尹 舵,陳昶霖,盧世杰,郭澤陽,李 海,曾維偉

(海南電網(wǎng)有限責任公司儋州供電局,海南 儋州 571700)

配電網(wǎng)絡的絕緣老化是一個逐步的過程,在絕緣永久失效之前,往往會出現(xiàn)許多暫態(tài)故障。如何根據(jù)這些暫態(tài)故障,對線路的絕緣永久失效進行預報,是一項非常困難的工作。一方面,由于實時故障的發(fā)生無法用試驗和模擬方法來獲得,因此必須長期追蹤、采集配電網(wǎng)現(xiàn)場各個線路的瞬時故障和維修數(shù)據(jù)。另一方面,在各種因素影響下所收集到的暫態(tài)故障信號類型較多,增加了絕緣故障類型監(jiān)測的難度。對此許多學者研究了配電線路絕緣監(jiān)測方法,其中張健磊等[1]研究了考慮復故障的有源配電網(wǎng)故障定位方法,該方法根據(jù)微型電力監(jiān)測單元(power monitoring unit,PMU)在最優(yōu)配置下的分區(qū),建立了相應的監(jiān)控域,通過查找算法確定疑似監(jiān)控區(qū)域,并啟動了故障定位算法,采用不均衡電流成分振幅對比的方法進行故障定位;符金偉等[2]研究了基于綜合特征矩陣的配電網(wǎng)故障判別方法,該方法在監(jiān)測前預先分析了影響因素,主要包含距離、數(shù)據(jù)量殘缺情況、噪聲以及短路故障問題,分析后處理影響因素,并采用希爾伯特變換方法求解電壓均方根值,對于電壓變化情況采用離散傅里葉轉換方法進行處理,同時建立了故障識別的特征值,實現(xiàn)絕緣故障多類型的監(jiān)測。

上述研究能夠獲得監(jiān)測結果,但是監(jiān)測結果不是很準確。時間序列是按照時間順序對一些數(shù)據(jù)進行排列,本文設計了一種基于時間序列的區(qū)域配電線路絕緣故障多類型精準監(jiān)測方法,通過該方法能夠有效對故障情況進行跟蹤和分析,使維修人員更好地掌握電力系統(tǒng)的運行狀況,從而制定出正確的維修方案。

1 區(qū)域配電線路數(shù)據(jù)時間序列特征提取

在絕緣故障類型精準監(jiān)測前,采用HHT信號自適應時頻分析方法[3]進行數(shù)據(jù)時間序列分解處理,從而獲得多組固有模式的函數(shù),通過構造相應的解析函數(shù),獲得信號的瞬時頻率、幅值等[4],將信號成分疊加,并將其按照時間序列重建:

(1)

式中:x(t)為信號關鍵成分與信號剩余成分疊加函數(shù),ci(t)、ri(t)分別代表線路信號i在t時刻的關鍵分量序列與剩余分量序列,n為配電網(wǎng)中時刻節(jié)點總數(shù)。

配電網(wǎng)中n個時刻節(jié)點所構成的時序集X[5]表示為:

X={x1,x2,…,xn}

(2)

式中:xn表示第n個時刻節(jié)點的取值。

在配電線路中,定義記錄的信息為Mi,其可以是調度中心收到的故障信息也可以是系統(tǒng)發(fā)生某一事件的信息[6],用公式表示為:

Mi=(Ei,Δti,Fi)

(3)

式中:Ei為線路信號i包含的事件信息,Δti為線路信號i的時刻誤差,Fi為事件Ei的重要程度。

在此基礎上,通過計算時間序列在不同時間段內的斜率(即變化率)獲得一系列斜率值,描述時間序列的形態(tài)特征qd:

(4)

由此建立了區(qū)域配電線路絕緣數(shù)據(jù)的時間序列模型,為后續(xù)故障類型監(jiān)測提供基礎。

2 區(qū)域配電線路絕緣數(shù)據(jù)特征量分析與計算

配電網(wǎng)失效的故障原因較多,而且故障點也各不相同,需基于時間序列模型,對輸電線路絕緣故障類型主要特征量進行分析。

1)時域暫態(tài)特征量[7-8]。配電網(wǎng)故障對線路信號具有瞬時沖擊特性Xms,表示為:

(5)

式中:zi為線路信號i的振幅;N為線路信號振幅的最大值的個數(shù),即振幅值的采樣點個數(shù)。

峰值因子Cf表示為:

(6)

式中:Xa為第a個觸發(fā)條件下瞬時性故障信號振幅的均方根值。

2)頻域特征量Q[9]。

(7)

式中:ekr為低頻帶能量參數(shù),eH為高頻帶能量參數(shù),e1為電流信號的總能量。

3)熵值域特征量y1[10]。為確定熵值域特征量,必須考慮瞬變故障信號的多重暫態(tài)過程[11]。由于不同暫態(tài)過程中包含的高頻分量也不同,因此需要對信號進行多尺度化處理才能獲得y1:

(8)

式中:z為尺度因子,θ(b)為第b個序列的樣本熵值。

通過上述計算,得到絕緣故障類型情況下的特征量。

3 區(qū)域配電線路絕緣故障多類型精準監(jiān)測實現(xiàn)

由于地區(qū)配電網(wǎng)線路不同種類故障出現(xiàn)的時間不同,且存在多點突發(fā)和集中上傳的特征,因此在調度計算資源的同時,對各主站的故障監(jiān)測任務T進行優(yōu)先排序[12],將其記作:

T={T1,T2,…,Tc}

(9)

式中:Tc為第c個任務。

將具體第r個任務Tr的數(shù)據(jù)內容表示為:

Tr={Tid,Tlen,TDL,Tval}

(10)

式中:Tid為故障監(jiān)測任務的編號,Tlen為故障監(jiān)測任務數(shù)據(jù)的長度,TDL為故障監(jiān)測任務的截止時間,Tval為故障監(jiān)測任務的價值。

采用以下公式表示Tr任務的優(yōu)先級指標[13]:

Tvd,r=Tval/Tlen

Tres,r=TDL-tr

Pr=Tvd,r/Tres,r

(11)

式中:Tvd,r、Tres,r、Pr分別為故障數(shù)據(jù)的價值密度、數(shù)據(jù)處理緊迫程度以及每個數(shù)據(jù)處理的優(yōu)先級;tr為任務剩余的時間,其值越小,表示任務處理的優(yōu)先級越高。將上述故障監(jiān)測的優(yōu)先級指標融合[14],融合函數(shù)Js表示為:

(12)

式中:xs為第s個指標的融合參數(shù),ξ為故障元件的個數(shù),l為指標數(shù)量。

在此基礎上,將D-S證據(jù)理論應用于配電網(wǎng)的故障診斷中[15],具體步驟如圖1所示。

圖1 基于D-S證據(jù)理論的融合診斷過程

預先計算證據(jù)的平均概率mave(As):

(13)

式中:m(As)為修正后第s個指標證據(jù)體As的概率分布函數(shù)。

由平均概率可得故障度:

(14)

式中:kp為故障度,j為證據(jù)之間的沖突因子。

故障度kp的結果越接近1,則表示不同的指標證據(jù)體沖突程度越高,指標的融合結果越精確。因此,在實踐中可以對沖突因素和證據(jù)的權重進行動態(tài)調節(jié)。為了描述多次故障情況,引入歐氏距離中心點概念,線路數(shù)據(jù)樣本集內樣本fi到故障特征中心的歐氏距離c為:

(15)

式中:v為樣本集故障特征中心,d代表歐氏距離計算函數(shù),sqrt()表示平方根函數(shù)。

經過上述處理后,對配電線路絕緣故障類型進行監(jiān)測,整個流程如圖2所示。

圖2 線路絕緣監(jiān)測動態(tài)流程圖

4 實驗分析

為了測試本文方法的監(jiān)測效果,以科匯電力xJl00小電流接地故障分析系統(tǒng)作為實驗對象,所獲得的資料包含了在故障發(fā)生前后1 024次采樣點7次采集的零序電流。為了增加實驗的客觀性,將考慮復故障的有源配電網(wǎng)故障定位方法、基于綜合特征矩陣的方法作為對照組。

實驗分為兩個步驟,實驗一驗證本文方法監(jiān)測的準確性,實驗二驗證本文方法的實時性。由于在絕緣惡化的各個階段,故障線路發(fā)生瞬間失效時,零序電流和母線零序電壓都有各自的特點,因此對配電網(wǎng)不同接地故障情況進行分析。

實驗一故障的主要信息見表1,得到的詳細結果如圖3～圖5所示。由圖可知,不同階段絕緣劣化發(fā)生瞬間故障時,對應的零序電流情況也不同。本文方法能夠準確獲得不同故障情況下零序電流的變化情況,比另外兩種方法的監(jiān)測準確性高,證明本文方法在不同故障情況下具有較好的適用性。

表1 實驗一故障信息

圖3 瞬間接地故障

實驗二獲得的結果見表2。由表可知,本文方法在短時間內就能夠實現(xiàn)故障的監(jiān)測,原因是將時間序列應用到了故障監(jiān)測中,并充分考慮了多種故障類型,能夠及時發(fā)現(xiàn)故障;而另兩種方法在監(jiān)測過程中花費的時間較多,基本在10 min以上,影響了區(qū)域配電線路故障的監(jiān)測效果。

表2 監(jiān)測實時性分析

5 結束語

本文研究了基于時間序列的區(qū)域配電線路絕緣故障多類型精準監(jiān)測方法,構建配電線路絕緣故障時序模型,依據(jù)時域特征量、頻域特征量與熵值域特征量等參數(shù),判斷故障診斷過程的優(yōu)先級,不僅提高了監(jiān)測的準確性,還提高了監(jiān)測的實時性。

本文方法雖然獲得了較好的應用效果,但還有不足,在后續(xù)研究中將會嘗試不同的挖掘方法,充分挖掘出有用的信息,進一步提高配電線路絕緣故障的監(jiān)測效果。