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    結(jié)合決策系數(shù)和ESMD-TEO的集電線路故障定位方法

    2022-03-17 03:25:24王曉東王永浩劉穎明
    關(guān)鍵詞:集電行波支路

    王曉東,王永浩,劉穎明,高 興

    (沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院,沈陽(yáng) 110870)

    目前世界各國(guó)非常重視新能源的發(fā)展,海上風(fēng)能作為一種儲(chǔ)能豐富的可再生能源得到越來(lái)越多的利用[1-3]。在實(shí)際中集電線系統(tǒng)工作環(huán)境復(fù)雜、運(yùn)行中易受自然災(zāi)害影響導(dǎo)致故障頻繁發(fā)生。此外,集電線路具有的多分支和長(zhǎng)度短的特點(diǎn)增加了故障定位的難度。因此,快速準(zhǔn)確找出故障點(diǎn)不僅能夠縮短排除故障的時(shí)間,更能降低水下維護(hù)成本。

    行波法定位不受過渡電阻、系統(tǒng)運(yùn)行條件等因素的影響被廣泛應(yīng)用[4-11],準(zhǔn)確標(biāo)定行波波頭是行波法故障定位的關(guān)鍵。文獻(xiàn)[4-6]利用小波變換WT(wavelet transform)分解暫態(tài)故障行波信號(hào),但檢測(cè)結(jié)果受小波基和分解尺度選取的影響,選取不當(dāng)將會(huì)出現(xiàn)較大偏差。文獻(xiàn)[7]利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解具有的自適應(yīng)性解決了WT選取小波基和分解尺度的難題,但會(huì)出現(xiàn)模態(tài)混疊造成較大誤差。文獻(xiàn)[8]通過將集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和總體局部均值分解相結(jié)合抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象,但是并不能完全消除影響。

    在實(shí)際系統(tǒng)中,集電線分支眾多是故障定位另一關(guān)鍵問題。現(xiàn)有方法一般需要采集各分支末端故障數(shù)據(jù),且故障區(qū)段定位準(zhǔn)確率較低。文獻(xiàn)[12]提出一種適用于T型線路故障定位判據(jù),但不能將其應(yīng)用于集電多分支線路。文獻(xiàn)[13-15]利用故障行波線模分量與零模分量傳播時(shí)間差進(jìn)行定位,有效地避免了多分支線路的影響,但零模分量衰減迅速難以檢測(cè)。文獻(xiàn)[16-18]采用多測(cè)點(diǎn)方法實(shí)現(xiàn)多分支的故障定位,但需要裝設(shè)大量測(cè)點(diǎn),經(jīng)濟(jì)性較差。

    綜上所述,目前集電多分支線路故障定位方案受系統(tǒng)分支結(jié)構(gòu)的影響,難以準(zhǔn)確定位故障區(qū)段,且需要大量的故障數(shù)據(jù)檢測(cè)點(diǎn),經(jīng)濟(jì)性和實(shí)用性較差。現(xiàn)有方法處理微弱行波信號(hào)過程中,故障特征并不明顯難以準(zhǔn)確標(biāo)定行波波頭,且定位結(jié)果受故障類型、過渡電阻等因素的影響,導(dǎo)致較大的定位誤差。

    針對(duì)上述問題,本文提出一種基于決策系數(shù)與ESMD-TEO的風(fēng)電場(chǎng)集電多分支線路故障定位方法。僅在主集電線路兩端裝設(shè)故障數(shù)據(jù)采集裝置的情況下,通過分析風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)不同位置故障的決策系數(shù),得出決策系數(shù)與故障點(diǎn)位置之間的映射關(guān)系,提出相對(duì)應(yīng)故障支路判據(jù)。利用極點(diǎn)對(duì)稱分解ESMD(extreme-point symmetric mode decomposition)濾除信號(hào)中的低頻分量和噪聲,并通過Teager能量算子TEO(Teager energy operator)對(duì)一階固有模態(tài)函數(shù)信號(hào)IMF(intrinsic mode function)進(jìn)行差分計(jì)算增強(qiáng)暫態(tài)故障特征,準(zhǔn)確標(biāo)定故障行波波頭。利用雙端故障定位算法實(shí)現(xiàn)主集電線路故障點(diǎn)定位。

    1 基于決策系數(shù)的故障區(qū)段定位原理

    1.1 決策系數(shù)函數(shù)的構(gòu)建

    如圖1(a)所示,海上風(fēng)電場(chǎng)含有多條集電線路且存在大量電源分支,導(dǎo)致故障區(qū)段定位準(zhǔn)確率低,且在所有風(fēng)機(jī)支路末端都配置故障數(shù)據(jù)檢測(cè)裝置經(jīng)濟(jì)性和實(shí)用性差。為此,本文提出利用各條風(fēng)機(jī)支路決策系數(shù)準(zhǔn)確辨別故障區(qū)段的方法。

    為準(zhǔn)確闡述決策系數(shù)函數(shù)的構(gòu)建,在圖1(b)所示含有n個(gè)終端、m個(gè)節(jié)點(diǎn)的主集電線路模型上進(jìn)行說(shuō)明。其中,M1Mn為主集電線路;MiKj(i=2,3,…,n-1;j=1,2,…,m )為風(fēng)機(jī)支路。將M1和Mn設(shè)置為檢測(cè)點(diǎn),并作為參考點(diǎn)。對(duì)于系統(tǒng)中任意條風(fēng)機(jī)支路MiKj,定義其決策系數(shù)函數(shù)LMiKj為

    圖1 海上風(fēng)電場(chǎng)拓?fù)淠P虵ig.1 Topological model of offshore wind farm

    1.2 決策系數(shù)分析

    準(zhǔn)確得到故障點(diǎn)到線路終端M1和Mn的距離是實(shí)現(xiàn)故障區(qū)段定位的關(guān)鍵。而集電線具有分支眾多、線路短的特點(diǎn)導(dǎo)致傳統(tǒng)單端法和雙端法難以準(zhǔn)確計(jì)算故障距離dM1F和dMnF,使所得決策系數(shù)出現(xiàn)較大誤差造成故障支路誤判的情況。為此,本文提出了一種改進(jìn)的單端行波法計(jì)算決策系數(shù)。

    假設(shè)故障發(fā)生在風(fēng)機(jī)支路MiKj。此時(shí),故障點(diǎn)到線路始端M1的故障距離可以表示為

    假設(shè)故障點(diǎn)發(fā)生在主集電線路Kj-1Kj支路之間,同理分析可得故障點(diǎn)F到始端M1和終端Mn的故障距離與上述式(6)和(7)相同。

    綜上所述,對(duì)風(fēng)電場(chǎng)中任意點(diǎn)故障,利用式(6)和式(7)計(jì)算出dM1F和dMnF,并根據(jù)已知線路長(zhǎng)度dM1Mi、dMnMi和式(1)計(jì)算出各條風(fēng)機(jī)支路的決策系數(shù)。

    1.3 基于決策系數(shù)的故障支路判據(jù)

    為說(shuō)明基于決策系數(shù)的故障支路判據(jù)的有效性,在圖2所示的海上風(fēng)電場(chǎng)集電線路模型中進(jìn)行闡述。將主集電線路M1M7當(dāng)作由支路M1K1、K1K2、K2K3、K3K4、K4K5和K5M7組成的特殊支路。

    圖2 海上風(fēng)電場(chǎng)集電線路模型Fig.2 Collector line model of offshore wind farm

    故障發(fā)生后,計(jì)算各條風(fēng)機(jī)支路的決策系數(shù)。表1展示了故障發(fā)生在風(fēng)機(jī)支路時(shí)各支路的決策系數(shù)。定義由始端M1到終端M7為正方向,根據(jù)表1結(jié)果可知,故障支路的決策系數(shù)為0,剩余支路的決策系數(shù)不為0;以故障風(fēng)機(jī)支路為參考點(diǎn),沿著正方向靠近始端M1支路的決策系數(shù)大于0,靠近終端M7支路的決策系數(shù)小于0。

    表1 風(fēng)機(jī)支路故障各風(fēng)機(jī)支路決策系數(shù)Tab.1 Decision coefficient of each wind branch under wind branch fault

    從表2結(jié)果可知,故障發(fā)生在主集電線路時(shí),各條風(fēng)機(jī)支路的決策系數(shù)全不為0,其數(shù)值與故障點(diǎn)位置有關(guān)。沿著正方向靠近始端M1風(fēng)機(jī)支路的決策系數(shù)大于0,靠近終端M7風(fēng)機(jī)支路的決策系數(shù)小于0。

    表2 主集電線路故障各風(fēng)機(jī)支路決策系數(shù)Tab.2 Decision coefficient of each wind branch under main collection line fault

    在實(shí)際系統(tǒng)中,考慮到測(cè)量誤差和計(jì)算誤差,通過設(shè)置裕度ε對(duì)決策系數(shù)L進(jìn)行修正,其修正原則為:當(dāng)決策系數(shù)在裕度ε內(nèi),將L修正為0,否則保持不變。綜上所述,海上風(fēng)電場(chǎng)集電多分支線路故障區(qū)段判據(jù)如下:

    (1)若風(fēng)機(jī)支路的決策系數(shù)全不為0,則故障發(fā)生在主集電線路;若相鄰的兩條風(fēng)機(jī)支路的決策系數(shù)符號(hào)相反,則故障發(fā)生在兩條風(fēng)機(jī)支路之間主集電線路部分;

    (2)若某條風(fēng)機(jī)支路的決策系數(shù)為0,其余風(fēng)機(jī)支路的決策系數(shù)不為0,則說(shuō)明故障發(fā)生在該條風(fēng)機(jī)支路(風(fēng)機(jī)支路較短,無(wú)需故障點(diǎn)定位)。

    2 主集電線路故障點(diǎn)定位

    2.1 故障行波波頭標(biāo)定

    在集電線系統(tǒng)中任意點(diǎn)發(fā)生故障,故障點(diǎn)產(chǎn)生的故障行波信號(hào)將向各條線路的終端傳播。通過模態(tài)分解可以濾除低頻信號(hào)和噪聲信號(hào),減小信號(hào)干擾。ESMD是一種完全自適應(yīng)的非線性信號(hào)處理方法,可以解得出模態(tài)信號(hào)的瞬時(shí)頻率與幅值,實(shí)現(xiàn)不同頻段信號(hào)的分離。設(shè)故障行波信號(hào)為f(t),ESMD具體分解流程如圖3所示。線路發(fā)生故障后,通ESMD分解將故障行波信號(hào)分解為不同頻段的模態(tài)信號(hào)IMFi(t)和分解余量R(t)。

    圖3 ESMD算法流程Fig.3 Flow chart of ESMD algorithm

    針對(duì)故障行波波頭標(biāo)定中暫態(tài)故障特征不明顯導(dǎo)致波頭難以識(shí)別的問題,本文通過Teager能量算子對(duì)分解后的一階模態(tài)信號(hào)IMF1(t)進(jìn)行差分運(yùn)算,利用其能量集聚性增強(qiáng)暫態(tài)信號(hào)故障特征。本采用離散型Teager能量算子對(duì)故障行波信號(hào)進(jìn)行波頭標(biāo)定,并通過式(9)差分運(yùn)算得出Teager能量曲線,將首個(gè)峰值作為初始故障行波暫態(tài)波頭的到達(dá)時(shí)刻。

    2.2 故障點(diǎn)定位

    海上風(fēng)電場(chǎng)集電線路故障定位流程如圖4所示??紤]到行波定位方案的經(jīng)濟(jì)性和可行性,本文在僅主干線路末端設(shè)置檢測(cè)點(diǎn)的情況下進(jìn)行研究。由于風(fēng)電場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,根據(jù)式(6)計(jì)算出的故障距離可能對(duì)應(yīng)多個(gè)故障位置。因此,基于決策系數(shù)故障區(qū)段判定故障支路發(fā)生在主集電線路后,根據(jù)雙端行波定位法實(shí)現(xiàn)故障點(diǎn)定位,利用式(10)計(jì)算出故障點(diǎn)到參考端M1和M7的距離。值得說(shuō)明的是本文針對(duì)主集電線路故障實(shí)現(xiàn)故障點(diǎn)定位;針對(duì)風(fēng)機(jī)支路故障,由于風(fēng)機(jī)支路較短;僅實(shí)現(xiàn)故障區(qū)段定位。

    圖4 海上風(fēng)電場(chǎng)集電線路故障定位流程Fig.4 Flow chart of fault location of collector line in offshore wind farm

    3 算例分析

    為驗(yàn)證所提故障區(qū)段定位和故障點(diǎn)定位算法的有效性,參照?qǐng)D2搭建風(fēng)電場(chǎng)集電線路模型。其中,線路 M1K1、K1K2、K2K3、K3K4、K4K5長(zhǎng)度分別為2 km,M2K1、M3K2、M4K3、M5K4、M6K5、K5M7分別為0.6 km;其正序參數(shù)為L(zhǎng)=9.337×10-4H/km,C=1.274×10-8F/km。在線路端M1和M7處采集故障數(shù)據(jù)。在仿真中,將故障點(diǎn)分別設(shè)置在線路的不同位置,采樣頻率為1 MHz,利用ESMD-TEO標(biāo)定線模、零模分量故障行波波頭。與高壓輸電線路相比,分支線路長(zhǎng)度較短,可認(rèn)為波速穩(wěn)定不變,本文基于計(jì)算故障行波在線路中傳播速度為2.899×105km/s。

    3.1 故障區(qū)段定位分析

    為驗(yàn)證所提基于決策系數(shù)的故障區(qū)段定位算法準(zhǔn)確性,在主集電線路K1K2距離檢測(cè)點(diǎn)M1端3.4 km處,設(shè)置故障起始角為20°,過渡電阻為20 Ω的A相接地故障。分別在測(cè)量點(diǎn)M1和M7提取故障行波,利用ESMD-TEO標(biāo)定故障行波線模分量和零模分量達(dá)到M1和M7端的時(shí)間。檢測(cè)結(jié)果如圖5所示。

    由圖5可知,故障行波零模分量到達(dá)端M1和M7的時(shí)間分別為0.119 ms和0.141 ms;線模分量分別到達(dá)檢測(cè)端M1和M7的時(shí)間分別為0.111 ms和0.124 ms。將識(shí)別的各模態(tài)故障行波波頭的時(shí)間分別代入公式(6)和(7)計(jì)算出故障點(diǎn)到線路終端的距離dM1F和dM7F分別為3.350 km和7.119 km。

    圖5 K1K2故障時(shí)行波模態(tài)分量Fig.5 Mode components of traveling wave under fault K1K2

    根據(jù)計(jì)算出的dM1F、dM7F和線路固有拓?fù)渚€路長(zhǎng)度,并基于式(1)計(jì)算出風(fēng)機(jī)支路M3K2故障時(shí)風(fēng)機(jī)支路M2K1的決策系數(shù)為

    同理計(jì)算剩余風(fēng)機(jī)支路的決策系數(shù),結(jié)果如表3所示。表3結(jié)果表明,風(fēng)機(jī)支路的決策系數(shù)都不為0,且支路M2K1和支路M3K2的決策系數(shù)符號(hào)相反,滿足故障判據(jù)(1),判定故障發(fā)生在支路K1K2,與實(shí)際故障區(qū)段相符。

    表3 支路K1K2故障各風(fēng)機(jī)支路決策系數(shù)Tab.3 Decision coefficient of each wind branch under faultK1K2

    在風(fēng)機(jī)支路M3K2距離M3端0.3km處,設(shè)置故障起始角為30°,過渡電阻為10 Ω的AB相間故障。同理,通過ESMD-TEO標(biāo)定出故障行波零模分量到達(dá)檢測(cè)端M1和M7的時(shí)間為0.123 ms和0.138 ms;線模分量到達(dá)時(shí)間為0.113 ms和0.122 ms。并根據(jù)上述結(jié)果計(jì)算得出dM1F和dM7F分別為4.349 km、6.958 km,支路M3K2的決策系數(shù)為-0.009 km。取修正裕度ε為-0.05 km≤ε≤0.05 km,可以將支路M3K2的決策系數(shù)修正為0。根據(jù)表4結(jié)果可知,支路M3K2的決策系數(shù)為0,其余風(fēng)機(jī)支路的決策系數(shù)不為0,判定故障發(fā)生在支路M3K2,與實(shí)際故障區(qū)段相符。

    表4 支路M3K2故障各風(fēng)機(jī)支路決策系數(shù)Tab.4 Decision coefficient of each wind branch under faultM3K2

    為測(cè)試不同故障類型、故障起始角、過渡電阻和故障距離對(duì)所提故障區(qū)段識(shí)別方法的影響,按照表5所示的故障條件,分別在主集電線路M1M7,風(fēng)機(jī)支路M2K1、M3K2、M4K3、M5K4、M6K5上模擬200組故障,模擬故障總數(shù)為1 200組。利用所提方法進(jìn)行故障區(qū)段定位,由表6結(jié)果可知:基于決策系數(shù)的故障區(qū)段定位方法基本不受故障類型、過渡電阻、故障距離等因素的影響,且區(qū)段定位最低準(zhǔn)確率在95%以上。

    表5 故障初始條件Tab.5 Initial fault conditions

    表6 各支路故障區(qū)段定位準(zhǔn)確率Tab.6 Location accuracy of fault section in each branch

    3.2 故障點(diǎn)定位分析

    考慮到故障類型、故障距離、過渡電阻、故障起始角對(duì)定位結(jié)果的影響,分別在主集電線路的不同位置仿真不同類型故障。為比較所提ESMD-TEO算法的故障定位效果,與文獻(xiàn)[4]所提出的小波變換模極大值WTMM(wavelet transform modulus maxima)分析方法在相同故障條件進(jìn)行仿真對(duì)比。

    1)不同故障距離的影響

    為驗(yàn)證不同故障距離對(duì)定位精度的影響,分別在距M1端0.4 km、1.2 km、2.3 km、3.6 km、4.7 km、5.8 km、6.3 km、7.7 km、8.4 km、9.2 km、10.1 km處設(shè)置過渡電阻為20 Ω、故障起始角20°的AB相間故障。ESMD-TEO和WTMM兩種方法的仿真對(duì)比結(jié)果如圖6所示。

    根據(jù)圖6結(jié)果可知,在主集電線路不同位置發(fā)生故障時(shí),本文所提的方法與WTMM方法都能定位到故障點(diǎn),而ESMD-TEO的最大絕對(duì)誤差為131.3 m,平均誤差為48.9 m;WTMM最大絕對(duì)誤差分別為188.9 m,平均誤差為110.4 m。因此,ESMDTEO算法的定位精度受故障距離的影響更小,平均誤差減小了61.5 m。

    圖6 不同故障距離測(cè)試結(jié)果Fig.6 Test results at different fault distances

    2)不同過渡電阻的影響

    為驗(yàn)證該算法在不同過渡電阻Rf下的性能,在距離M1端3.7 km處分別設(shè)置Rf為10 Ω、50 Ω、80 Ω、150 Ω、300 Ω,故障起始角為10°的AB相間故障。不同過渡電阻下的定位結(jié)果和絕對(duì)誤差如表7所示。結(jié)果表明:兩種算法的定位結(jié)果都不隨Rf而顯著變化,但ESMD-TEO最大絕對(duì)誤差比WTMM更小。

    表7 不同過渡電阻測(cè)試結(jié)果Tab.7 Test results with different transition resistances

    3)不同故障類型的影響

    在距離M1端4.5 km處,過渡電阻為20 Ω、故障起始角為10°的情況下設(shè)置不同類型的故障。表8結(jié)果表明,ESMD-TEO和WTMM方法的定位結(jié)果都基本不受故障類型的影響,但相對(duì)而言ESMD-TEO具有更高的定位精度。

    表8 不同故障類型測(cè)試結(jié)果Tab.8 Test results under different types of fault

    4)不同故障起始角的影響

    在距離M1端6.7 km處,過渡電阻為20 Ω、發(fā)生A相接地故障。故障起始角分別為20°、30°、45°、60°、80°時(shí)的測(cè)試結(jié)果如表8所示。根據(jù)表8結(jié)果可知,ESMD-TEO和WTMM方法都基本故障起始角的影響,但WTMM在故障起始角較小時(shí)定位誤差較大。

    綜上分析,本文所提方法能夠準(zhǔn)確的辨別故障區(qū)段并計(jì)算出故障距離,且ESMD-TEO算法對(duì)故障起始角、故障類型和過渡電阻具有更強(qiáng)的魯棒性,適用于海上風(fēng)電場(chǎng)集電線路故障定位。

    表9 不同故障起始角測(cè)試結(jié)果Tab.9 Test results at different fault inception angles

    4 結(jié)論

    本文針對(duì)海上風(fēng)電場(chǎng)多分支線路故障區(qū)段定位和主集電線路故障點(diǎn)定位展開研究,主要結(jié)論如下。

    (1)在不采集所有分支線路終端故障數(shù)據(jù)的情況下,通過分析故障點(diǎn)到各端點(diǎn)的距離和線路固有長(zhǎng)度的關(guān)系構(gòu)建決策系數(shù)函數(shù),并基于決策系數(shù)與故障點(diǎn)位置之間的映射,提出相對(duì)應(yīng)故障區(qū)段的定位判據(jù),實(shí)現(xiàn)集電多分支線路故障區(qū)段的準(zhǔn)確定位,解決了分支結(jié)構(gòu)復(fù)雜對(duì)故障區(qū)段定位的影響。

    (2)通過ESMD分解故障行波信號(hào),濾除信號(hào)中的低頻分量和噪聲。利用TEO差分運(yùn)算使一階IMF信號(hào)幅值突變特征更加明顯,實(shí)現(xiàn)故障初始行波波頭的準(zhǔn)確標(biāo)定,有效地提高故障定位精度。

    (3)仿真結(jié)果表明,所提方法能準(zhǔn)確地定位出故障支路并準(zhǔn)確計(jì)算出故障點(diǎn)位置。與WTMM算法相比,平均絕對(duì)誤差減小了61.5 m,且定位結(jié)果基本不受故障距離、過渡電阻等因素的影響,魯棒性更強(qiáng)。

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    利用支路參數(shù)的狀態(tài)估計(jì)法辨識(shí)拓?fù)溴e(cuò)誤
    計(jì)及風(fēng)電場(chǎng)集電網(wǎng)絡(luò)等值模型的仿真研究
    Kolmogorov-Petrovskii-Piskunov方程和Zhiber-Shabat方程的行波解
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