T接輸電線路故障診斷研究綜述

楊杰，陳佳豪，顧小平，鄧思敬

（四川輕化工大學(xué) 自動(dòng)化與信息工程學(xué)院，四川自貢 643000）

引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們對(duì)電能需求日益增加，電網(wǎng)的復(fù)雜度也在逐漸增加。從節(jié)約投資以及其他客觀條件限制等方面考慮，T接線路因其接線方式的獨(dú)特性，在高壓和超高壓電力網(wǎng)中開(kāi)始普遍應(yīng)用。然而，這些線路常常伴隨著大電廠和大系統(tǒng)，輸電線路功率高、負(fù)荷重，當(dāng)線路發(fā)生故障時(shí)，有可能造成大面積停電事故。因此，當(dāng)其發(fā)生故障時(shí)，為防止事故擴(kuò)大化，減小因停電而造成的經(jīng)濟(jì)損失，要求能夠快速、準(zhǔn)確地診斷故障[1-6]，進(jìn)而排除故障。

長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于T接線路故障診斷技術(shù)進(jìn)行了大量的理論和試驗(yàn)研究，這些研究工作主要分為故障識(shí)別、故障測(cè)距兩個(gè)方面。從本質(zhì)上來(lái)看，研究均集中在對(duì)T接輸電線路故障定位，只是各自對(duì)定位的要求有所不同。

1 T接線路故障識(shí)別

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)T接線路故障識(shí)別的研究主要有基于工頻量的故障識(shí)別方法和基于暫態(tài)量的故障識(shí)別方法。基于工頻量的T接線路故障識(shí)別方法主要利用電壓電流工頻全量、故障分量或者線路分布參數(shù)等信息建立相應(yīng)判據(jù)識(shí)別故障；基于暫態(tài)量的T接線路故障識(shí)別方法主要利用電壓、電流行波信息識(shí)別T故障。

1.1 基于工頻量的故障識(shí)別

文獻(xiàn)[7]利用T接線路三端電壓故障分量相量和與電流故障分量相量和的比值大小識(shí)別區(qū)內(nèi)外故障。文獻(xiàn)[8]利用T接線路三端電流故障分量之和結(jié)合三端電流故障分量中的最大電流與另外兩端電流之和的矢量差建立判據(jù)，識(shí)別區(qū)內(nèi)外故障，但是判據(jù)中制動(dòng)系數(shù)的選取會(huì)對(duì)故障識(shí)別的靈敏性和可靠性造成影響。文獻(xiàn)[9]針對(duì)文獻(xiàn)[8]中存在的問(wèn)題，利用T接線路三端故障電流分量中的最大電流結(jié)合另外兩端電流之和及其余弦?jiàn)A角建立判據(jù)，識(shí)別區(qū)內(nèi)外故障。文獻(xiàn)[10]根據(jù)文獻(xiàn)[8,9]中所提判據(jù)建立綜合判據(jù)，實(shí)現(xiàn)光伏T接高壓配電網(wǎng)絡(luò)區(qū)內(nèi)外故障的識(shí)別，該判據(jù)能滿足區(qū)內(nèi)故障的靈敏性和區(qū)外故障的可靠性，并且有較強(qiáng)的抗過(guò)渡電阻的能力，但文獻(xiàn)[10]未對(duì)算法性能進(jìn)行分析。文獻(xiàn)[11]在T接線路三端分別計(jì)算T節(jié)點(diǎn)處的正序電壓，通過(guò)比較T節(jié)點(diǎn)正序電壓疊加分量的最大幅值與三端正序電壓疊加分量的最大幅度的關(guān)系識(shí)別區(qū)內(nèi)外故障。文獻(xiàn)[12]首先利用T接線路三端分別計(jì)算得到的T節(jié)點(diǎn)正序疊加電壓的最大值判別線路是否故障，然后利用特定端子處的正序疊加電壓與電流之間的相位關(guān)系識(shí)別區(qū)內(nèi)外故障。文獻(xiàn)[13]利用T接線路三側(cè)電壓幅值差和測(cè)量阻抗特征建立的綜合電壓幅值差主判據(jù)，結(jié)合自適應(yīng)距離輔助判據(jù)識(shí)別區(qū)內(nèi)外故障。文獻(xiàn)[14]在兩端電源配電網(wǎng)中T接入分布式電源，在原有電流縱聯(lián)差動(dòng)判據(jù)的基礎(chǔ)上，僅借助T接高壓輸電線路兩端原有電壓、電流互感器信息，利用線路兩端正序補(bǔ)償電壓差值建立的輔助判據(jù)結(jié)合正序補(bǔ)償電壓和正序差動(dòng)電流的相位關(guān)系識(shí)別區(qū)內(nèi)外故障，但是該算法忽略了分布式電源暫態(tài)控制作用的影響。文獻(xiàn)[15]在目前雙端線路電流差動(dòng)保護(hù)研究成果基礎(chǔ)上，采用一種基于分布參數(shù)模型的T接線路電流差動(dòng)保護(hù)方法識(shí)別區(qū)內(nèi)外故障。

1.2 基于暫態(tài)量的故障識(shí)別

文獻(xiàn)[16]將T接線路繼電端測(cè)量得到的電壓、電流信號(hào)提供給二階泰勒-卡爾曼-傅里葉（T2KF）濾波器，以此估計(jì)電壓、電流信號(hào)相量的瞬時(shí)值，然后通過(guò)相量信息求得的正序阻抗識(shí)別故障。文獻(xiàn)[17]結(jié)合母線的高速停止過(guò)濾屬性，由3個(gè)基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的濾波器連續(xù)處理電流采樣信息，然后將輸出故障產(chǎn)生的瞬變分別與三個(gè)預(yù)定閾值進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)區(qū)內(nèi)外故障的判別。文獻(xiàn)[18,19]將小波變換應(yīng)用于T接線路故障識(shí)別中，但高頻噪聲信號(hào)的靈敏度會(huì)影響故障識(shí)別的效果。文獻(xiàn)[18]首先采用bior3.1小波分解T接線路三端原始電流信號(hào)，然后對(duì)分解的信號(hào)進(jìn)行重建，再利用重建信號(hào)求解各相運(yùn)行電流和抑制電流，最后通過(guò)對(duì)比三端相應(yīng)相位運(yùn)行電流與抑制電流的關(guān)系識(shí)別區(qū)內(nèi)外故障。文獻(xiàn)[19]則是通過(guò)對(duì)比Haar小波函數(shù)在T接線路每端檢測(cè)到的故障電流極性來(lái)判別區(qū)內(nèi)外故障。文獻(xiàn)[20]提出了一種基于電流反行波多尺度S變換能量熵和極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）的T接線路故障識(shí)別算法，該算法將3端反行波電流S變換后多個(gè)頻率下的電流數(shù)據(jù)求取得到的能量熵組成的特征樣本輸入極限學(xué)習(xí)機(jī)識(shí)別故障支路，該算法不僅能識(shí)別區(qū)內(nèi)外故障，而且能識(shí)別具體故障支路。

1.3 研究的難點(diǎn)與建議

從仿真結(jié)果來(lái)看，以上基于工頻量和基于暫態(tài)量的T接線路故障識(shí)別算法都能較好地識(shí)別故障。從目前已有T接線路故障識(shí)別的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述來(lái)看，基于工頻量的T接線路故障識(shí)別研究均是在電流差動(dòng)保護(hù)原理的基礎(chǔ)上改進(jìn)而成的。在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中，電流差動(dòng)保護(hù)簡(jiǎn)單可靠且反應(yīng)靈敏，是一種較為理想的保護(hù)判據(jù)，但將其應(yīng)用到高壓輸電線路時(shí)還應(yīng)考慮分布電容電流對(duì)保護(hù)產(chǎn)生的影響。因此，基于工頻量的T接線路故障識(shí)別方法仍需改進(jìn)。

基于暫態(tài)量的T接輸電線路故障識(shí)別方法，主要是利用線路故障時(shí)產(chǎn)生的高頻暫態(tài)分量來(lái)識(shí)別故障。只要能可靠地檢測(cè)出故障產(chǎn)生的高頻分量并區(qū)別于系統(tǒng)的噪聲成分，就能很好地實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別，但是受獲取故障時(shí)暫態(tài)信息方法的限制，利用暫態(tài)量的T接線路故障識(shí)別方法還需進(jìn)行深入研究。

2 T接線路故障測(cè)距

故障測(cè)距不但是電力系統(tǒng)繼電保護(hù)研究領(lǐng)域中的一個(gè)重要課題，也是對(duì)高壓輸電線路故障點(diǎn)查找與排除的重要依據(jù)，其基本要求是對(duì)故障點(diǎn)快速且精準(zhǔn)地定位。精確的故障測(cè)距不僅能縮短故障排除的時(shí)間、減輕傳統(tǒng)人工巡線巡查故障點(diǎn)的艱辛工作以及減小因故障進(jìn)一步擴(kuò)大而造成的經(jīng)濟(jì)損失，而且能有效地排查人工巡檢難以發(fā)現(xiàn)的故障，為排除絕緣隱患、修復(fù)線路以及提高供電可靠性提供有力保障。因此，輸電線路故障測(cè)距方法的研究對(duì)保證電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有著十分重要的作用。

在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中，評(píng)判故障測(cè)距算法優(yōu)劣的一項(xiàng)重要指標(biāo)是故障定位的精確度。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者為尋求精確有效的T接線路故障測(cè)距方法進(jìn)行了大量的研究。目前，T接線路故障測(cè)距的方法主要分為基于故障分析法的故障測(cè)距、基于行波法的故障測(cè)距以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障測(cè)距。

2.1 基于故障分析法的故障測(cè)距

基于故障分析法的故障測(cè)距主要分為先判別故障支路再對(duì)故障點(diǎn)進(jìn)行定位[21-25,29,30]及將故障支路判別與故障點(diǎn)的求解合二為一[26-28,31]兩種方式。文獻(xiàn)[21]通過(guò)比較各端采集到的T接線路序電壓幅值大小確定故障支路，然后對(duì)構(gòu)建的定位函數(shù)和測(cè)距方程迭代求解而測(cè)距，但該算法是在全線范圍迭代測(cè)距，計(jì)算量很大。文獻(xiàn)[22]利用各端正序電壓、電流信息求得的故障附加分量電壓值判斷故障支路，在化簡(jiǎn)合并非故障支路的基礎(chǔ)上，采用雙端測(cè)距方法對(duì)故障點(diǎn)定位。文獻(xiàn)[23]首先利用正序電壓判斷故障支路，然后將非故障支路化簡(jiǎn)合并，最后針對(duì)對(duì)稱和非對(duì)稱故障分別利用不同電壓序分量建立測(cè)距方程組求解故障距離。文獻(xiàn)[24]采用不受分布電容影響的π型等值正序網(wǎng)，利用三端測(cè)量的電壓、電流信息求取T節(jié)點(diǎn)電壓，根據(jù)所建立的判據(jù)判別故障支路，然后根據(jù)建立的一元二次測(cè)距方程組求解故障點(diǎn)位置。文獻(xiàn)[25]利用T接線路各側(cè)電壓、電流和線路正序阻抗參數(shù)等信息在各側(cè)分別計(jì)算得到的T節(jié)點(diǎn)電壓幅值信息判別故障支路，進(jìn)而利用T節(jié)點(diǎn)和故障支路首端電氣信息實(shí)現(xiàn)故障測(cè)距。以上文獻(xiàn)都是利用求得的T節(jié)點(diǎn)電壓信息先判別故障支路，然后對(duì)故障點(diǎn)定位的方法，但當(dāng)T節(jié)點(diǎn)附近發(fā)生高阻抗短路時(shí)，會(huì)因各端計(jì)算得到的T節(jié)點(diǎn)電壓信息相等而無(wú)法判別故障支路。因此，在T節(jié)點(diǎn)附近發(fā)生高阻短路故障時(shí)，以上故障測(cè)距方法存在故障判別死區(qū)。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)上述故障測(cè)距算法在T節(jié)點(diǎn)附近存在故障判別死區(qū)這一不足提出了很多新的故障測(cè)距方法。文獻(xiàn)[26,27]根據(jù)測(cè)距函數(shù)在故障點(diǎn)前后的相位發(fā)生突變與在正常支路相位保持不變的相位特性提出T接線路故障測(cè)距算法，算法在一定程度上改善了測(cè)距死區(qū)問(wèn)題，但算法的故障定位速度因計(jì)算量的增加而降低。文獻(xiàn)[28]根據(jù)過(guò)渡電阻純電阻性質(zhì)提出了一種基于參數(shù)計(jì)算的測(cè)距方法，該算法無(wú)需事先判別故障支路即可測(cè)距，但該算法較為復(fù)雜，而且對(duì)信號(hào)采集的要求很高。文獻(xiàn)[29]根據(jù)線路分布參數(shù)模型推導(dǎo)出測(cè)距函數(shù)，利用測(cè)距函數(shù)在各支路首末兩端的相位信息判斷故障支路，進(jìn)而利用故障距離的解析式求解出故障位置，實(shí)現(xiàn)故障定位，該算法不僅需要在全線范圍搜索尋找故障點(diǎn)，而且需要判別測(cè)距函數(shù)求解的數(shù)值的偽根。文獻(xiàn)[30]由改進(jìn)高斯-牛頓法求解多時(shí)刻輸電線路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的描述方程實(shí)現(xiàn)測(cè)距，但該算法較為復(fù)雜且計(jì)算量較大，而且后續(xù)還需解決算法的實(shí)用化問(wèn)題。文獻(xiàn)[31]根據(jù)T接線路三端分別計(jì)算的T接點(diǎn)正序電壓大小判別是否發(fā)生故障，再根據(jù)特定終端的正序電壓與正序電流之間的相位關(guān)系區(qū)分內(nèi)外部故障，當(dāng)發(fā)生內(nèi)部故障時(shí)，根據(jù)三端分別估計(jì)的T節(jié)點(diǎn)正序電壓之間的大小關(guān)系判別具體故障支路，最后通過(guò)相應(yīng)計(jì)算得到故障點(diǎn)的位置。

2.2 基于行波法的故障測(cè)距

行波法是以行波傳輸理論為依據(jù)，對(duì)輸電線路發(fā)生故障后產(chǎn)生的暫態(tài)行波信號(hào)進(jìn)行分析與計(jì)算，進(jìn)而對(duì)故障點(diǎn)定位的方法。從理論上講，利用行波法對(duì)故障點(diǎn)測(cè)距的精度不受故障類型、過(guò)渡電阻以及線路運(yùn)行方式的影響。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)基于行波法的T接線路故障測(cè)距進(jìn)行了大量研究。文獻(xiàn)[32-34]將T接線路看作雙端線路，先利用雙端原理判別故障分支，再對(duì)故障點(diǎn)定位。但文獻(xiàn)[32]所提算法在T節(jié)點(diǎn)附近發(fā)生故障時(shí)，該方法對(duì)故障支路的判定容易出錯(cuò)，而文獻(xiàn)[34]中對(duì)波速的估計(jì)會(huì)直接影響故障測(cè)距效果。文獻(xiàn)[35]提出一種基于小波變換的T接線路行波測(cè)距算法，該算法利用電流初始行波到達(dá)三端時(shí)間差和故障點(diǎn)距三端長(zhǎng)度差關(guān)系判別故障支路，進(jìn)而通過(guò)計(jì)算得到故障點(diǎn)位置，該算法僅針對(duì)一種確定的T接線路進(jìn)行測(cè)距，算法適用范圍較小。

文獻(xiàn)[36]基于D型行波原理，利用初始行波波頭到達(dá)三端的絕對(duì)時(shí)間和線路本身長(zhǎng)度信息進(jìn)行兩次雙端故障測(cè)距，以兩次計(jì)算中的較大值作為故障測(cè)距結(jié)果。與文獻(xiàn)[36]不同，文獻(xiàn)[37]根據(jù)計(jì)算波速與行波波速v的大小關(guān)系判別故障支路，然后對(duì)由行波波速相等構(gòu)建的測(cè)距方程求解，得出故障位置。然而文獻(xiàn)[36,37]所提算法在T節(jié)點(diǎn)附近發(fā)生故障時(shí)，可能會(huì)因?yàn)楣收现放袆e錯(cuò)誤而導(dǎo)致測(cè)距失敗。文獻(xiàn)[38]通過(guò)TT變換獲取故障產(chǎn)生的高頻分量確定故障行波到達(dá)各測(cè)量端的瞬態(tài)時(shí)間，然后利用行波到達(dá)的瞬態(tài)時(shí)間確定故障支路并最終定位故障位置。文獻(xiàn)[39]利用三端量計(jì)算得到的故障發(fā)生的絕對(duì)時(shí)刻或者波速的大小關(guān)系來(lái)判斷故障支路，進(jìn)而利用測(cè)距方程計(jì)算故障點(diǎn)距離，但當(dāng)故障發(fā)生在T節(jié)點(diǎn)附近時(shí)，可能誤判故障分支，進(jìn)而測(cè)距失敗。該算法針對(duì)T節(jié)點(diǎn)附近死區(qū)故障情況，討論了算法在T節(jié)點(diǎn)附近可能誤判的范圍。文獻(xiàn)[40,41]將故障支路識(shí)別與故障測(cè)距結(jié)合起來(lái)，直接實(shí)現(xiàn)故障點(diǎn)的定位，但在求解故障距離時(shí)，直接利用雙端行波原理在故障分支的識(shí)別上存在誤判的可能。

2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障測(cè)距

隨著人工智能理論以及相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，人工智能技術(shù)被越來(lái)越多地應(yīng)用到電力系統(tǒng)故障診斷算法的研究中。文獻(xiàn)[42]通過(guò)DWT提取的故障瞬變的行進(jìn)時(shí)間信息結(jié)合遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）對(duì)T接線路故障定位，但該方法的準(zhǔn)確性取決于線波傳播速度的準(zhǔn)確估計(jì)。文獻(xiàn)[43]利用離散小波變換（DWT）處理三端測(cè)點(diǎn)同步測(cè)量的故障電流信息以獲得小波系數(shù)，并將計(jì)算得到的小波標(biāo)準(zhǔn)差、范數(shù)熵和細(xì)節(jié)系數(shù)組成的特征向量輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以識(shí)別故障支路和確定故障點(diǎn)。文獻(xiàn)[44]利用離散小波變換從T接線路區(qū)內(nèi)3端測(cè)量到的故障電壓信息中提取故障特征，并將其用于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，從而確定故障支路并同時(shí)得到該支路的故障位置。

2.4 研究的難點(diǎn)與建議

從目前已有T接線路故障定位研究的文獻(xiàn)綜述來(lái)看，基于故障分析法的T接線路故障測(cè)距方法依據(jù)的是故障發(fā)生后各端測(cè)量得到的電氣量特征結(jié)合與系統(tǒng)相關(guān)的各種特征量來(lái)判別故障支路或者構(gòu)造測(cè)距方程，然后經(jīng)過(guò)分析計(jì)算實(shí)現(xiàn)測(cè)距。其中，基于單端工頻量的測(cè)距算法難以實(shí)現(xiàn)故障測(cè)距，而基于多端工頻量的故障測(cè)距算法在各端提取信息的同步問(wèn)題上對(duì)故障測(cè)距也有一定的影響，并且基于工頻量的故障分析法的故障測(cè)距精度也會(huì)受過(guò)渡電阻和互感器誤差等因素的影響。相對(duì)于基于工頻量的故障分析法的故障測(cè)距算法，基于故障行波的故障測(cè)距不受過(guò)渡電阻和運(yùn)行方式變化的影響，并且采用行波法對(duì)故障測(cè)距具有較高的測(cè)距精度，但是基于行波法的故障測(cè)距算法在實(shí)際工程應(yīng)用中存在暫態(tài)行波波頭檢測(cè)難度較大的問(wèn)題。隨著人工智能及其相關(guān)學(xué)科的不斷發(fā)展，基于人工智能技術(shù)的輸電線路故障測(cè)距方法的研究開(kāi)始萌芽，但目前還處于起步階段，需要不斷地發(fā)展和完善。綜上所述，基于故障分析法、行波法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的T接線路故障測(cè)距算法存在不足之處，還需要對(duì)其進(jìn)行深入的研究。

3 研究展望

從目前的T接輸電線路故障診斷研究來(lái)看，故障識(shí)別和故障測(cè)距算法研究相對(duì)比較成熟，但仍需提高故障識(shí)別的可靠性與靈敏性以及故障測(cè)距的快速性與精確性，而且在故障識(shí)別和故障測(cè)距方面也存在一些問(wèn)題尚待解決。比如，傳統(tǒng)T接線路故障識(shí)別算法未分析故障識(shí)別的性能，在理論與實(shí)際的結(jié)合中也還存在一定的問(wèn)題。對(duì)于傳統(tǒng)基于行波法的故障測(cè)距方法來(lái)說(shuō)，行波信號(hào)的準(zhǔn)確提取對(duì)故障測(cè)距尤其重要，但在實(shí)際工程中，當(dāng)發(fā)生高阻接地故障和電壓初相角很小的故障時(shí)，可能會(huì)使線路上沒(méi)有明顯的故障行波，因而難以檢測(cè)到故障行波的奇異點(diǎn)導(dǎo)致測(cè)距失敗。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度的自適應(yīng)性和不斷學(xué)習(xí)的能力，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的T接輸電線路故障診斷研究會(huì)成為未來(lái)T接輸電線路故障診斷的主要研究方向。但現(xiàn)階段引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷的研究理論還處于起步階段，其安全性、可靠性以及靈敏性還有待進(jìn)一步檢驗(yàn)。

隨著國(guó)家“堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)”概念的提出，電網(wǎng)發(fā)展以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的可靠、安全、經(jīng)濟(jì)、高效、環(huán)境友好和使用安全為目標(biāo)。未來(lái)電網(wǎng)的發(fā)展勢(shì)必向著高度自動(dòng)化與智能化發(fā)展，現(xiàn)階段如何將已有T接線路故障診斷理論與智能化有效地結(jié)合是面對(duì)的新問(wèn)題。