工控机小电流接地选线 准确率高,灵敏度高,小电流接地系统单相接地故障选线的新方法

小编 2024-10-06 产品查询 23 0

准确率高、灵敏度高,小电流接地系统单相接地故障选线的新方法

同济大学电气工程系、中国电力科学研究院有限公司的研究人员杨帆、牟龙华、张鑫、邱进,在2019年第3期《电气技术》杂志上撰文(论文标题为“基于序分量差异性的小电流接地系统单相接地故障选线法”)指出,在小电流接地系统中,利用单相接地故障的零序电流特征进行故障选线有一定的局限性。

本文针对这一问题,首先从单相接地故障负序电流的原理与分布特点入手,说明了基于负序电流进行故障选线的优越性。然后通过比较故障后各馈线零序电流与负序电流的暂态幅值特点,提出了一种基于序分量差异性的暂态选线方法。该方法选线准确率高,且对高阻接地或过零点接地等恶劣故障状况的选线灵敏度高。仿真实验验证了该方法的有效性。

配电网故障保护与自愈控制一直是学术交流的热点话题,小电流接地故障选线作为故障保护的第一环节,一直以来都备受关注。选择什么故障量作为分析对象和选择什么分析方法进行故障选线,是该领域面临的主要问题。

配电网中,大部分馈线都会被安装有电流互感器,但电压互感器却不会大范围配置,因此基于功率方向及电压电流相位差的判据便无法使用。由此可见,开发基于电流信息的保护方案适用范围更广。目前配电网单相接地故障选线主要是对各馈线的零序电流进行分析比较,提取零序电流的暂态和稳态特征,例如比幅法、比相法、能量法等。

这些方法普遍存在的问题是:零序电流的抗接地过渡电阻能力差;受系统三相不平衡影响,系统中性点接地方式会严重影响到零序电流的幅值。

相比之下,配电网发生故障后,故障点处流出的负序电流大部分流向系统侧,正常线路中流过的负序电流很小,各线路负序电流的故障特征区别度很大。此外,负序电流还具有不受中性点接地方式影响、抗过渡电阻能力强、不平衡分量易消除等优点。但由于故障发生后的短暂时间内故障电流为瞬时变化的暂态分量,因此负序电流的提取成为主要问题。近年来比较常用的方法是移相法、瞬时分量法等。

本文首先分析了小电流接地系统单相接地故障后系统负序电流的分布特点,通过与零序电流的分布特点相比较,提出了一种基于序分量差异性的选线方法。该方法能够消除量纲,并且有效地区分出故障线路,其优点在于对于高阻接地或过零点接地等恶劣故障状况的选线灵敏度高。通过仿真实验验证了该选线方法的可靠性与灵敏性。

图1 配电网络单相接地故障的负序等值电路

结论

本文对配电网单相接地故障负序电流的原理及分布特征进行了详细地分析,论证说明了正常线路与故障线路序电流特征的差异性,并提出了一种基于序分量差异性的小电流接地故障选线方法。仿真实验结果表明,基于序分量差异法的选线方案能够有效的识别出故障线路。该选线判据对于极端接地故障,如高阻接地、相电压过零点接地等,具有很高的灵敏度。

东北石油大学研究者提出一种小电流接地故障选线新方法

东北石油大学研究者提出一种小电流接地故障选线新方法,可实现高精度选线,鲁棒性较强!

配电网的结构复杂、支路多,运行环境不确定,容易产生各种故障。通过单相接地故障选线,维护人员可以快速处理故障,减少故障的影响,提高供电质量。然而,现有配电自动化设备普遍缺乏对单相接地故障的有效识别,配电自动化主站也无法对单相接地故障进行有效定位。因此,如何充分利用配电网的电压、电流等信息实现小电流接地系统单相接地故障的智能选线成为未来发展趋势。

近年来,在故障选线相关研究中,神经网络、支持向量机、专家系统、模糊理论、聚类等技术受到广泛关注。如何提取到有效的特征并选择合适的分离器非常关键,特征参数的选取直接影响选线精度,这就造成在某些特殊工况下,上述选线方法的鲁棒性较差。

深度学习能够从原始数据中自动提取更深层次的信息,无需信息处理技术,利用海量的数据实现了对物体特征的自动学习和提取,可有效克服人工提取目标特征的困难。然而,基于深度学习的选线方法依赖大量数据样本,主要基于一维信号序列的分类,在二维角度进行特征提取的研究较少。

针对小电流系统发生单相接地故障时特征信息不明显、现有选线方法易受故障情况和环境噪声影响的问题,东北石油大学三亚海洋的油气研究院、东北石油大学电气信息工程学院刘伟、杨东风、王洪志、闫文迪,在《电气技术》上撰文,提出一种基于格拉姆角场(GAF)和改进残差网络(PrResNet)的小电流接地故障选线新方法。

首先搭建仿真模型采集零序电流等数据,利用格拉姆角场变换将一维零序电流时序信息转换成二维图像信息;然后对残差网络(ResNet)进行改进,提出PrResNet用于提取图片特征;最后通过Softmax输出选线结果。

通过测试GAF-PrResNet在配电网不同运行工况和故障条件下的选线效果,证明了该故障选线模型能够在强噪声干扰场景下实现不同故障位置和过渡电阻条件下的高精度选线,且具有较强的鲁棒性。

研究者指出,该方法的主要特点在于:①在批量处理数据集时,将一维数据转换成二维图片进行存储;②通过深度学习自动提取特征,避免人工提取特征的不足;③该方法选线准确率高、抗噪性能好:④采用深层网络,模型的学习能力相应增强,泛化性能得到提高。

本工作成果发表在《电气技术》,论文标题为“基于格拉姆角场-改进残差网络的小电流接地系统故障选线”,作者为刘伟、杨东风 等。

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