中鐵武漢電氣化局集團有限公司 夏永濤

GIS 變電站，全稱為氣體絕緣變電站，是20世紀60年代出現(xiàn)的一種新型電力設備。但是，GIS 變電站也存在缺點，即在GIS變電站的開關操作時，會形成快速暫態(tài)過電壓，進而在GIS 內(nèi)部產(chǎn)生瞬態(tài)電磁場，從而引發(fā)電磁干擾，對與GIS 本體設備鄰近布設的二次設備的正常運行產(chǎn)生的了嚴重影響[1-3]。

在此背景下，為保證電力系統(tǒng)的正常運行，相關專家和學者均針對GIS 變電站開關操作瞬態(tài)電磁異常擾動的研究。劉渝根和李勇翔研究了電力系統(tǒng)中一次設備故障時二次電纜芯線上暫態(tài)過電壓，并使用EMTP 進行仿真計算；石雨鑫提出了集總等效電磁干擾源測量方法，并在252kV GIS 實驗平臺進行了隔離開關操作瞬態(tài)電磁過程的實驗研究，分析了瞬態(tài)干擾源的特性以及影響；嵇建飛、錢佳斌、王立輝等人結合電力系統(tǒng)典型電路的分析方法，建立高壓開關過電壓分析模型，分析仿真瞬態(tài)電磁干擾特性，為電磁異常擾動自動檢測提供了參考。但是以上兩種傳統(tǒng)方法實際應用效果不理想，無法檢測所有的電磁異常擾動[4-6]。

本文以前人研究為基礎，提出GIS 變電站開關操作瞬態(tài)電磁異常擾動自動捕捉方法。從各種擾動類型中捕捉到由于開關操作引起的異常變化，以便及時進行處理。該方法包括干擾電壓采集、電壓數(shù)據(jù)預處理、擾動特征參數(shù)提取、擾動捕捉。通過本文研究以期為抑制GIS 變電站開關操作引起的電磁干擾提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

1 GIS 變電站開關操作瞬態(tài)電磁異常擾動自動捕捉方法

GIS 變電站中的大部分的電氣設備都是被直接或間接密封在金屬管道和套管所組成的管道樹中，因此一旦產(chǎn)生電磁干擾，將會嚴重干擾其他設備的運行。電磁干擾是由GIS 的快速暫態(tài)現(xiàn)象引起的，而引起暫態(tài)現(xiàn)象的原因有隔離開關、斷路器的操作、現(xiàn)場試驗或運行過程中發(fā)生的接地故障等[2]。

在上述導致瞬態(tài)電磁異常擾動的原因下，隔離開關操作原因是最為常見，也是最嚴重的，因此本文以該故障為對象，研究GIS 變電站開關操作瞬態(tài)電磁異常擾動自動捕捉方法。

1.1 電壓數(shù)據(jù)預處理

采集到的電壓數(shù)據(jù)受到采集環(huán)境和采集設備自身的影響，采集到數(shù)據(jù)中包含了一些噪聲。這些噪聲的存在導致GIS 變電站開關操作瞬態(tài)電磁異常被掩蓋，導致捕捉失誤，因此為提高GIS 變電站開關操作瞬態(tài)電磁異常擾動自動捕捉準確性，有必要進行電壓電信號數(shù)據(jù)預處理，即進行去噪濾波處理[7-8]。

為此，本章節(jié)選擇基于小波變換的閾值去除方法對電壓信號進行去噪濾波處理。

構建含噪的信號模型為：

其中，x(t)為含噪信號模型，s(t)為電壓擾動信號，z(t)為噪聲。

根據(jù)上述含噪信號模型構建結果可知，電壓數(shù)據(jù)的預處理的關鍵為如何去除含噪混合信號。小波去噪基本過程大致可以分為三步：

步驟1：對x(t)含噪的電壓擾動信號進行分解處理。選擇小波基和分解層數(shù)，以此為依據(jù)，將x(t)分解為N 層小波，并組成一組小波系數(shù)[9]。由于本文研究的瞬態(tài)電壓電磁的異常狀況，因此發(fā)生突變的速度很快，這就要求選擇的小波基函數(shù)要具很好的正交性、時頻緊支撐性[10]。從上述表1中選擇Daubechies 這個對奇異性敏感的小波基函數(shù)。

步驟2：對小波系數(shù)進行閾值量化。選擇一個閾值對小波系數(shù)進行處理，得出估計小波系數(shù)，使得估計小波系數(shù)與原小波系數(shù)之間的差值盡可能達到最小。

步驟3：信號重構，完成去噪處理。

1.2 擾動特征提取

發(fā)生瞬態(tài)電磁異常擾動時，其電壓信號波形是不同，每一種故障原因，導致的電壓波動都各有其不同之處，這個不同之處就被稱為擾動特征[11]。找出這個擾動特征對于進行后續(xù)的捕捉識別至關重要。使用Higuchi 方法計算分形維度的具體步驟如下：

步驟1：設時間序列X(i)(i=1,2,…,N），并對其重新構造，結果如下：

其中，[N－m/k]為高斯符號；m 和k 分別為初始時間與初始時間間隔。

步驟2：每個子時間序列的曲線長度為Lm(k)：

式中，N－1/[(N－m)/k]×k 為歸一化因子。

步驟3：子時間序列的平均曲線長度為L(k)：

步驟4：若時間序列具備分形特性，則平均曲線長度滿足冪函數(shù)：

式中，D 為所分析數(shù)據(jù)的分形維數(shù)。

步驟5：對上式兩邊取對數(shù)得：

由上式即可判斷1gL(k)與1g(1/k)之間是否存在線性關系，回歸直線1g(1/k)－1gL(k)的斜率即為分形維數(shù)D[12]。

1.3 擾動捕捉實現(xiàn)

最后一步為根據(jù)提取出來的擾動特征進行擾動事件類型分類，即實現(xiàn)GIS 變電站開關操作瞬態(tài)電磁異常擾動自動捕捉。實現(xiàn)分類識別的算法有很多。本文采用最小二乘支持向量機的算法分類暫態(tài)電能質(zhì)量擾動事件類型。最小二乘支持向量機（LSSVM）是支持向量機的一種擴展。這種改進后的算法降低了計算復雜度，加快了求解速度[13]。

2 仿真實驗分析

為測試本文所研究的GIS 變電站開關操作瞬態(tài)電磁異常擾動自動捕捉方法的有效性，以某GIS 變電站為例，進行開關操作瞬態(tài)電磁異常擾動自動捕捉。

2.1 變電站實例模型

變電站實例模型中各元件參數(shù)如下表1所示。

表1 各元件參數(shù)

2.2 采集裝置

電壓探頭選擇RP1300H 型探頭，其參數(shù)配置如表2所示。

表2 RP1300H 型探頭參數(shù)配置

2.3 擾動環(huán)境設置

為模擬實際環(huán)境，對采集到的數(shù)據(jù)進行人為干擾，擾動類型如表3所示。

表3 擾動環(huán)境設置

2.4 實測電壓數(shù)據(jù)信號

利用上述裝置采集并處理的電壓數(shù)據(jù)信號如圖1所示。

圖1 電壓數(shù)據(jù)信號（部分）

2.5 測試結果

按照章節(jié)1.2～1.4對采集到的電壓數(shù)據(jù)信號進行處理和分析，最后得到的結果如下表4所示。

表4 測試結果

從表5中可以看出，不同干擾下本文方法準確捕捉到了GIS 變電站開關操作瞬態(tài)電磁異常擾動現(xiàn)象，證明了本文方法的有效性。

綜上所述，GIS 變電站在當代供電系統(tǒng)中起到了關鍵作用，但是也存在一個嚴重問題亟待解決，即GIS 變電站開關操作瞬態(tài)電磁異常擾動問題。在此背景下，為解決上述問題，研究一種自動捕捉方法，以期為異常擾動抑制提供參考。本文方法經(jīng)測試，證明了其有效性，但是本文研究仍存在一些局限性，即實驗僅在仿真環(huán)境中進行，因此得到的結果可能與實際情況存在一定的誤差，因此有待在實際環(huán)境中進行進一步測試。