 請求項１～３のいずれか１項に記載のゾーン識別のための方法および請求項４～１１のいずれか１項に記載の故障分類のための方法を含む、故障分類およびゾーン識別のための方法。
13. 請求項１～３のいずれか１項に記載の方法および／または請求項４～１１のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成されたプロセッサを備えるインテリジェント電子装置。
14. プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、請求項１～３のいずれか１項に記載のゾーン識別のための方法および／または請求項４～１１のいずれか１項に記載の故障分類のための方法を実行させる命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体。
    

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