周在陽,路建濤,李鵬云,張滇,陳仁明
(1.中煤西安設計工程有限責任公司,陜西西安 710001;2.合肥明信軟件技術有限公司,安徽合肥 230000)
電網線路距離保護是電力系統(tǒng)中常見的一種保護方式,主要用于檢測并隔離線路短路故障。為了有效地保護線路,距離保護裝置需要在故障發(fā)生后盡快響應,控制斷路器進行隔離,避免線路持續(xù)承載故障電流。而延時整定是距離保護裝置的關鍵參數之一,指的是在檢測到故障時,距離保護設備開始計時的時間。如果響應時間太短,可能會引起誤動作;如果響應時間太長,則會延緩電網的恢復速度,影響電網的可靠性和供電能力。隨著特高壓電力系統(tǒng)架構的增強,特高壓電力系統(tǒng)中的平行線路、短線路及環(huán)形網絡呈現出較多的并線、雙回線特點。在采用分段式匹配方式設置間隔的繼電器時,不但操作極其復雜,且敏感性也很難滿足規(guī)程要求。多電平間同時聯(lián)動,導致工作時間延長,且易在系統(tǒng)中出現故障或中斷故障,對系統(tǒng)的工作時間有很大限制,因此,需要適當簡化系統(tǒng)。
文獻[1]提出了基于測量阻抗軌跡的整定方法,以一種帶可調阻抗環(huán)特性的線路間隔保護為例,利用保護故障前測量結果估計、動作區(qū)測量結果校正、動作區(qū)計算結果實時計算等方法,實現保護延時整定;文獻[2]提出了基于雙電壓互感器的整定方法,在原始單個電壓互感器基礎上,再添加一個電壓互感器組成一個保護單元,并通過測量母線兩端的電量,實現對距離保護延時的調整和分析。
雖然當前微型計算機的技術已經比較完善,其運行的可靠性也有了較大的提升,但是仍會出現繼電器拒動的情況,應用靈敏性不足。為此,提出了基于奇異熵的電網線路距離保護延時整定計算方法。
小波奇異熵在電網線路特征提取過程中具有較好表征能力,電網線路輸出信號經過小波包分解后,得到小波重構系數[3]。利用k層分解尺度,重構小波包能量系數,并將其表示為一個特征提取滑動窗,表達式為:
式中,L表示信號序列長度;H表示窗寬;α表示滑動因子。將每個滑動窗內所有小波重構系數均勻劃分為N個區(qū)間,區(qū)間兩兩互不相交?;谛〔ㄆ娈愳卦?,分解某一時期的信號序列,并利用滑動窗口分布設定時間熵,其表達式為:
式中,Pk(Ck)表示第k個滑動窗中小波包能量系數落入Ck區(qū)間的概率。通過計算相應小波包時間熵,能夠表征不同特征信號[4-5]。
基于此,提出一種基于卷積神經網絡的潮流信號提取方法。卷積神經網絡是一種具有多個特征提取結構的網絡,其結構包括多張?zhí)卣鞅?,每張?zhí)卣鞅砩隙加卸鄠€神經元,這些神經元之間的權重是相同的,被稱作“卷積核團”[6-7]。由于采用卷積核,可以有效避免網絡結構各個層次之間的過度匹配問題[8]。
電網潮流特征的提取由四個殘差構造、兩個卷積層、兩個極大值池和一個整體均值池組成[9-10]。電網線路潮流特性的提取過程如下所示:
步驟一:搭建尺寸為N×N的灰度電網潮流框架;
步驟二:將殘值的構造方法融入基本的卷積神經網絡,在不提高網絡復雜性的前提下,引入恒等保護的坡度方法,將其傳遞到下層,減輕過分層疊造成的“漸近”,并提高卷積網絡各層間的信息量[11-12]。
步驟三:為有效控制模型數據量,提出了一種基于全局均值的多層次多目標優(yōu)化方法,既可將多目標優(yōu)化問題轉化為特征點,又可解決因卷積函數誤差引起的多目標優(yōu)化問題[13]。將相應的特征點構成一個特征矢量,該特征矢量表示為:
式中,Q(qi)表示第i個電網潮流值;(xi,yi)表示電網所在位置坐標;m表示樣本個數;x表示輸入變量;Y(x) 表示輸出結果;n表示電網潮流中元素個數。提取電網潮流元素,能夠為電網潮流特征的提取提供支撐[14]。
將抽取到的特征量傳送到分類器中,并將其歸類保存。通過提取電網潮流特征,為電網安全穩(wěn)定運行提供有力支持。
電網中通常存在多個并網逆變電源,為微電網提供了新能源接入環(huán)境,有效增強了微電網的柔性和靈活性,但其無機械暫態(tài)過程,因此在外界干擾下極易導致微電網不穩(wěn)定[15]。基于此,引入有、無功誤差的綜合分量和交互式調節(jié)項,獲得一種基于變換器的DG 系統(tǒng)的修正控制策略。利用奇異熵法精確地獲取模態(tài)階數,不論是否存在噪聲,都可以精確地確定模態(tài)階數,從而解決偽模、漏模的問題[16]。將該方法與奇異熵算法相融合,用于分析電網信號穩(wěn)定性,過程如下所示:
利用實測或仿真得到的原始信號,構造數據矩陣,表示為:
式中,η表示實測次數。將奇異熵用于信號濾波,將區(qū)間時間引入低頻震顫的分析中,并利用此方法對信號的模式進行了辨識,由此得到的信號奇異熵增量為:
式中,dab表示a、b兩個信號之間的距離。
雖然該電網線路中存在大量的噪音,但是當有效信號達到飽和狀態(tài)時,電網線路中的奇異熵值將很快地趨于由錯誤導致的奇異熵值。相對于有效信息的奇異熵增大來說,該收斂值一般都很小,所以當其隨順序改變時,將出現一個明顯的拐點,該拐點所表示的順序即有效信息的順序。根據給定的模態(tài)階數,將這兩個空間分為信號與噪聲兩個子空間,使其最后一行與第一行被剔除,得到一個新的矩陣,并對其進行奇異熵值分解。根據模態(tài)辨識結果能夠得到擬合數據,并將該擬合數據與實際數據之間的信噪比進行對比,公式為:
式中,x′表示擬合數據。通過計算信噪比,能夠有效辨識信號數據和噪聲數據,由此分析電網信號穩(wěn)定情況。
根據電網信號穩(wěn)定情況,提出一種基于電網線路的安全可靠保護方案,使其靈敏度滿足最小靈敏度要求。通過引入靈敏度因子進行調整,得到調整后靈敏度為:
式中,γ表示電網線路距離保護延時待整定段原始靈敏度;f(γ)表示調整函數。該函數根據實際整定經驗可表示為:
式中,γmin表示靈敏度的最小值。為了確保安全性,在適當提高靈敏度之后,增大距離段的動作延時,并采用時間函數進行調整,公式為:
式中,tmin表示接地距離整定時間;Δt表示相間距離段整定時間。若待整定段原始靈敏度無法滿足規(guī)程的靈敏度要求,那么應按階梯調整保護時間,以此保證電網線路距離保護延時待整定段的靈敏整定。
搭建如圖1 所示的實驗環(huán)境。M1-M3 為3 個交流發(fā)電機,#1-#15 為15 段輸電線路。#2、#3、#5、#6、#9、#10、#14、#15 為主輸電線,因此更易出現整定延時。因此,選取#2、#3、#5、#6、#9、#10、#14、#15 作為實驗的整定對象。
圖1 電網運行環(huán)境搭建
電網線路距離保護主要用于檢測并隔離線路短路故障,因此,該實驗的線路故障類型為短路故障。當輸電線路出現短路時,其電壓為0 V。記錄在檢測到故障時,距離保護設備開始計時的時間,即為延時時長,實測數據如表1 所示。
表1 實測延時數據
根據表1 中的數據可知,#2、#3、#5、#6、#9、#10、#14、#15 輸電線均發(fā)生了短路故障,均可用于電網線路距離保護延時的測試。
如果響應時間太短,可能會引起誤動作;如果響應時間太長,則會延緩電網的恢復速度,影響電網的可靠性和供電能力。因此,設置最優(yōu)延時為0.5 ms。將表1 數據作為標準,分別選取基于測量阻抗軌跡的整定方法、基于雙電壓互感器的整定方法和基于奇異熵的整定算法,對比分析延時整定效果,如表2所示。
表2 不同方法的延時整定效果對比
由表2 可知,基于測量阻抗軌跡的整定方法、基于雙電壓互感器的整定方法對延時整定后,故障檢測延時縮短不夠顯著,應用效果還有待進一步提高。該文所提應用方法,延時得到明顯控制,且整定結果與最優(yōu)延時一致。
針對現有電網線路距離保護方法易受電網配置影響,存在靈敏性不足的問題,導致主保護不及時。為此,提出了基于奇異熵的電網線路距離保護延時整定計算方法。該方法在不改動保護配置結構的前提下可以獲取更顯著的安全效益。