邱丹驊，吳龍騰，陳 純，劉 超，趙瑞鋒

（1.廣東電網(wǎng)調(diào)度控制中心，廣東 廣州 510600；2.廣東電網(wǎng)潮州供電局，廣東 潮州 521000）

電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)的智能校核，簡而言之就是監(jiān)測電網(wǎng)的運行狀態(tài)，判斷是否存在異?，F(xiàn)象，及時排除故障。關(guān)于電網(wǎng)狀態(tài)檢測的研究很多，如文獻(xiàn)[2]從多個方面采集電網(wǎng)設(shè)備運行大數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建的狀態(tài)估計模型識別電網(wǎng)設(shè)備運行狀態(tài)。文獻(xiàn)[3]依靠兩路高壓輸出和差分信號耦合，實現(xiàn)了沖閃和直閃脈沖差分故障的定位。文獻(xiàn)[4]提出縣域配電網(wǎng)的建設(shè)目標(biāo)及設(shè)計原則，提高縣域供電可靠性。文獻(xiàn)[5]建立了基于電網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)的智能化故障研判與處置平臺，完成故障處理與恢復(fù)供電。

該文結(jié)合前人研究經(jīng)驗，進(jìn)行電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)智能校核及操作到位研判技術(shù)研究。前者采集電網(wǎng)設(shè)備的電氣值，結(jié)合分類識別算法校核電網(wǎng)設(shè)備的狀態(tài)；后者通過信號注入法判斷搶修作業(yè)的位置，實現(xiàn)準(zhǔn)確的故障定位，二者相輔相成，保證電網(wǎng)設(shè)備的正常運行。

1 電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)智能校核研究

電網(wǎng)設(shè)備運行狀態(tài)校核是保證電力設(shè)備正常運行的一種重要手段，其基本流程如圖1 所示。

圖1 電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)智能校核基本流程

從圖1 中可以看出，電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)智能校核過程大致分為電氣量采集、電氣量預(yù)處理、特征提取以及分類識別。

1.1 電氣量采集

電氣量是指電力系統(tǒng)中的各種參數(shù)，比如電壓值、電流值、頻率、阻抗等。電網(wǎng)設(shè)備正常運行時，電氣量呈現(xiàn)固有規(guī)律性，因此，一旦出現(xiàn)異?，F(xiàn)象，這一規(guī)律性就會被破壞，所以可以通過電氣量來校核電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)。在電氣量采集過程中，利用錄波器采集電網(wǎng)設(shè)備各種電氣量的變化情況。錄波器工作原理示意圖如圖2 所示。

圖2 錄波器工作原理示意圖

1.2 電氣量預(yù)處理

采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的方法進(jìn)行信號去噪，具體過程如下：

步驟1：將采集到的原始電氣量信號設(shè)為x()t。通過三次樣條差值確定極大、極小值，得到上、下包絡(luò)線；

步驟2：計算上述二者均值，記為m1。

步驟3：以原始電氣量信號x(t)減去m1。

判斷差值h1是否滿足IMF 要求：

若滿足式（2）要求，則h1=c1；若不滿足要求，則令h1=x(t)，并重復(fù)上述步驟，并得到m11，從而得到：

步驟4：再次判斷h11是否滿足式（2）要求，若不滿足，則重復(fù)循環(huán)k次，直至滿足式（2）要求，記為c1=h1k。

步驟5：將c1從x(t)中分離出來，得到：

令r1=x(t)，則m1k為待分解信號，重復(fù)上述流程，求出第二個滿足式（2）要求的分量。n次后，得到n個滿足式（2）要求的分量[6]。由n個IMF 分量和一個rn得到：

式中，rn為一個單調(diào)或直流電氣量信號。

1.3 特征提取

特征提取是指對電氣量信號中所包含的特征進(jìn)行提取，這一特征能使得該電氣量明顯區(qū)別于其他電氣量信號[7]。文中采用一種基于小波變換的方法來提取電氣量信號特征。具體過程如下：

步驟1：選擇合適的小波基，對電氣量信號進(jìn)行分解，得到分解系數(shù)[8]。

步驟2：對分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，提取單個頻帶的電氣量信號細(xì)節(jié)。

步驟3：分析各個頻帶信號的能量，確定信號集中的頻帶。

步驟4：對此信號進(jìn)行功率譜分析。

1.4 分類識別

基于上述提取出來的電氣量特征向量，進(jìn)行校核最后一個環(huán)節(jié)的分類識別?；谥С窒蛄繖C(jī)（SVM）構(gòu)建多個分類器，實現(xiàn)故障狀態(tài)檢測[9]。支持向量機(jī)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種，作為一個二分類器，其目標(biāo)是在n維數(shù)據(jù)空間中找到一個超平面（hyper plane），將x的數(shù)據(jù)點分成兩類，且超平面距離兩邊的數(shù)據(jù)間隔最大，如圖3 所示。

圖3 最優(yōu)分類超平面

基于支持向量機(jī)智能校核電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)，校核過程如下：

步驟1：輸入采集到并預(yù)處理好的電網(wǎng)設(shè)備電氣量信號；

步驟2：對電氣量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式；

步驟3：將處理好的電氣量信號作為支持向量機(jī)分類器識別的輸入候選集，并且按照一定比例將其分為訓(xùn)練樣本集和測試樣本集[10]；

步驟4：構(gòu)建多個支持向量機(jī)分類器模型。在這里采用一對一的形式，根據(jù)電網(wǎng)設(shè)備三種運行狀態(tài)，即正常、異常以及故障，一共構(gòu)建了三個分類器，具體見表1[11]；

表1 支持向量機(jī)分類器模型

步驟5：選擇支持向量機(jī)分類器模型的核函數(shù)和核參數(shù)；

步驟6：將訓(xùn)練樣本輸入到支持向量機(jī)分類器模型中進(jìn)行訓(xùn)練；

步驟7：判斷訓(xùn)練是否達(dá)到終止條件，若滿足，則結(jié)束對支持向量機(jī)分類器模型的訓(xùn)練；若不滿足，則更新候選集，繼續(xù)進(jìn)行訓(xùn)練[12]。重復(fù)上述過程，直至滿足終止條件；

步驟8：將測試結(jié)果輸入到訓(xùn)練好的支持向量機(jī)分類器模型中，實現(xiàn)電網(wǎng)設(shè)備運行狀態(tài)的校核[13]。

2 電網(wǎng)設(shè)備故障搶修操作到位研判技術(shù)

引入信號注入法，對存在故障線路輸入檢測信號[14]，然后對檢測信號進(jìn)行跟蹤，并利用傳感器采集行波信號[15]。根據(jù)行波信號進(jìn)行變分模態(tài)分解，通過比較典型故障行波固有頻率與線路故障行波頻率來判斷故障發(fā)生的區(qū)間，并計算故障距離。具體過程如圖4 所示。

圖4 電網(wǎng)設(shè)備故障搶修操作到位研判基本流程

故障距離計算是電網(wǎng)設(shè)備故障搶修操作到位研判流程中的關(guān)鍵。假設(shè)注入檢測信號的頻率為p'，則其角頻率為k'=2πp'，注入的檢測信號電壓和電流如下：

對式（7）進(jìn)行推導(dǎo)，可得；

式中，α是電壓超越電流的角度；Rd是故障點接地的過渡電阻；ZL是電網(wǎng)線路起點和接地點間的阻抗；U為電壓；I為電流[16]。

式中，R0是電網(wǎng)電阻；是電網(wǎng)線路的電抗。將式（9）代入式（8），即可得到故障距離。

3 仿真實驗分析

為了驗證所研究故障校核和操作到位研判技術(shù)的有效性，以2020 年8 月遼寧電網(wǎng)某區(qū)域電力網(wǎng)線路為例，進(jìn)行仿真實驗分析。

3.1 電力網(wǎng)簡化模型

利用Matlab/simulink 建立電網(wǎng)線路簡化模型。假設(shè)在某T 型輸電線路上出現(xiàn)故障，以此為目標(biāo)，利用所研究的技術(shù)和方法對該T 型輸電線路模型進(jìn)行故障檢測與定位。

3.2 設(shè)備選取

1）錄波采集設(shè)備

電氣量信號采集所選取的錄波設(shè)備為DL9000，包括了TR100+的所有功能，具有堅固的外殼和良好的便攜性，且有多種量程的電流電壓輸入變換選件。應(yīng)用上位應(yīng)用機(jī)軟件DS32，通過DS32 可對所訪問的任何一臺采集記錄系統(tǒng)進(jìn)行配置、設(shè)定或修改啟動值。

2）行波采集裝置

采用霍爾電流傳感器采集故障行波，基于Rogowski 原理的柔性交流電流探針可用于測量多達(dá)600 個交流電流，并允許在接觸受限的導(dǎo)體上進(jìn)行電流測量。此外，該探頭還可在三個測量范圍內(nèi)提供與被測電流成比例的瞬時交流輸出，為行波采集提供了方便。

3.3 電網(wǎng)狀態(tài)校核結(jié)果

按照正文電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)智能校核流程對電網(wǎng)進(jìn)行檢測，并在相同實驗條件下，與引言中提到的文獻(xiàn)[2]方法和文獻(xiàn)[3]方法運行結(jié)果進(jìn)行對比，結(jié)果如表2 所示。

表2 電網(wǎng)狀態(tài)校核結(jié)果

從表2 中可以看出，三種方法應(yīng)用下，電網(wǎng)狀態(tài)校核結(jié)果均符合實際情況，證明了所研究方法能準(zhǔn)確判斷出電網(wǎng)設(shè)備運行狀態(tài)。

3.4 霍爾電流傳感器布置

將霍爾電流傳感器布置在發(fā)生故障的T 型路段上，如圖5 所示，然后采集故障行波，為故障定位做準(zhǔn)備。

圖5 霍爾電流傳感器布置

3.5 故障位置研判準(zhǔn)確性分析

將文中方法與引言中提到的文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[5]方法應(yīng)用結(jié)果進(jìn)行對比，結(jié)果如表3 所示。

表3 故障位置研判準(zhǔn)確性統(tǒng)計結(jié)果

從表3 中可以看出，應(yīng)用所研究的故障位置研判法，計算得到的故障距兩端的距離最接近實際結(jié)果，說明所研究方法的故障定位準(zhǔn)確性更高。

4 結(jié)束語

該文對電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)智能檢測及運行到位判斷技術(shù)進(jìn)行了研究。前者主要用于監(jiān)測電網(wǎng)設(shè)備的運行狀態(tài)，后者主要用于準(zhǔn)確定位故障位置，其狀態(tài)監(jiān)測和故障定位均滿足要求。