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        配電網(wǎng)單相接地故障保護(hù)方法與提升保護(hù)準(zhǔn)確性研究

        2022-02-06 07:17:18國網(wǎng)陜西省電力有限公司西咸新區(qū)供電公司
        電力設(shè)備管理 2022年23期
        關(guān)鍵詞:配電網(wǎng)故障模型

        國網(wǎng)陜西省電力有限公司西咸新區(qū)供電公司 馬 進(jìn)

        供電企業(yè)生產(chǎn)管理中,確保配電網(wǎng)運(yùn)行安全穩(wěn)定性是主要的管理目標(biāo)。傳統(tǒng)故障處理方式中,主要是利用分析穩(wěn)態(tài)或暫態(tài)電氣量進(jìn)行故障分析,能夠較為準(zhǔn)確的監(jiān)測到故障現(xiàn)象,但是無法準(zhǔn)確識別故障類型?;贑NN技術(shù)構(gòu)建故障分析模型,能夠更好的提升故障識別準(zhǔn)確性,有針對性的制定處理措施,避免接地故障復(fù)雜化,產(chǎn)生永久性接地現(xiàn)象。

        1 配電網(wǎng)單向接地故障CNN識別方法

        1.1 CNN識別方法原理

        卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)識別技術(shù)是基于故障信號的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,之后將固有模態(tài)函數(shù)進(jìn)行希爾伯特變換,能夠得出故障信號的時(shí)頻分布。本課題研究中采用配電網(wǎng)10kV側(cè)母線接地故障現(xiàn)象為例,構(gòu)建CNN模型,并利用模型分析故障信號參數(shù)。通過分析故障出現(xiàn)時(shí)a相和b相電壓R分量分解結(jié)果,對故障現(xiàn)象進(jìn)行精準(zhǔn)判斷。

        1.2 CNN識別方法應(yīng)用步驟

        利用構(gòu)建CNN模型法對配電網(wǎng)單相接地故障現(xiàn)象識別,主要包括是三個步驟:確定訓(xùn)練樣本。本課題研究中,樣本確定為配電網(wǎng)10kV側(cè)母線的三相電壓、三相電流及零序電壓等故障數(shù)據(jù);訓(xùn)練學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)采集方式是利用HHT帶通濾波器,采集7個故障信號,在濾波處理后構(gòu)建時(shí)頻功率矩陣。將矩陣轉(zhuǎn)換成時(shí)頻譜圖后,就可以輸入模型完成訓(xùn)練;識別精度提升。在訓(xùn)練完成后,對測試樣本進(jìn)行識別,根據(jù)識別結(jié)果對參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,能夠有效提升識別精度,進(jìn)而提升保護(hù)準(zhǔn)確性;增加樣本數(shù)據(jù)庫內(nèi)容,重復(fù)步驟3,直至滿足單相接地故障類型的實(shí)時(shí)識別要求為止[1]。基于上述步驟,應(yīng)用流程如圖1。

        圖1 單相接地故障分類識別應(yīng)用流程

        1.3 構(gòu)建時(shí)頻功率矩陣

        時(shí)頻功率矩陣構(gòu)建,是先采集故障信號數(shù)據(jù),采集數(shù)量設(shè)定為N個,利用HHT將數(shù)據(jù)劃分為M個子頻帶,將數(shù)據(jù)以采樣時(shí)間軸進(jìn)行K等分,計(jì)算出每等分中數(shù)據(jù)量為E(E=N/K,且取為整數(shù))。本課題研究中,將M設(shè)定為5、N設(shè)定為20000、K設(shè)定為40,因此E為500。子頻帶的帶寬為300Hz,設(shè)計(jì)出每個故障信號的時(shí)頻功率矩陣,矩陣類型包括三相電壓、三相電流和零序電壓。根據(jù)時(shí)頻功率圖譜顯示,在a相出現(xiàn)故障時(shí),b、c兩相電壓會出現(xiàn)升高,根據(jù)故障發(fā)生時(shí)信號在時(shí)間、頻率高及功率之間的關(guān)系分析,即可對故障情況進(jìn)行初步分析。

        1.4 構(gòu)造CNN模型結(jié)構(gòu)

        CNN模型結(jié)構(gòu)是通過多層卷積計(jì)算輸入最終結(jié)果,本課題研究中,將時(shí)頻功率圖譜作為輸入層,在不斷提取局部特征量后進(jìn)行計(jì)算壓縮,模型結(jié)構(gòu)示意如圖2所示。

        圖2 CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型示意圖

        卷積計(jì)算是時(shí)頻圖譜橫向和縱向計(jì)算同時(shí)進(jìn)行的,通過設(shè)置合理權(quán)重并連接至各個卷積層,即可自主完成局部特征量的提取。在提取完成后,能夠在最大池化層操作中降低數(shù)量的同時(shí),保留模型關(guān)鍵特征,實(shí)現(xiàn)算法優(yōu)化。

        1.5 仿真試驗(yàn)

        仿真試驗(yàn)是利用PACSAD/EMTDC平臺搭建故障發(fā)生模型,獲取樣本數(shù)據(jù)。在進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),先是在模型中打開開關(guān),切除消弧線圈,選取其中部分故障點(diǎn)作為訓(xùn)練樣本。結(jié)合配電網(wǎng)單相接地故障發(fā)生特征,重點(diǎn)關(guān)注金屬性接地、低阻接地及高阻接地故障現(xiàn)象,通過判斷是否存在間歇性電壓畸變、電壓諧波含量等特征,確定是否出現(xiàn)電弧接地現(xiàn)象。通過對過渡電阻耐受能力分析,確定故障現(xiàn)象屬于高阻接地或低阻接地[2]。這些分析結(jié)果的準(zhǔn)確性,與循環(huán)參數(shù)的迭代周期有直接關(guān)系,迭代次數(shù)越多、準(zhǔn)確率越高,但是邊際準(zhǔn)確率也不斷降低,因此要根據(jù)誤差范圍是否穩(wěn)定、準(zhǔn)確率能夠保持在100%附近時(shí),確定合理的迭代次數(shù)。試驗(yàn)中,迭代次數(shù)設(shè)定為150次,能夠達(dá)到較好的訓(xùn)練效果。之后是對樣本進(jìn)行測試,將樣本輸入模型完成測試,直至識別率達(dá)到99.5%以上時(shí),即可應(yīng)用于配電網(wǎng)單相接地故障識別。

        2 CNN識別方法保護(hù)準(zhǔn)確性提升方式

        降低誤判率。是提升故障保護(hù)方法準(zhǔn)確率的基本要求,在CNN模型運(yùn)行中主要存在兩個方面的影響因素:首先是消弧線圈在進(jìn)行補(bǔ)償時(shí),所產(chǎn)生的感性電流會造成容性故障電流減弱,進(jìn)而造成系統(tǒng)誤判,因此在進(jìn)行設(shè)定模型參數(shù)時(shí),需要對消弧線圈參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,盡量減少這方面的干擾;在低電阻識別時(shí),要盡量避免故障相壓跌幅受過渡電阻影響的問題,在高電阻識別時(shí),要盡量避免電壓電流故障特征不明顯問題[3]。只有通過這些方面的系統(tǒng)優(yōu)化,才能夠確保CNN模型的識別準(zhǔn)確率達(dá)到配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行要求。

        優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。是針對配電網(wǎng)運(yùn)行實(shí)際情況變化,對CNN模型進(jìn)行優(yōu)化,確保識別準(zhǔn)確性達(dá)到要求的關(guān)鍵措施。在電力用戶逐步增加、配電網(wǎng)增加出線間隔,或線路大修技改、退出運(yùn)行時(shí),都會造成實(shí)際結(jié)構(gòu)與模型結(jié)構(gòu)偏差過大,對故障識別率造成影響,因此在模型運(yùn)行中,還應(yīng)當(dāng)結(jié)合實(shí)際情況對樣本進(jìn)行檢查,準(zhǔn)確查找故障點(diǎn)出現(xiàn)誤判的原因,并根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整好拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),避免由于模型與實(shí)際情況差異過大產(chǎn)生明顯誤判,對配電網(wǎng)運(yùn)行安全產(chǎn)生影響。

        加入噪音污染。在模型中加入噪音污染是提升識別準(zhǔn)確率、確保保護(hù)準(zhǔn)確性提升的有效保障。在配電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)采集時(shí),必然會由于噪音干擾現(xiàn)象導(dǎo)致數(shù)據(jù)不夠精準(zhǔn),如在模型中沒有添加噪音污染,則會造成實(shí)際運(yùn)行結(jié)果與實(shí)際運(yùn)行情況產(chǎn)生偏差[4]。因此在本課題數(shù)據(jù)故障測試過程中,選擇添加30dB的高斯白噪音,對模型進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練。通過添加噪音的方式,能夠更好的適應(yīng)配電網(wǎng)故障發(fā)生時(shí)數(shù)據(jù)采集真實(shí)情況,在模型中對算法進(jìn)行優(yōu)化,盡量規(guī)避噪音干擾帶來的影響。

        綜上,基于本課題研究顯示,利用CNN模型對配電網(wǎng)單相接地故障現(xiàn)象進(jìn)行分析,能夠通過數(shù)據(jù)采集和樣本測試,較為準(zhǔn)確的識別故障類型,模型識別準(zhǔn)確率達(dá)到98.8%以上。同時(shí)在采用降低誤判率措施、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、加入噪音污染等方式,確保模型分析與真實(shí)數(shù)據(jù)采集環(huán)境相一致情形下,識別準(zhǔn)確率也能夠達(dá)到93.5%以上,已能較好滿足配電網(wǎng)單相接地故障監(jiān)測及處理要求。

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