張磊

(陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 信息工程學(xué)院， 陜西, 咸陽 712000)

0 引言

電力系統(tǒng)配電網(wǎng)中心點(diǎn)接地系統(tǒng)主要包括大電流接地系統(tǒng)以及小電流接地系統(tǒng)2部分，接地主要方式為經(jīng)消弧線圈接地、中性點(diǎn)不接地和經(jīng)高阻抗接地。中低壓配電網(wǎng)接地系統(tǒng)發(fā)生單相接地故障時，輸出的電流信號極為微弱，且故障電弧存在較高不確定性[1-2]，據(jù)此進(jìn)行配電網(wǎng)接地故障的精準(zhǔn)診斷是電力系統(tǒng)領(lǐng)域研究的重要方向。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者針對配電網(wǎng)接地故障診斷與定位進(jìn)行大量研究[3]。齊鄭等[4]研究基于匹配追蹤的配電網(wǎng)單相接地故障定位方法，將單相接地電流暫態(tài)信號利用原子稀疏分解匹配追蹤算法分解，實(shí)現(xiàn)小電流接地系統(tǒng)配電網(wǎng)單相接地故障定位，該方法提取暫態(tài)信號成分具有較高的精準(zhǔn)性；上官鑫等[5]研究基于暫態(tài)電壓Pearson相關(guān)性的MMC多端柔性直流配電網(wǎng)單極接地故障保護(hù)方案，將電壓變化率作為直流配電網(wǎng)單極接地故障的判斷依據(jù)，即便在較多的噪聲信號或故障距離較遠(yuǎn)情況下均可實(shí)現(xiàn)故障有效檢測。基于以上方法的研究思路，本文研究不停電作業(yè)下中低壓配電網(wǎng)接地故障自動診斷方法，該方法在不停電作業(yè)下可自動診斷中低壓配電網(wǎng)接地故障，可以提升中低壓配電網(wǎng)運(yùn)行安全性。

1 不停電作業(yè)下中低壓配電網(wǎng)接地故障自動診斷方法

1.1 中低壓配電網(wǎng)單相接地故障零序網(wǎng)絡(luò)

不停電作業(yè)下中低壓配電網(wǎng)中性點(diǎn)接地系統(tǒng)存在故障情況時，破壞三相對地通路對稱性，導(dǎo)致中性點(diǎn)電壓存在偏移[6]。用O端與K1分別表示變電站母線側(cè)以及進(jìn)線開關(guān)，K2表示聯(lián)絡(luò)開關(guān)，聯(lián)絡(luò)開關(guān)與變電站其他母線的線路相連。中低壓配電網(wǎng)不停電作業(yè)時，開關(guān)K1與開關(guān)K2分別為閉合狀態(tài)以及斷開狀態(tài)，即中低壓配電網(wǎng)以環(huán)網(wǎng)接線狀態(tài)的開環(huán)運(yùn)行方式工作。單相接地故障發(fā)生于F點(diǎn)時，即將3倍接地電阻串聯(lián)支路與零序電壓源疊加于故障點(diǎn)處，此時故障點(diǎn)F的零序電壓如式(1)：

(1)

中低壓配電網(wǎng)接地線路上存在較小阻抗，配電網(wǎng)零序電壓可視為近似相同，線路對地電容電流可組成線路上零序電流[7]，可得對地電容電流如下：

(2)

當(dāng)開關(guān)K2與K1分別為閉合以及斷開狀態(tài)時，此時由其他電源利用開關(guān)K1為整條線路供電，設(shè)A相接地故障發(fā)生于點(diǎn)F處[9]，可得故障后接地電流公式如下：

(3)

由線路對地電容組成零序網(wǎng)絡(luò)時，將零序電流參考方向作為變電站A指向線路末端負(fù)荷方向，可得其他線路零序電流方向與線路K1F上零序電流為相反方向。故障時零序電壓受分段開關(guān)狀態(tài)影響，故障點(diǎn)前后線路上零序電流相位關(guān)系不受分段開關(guān)狀態(tài)影響。

1.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障定位

1.2.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于小波原理構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效體現(xiàn)小波變換的時域與頻域良好的特點(diǎn)，同時具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)以及高度映射能力。在小波特征空間內(nèi)搜尋最優(yōu)小波基(小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì))，將傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層激勵函數(shù)利用非線性小波基函數(shù)所替代，是小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心[10]。wi與wj分別表示第i=1,2,…,I個隱含層函數(shù)權(quán)值以及第j=1,2,…,H個輸入層權(quán)值，Ψ(x)表示隱含層激勵函數(shù)(即小波函數(shù))，f(x)表示輸出層的激勵函數(shù)，如式(4)：

(4)

式中，a表示伸縮因子，b表示平移因子，X表示輸入層信號。

將所提取的中低壓配電網(wǎng)接地零序電流特征量作為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，選取小波基函數(shù)作為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù)，輸出層接收隱含層輸出，通過輸出層實(shí)現(xiàn)結(jié)果輸出。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中需隨機(jī)初始化設(shè)置各層權(quán)值，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程如下。

(1) 將通過rand()函數(shù)隨機(jī)形成的[-1,+1]區(qū)間內(nèi)隨機(jī)數(shù)值作為初始值。

(2) 根據(jù)最小二乘法，設(shè)第n個模式(期望輸出di)的誤差E：

(5)

(3) 利用梯度法進(jìn)行僅值優(yōu)化，則有：

(6)

(4) 為解決小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢且易陷入局部極小的問題，引入動量因子[11]η∈(0,1)，則t+1時刻權(quán)值為

wj(t+1)=wj(t)+αΔwj(t)-η?E/?wj

wi(t+1)=wi(t)+αΔwi(t)-η?E/?wi

(7)

式中，α為學(xué)習(xí)步長，保持α為正。

(5) 閾值調(diào)整為

l(t+1)=l(t)+αΔbl(t)-η?E/?l

(8)

通過以上過程獲取小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層權(quán)值及閾值，通過初始化網(wǎng)絡(luò)、分類樣本、輸出預(yù)測結(jié)果以及修正權(quán)值實(shí)現(xiàn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

1.2.2 接地故障自動診斷

采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)不停電作業(yè)下中低壓配電網(wǎng)接地故障自動診斷的流程圖如圖1所示。通過圖1可知，首先需預(yù)處理所獲取的樣本數(shù)據(jù)，將完成預(yù)處理的中低壓配電網(wǎng)接地零序電流特征量數(shù)據(jù)輸入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，訓(xùn)練小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直至網(wǎng)絡(luò)收斂，將完成訓(xùn)練的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為故障模式集，保存小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層權(quán)值，利用所保存小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層權(quán)值實(shí)現(xiàn)中低壓配電網(wǎng)接地故障的重復(fù)性的自動診斷。

圖1 接地故障自動診斷流程圖

2 實(shí)例分析

選取MATLAB軟件搭建不停電作業(yè)的10 kV中性點(diǎn)不接地配電系統(tǒng)，所搭建配電網(wǎng)模擬結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。模擬電路中包含2條非故障線路以及1條故障線路，非故障線路長度分別為230 km以及210 km，故障線路中包含支路數(shù)量為7。故障線路末端利用聯(lián)絡(luò)開關(guān)與其余電源相連，其后連接線路總長度為150 km。采用Simulink內(nèi)分布式線路的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)作為線路零序分布參數(shù)。

圖2 實(shí)驗(yàn)?zāi)M電路圖

圖2中虛線部分為電導(dǎo)部分，可以確定傳輸電流能力強(qiáng)弱程度，隨機(jī)選取1 000組數(shù)據(jù)作為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，200條數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)集。設(shè)置故障初相角為0～π、間隔0.02π，接地電阻為0～1 000 Ω、間隔10 Ω，采樣頻率為20 kHz，電容電流為20 A，此時對地電容之和為10.5 μF，負(fù)荷為3 MW，功率因數(shù)為0.9，伸縮因子和平移因子取值范圍為[0,1]，學(xué)習(xí)步長為2，動量因子為0.5，誤差界值為0.001，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)為1 000。

選取匹配追蹤方法(文獻(xiàn)[4])與暫態(tài)電壓方法(文獻(xiàn)[5])作為對比方法，采用3種方法診斷配電網(wǎng)接地故障在不同訓(xùn)練步數(shù)情況下的輸出誤差結(jié)果如圖3所示。

圖3 輸出誤差對比

從圖3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，采用本文方法診斷不停電作業(yè)下中低壓配電網(wǎng)接地故障，不同訓(xùn)練步數(shù)下的輸出誤差均低于其他2種方法，有效驗(yàn)證采用本文方法診斷不停電作業(yè)下中低壓配電網(wǎng)接地故障具有較高的有效性。具體原因是本文方法采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法診斷中低壓配電網(wǎng)接地故障，通過調(diào)節(jié)權(quán)值和閾值使小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出精度較高，可有效提升接地故障診斷精度。

為了提高模擬數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，選取5個測試點(diǎn)，并命名為測試點(diǎn)1到測試點(diǎn)5，利用MATLAB軟件獲取模擬配電網(wǎng)故障診斷結(jié)果如表1所示。

從表1實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，采用本文方法可實(shí)現(xiàn)故障點(diǎn)精準(zhǔn)定位，獲取不同開關(guān)狀態(tài)下的故障定位結(jié)果，依據(jù)測試點(diǎn)的零序電流相對相位實(shí)現(xiàn)故障的自動診斷。

表1 模擬數(shù)據(jù)結(jié)果

統(tǒng)計(jì)模擬配電網(wǎng)不同過渡電阻情況下零序電流變化量，并依據(jù)零序電流變化量判斷配電網(wǎng)是否存在接地故障情況，診斷具體情況如圖4所示。從圖4實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，采用本文方法可依據(jù)零序電流變化量實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)接地故障自動診斷，具有較高的配電網(wǎng)接地故障診斷有效性。非故障線路情況下，零序電壓不變，故障線路零序電流基本無變化；故障情況下零序電流變化量變化明顯，依據(jù)零序電流變化情況可實(shí)現(xiàn)中低壓配電網(wǎng)接地故障的診斷。

圖4 接地故障診斷

統(tǒng)計(jì)不同測量距離情況下3種方法自動診斷配電網(wǎng)接地故障診斷精度，對比結(jié)果如圖5所示。

圖5 診斷精度對比

從圖5實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，采用本文方法診斷不同測量距離情況下的接地故障診斷精度明顯高于其他2種方法。采用本文方法診斷不同測量距離情況下的接地故障診斷精度均高于99%；采用匹配追蹤方法與暫態(tài)電壓方法診斷不同測量距離情況下的診斷精度均低于98.5%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明本文方法可精準(zhǔn)診斷不同測量距離情況下配電網(wǎng)接地故障。

統(tǒng)計(jì)采用3種方法檢測該配電網(wǎng)運(yùn)行400 min的故障檢測漏檢率和誤檢率如圖6、圖7所示。

圖6 漏檢率對比

圖7 誤檢率對比

從圖6、圖7實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，采用本文方法檢測配電網(wǎng)接地故障漏檢率與誤檢率明顯低于其他2種方法，說明采用本文方法診斷不停電作業(yè)下中低壓配電網(wǎng)接地故障的診斷有效性明顯高于另2種方法，再次驗(yàn)證本文方法具有較高的配電網(wǎng)接地故障診斷有效性。

統(tǒng)計(jì)不同診斷數(shù)量下采用3種方法檢測配電網(wǎng)接地故障的平均診斷時間，對比結(jié)果如圖8所示。

圖8 平均診斷時間對比

從圖8實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，本文方法在不同診斷數(shù)量情況下的平均診斷時間均低于200 ms，另2種方法的平均診斷時間均高于300 ms，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明本文方法不僅具有較高的配電網(wǎng)接地故障診斷精度，并且診斷實(shí)時性較高，可應(yīng)用于不停電作業(yè)下中低壓配電網(wǎng)接地故障自動診斷中。

3 總結(jié)

中低壓配電網(wǎng)接地故障自動診斷對于提升電力系統(tǒng)供電可靠性具有重要意義，因此將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于配電網(wǎng)接地故障診斷中，并通過實(shí)例分析驗(yàn)證，采用此研究方法診斷不停電作業(yè)下中低壓配電網(wǎng)接地故障具有較高的時效性，可應(yīng)用于實(shí)際中低壓配電網(wǎng)接地故障自動診斷中。所研究方法可獲取真實(shí)有效的故障信息，該信息可以作為配電網(wǎng)故障診斷領(lǐng)域的重要依據(jù)，具有較高的實(shí)際應(yīng)用性。