蘇國梁，李國慶，范晨亮，李曉飛，張惠強(qiáng)

(國電電力內(nèi)蒙古新能源開發(fā)有限公司，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010)

自我國進(jìn)入21世紀(jì)，電資源在城市發(fā)展中起到的作用不可估量[1]。風(fēng)力發(fā)電站依據(jù)其自身清潔無污染、成本低廉的特性，受到人們的喜愛。線路保護(hù)通道作為風(fēng)力發(fā)電站高壓輸電線路的信息交換、穩(wěn)定電力系統(tǒng)正常工作的重要途徑，更是電力資源安全運(yùn)行的重中之重[2]。

隨著智能電網(wǎng)的應(yīng)用，整個電力系統(tǒng)的供電可靠性都會遭受來自外界的安全威脅。高壓輸電線路作為電力輸送的重要環(huán)節(jié)，保證其穩(wěn)定的運(yùn)行狀態(tài)是電力輸送安全以及發(fā)電站穩(wěn)定運(yùn)行的因素之一[3]。由于輸電線路大多位于環(huán)境惡劣的野外，所以出現(xiàn)故障的概率高。出現(xiàn)故障后若不及時定位故障進(jìn)行修復(fù)，會導(dǎo)致周邊城市出現(xiàn)大面積的停電事故。如何在風(fēng)力發(fā)電站高壓輸電線發(fā)生故障時，高效地完成對輸電線路故障的定位，成為電力輸送行業(yè)亟待解決的問題。

基于上述問題，提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)力發(fā)電站高壓輸電線路故障定位方法。

1 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)

20世紀(jì)末，風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)需要依靠恒定速度的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組實現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電。直至進(jìn)入21世紀(jì)，提出了轉(zhuǎn)向變速風(fēng)力發(fā)電組，該發(fā)電組由齒輪箱、發(fā)電機(jī)以及轉(zhuǎn)換器組合而成[4]。與恒速發(fā)電機(jī)組相比，該發(fā)電設(shè)備具有強(qiáng)勁的電網(wǎng)故障穿越特性。其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)具體結(jié)構(gòu)Fig.1 Specific structure of wind power generation system

(1)傳動系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要用于控制高低速軸、機(jī)械剎車器、齒輪箱等機(jī)械部件。齒輪箱用于系統(tǒng)增速，機(jī)械剎車器用于系統(tǒng)維修。

(2)風(fēng)力發(fā)電機(jī)。風(fēng)力發(fā)電機(jī)主要負(fù)責(zé)將機(jī)械能轉(zhuǎn)化為電能，一般采用雙饋的異步發(fā)電機(jī)作為主要發(fā)電設(shè)備[5]。

(3)變槳距系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)采集風(fēng)能，根據(jù)對葉片的調(diào)節(jié)控制風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)的平面位置角度，從而采集風(fēng)能。

(4)偏航系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要通過風(fēng)向來旋轉(zhuǎn)機(jī)艙，從而提升發(fā)電組的發(fā)電效率。

(5)塔架。塔架主要負(fù)責(zé)對風(fēng)力發(fā)電組機(jī)艙以及葉片等部件進(jìn)行支撐，風(fēng)輪的轉(zhuǎn)速以及能夠捕獲多少風(fēng)能都與塔架的高度有關(guān)。

(6)風(fēng)輪。風(fēng)輪主要功能是將采集的風(fēng)能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動構(gòu)建風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的模型[6]。首先對系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，依據(jù)最優(yōu)準(zhǔn)則，尋找模型的輸入變量，從而構(gòu)建模型，過程如式(1)所示：

Y=f(u，t)

(1)

式中，Y為構(gòu)建的系統(tǒng)模型；f為最優(yōu)準(zhǔn)則；u為因變量；t為時間。

2 提取故障特征

基于上述創(chuàng)建的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的模型，獲取輸電線路故障處的信號特征[7-9]。

2.1 故障信息量度

提取輸電線路故障的整體故障信號，為規(guī)避時間軸在特征提取時帶來的影響，需依據(jù)純頻域分析工具提取輸電線故障信號在某時段的頻譜。將變換信號作為分析信號源，對信號頻譜上的各個頻率點(diǎn)的能量分布進(jìn)行計算，通過計算結(jié)果設(shè)置固定的閾值消除噪聲帶來的干擾現(xiàn)象。設(shè)定能量閾值為ε，輸電線路故障點(diǎn)N的信號采樣序列為x(n)，且n=0，1，…，N-1。故障信號的信息熵獲取過程如下。

(1)通過DFT算法對故障信號進(jìn)行計算，獲取信號的分析信源，結(jié)果見式(2)：

(2)

式中，X(k)為故障信號的分析信源；N為輸電線路的故障點(diǎn)；k為分析信源數(shù)量；e為DFT系數(shù)；n為信號采樣序列數(shù)量；r為信號的傳輸半徑；j為指數(shù)。

(2)基于能量計算法對故障信號的構(gòu)造概率分布進(jìn)行計算，獲取信號的概率分布向量，結(jié)果如式(3)所示：

(3)

(3)信息熵指標(biāo)。依據(jù)信息熵的計算公式，獲取故障信號頻域信息熵統(tǒng)計值。依據(jù)計算結(jié)果可避免時間因素對故障頻譜特征的整體分布，并根據(jù)獲取的分布結(jié)果，定義信息熵指標(biāo)值。為了縮減故障多樣性以及故障復(fù)雜性對信號特征提取所帶來的影響，需要對輸電線路故障信號進(jìn)行實際的故障分析[10-12]。過程中，用相對數(shù)值替代信號中的絕對數(shù)值，設(shè)定故障信號的信息熵為H1，正常信號的熵值為H0，獲取的故障信號信息熵指標(biāo)為H。將故障信號近似熵標(biāo)記成E1形式，正常處信號近似熵標(biāo)記成E0形式，獲取的近似熵指標(biāo)如式(4)所示：

E=E1/E0

(4)

對比上述的頻域的信號信息熵，提取故障處的特征。二者由于暫態(tài)的分量不一致，所以為保證提取特征的精準(zhǔn)，需要適當(dāng)?shù)匮娱L時間[13-15]。

2.2 故障特征提取

基于獲取的故障信號熵指標(biāo)對頻域范圍中的整體信號特征進(jìn)行度量。度量出的指標(biāo)值隨著故障處電壓初始角的變化而變化。當(dāng)輸電線路的故障初始角φe小于等于90°時，信號的信息熵指標(biāo)會根據(jù)信號高頻分量的增加而變大，近似熵指標(biāo)會隨著低頻分量的減小而減小[16-17]。對輸電線路故障處的信息熵值以及近似熵值進(jìn)行計算，再對正常處的信息熵值以及近似熵值進(jìn)行計算，計算結(jié)果如式(5)所示：

(5)

式中，H1a、H1b、H1c分別為發(fā)生故障時各項電流的信息熵值；E1a、E1b、E1c分別為近似熵值；H0a、H0b、H0c分別為正常位置的各項電流信息熵值；E0a、E0b、E0c分別為對應(yīng)的近似熵值。

最后，通過對不同信息熵指標(biāo)的計算，完成對故障的特征提取，提取結(jié)果如式(6)所示：

(6)

式中，[(Hi-1)λ+1]為指標(biāo)值Hi與近似指標(biāo)值Ei轉(zhuǎn)化統(tǒng)一的過程；λ為標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)；Mi為獲取的故障信號特征。

3 故障定位

基于獲取的輸電線路故障特征，利用多點(diǎn)的數(shù)據(jù)故障定位方法，實現(xiàn)對風(fēng)力發(fā)電站高壓輸電線路的故障定位[18-19]。

多點(diǎn)數(shù)據(jù)故障定位是對高壓輸電線路上的多個點(diǎn)的行波信息進(jìn)行采集，依據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動中的數(shù)據(jù)選擇方法判斷故障位置；通過3點(diǎn)測距方法尋找最佳測量點(diǎn)信號，實現(xiàn)定位。

3.1 測距

首先在高壓輸電線路上設(shè)定5個測量點(diǎn)，分別為A、B、C、D、E，如圖2所示。

設(shè)定故障發(fā)生在[D，E]，選出C、D、E三點(diǎn)，故障的發(fā)生時刻為t，當(dāng)故障點(diǎn)行波電流至C、D、E三點(diǎn)時，其對應(yīng)時刻為t0、t1以及t2。若高壓輸電線路在L1、L2路段上的行波速度為V1=V2=V，則對其進(jìn)行求解，結(jié)果如式(7)所示：

圖2 三點(diǎn)故障測距方法Fig.2 Three-point fault location method

(7)

式中，d2為故障點(diǎn)之間區(qū)域兩端的距離；n為偏置項。

3.2 選取方法

故障在定位時，第1個行波波頭到達(dá)時間較為重要，所以要依據(jù)一定的算法，對其進(jìn)行求解[20]。

依據(jù)圖2可知，每個點(diǎn)的行波信號都需要經(jīng)過小波變換，從而獲取輸電線路的第1個行波波頭的到達(dá)時間，分別為(tA，tB，tC，tD，tE)，利用求差公式，對tD，tE進(jìn)行計算，根據(jù)計算結(jié)果，獲取二者間的大小，將數(shù)值較小的保留作為故障的初始時間。若tE較小，先將其剔除，再將其余到達(dá)時間進(jìn)行依次比對，進(jìn)行3次循環(huán)，獲取其中的2個最小值與tE匯合，成為數(shù)據(jù)定位的3點(diǎn)數(shù)據(jù)，測量點(diǎn)獲取結(jié)果如式(8)所示：

Δt=tD-tE

(8)

式中，Δt為故障發(fā)生的區(qū)域。

3.3 定位流程

當(dāng)風(fēng)力發(fā)電站高壓輸電線路發(fā)生故障時，各個測量點(diǎn)要對故障的電流數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，獲取輸電線路的特征變量以及電流數(shù)據(jù)分量。采用小波模極大值對行波波頭進(jìn)行檢測，確定行波波頭至測量點(diǎn)的到達(dá)時間；最后依據(jù)3點(diǎn)測量點(diǎn)之間的距離，定位故障位置，如圖3所示。

4 現(xiàn)場應(yīng)用

為了驗證上述故障定位方法的整體有效性，需要對此方法進(jìn)行測試。

(1)定位精度的高低是評估定位方法是否可行的決定性指標(biāo)。采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)力發(fā)電站高壓輸電線路故障定位方法，測試特征提取前后定位精度，檢測結(jié)果如圖4所示。

分析圖4可知，隨著風(fēng)力發(fā)電站高壓輸電線路中故障點(diǎn)的不斷增多，故障的定位精度呈逐漸降低的趨勢。故障特征提取前，故障定位時的精度明顯低于特征提取后。這主要是因為提取輸電線路故障特征時，獲取了故障信號頻譜上的各個頻率點(diǎn)的能量分布，所以提取故障后對高壓輸電線路進(jìn)行定位時的定位精度高。

圖3 定位流程Fig.3 Positioning flow chart

圖4 特征提取前后的定位精度測試結(jié)果Fig.4 Test results of positioning accuracy before and after feature extraction

(2)考慮風(fēng)力發(fā)電站的多變性，高壓輸電線路故障定位時初始相位角度會對定位帶來影響。設(shè)定故障的初始相位角為0°、45°、90°三種，測試不同相位角給定位時間帶來的影響，測試結(jié)果如圖5所示。

圖5 不同相位角的暫態(tài)響應(yīng)軌跡Fig.5 Transient response trajectories at different phase angles

分析圖5可知，輸電線路故障在定位時，隨著故障的相位角不斷增大，定位的時間也逐步增加。風(fēng)力發(fā)電站高壓輸電線路故障定位時，若故障的相位角為0°時，故障定位過程中定位時間較短。當(dāng)故障的相位角為45°時，故障定位時間增大，并且隨著角度的不斷變大，定位時間逐漸變長。

(3)基于上述定位時間測試結(jié)果，繼續(xù)根據(jù)故障的不同相位角測試定位誤差，測試結(jié)果如圖6所示。

圖6 故障定位誤差檢測結(jié)果Fig.6 Fault location error detection result

分析圖6可知，輸電線路故障在定位時，隨著故障的相位角不斷增大，定位時產(chǎn)生的誤差也逐步增加。風(fēng)力發(fā)電站高壓輸電線路故障定位時，若故障的相位角為0°時，故障定位過程中產(chǎn)生的誤差可忽略不計。當(dāng)故障的相位角為45°時，誤差產(chǎn)生，并隨著相位角的不斷增大而逐漸變大。為避免因為相位角問題產(chǎn)生的定位誤差，需要在頻域范圍內(nèi)對故障信號熵指標(biāo)特征進(jìn)行度量，以此減小定位誤差。

(4)基于上述實驗結(jié)果，對故障位置與特征變量關(guān)系解析前后的電流分量進(jìn)行測試，測試結(jié)果如圖7所示。

分析圖7可知，故障位置與特征變量關(guān)系解析前故障行波波頭的到達(dá)時間要比解析后的波頭到達(dá)時間長。這主要是因為該方法故障定位前，利用故障信息度量的方法獲取了故障信號的特征，所以該方法的故障定位效果好。

5 結(jié)語

近年來，科技水平發(fā)達(dá)，對于風(fēng)力變電站高壓輸電線路的故障定位要求越來越嚴(yán)格。針對傳統(tǒng)高壓輸電線路故障定位檢測中存在的問題，提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)力發(fā)電站高壓輸電線路故障定位方法。該方法首先對風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行分析，提取高壓輸

圖7 解析前后電流分量測試結(jié)果Fig.7 Current component test results before and after analysis

電線路的故障特征，最后利用點(diǎn)的數(shù)據(jù)故障定位方法，實現(xiàn)對風(fēng)力發(fā)電站高壓輸電線路的故障定位。該方法由于在獲取特征變量時存在一定問題，今后會持續(xù)對該問題進(jìn)行觀察、研究，直至方法中的問題得到解決。