陳新崗,陳小青,馮煜軒,賀 娟,羅 浩,余 兵
(1.重慶理工大學(xué),重慶 400054;2.重慶市能源互聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)研究中心,重慶 400054)
據(jù)當(dāng)前相關(guān)數(shù)據(jù)表明:電力系統(tǒng)95%的停電事故都發(fā)生在配電網(wǎng)中,而由線路發(fā)生接地或短路性這類事故性不對(duì)稱故障大約占配電網(wǎng)總故障的85%[1-6]。在配電網(wǎng)發(fā)生不對(duì)稱故障時(shí),如果有一種故障類型識(shí)別方法能夠讓檢修人員及時(shí)對(duì)故障類型做出準(zhǔn)確判斷,將有利于故障選相、事故分析,對(duì)提高系統(tǒng)供電可靠性具有重要意義[7-10]。文獻(xiàn)[11]采用小波變換的時(shí)頻分析對(duì)配電網(wǎng)不對(duì)稱故障進(jìn)行判別,但是變換過程相對(duì)復(fù)雜,在工程中的應(yīng)用前景還有待檢驗(yàn)。文獻(xiàn)[12]中提出用單一的負(fù)序電流特性對(duì)不對(duì)稱故障進(jìn)行辨別。當(dāng)故障條件不同時(shí),它對(duì)單相接地故障出現(xiàn)誤判,并且對(duì)其他類型的故障沒有識(shí)別能力,在實(shí)際應(yīng)用中也會(huì)受到一定局限?,F(xiàn)有的故障識(shí)別方法主要針對(duì)配電網(wǎng)中的中性點(diǎn)不接地和中性點(diǎn)經(jīng)消弧線圈接地系統(tǒng),鮮有對(duì)中性點(diǎn)經(jīng)電阻接地系統(tǒng)的研究。故本文基于中性點(diǎn)經(jīng)電阻接地系統(tǒng),使用對(duì)稱分量法分解故障電流得到正、負(fù)、零電流三序特性,再與PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合達(dá)到配電網(wǎng)不對(duì)稱故障類型識(shí)別的目的。通過電壓互感器PT、電流互感器CT獲取故障電壓、電流信息[13-17],然后在Matlab/Simulink環(huán)境下,運(yùn)用對(duì)稱分量法對(duì)配電網(wǎng)發(fā)生不同類別的不對(duì)稱故障進(jìn)行仿真、分析,得到各個(gè)特征序分量的幅值大小。最后,將提取的特征分量用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)進(jìn)行訓(xùn)練,將現(xiàn)有的故障特征量代入已創(chuàng)建好的PNN中,仿真結(jié)果表明該方法能夠較精準(zhǔn)地區(qū)分各類不對(duì)稱故障。
配電網(wǎng)發(fā)生接地、相間短路等事故性不對(duì)稱故障時(shí),會(huì)使原有的配電網(wǎng)絡(luò)三相參數(shù)不對(duì)稱,針對(duì)這個(gè)問題,本文通過對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的處理與對(duì)稱分量法的結(jié)合,使對(duì)稱分量法得以再次運(yùn)用[18-19]。以a相作為基準(zhǔn)相時(shí),得到不對(duì)稱三相相量和它的對(duì)稱分量關(guān)系如下:
式中α=ej120°。它的原理是將故障點(diǎn)處等效成三相參數(shù)對(duì)稱的二端口網(wǎng)絡(luò),再將該電力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行三序解耦,得到相互獨(dú)立的正、負(fù)、零三序網(wǎng)絡(luò),然后結(jié)合相應(yīng)的故障邊界條件,得到各網(wǎng)絡(luò)電壓與電流的關(guān)系,最后將三序網(wǎng)絡(luò)連接為等效的復(fù)合序網(wǎng)絡(luò),從而求解出三序電流值。
在10 kV配電網(wǎng)中性點(diǎn)經(jīng)電阻接地的接地系統(tǒng)中,以b、c兩相發(fā)生短路接地故障為例。其中M、N點(diǎn)為故障點(diǎn),Ea、Eb、Ec分別代表三相電源的電動(dòng)勢(shì),Ca、Cb、Cc分別代表接入配電網(wǎng)中各電氣元件對(duì)地電容,Ia、Ib、Ic分別代表出現(xiàn)故障后的暫態(tài)電流流向,RX表示相間故障電阻,Rf為過渡電阻,Rg為接地系統(tǒng)的電阻,Vb、Vc分別代表b、c兩相故障后對(duì)地電壓,如圖1所示。
圖1 兩相短路接地故障
以對(duì)稱分量法為基礎(chǔ),將兩相短路接地故障的邊界條件轉(zhuǎn)化為序分量的表達(dá)式為
將圖1所示系統(tǒng)中的故障M、N點(diǎn)分別解耦成正序、負(fù)序、零序網(wǎng)絡(luò),再由式(2)得到網(wǎng)絡(luò)中電流與電壓的關(guān)系,從而連接三序網(wǎng)絡(luò)得到如圖2所示的復(fù)合序網(wǎng)絡(luò)。其中,Zn、ZL分別表示發(fā)生故障后系統(tǒng)(不包含接地電阻Rg)對(duì)地的正序、負(fù)序阻抗,而Zg則表示含接地阻抗的Rg零序阻抗。
圖2 兩相接地短路故障的復(fù)合序網(wǎng)
由圖2可得正序、負(fù)序和零序電壓的表達(dá)式為
式中:1表示電源的正序電動(dòng)勢(shì);Xn、XL、Xg分別表示正、負(fù)、零三序網(wǎng)絡(luò)的輸入阻抗。
聯(lián)立式(2)(3)可得到正序電流為
同理,可求得負(fù)序和零序電流為
由于單相接地故障、兩相相間短路故障與兩相短路接地故障均有相似之處,故在進(jìn)行理論分析時(shí),只需改變某個(gè)條件,限于篇幅,這里不再一一贅述。至此,由以上的分析可知:?jiǎn)蜗嘟拥囟搪?、兩相短路接地和兩相相間短路故障會(huì)出現(xiàn)故障電流,用對(duì)稱分量法將它進(jìn)行分解,得到正序、負(fù)序、零序電流并提取其幅值。
當(dāng)應(yīng)用在實(shí)際的分類問題時(shí),PNN網(wǎng)絡(luò)不僅有線性算法的所有優(yōu)點(diǎn),還具有非線性算法的高精度特性,這樣的特點(diǎn)讓該網(wǎng)絡(luò)廣泛用于各個(gè)領(lǐng)域的分類問題。PNN的層次模型共4層,它們分別是輸入層(input layer)、模式層(model layer)、求和層(summation layer)、輸出層(input layer),其基本結(jié)構(gòu)如圖3所示。
輸入層單元個(gè)數(shù)與特征量的維數(shù)相同,每個(gè)模式層單元的輸出為
式中:W˙τ表示輸入層到模式層的權(quán)值;?表示對(duì)分類有著重要作用的平滑因子。
圖3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
在求和層中,單元個(gè)數(shù)與類別總數(shù)相同,每個(gè)類別按照式(6)進(jìn)行概率累加,得到屬于這個(gè)類別的概率估計(jì)。輸出層的作用就是從求和層中找出閾值最大的概率密度函數(shù)并輸出。因此,本文故障識(shí)別模型輸入層有3個(gè)單元,分別代表3種特征量的正序、負(fù)序、零序電流的幅值;輸出層有4個(gè)單元,分別代表3種配電網(wǎng)故障類型,單相接地短路、兩相短路接地、兩相相間短路故障以及1個(gè)正常狀態(tài)。模式層以及求和層的節(jié)點(diǎn)數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)由參與訓(xùn)練的樣本個(gè)數(shù)決定。
綜上所述,故障類型識(shí)別方法的流程如圖4所示。首先,通過電壓互感器PT、電流互感器CT進(jìn)行電壓電流的數(shù)據(jù)采集;其次,在配電網(wǎng)系統(tǒng)負(fù)載發(fā)生較大變化的時(shí)候,會(huì)導(dǎo)致中性點(diǎn)的不平衡,產(chǎn)生零序電流進(jìn)而產(chǎn)生零序電壓,對(duì)故障判斷造成干擾,因此要通過母線的零序電壓是否超過閾值,即U0>0.15U1來啟動(dòng)接下來的程序;接著將采集的三相電流按照式(1)進(jìn)行計(jì)算,得到正序、零序、負(fù)序電流;然后調(diào)用Matlab中的net=newpnn(P,T,SPREAD)函數(shù)來創(chuàng)建故障診斷PNN網(wǎng)絡(luò),將三序電流代入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,再將現(xiàn)有的三序電流代入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試,得到故障分類結(jié)果。在一定范圍內(nèi)改變spreed的值[20],故障識(shí)別率不再升高,此時(shí)得到該條件下的最優(yōu)故障分類率,創(chuàng)建的PNN網(wǎng)絡(luò)具備故障識(shí)別功能。
圖4 故障類型識(shí)別流程
考慮在實(shí)際的配電網(wǎng)系統(tǒng)中,輸電線路不僅含架空電線,還有架空電線與電纜的混合線路;輸電網(wǎng)絡(luò)電壓等級(jí)的高低直接決定輸送距離的長(zhǎng)短;發(fā)生接地故障時(shí),一般不是金屬性接地而是經(jīng)過渡電阻接地。為了使本次仿真與真實(shí)的配電網(wǎng)環(huán)境更接近,仿真模型搭建的10 kV中性點(diǎn)經(jīng)電阻接地系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖3所示,各輸電饋線都在20 km以內(nèi)。主要參數(shù)設(shè)置如下:電阻的正序、零序阻抗為[0.036 89,0.427 6]Ω/km,電感的正序、零序阻抗為[1.357 0,5.414 6]mH/km,電容的正、零序阻抗為[13.217 4,10.386 5]nF(架空電線參數(shù))。
圖5 10 kV小電流接地系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
對(duì)配電網(wǎng)單相接地短路、兩相短路接地和兩相相間短路故障特性做模擬仿真實(shí)驗(yàn),再將對(duì)稱分量法封裝進(jìn)subsystem封裝模塊用于提取故障特征量進(jìn)行故障類型識(shí)別。以系統(tǒng)發(fā)生兩相非金屬性接地短路故障為例,設(shè)置故障出現(xiàn)的時(shí)間為0.02 s,故障排除時(shí)間為0.16 s,過渡電阻為5Ω,故障初始角為30°(故障初始角取值范圍為0°~90°),系統(tǒng)的采樣頻率為20 kHz,得到的三相電壓、母線的零序電流以及三相電流如圖6所示。從圖6中可以看出:各個(gè)故障信號(hào)會(huì)持續(xù)半個(gè)工頻周期的高頻暫態(tài)信息,隨后的故障波形逐漸趨于平穩(wěn)。
圖6 三相電壓、母線的零序電壓及三相電流
將A、B、C三相故障電流輸入對(duì)稱分量分析模塊進(jìn)行分解,得到正、負(fù)、零三序電流如圖7所示。三序特征分量在故障后的半個(gè)周期到一個(gè)半周期變化明顯并含有豐富的故障信息,因此選取的數(shù)據(jù)樣本在這個(gè)時(shí)間段內(nèi)。
圖7 正序、負(fù)序、零序電流幅值
綜合考慮過渡電阻、故障初始角對(duì)故障電流的影響,選取概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。具體訓(xùn)練樣本的故障類型與故障條件的分布情況如表1所示,共選擇915個(gè)樣本用來訓(xùn)練PNN網(wǎng)絡(luò)。使用任意的33個(gè)作為測(cè)試樣本代入訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)中,再把SPREAD分別設(shè)置為1、1.5、2、2.5、3、3.5、4進(jìn)行仿真分析。當(dāng)SPREAD=3時(shí),PNN網(wǎng)絡(luò)將得到最佳的故障識(shí)別率,然后再用Y=sim(net,p_test)函數(shù),可以得到測(cè)試樣本分類的效果如圖8所示。其中“1”代表單相接地故障,“2”代表兩相相間短路故障,“3”代表兩相接地故障,“4”代表正常狀態(tài)??梢钥闯觯涸摲椒ü收戏诸愋Ч^好,各個(gè)測(cè)試量與實(shí)際量相同,達(dá)到故障識(shí)別的目的。
表1 訓(xùn)練樣本分布情況
圖8 測(cè)試樣本分類的效果
有文獻(xiàn)采用負(fù)序特性來辨別單相接地故障[21],同本文用式(1)將負(fù)序電流求解出來作為故障特征量;以單一的負(fù)序電流幅值為輸入層單元,故障類型為輸出層單元建立PNN網(wǎng)絡(luò)。然后選在同樣的故障條件(過渡電阻為10Ω,故障初始角為30°)下,取任意11組測(cè)試樣本,得到采用負(fù)序分量法和三序分量法故障分類效果圖9、10。對(duì)比兩種故障分類方法,結(jié)果見表2(“T”表示分類結(jié)果正確,“F”表示分類結(jié)果錯(cuò)誤)。
表2 兩種方法故障分類結(jié)果對(duì)比
從表中可以看出:采用負(fù)序分量法對(duì)樣本2、3、4、10判斷錯(cuò)誤,即對(duì)單相接地、兩相短路接地和兩相相間短路故障的區(qū)別度不理想,分析原因可能是3種故障類型的負(fù)序電流幅值上有一段重合的區(qū)間,導(dǎo)致故障識(shí)別率只有64%;而本文三序分量法得到的故障識(shí)別率高達(dá)99%,采用正、負(fù)、零三序分量作為特征量避免了這種偶然現(xiàn)象的出現(xiàn),因此故障識(shí)別率更高。
圖9 負(fù)序分量法分類的效果
圖10 三序分量法分類的效果
采用單一的負(fù)序電流得到的故障判斷率只有64%,本文選取故障暫態(tài)電流的正、零、負(fù)三序電流的幅值大小作為判別故障類型的特征量,判據(jù)更加豐富,得到故障的診斷率高達(dá)99%。綜上,采用三序分量法和PNN的配電網(wǎng)故障類型識(shí)別方法可極大地提高故障識(shí)別能力,能讓檢修人員在更短的時(shí)間對(duì)事故進(jìn)行分析,滿足工程實(shí)際需求,對(duì)提高配電網(wǎng)供電可靠性具有重要參考意義。
重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))2019年12期