環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)短路故障早期辨識研究

張麗萍， 陳俊杰， 繆希仁， 吳曉梅， 郭謀發(fā)

(1. 福州大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院， 福建 福州 350108;2. 福建省電力有限公司檢修分公司， 福建 福州 350030)

環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)短路故障早期辨識研究

張麗萍1， 陳俊杰2， 繆希仁1， 吳曉梅1， 郭謀發(fā)1

(1. 福州大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院， 福建 福州 350108;2. 福建省電力有限公司檢修分公司， 福建 福州 350030)

短路故障早期發(fā)現(xiàn)，將有利于提高環(huán)網(wǎng)柜配電系統(tǒng)運(yùn)行可靠性，為此，提出環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)短路故障早期辨識方法研究?；谛〔ò?xì)節(jié)分解算法，研究環(huán)網(wǎng)柜系統(tǒng)全相角范圍的短路故障早期辨識方法；以三相短路故障為例，建立環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)短路故障仿真模型，分析短路故障及其相關(guān)線路的早期故障信號特性，提出基于短路故障早期檢測的環(huán)網(wǎng)柜故障線路判定方法。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了環(huán)網(wǎng)柜配電系統(tǒng)短路故障早期檢測及其故障線路判別方法的有效性，為環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)保護(hù)研究提供了有益的探索。

環(huán)網(wǎng)柜； 短路故障； 小波包分解； 早期辨識； 故障定線

1 引言

目前環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)短路故障的保護(hù)主要通過負(fù)荷開關(guān)-熔斷器組合電器、斷路器-微機(jī)(或電磁繼電器)兩種保護(hù)方式加以實(shí)現(xiàn)[1]，所提供的保護(hù)相對于故障發(fā)生時刻均有一定的滯后，尤其是斷路器從故障發(fā)生到故障切除一般需經(jīng)歷幾十毫秒、甚至上百毫秒。隨著電力系統(tǒng)容量不斷增大，斷路器保護(hù)應(yīng)用隨之增加，短路容量及短路電流也不斷上升，這些對線路、設(shè)備及開關(guān)本身的動熱穩(wěn)定性提出了越來越高的要求。顯然，無限度地提高設(shè)備的動熱穩(wěn)定性是不經(jīng)濟(jì)也是不實(shí)際的，如何在短路故障發(fā)生后限制短路電流的發(fā)展或快速切斷短路故障成為研究熱點(diǎn)。

裝設(shè)故障電流限制器(Fault Current Limiter，F(xiàn)CL)是一種有效的限制短路電流的技術(shù)措施，它可以在不改變電網(wǎng)潮流分布的情況下限制電網(wǎng)的短路容量，提高電能質(zhì)量，減輕斷路器等電氣設(shè)備的動、熱穩(wěn)定負(fù)擔(dān)，具有良好的應(yīng)用前景[2-5]。而如何快速準(zhǔn)確地識別出短路故障是影響FCL使用效果的關(guān)鍵因素之一[6]。

文獻(xiàn)[6]在中高壓系統(tǒng)中，針對故障發(fā)生后線路電流的突變特性，提出一種基于電流波形曲率的故障快速識別方法，但該方法存在某些情況下波形曲率不夠大的問題。文獻(xiàn)[7]根據(jù)三相三線不接地小容量電網(wǎng)中，短路發(fā)生時電壓跌落、電流增大的明顯特征，提出一種通過實(shí)時檢測電網(wǎng)電壓幅值和瞬時有功功率判斷短路故障的快速檢測方法，較常規(guī)的短路電流檢測方案在檢測速度上有較大的提高。文獻(xiàn)[8-10]提出了短路故障早期辨識的問題，利用形態(tài)小波對短路故障電流信號加以濾波及早期辨識，算法較簡單、實(shí)時性好、實(shí)用性強(qiáng)；但對短路故障電流奇異性特征不明顯的相角區(qū)間，該算法魯棒性不足，影響了全相角范圍短路故障判斷的準(zhǔn)確性與快速性；此外，上述文獻(xiàn)只考慮了單條負(fù)載線路短路故障，其他相鄰線路受短路影響未加以分析，可能引起非短路故障線路的誤動作保護(hù)。

本文提出環(huán)網(wǎng)系統(tǒng)短路故障早期辨識技術(shù)，為智能配電網(wǎng)的控制與保護(hù)提供了新的思路和方法，與傳統(tǒng)繼電保護(hù)相比，對短路故障判斷不僅在時間上從原有的數(shù)百毫秒提前到毫秒內(nèi)，而且由此大幅度地降低了分?jǐn)啾Ｗo(hù)的短路電流瞬時值。此外，本文提出一種小波包細(xì)節(jié)分解算法，解決全相角范圍短路電流故障特征的有效提取，并對短路線路及其相關(guān)線路故障特征加以對比分析，實(shí)現(xiàn)環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)短路故障早期檢測及其故障線路快速定線技術(shù)。

2 短路電流信號小波包細(xì)節(jié)分解

簡化的短路故障等效電路圖如圖1所示。其全電流瞬時值表達(dá)式為：

(1)

式中，i*(t)為標(biāo)么值，其基準(zhǔn)值為正常運(yùn)行時電流幅值；α為短路時刻電源電壓的相位，且

從式(1)可以看出，短路故障電流是由周期分量與非周期分量組成。其中，非周期分量是一個按指數(shù)規(guī)律衰減的直流分量，其初值大小與短路發(fā)生時刻有關(guān)，即與故障初相角有關(guān)。因此，在分析短路電流特性與檢驗(yàn)短路故障早期檢測有效性時，需將短路故障初相角作為一個重要因素加以考慮。

圖1 簡化短路等效電路圖Fig.1 Simple equivalent circuit of short-circuit fault

圖2為短路電流小波包細(xì)節(jié)分解圖。根據(jù)電流的突變特性來實(shí)現(xiàn)短路故障辨識是現(xiàn)有方法的共同特點(diǎn)，短路全電流的變化規(guī)律與短路瞬間電源電壓或電流相位(即故障初相角)有密切關(guān)系，存在有個別相角范圍的短路電流波形較為光滑(如圖2中Signal*)的情況。近年來，小波分解算法在檢測信號突變特征方面應(yīng)用較為成功，其能在有效濾波的基礎(chǔ)上，通過分析信號的突變特性提取故障特征值[11-13]。但由于短路電流特性，采用多尺度小波分解算法來實(shí)現(xiàn)短路故障早期檢測時，將存在個別初相角范圍的短路故障特征不是十分明顯的問題(如圖2中d4*)。

圖2 短路電流小波包細(xì)節(jié)分解圖Fig.2 Waveforms by wavelet packet decomposition

本文提出小波包細(xì)節(jié)分解方法，在輸入信號S20f(n)進(jìn)行第四尺度小波分解的基礎(chǔ)上，對第四尺度細(xì)節(jié)分量W24f(n)進(jìn)行再分解，得到W241f(n)作為短路故障特征值，其原理如圖3所示。其中，前三尺度的分解有效地濾除了信號中的干擾噪聲[12，13]；第四尺度細(xì)節(jié)分量W24f(n)與光滑分量S23f(n)的差分成正比，反映了原始信號的變化率；W241f(n)是W24f(n)的再次差分，對原始信號的突變更加敏感。式(2)為采用三次B樣條的小波包細(xì)節(jié)分解數(shù)學(xué)模型[14,15]：

(2)

圖3 小波包細(xì)節(jié)分解示意圖Fig.3 Schematic of wavelet packet decomposition

從式(2)可以看出，小波包細(xì)節(jié)分解算法主要是移位和加減運(yùn)算，計算量較小，便于硬件實(shí)現(xiàn)，可滿足短路故障早期辨識的實(shí)時快速性。

為了便于說明，在后續(xù)分析中將小波分解第四尺度細(xì)節(jié)分量W24f(n)及其高階細(xì)節(jié)分量W241f(n)的標(biāo)幺值分別表示為d4*和dd5*。

對圖2中突變特征不明顯的短路電流信號(Signal*)進(jìn)行小波包細(xì)節(jié)分解，可得到如圖2所示的dd5*波形。比較d4*和dd5*波形易看出，dd5*能進(jìn)一步放大故障特征，具有更好的故障辨識能力，可有效解決小波變換存在個別故障初相角范圍的早期檢測魯棒性不強(qiáng)的問題。

3 環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)短路建模與分析

3.1 環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)短路故障仿真模型

環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)中，各段線路由環(huán)網(wǎng)柜連接，環(huán)網(wǎng)柜成為監(jiān)測終端的理想載體[16]，因此，本文利用環(huán)網(wǎng)柜匯聚配電線路運(yùn)行與故障信息。

最基本的環(huán)網(wǎng)開關(guān)柜由三個間隔組成，包括兩個進(jìn)線間隔和一個出線間隔。進(jìn)線間隔連接環(huán)網(wǎng)母線，出線間隔從環(huán)網(wǎng)中引出出線到用戶。理論上，一臺環(huán)網(wǎng)柜可提供多路出線，但在實(shí)際應(yīng)用中，為了便于用戶分布，環(huán)網(wǎng)柜的路數(shù)宜為4路(2進(jìn)2出)，且路數(shù)太多也將造成出線電纜過長[17]。因此，本文以2進(jìn)2出的環(huán)網(wǎng)柜為研究對象，建立其仿真模型，如圖4所示。

圖4 四線環(huán)網(wǎng)柜短路故障仿真模型Fig.4 Short-circuit fault model of four ring RMU

圖4中仿真模型的電源為10kV無窮大功率電源，采用Y型接法，中性點(diǎn)不接地[18]。環(huán)網(wǎng)柜模型有二進(jìn)二出共四條線路，從上到下依次是進(jìn)線J1、出線C1、出線C2和進(jìn)線J2，且均為電纜線路。其中，進(jìn)線J1長5km，連接電源；進(jìn)線J2長2km，連接下一環(huán)網(wǎng)柜，負(fù)載功率為2MW，功率因數(shù)為0.975；出線C1和C2長1km，連接至負(fù)載，負(fù)載功率都是1MW且功率因數(shù)為0.97。將故障模塊設(shè)置在出線C1處，通過設(shè)置不同的故障類型，就可得到相應(yīng)的仿真電流波形。

3.2 故障相關(guān)線路短路特性分析

在中性點(diǎn)不接地系統(tǒng)中，短路故障主要是兩相短路、兩相接地短路及三相短路。兩相短路、兩相接地短路為環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)常見的短路故障，但其三相短路危害性更為嚴(yán)重，限于篇幅，本文以三相短路為例加以分析研究。

考慮到發(fā)生三相對稱短路時三相電流存在明顯的相位關(guān)系，且故障初相角0～180°波形反向即為180°～360°的電流波形。后續(xù)分析主要針對故障初相角在0～180°區(qū)間的三相短路故障的A相電流加以討論。

當(dāng)系統(tǒng)在出線C1處發(fā)生三相短路時，四條線路上的電流波形如圖5所示。其中，故障點(diǎn)位于出線C1上距離環(huán)網(wǎng)柜1km處，故障發(fā)生在正常運(yùn)行后的83ms時刻。從圖4中可以看出，短路電流的流通路徑為電源、進(jìn)線J1、出線C1直至故障點(diǎn)，因此進(jìn)線J1和出線C1的電流很大。然而，短路故障還導(dǎo)致環(huán)網(wǎng)柜母線上的電壓跌落，所以出線C2、進(jìn)線J2上的電流降到接近于0。

圖5 出線C1發(fā)生三相短路故障各線路電流波形Fig.5 Three phase short-circuit current waveforms

小波包細(xì)節(jié)分解算法是根據(jù)電流信號的劇烈變化信息來提取短路故障信息，進(jìn)而達(dá)到故障辨識的目的。由圖5可以看到，當(dāng)出線C1發(fā)生短路故障時，不僅C1的電流發(fā)生劇烈變化，而且其它線路的電流也受其影響發(fā)生相應(yīng)的變化。如果不對這些線路電流的劇變信息加以區(qū)別，那么環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)的短路故障早期辨識將不能達(dá)到目的，甚至?xí)鹫`判短路故障線路等更為嚴(yán)重的問題。為此，在3.3節(jié)和3.4節(jié)，首先分析出線C1故障電流信號的特征，然后對環(huán)網(wǎng)系統(tǒng)各線路短路故障的相關(guān)性進(jìn)行分析。

3.3 小波包細(xì)節(jié)分解的故障早期辨識分析

在環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)中，故障初相角對短路故障電流動態(tài)過程影響較大，在某些故障初相角下，傳統(tǒng)的斜率算法甚至多尺度小波變換的故障檢測原理將遇到困難。如圖4仿真模型，當(dāng)故障初相角在-5°～+10°區(qū)間時，由于電流變化比較平滑，采用常規(guī)小波變換法，因信號奇異性不明顯則其特征值較小，不能與正常運(yùn)行狀態(tài)明顯區(qū)分開來，而采用dd5*作為故障特征值能夠很好地解決這一問題。當(dāng)故障初相角為0°時，這一現(xiàn)象較為明顯，其電流信號i*、d4*、dd5*的波形比較如圖6所示。故障后極短時間內(nèi)i*、d4*、dd5*隨時間t變化的情況如表1所示。

圖6 C1三相短路的A相i*、d4*、dd5*波形Fig.6 Phase A current waveforms for d4*，dd5*of three phases short circuit in C1

t/ms0.040.080.180.280.501.002.00i*/A-0.10-0.050.110.280.752.367.49d4*0.960.671.224.606.1711.1618.89dd5*-0.61-6.474.5988.9736.1229.7020.27

從圖6(a)可以看出，在該相角下，故障發(fā)生瞬間，其電流變化不是十分劇烈。由圖6(b)及表1都可看出，在故障發(fā)生后的極短時間內(nèi)，d4*表現(xiàn)出的故障特征并不明顯。而dd5*把這一故障信息加以放大，如表1所示，在故障后0.28ms時，dd5*值達(dá)到88.97，且此時電流僅為正常運(yùn)行時的0.28倍，其在故障辨識時間上已達(dá)到了早期檢測辨識的要求。因此，相對于d4*，dd5*表現(xiàn)出了更明顯的故障特征，尤其在故障特征不明顯的相角下，dd5*更有利于辨識短路故障及其早期檢測。

3.4 環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)短路故障相關(guān)性分析

在環(huán)網(wǎng)配電網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)某條線路發(fā)生故障時，會對網(wǎng)絡(luò)上的其它線路造成影響，使其負(fù)載電流發(fā)生增大或減小的變化，且這種影響是相當(dāng)大的，它可能會導(dǎo)致線路單獨(dú)檢測時發(fā)生誤判斷。因此，有必要對這種影響進(jìn)行分析，以助于正確判斷故障點(diǎn)，為環(huán)網(wǎng)柜短路故障的早期辨識及繼電保護(hù)提供準(zhǔn)確可靠的依據(jù)，避免非故障線路誤動作。

本文以圖4所示的環(huán)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，分析當(dāng)線路C1發(fā)生短路故障時，線路J1、J2和C2故障特征值的變化情況，研究故障線路與非故障線路的故障特征值相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)對故障點(diǎn)的準(zhǔn)確辨識。

(1)對J1的影響分析

當(dāng)線路C1發(fā)生短路故障時，短路故障電流的流通路徑是電源、進(jìn)線J1、出線C1直至故障點(diǎn)，因此，此時J1上的電流信號會驟然變大。根據(jù)故障特征的提取算法，得到故障發(fā)生前后線路J1電流信號故障特征值(dd5*)，并與線路C1的故障特征值進(jìn)行比較，結(jié)果如圖7所示(圖中為故障特征值的絕對值)。

圖7 C1短路時J1與C1的故障特征絕對值隨相角變化Fig.7 Feature of J1 and C1 in different initial phase angles

如圖7(a)所示，正常運(yùn)行時，線路J1和線路C1的故障特征值都比較小，保持在8以下。另外，正常運(yùn)行時，由于J1上流過的電流比C1大，導(dǎo)致J1電流的變化率大于C1，所以J1電流信號的dd5*值大于C1的dd5*值。

圖7(b)和圖7(c)給出了在發(fā)生短路故障后的極短時間內(nèi)(t=0.08ms、t=0.18ms、t=0.28ms)，線路J1和C1的dd5*隨時間變化的情況。由于在未發(fā)生故障時，線路C1的電流比J1小，而在短路故障發(fā)生后，線路C1與 J1的電流急劇變?yōu)橄嘟亩搪冯娏髦担碈1的突變程度更劇烈，因此，不論故障初相角為何值，故障特征是否明顯，線路C1的dd5*值均比線路J1的大，表現(xiàn)出更顯著的故障特征。

(2)對C2和J2影響分析

當(dāng)線路C1發(fā)生短路故障后，由于環(huán)網(wǎng)柜內(nèi)母線電壓跌落，線路C2和J2的電流驟然變小，因此在C1發(fā)生故障瞬間，C2和J2電流的故障特征值也較大。線路C2和C1的故障特征比較如圖8所示，線路J2和C1的故障特征比較如圖9所示，且兩圖均給出短路故障極短時間內(nèi)(t=0.08ms、t=0.18ms、t=0.28ms)的故障特征值變化分析。

圖8 C1短路時C2與C1故障特征絕對值隨相角變化Fig.8 Features of C2 and C1 in different initial phase angles

圖9 C1短路時J2與C1故障特征絕對值隨相角變化Fig.9 Features of J2 and C1 in different initial phase angles

如圖8所示，在未發(fā)生故障時，由于仿真模型中線路C1與C2的參數(shù)是一致的，因此兩者的特征值也是相同的，最大值不超過2。當(dāng)線路發(fā)生故障時，C1的電流急劇變大，C2的電流急劇變小，它們的故障特征值都變得比正常運(yùn)行時大得多。但C1的變化更為劇烈，故障特征更為明顯。

圖9中展示的現(xiàn)象與圖8類似，可以看出，由于電流的突然變小，故障瞬間線路C2與J2也表現(xiàn)出故障特征，但其特征值比C1的小。

3.5 基于短路早期檢測的環(huán)網(wǎng)配電故障線路判定

根據(jù)3.4節(jié)環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)短路故障相關(guān)性分析，可以得出以下結(jié)論。

(1)當(dāng)有線路發(fā)生短路故障時，在故障發(fā)生瞬間，電流信號會發(fā)生突變，使得電流信號的dd5*的絕對值大于正常運(yùn)行時的最大值，且在短路故障早期(如短路故障發(fā)生后0.28ms內(nèi))的全相角范圍內(nèi)，均表現(xiàn)出較為明顯的故障特征。為此，可選定一個閾值，當(dāng)故障特征值大于閾值時，可以判定短路故障發(fā)生，以實(shí)現(xiàn)短路故障的早期辨識。

(2)故障線路及受影響線路的電流信號都會發(fā)生突變，均呈現(xiàn)出相應(yīng)的故障特征，所以當(dāng)線路單獨(dú)實(shí)現(xiàn)早期辨識時，可能會發(fā)生誤判。因此，環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)的短路故障早期檢測，應(yīng)將相關(guān)線路同時加以故障檢測辨識及分析比較。在全相角范圍內(nèi)，故障線路本身電流信號的變化比其它相關(guān)線路大得多，即早期故障特征最明顯的線路是發(fā)生故障的線路，以此為依據(jù)，可準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)基于早期短路辨識的故障線路判定。

綜上所述，本文提出短路早期辨識的環(huán)網(wǎng)柜故障線路判定流程，如圖10所示。通過在線監(jiān)測采集電流信號，對各路電流信號進(jìn)行濾波預(yù)處理，并根據(jù)小波包細(xì)節(jié)分解算法得到故障特征值；判斷故障特征值是否大于閾值，如果是，則有短路故障發(fā)生，進(jìn)一步確定短路故障所在線路，從而實(shí)現(xiàn)基于早期短路辨識故障線路的判定。

圖10 短路故障辨識與定線流程Fig.10 Flow chart of short circuit identification & line selection

4 結(jié)論

通過環(huán)網(wǎng)配電系統(tǒng)模型的仿真研究，分析了短路故障發(fā)生時相關(guān)線路的電流信號特征，提出判別故障線路與非故障線路的分析依據(jù)，取得了以下研究成果。

(1)引入早期檢測方法，提出環(huán)網(wǎng)柜配電系統(tǒng)短路故障的早期檢測辨識技術(shù)，為智能配電網(wǎng)的控制與保護(hù)提供了新的思路和方法。

(2)采用小波包細(xì)節(jié)分解法，可有效實(shí)現(xiàn)環(huán)網(wǎng)柜線路短路電流全相角范圍的故障識別，解決了小波變換法存在的短路電流個別相角范圍故障特征不明顯的問題。

(3)提出基于短路故障早期檢測的環(huán)網(wǎng)配電故障線路的判定方法，為環(huán)網(wǎng)柜短路故障早期檢測與控制保護(hù)提供了有益的探索。

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Early detection for short-circuit fault in ring main unit distribution system

ZHANG Li-ping1, CHEN Jun-jie2, MIAO Xi-ren1, WU Xiao-mei1, GUO Mou-fa1

(1. College of Electrical Engineering and Automation, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China; 2. Power Maintenance Branch of Fujian Electric Power Company Limited, Fuzhou 350030, China)

It is important for the early detection of short-circuit fault to ring main unit (RMU)distribution system. A method of short-circuit early detection is expound to RMU system in this paper. Firstly, based on wavelet-packet detail decomposition algorithm, an early detection for short-circuit is discussed in the full range of phase angle. Secondly, for an example of three-phases short-circuit fault, a simulation model for RMU distribution system is set up to analyze the early feature for a fault line and relative lines. A judgment method is put forward to distinguish the fault line of RMU with short-circuit early detection. Furthermore, by results of simulation experiment, it is effective for the fault line identification with short-circuit early detection, that offers a helpful research for the protection to RMU distribution system.

ring main unit; short-circuit fault; wavelet-packet decomposition; early detection; fault line selection

2015-03-14

國家自然科學(xué)基金資助項目(51377023)、 福建省高校產(chǎn)學(xué)合作科技重大項目(2011H6013)

張麗萍(1977-)， 女， 福建籍， 講師， 碩士， 研究方向?yàn)殡姎庠O(shè)備在線監(jiān)測與診斷、 電力電子高頻磁技術(shù)； 陳俊杰(1988-)， 男， 福建籍， 工程師， 研究方向?yàn)橹悄茈娖骷霸诰€監(jiān)測技術(shù)。

TM713

A

1003-3076(2016)02-0068-07