黃忠棋
(福州大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院,福州 350116)
目前,有關(guān)電纜-架空混合線路的故障測(cè)距的研究倍受關(guān)注?;旌暇€路的測(cè)距方法多種多樣,其中包括行波固有頻率法[1-3],該方法通過提取故障行波的固有頻率主成分,再利用頻率和距離的關(guān)系式來實(shí)現(xiàn)故障測(cè)距。由于電纜和架空線的波阻抗不一致,因此行波在故障點(diǎn)和線路連接點(diǎn)均會(huì)發(fā)生復(fù)雜的折反射現(xiàn)象,從而引起固有頻率的混疊[4]。若不進(jìn)行混疊消除,提取到的頻率就不夠精確甚至?xí)泻艽蟮恼`差。因此,消除頻譜混疊是提高測(cè)距精度的首要問題。
解決頻譜混疊問題的方法有盲源分離[5]、多重交織抽樣[6]和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD(empirical mode decomposition)[7-9]等,這些方法在一定程度上解決了頻譜混疊問題。其中EMD被廣泛地應(yīng)用于電力系統(tǒng)中,消除頻譜混疊的效果并不是很理想[7]。對(duì)此,本文提出將聚類經(jīng)驗(yàn)?zāi)P头纸釫EMD(ensemble empirical mode decomposition)算法[10-11]運(yùn)用到混合線路故障測(cè)距中,通過EEMD分解克服頻譜混疊的問題,引入多重信號(hào)分類MUSIC(multiple signal classification)算法提取固有頻率主成分,從而準(zhǔn)確有效地實(shí)現(xiàn)精確的故障定位。
根據(jù)文獻(xiàn)[12],利用EMD分解容易出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象,從而導(dǎo)致分解得到的固有模態(tài)函數(shù)IMF(intrinsic mode function)分量缺乏物理意義。對(duì)此,文獻(xiàn)[13]提出了一種噪聲輔助數(shù)據(jù)分析方法EEMD。該方法利用高斯白噪聲頻率均勻分布的特性,在分解的過程中不斷加入白噪聲,然后根據(jù)白噪聲均值為零的特性,將所有的IMF多次求取平均值以消除外加的噪聲,經(jīng)過這一系列的增加消除白噪聲,模態(tài)混疊的現(xiàn)象能得于避免。
EEMD的分解步驟如下:
步驟1將白噪聲序列加在原始信號(hào)中;
步驟2將步驟1得到的信號(hào)進(jìn)行EMD分解得到IMF;
步驟3每次加入不同的白噪聲序列,反復(fù)重復(fù)步驟1、步驟2;
步驟4把分解得到的各個(gè)IMF的均值作為最終的結(jié)果。
為更加形象地說明EEMD在解決模態(tài)混疊現(xiàn)象中的效果,本文通過一個(gè)簡單的仿真來比較EEMD和EMD方法。選取三相短路故障時(shí)C相信號(hào)加上10 dB的加性高斯白噪聲,得到如圖1所示的模態(tài)混疊的典型信號(hào),該信號(hào)為在單位幅值的低頻正弦中添加了高頻擾動(dòng)信號(hào)。
圖1 對(duì)象信號(hào)Fig.1 Object signal
分別對(duì)圖1所示的對(duì)象信號(hào)進(jìn)行EMD分解和EEMD分解,得到一系列IMF分量。為方便比較,本文只提取兩種算法的前4個(gè)IMF分量進(jìn)行對(duì)比,分別如圖2和圖3所示。
圖2 EMD分解Fig.2 EMD decomposition
圖3 EEMD分解Fig.3 EEMD decomposition
從圖2可以看出,信號(hào)在經(jīng)過EMD分解后,產(chǎn)生了嚴(yán)重的模態(tài)混疊現(xiàn)象;而圖3中信號(hào)經(jīng)過EEMD分解后,頻率不相同的高頻擾動(dòng)信號(hào)和低頻正弦實(shí)現(xiàn)了分離,從而避免了模態(tài)混疊現(xiàn)象。
因此,故障信號(hào)經(jīng)EEMD分解后,故障特征信息便能很好地聚集在首個(gè)IMF分量中,再對(duì)該分量進(jìn)行頻譜分析即可提取故障行波的固有頻率主成分。
設(shè)混合線路由X段電纜和Y段架空線組成,每段線路的長度分別為L1,L2,…,LX+Y,各連接點(diǎn)與測(cè)量點(diǎn)(假設(shè)位于線路最左端)之間的長度為di,i=1,2,…,X+Y,即d1=L1,d2=L1+L2,…,dX+Y=L1+L2+…+LX+Y,如圖4所示。
圖4 多段混合線路示意Fig.4 Schematic diagram of multistage hybrid transmission line
測(cè)距方案的具體步驟如下:
步驟1對(duì)獲取的故障電流行波信號(hào)進(jìn)行EEMD分解,得到首個(gè)IMF分量;
步驟2利用MUSIC算法[14]提取該IMF分量的固有頻率主成分fdf。該算法由于具備原信號(hào)外推能力,故與傳統(tǒng)傅里葉變換技術(shù)相比,其頻率分辨力可以擺脫采樣點(diǎn)數(shù)以及時(shí)長的限制,特別適用于持續(xù)時(shí)間較短的故障信號(hào)。
步驟3分別計(jì)算該頻率下的電纜和架空線的行波波速v1和v2;
步驟4分別計(jì)算在頻率fdf下各區(qū)段的固有頻率主成分頻率,即
式中:θ1和θi分別為相應(yīng)區(qū)段的始端和末端的反射角(若發(fā)生金屬接地,取為π);i為各區(qū)段編號(hào),當(dāng)i為奇數(shù)時(shí),vi=v1;當(dāng)i為偶數(shù)時(shí),vi=v2;
步驟5進(jìn)行故障區(qū)段判定,若fd(k+1)≤fdf≤fdk(k=1,2,…,X+Y-1),則區(qū)間k即為故障區(qū)段;
步驟6設(shè)故障區(qū)間k中故障點(diǎn)距離區(qū)間左端長為Lf,則有
化簡后有
式中:θ1和θf分別為測(cè)量點(diǎn)和故障點(diǎn)的反射角;v1,v2,…,v′,v″分別為各個(gè)區(qū)段對(duì)應(yīng)的行波傳播速度,當(dāng)k取奇數(shù)時(shí),v′=v1,v″=v2,當(dāng)k取偶數(shù)時(shí),v′=v2,v″=v1。
步驟7因此,故障點(diǎn)到測(cè)量端的距離為
式中,dk-1為測(cè)量端到故障區(qū)段最左端的距離。
常見的電纜-架空線混合線路主要有4種類型,分別如圖5所示。本文以經(jīng)典的雙電源A型混合線路作為分析和仿真對(duì)象。
圖5 電纜-架空線混合線路基本類型Fig.5 Basic types of cable and overhead line of hybrid transm ission line
由于線路發(fā)生故障后產(chǎn)生的暫態(tài)行波信號(hào)不僅頻率很高而且頻率所分布的范圍也很廣,因此考慮使用PSCAD/EMTDC中的頻率相關(guān)的FD模型。架空線的塔桿選用3H5形式。電纜實(shí)際的結(jié)構(gòu)比架空線復(fù)雜,截面參數(shù)有很多,根據(jù)文獻(xiàn)[15],利用PSCAD來搭建的電纜截面層數(shù)一般情況下只有4~6層,所以無需嚴(yán)格按照實(shí)際的截面來搭建電纜模型。電纜和架空線的參數(shù)取模塊默認(rèn)的參數(shù)。其中Bus1端電壓源電壓為500∠50°kV,Bus2端電壓源電壓為500∠30°kV,土壤電阻率為100 Ω·m。
利用圖6所示的線路模型進(jìn)行仿真。假設(shè)兩端電源均為理想電源,即等效阻抗Z1=Z2=0,接地電阻為1Ω,線路在130 km處(架空段)發(fā)生ABC三相短路接地故障,故障發(fā)生時(shí)刻為0.034 s,在系統(tǒng)左端(測(cè)量端)以1MHz[16]的采樣頻率對(duì)暫態(tài)電流信號(hào)進(jìn)行采樣。
圖6 A型混合線路示意Fig.6 Sketch map of type A hybrid transmission line
為驗(yàn)證EEMD相比EMD更適用于混合線路故障測(cè)距,對(duì)采集得到的暫態(tài)電流信號(hào)進(jìn)行克拉克變換,得到α模、β模和0模,根據(jù)故障信號(hào)的模量選取原則[17],分別對(duì)故障行波的β模進(jìn)行EMD和EEMD分解。分解后得到多個(gè)頻率依次下降的IMF分量,由于反映故障特征的成分主要集中在首個(gè)IMF分量上,因此,只需對(duì)IMF1分量進(jìn)行后續(xù)的測(cè)距相關(guān)步驟,兩種算法分解得到的IMF1分量分別如圖7和圖8所示,利用MUSIC算法[14]得到的頻譜分別如圖9和圖10所示。
圖7 IMF1分量EMD分解Fig.7 EMD decom position of IMF1
圖8 IMF1分量EEMD分解Fig.8 EEMD decomposition of IMF1
圖9 EMD分解固有頻率頻譜Fig.9 Inherent frequency spectrum of EMD decomposition
圖10 EEMD分解固有頻率頻譜Fig.10 Inherent frequency spectrum of EEMD decomposition
從圖7可以看出,經(jīng)過EMD分解依然存在嚴(yán)重的后得到的頻譜混疊問題,即IMF1分量中含有不同頻率的信號(hào);而圖8所示的經(jīng)過EEMD分解后得到IMF1分量頻率大體一致,即無明顯的頻譜混疊現(xiàn)象,這表明了EEMD分解可以有效地改善EMD分解產(chǎn)生的頻譜混疊問題。
由圖9可見,首個(gè)峰值點(diǎn)位于fdf=561.4 Hz處,即固有頻率主成分為561.4Hz,而從圖10可得到EEMD算法的固有頻率主成分為536.2Hz。由此可以看出,對(duì)于同樣的故障信號(hào),利用EMD算法和EEMD算法提取得到的固有頻率主成分完全不同,在本算例中,兩者相差了25.2Hz。
故障距離為df′=50+80.251=130.251 km。誤差率為(130.251-130)/150=0.167%。
對(duì)于由EMD算法提取得到的固有頻率主成分,依照上述計(jì)算步驟,可得到fdf=561.4Hz時(shí)所求的故障距離為df′=128.762 km,誤差率為(130-128.762)/150=0.825%。
從本算例可以清楚地看到,采用EEMD算法的測(cè)距精度比采用EMD算法的測(cè)距精度提高了0.658%。
理論上由于EEMD算法解決了頻譜混疊問題,因此其測(cè)距精度要比EMD算法的精度高,為了更好地證明這一點(diǎn),本節(jié)分析不同狀況對(duì)2種算法測(cè)量結(jié)果的影響。
(1)設(shè)過渡電阻為1Ω,故障處發(fā)生三相短路,則不同故障距離下2種算法的測(cè)量結(jié)果如表1所示。
表1 不同故障距離下EMD和EEMD的測(cè)量結(jié)果Tab.1 Results by using EMD and EEMD on different fault distances
由表1可知,基于EEMD算法的測(cè)距結(jié)果誤差率普遍比EMD算法的誤差率低,這進(jìn)一步說明了通過EEMD算法能很好地解決EMD算法無法解決的頻譜混疊問題,從而提高測(cè)距精度。
(2)設(shè)故障距離為110 km,發(fā)生三相短路,則不同過渡電阻下2種算法的測(cè)量結(jié)果如表2所示。
由表2可知,基于EEMD的測(cè)距算法在不同的過渡電阻(小于500Ω)下精度較高,誤差率最大不超過0.3%,與基于EMD的測(cè)距算法相比,精度普遍有所提高。而當(dāng)過渡電阻高達(dá)500Ω后,測(cè)距精度明顯下降,本文認(rèn)為該現(xiàn)象可能由以下原因造成:①過渡電阻過大會(huì)導(dǎo)致反射的行波能量迅速下降,從而影響了固有頻率的識(shí)別和提取;②過渡電阻大到一定程度后與線路的特征阻抗相比不宜忽略,若仍采用前文推導(dǎo)的測(cè)距公式測(cè)距自然會(huì)產(chǎn)生較大的誤差。
表2 不同過渡電阻下EMD和EEMD的測(cè)量結(jié)果Tab.2 Results by using EMD and EEMD on different transition resistances
(3)設(shè)故障距離為110 km,過渡電阻為1Ω,則不同故障類型下兩種算法的測(cè)量結(jié)果如表2所示。為了避免贅述,單相故障和兩相故障分別以A相和BC相為例(AG表示A相接地故障;BC/BCG表示BC相短路故障/BC相短路接地故障;ABC/ABCG表示ABC三相短路故障/ABC三相短路接地故障)。
表3 不同故障類型電阻下EMD和EEMD的測(cè)量結(jié)果Tab.3 Results by using EMD and EEMD on different fault types
從表3可以看出,不管故障類型是單線接地還是相間短路或相間短路接地,采用EEMD算法的測(cè)距結(jié)果誤差都不超過0.3%,相比EMD算法的結(jié)果,精度提高約0.2%至0.5%。從表中的數(shù)據(jù)還可以看出,單相接地的測(cè)距結(jié)果的誤差率普遍比其他兩種故障類型大一些,這是由于當(dāng)線路發(fā)生單相接地故障時(shí),行波會(huì)穿越故障點(diǎn)并在測(cè)量點(diǎn)和線路連接點(diǎn)間來回傳播,從而導(dǎo)致固有頻率主成分的提取有相對(duì)大一點(diǎn)的誤差。
前幾節(jié)以A型(2段)線路為算例,通過大量仿真驗(yàn)證了所提方案的準(zhǔn)確性,本節(jié)以B型(3段)線路為例簡單說明其他類型線路的仿真驗(yàn)證過程。
圖11 B型線路故障示意Fig.11 Fault schematic of Type B transmission line
如圖11所示,假設(shè)測(cè)量端位于Bus1端,從測(cè)量端向右各線路長度依次為L1,L2和L3,各線段最右端至測(cè)量端長度分別為d1,d2和d3,故障發(fā)生在第2段架空線即L3段。
對(duì)采集得到的暫態(tài)電流進(jìn)行相模變換后,選取適當(dāng)?shù)哪A窟M(jìn)行EEMD分解和頻譜分析得到故障信號(hào)的固有頻率主成分fdf,利用該頻率下的架空線和電纜的行波波速分別計(jì)算d1、d2和d3的主頻fd1、fd2和fd3,將fdf和各區(qū)段主頻進(jìn)行大小比較,得到,此時(shí)k=3,說明故障區(qū)段位于L3段。根據(jù)式(2)計(jì)算Lf,最后利用式(3)即可得到最終的故障距離。
從以上A、B型線路系統(tǒng)的故障測(cè)距過程可知,對(duì)于B、C、D型線路系統(tǒng)和混合線路為多段系統(tǒng),在仿真建模過程中需要注意根據(jù)混合線路的排列順序依次建立模塊,采集故障信息和提取固有頻率環(huán)節(jié)和A型混合線路的處理過程一致,由于線路區(qū)段較多,因此在距離計(jì)算時(shí),需要注意避免混淆各區(qū)段的主頻以準(zhǔn)確判斷故障區(qū)段。
針對(duì)混合線路行波的嚴(yán)重頻譜混疊問題,提出了采用EEMD求解IMF的方法,引入了MUSIC算法準(zhǔn)確地提取了固有頻率主成分,推導(dǎo)了混合線路故障測(cè)距的公式。通過EMD和EEMD兩種算法的仿真對(duì)比表明,EEMD能更好地克服模態(tài)混疊現(xiàn)象,測(cè)距精度更高。
[1]李博雅,楊耀,楊立紅(LiBoya,Yang Yao,Yang Lihong).高壓直流輸電線路單端故障測(cè)距組合算法(A combined method of single-ended fault location for HVDC transmission lines)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制(Power System Protection and Control),2014,42(3):116-121.
[2]廖凱,何正友,李小鵬(Liao Kai,He Zhengyou,Li Xiaopeng).基于行波固有頻率的高壓直流輸電線路故障定位(Fault location ofHVDC transmission line based on the natural frequency of traveling wave)[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化(Automation of Electric Power Systems),2013,37(3):104-109.
[3]徐高,龔慶武,關(guān)欽月,等(Xu Gao,Gong Qingwu,Guan Qinyue,et al).利用行波固有頻率和原子能量熵的故障選相方法(A fault-phase selection method based on natural frequency of traveling wave and atomic energy entropy)[J].電網(wǎng)技術(shù)(Power System Technology),2014,38(6):1688-1693.
[4]尚秋峰,康丹,李青,等(Shang Qiufeng,Kang Dan,Li Qing,et al).基于單節(jié)點(diǎn)重構(gòu)改進(jìn)小波包的電力系統(tǒng)諧波分析算法(Power system harmonic analysis algorithm based on wavelet packet improved by single-node reconstruction)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制(Power System Protection and Control),2011,39(3):74-77,94.
[5]牛雪梅,黃晉英,潘宏俠,等(Niu Xiemei,Huang Jinying,Pan Hongxia,et al).免疫優(yōu)化盲源分離算法在故障診斷中的應(yīng)用(Immune optimization algorithm for blind source separation and its application on fault diagnosis)[J].振動(dòng)、測(cè)試與診斷(Journal of Vibration,Measurement&Diagnosis),2012,39(2):304-311,347.
[6]陳自寬,翟宏琛,母國光(Chen Zikuan,ZhaiHongchen,Mu Guoguang).用多重交織抽樣方法消除頻譜混疊(Eliminating aliasing by multiple interlacing samplings)[J].信號(hào)處理(Signal Processing),1999,15(1):1-5.
[7]夏璐璐,何正友,李小鵬,等(Xia Lulu,He Zhengyou,Li Xiaopeng,et al).基于行波固有頻率和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的混合線路故障測(cè)距方法(A fault location method based on natural frequencies and empirical mode decomposition for mixed overhead-cable lines)[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化(Automation of Electric Power Systems),2010,34(18):67-73.
[8]孫一航,武建文,廉世軍,等(Sun Yihang,Wu Jianwen,Lian Shijun,et al).結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解能量總量法的斷路器振動(dòng)信號(hào)特征向量提?。‥xtraction of vibration signal feature vector of circuit breaker based on empirical mode decomposition amount of energy)[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào)(Transactions of China Electrotechnical Society),2014,29(3):228-236.
[9]查叢梅,王長江,魏云冰,等(Zha Congmei,Wang Changjiang,WeiYunbing,et al).一種基于EMD的諧振接地系統(tǒng)選線新方法(A new method of the resonant grounding system fault line detection based on EMD)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制(Power System Protection and Control),2014,42(14):100-104.
[10]袁娜,朱永利,梁涵卿(Yuan Na,Zhu Yongli,Liang Hanqing).結(jié)合矩形窗的EEMD局部放電信號(hào)去噪(EEMD de-noising method using rectangular window)[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSU-EPSA),2015,27(3):54-58.
[11]王曉衛(wèi),魏向向,高杰,等(Wang Xiaowei,Wei Xiangxiang,Gao Jie,et al).基于EEMD與SVM的配電網(wǎng)故障選線方法(A novel fault line selection method based on EEMD-Hilbert and SVM for distribution network)[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSU-EPSA),2014,26(12):55-61.
[12]Wu Z,Huang N E.A study of the characteristics ofwhite noise using the empirical mode decomposition method[J].Proceedings of the Royal Society of London,Series A,2004,460(2046):1597-1611.
[13]ZhaohuaWu,Huang N E.Ensemble empirical mode decomposition:a noise-assisted data analysis method[J].Advances in Adaptive Data Analysis,Theory and Applications,2009,1(1):1-41.
[14]楊關(guān)春,陳平,高鵬(Yang Guanchun,Chen Ping,Gao Peng).基于PSCAD單芯電力電纜故障暫態(tài)仿真建模(Transient simulation modeling of single power cable fault based on PSCAD)[J].山東理工大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版(Journal of Shandong University of Technology:Natural Science Edition),2013,27(2):50-53.
[15]董新洲,葛耀中,賀家李,等(Dong Xinzhou,Ge Yaozhong,He Jiali,et al).輸電線路行波保護(hù)的現(xiàn)狀與展望(Statusquo and prospect of travelling waves protection of transmission lines)[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化(Automation of Electric Power Systems),2000,24(10):56-61.
[16]王珺,董新洲,施慎行(Wang Jun,Dong Xinzhou,Shi Shenxing).考慮參數(shù)依頻變化特性的輻射狀架空配電線路行波傳播研究(Traveling wave transmission research for overhead lines of radial distribution power systems considering frequency characteristics)[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSEE),2013,33(22):96-102.
[17]許伯強(qiáng),孫麗玲,李和明(Xu Boqiang,Sun Liling,Li Heming).基于多重信號(hào)分類與模式搜索算法的籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)新方法(A detection method for broken rotor bar fault in induction motors based on multiple signal classification and pattern search algorithm)[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSEE),2012,32(9):93-99.