摘"要：風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電操作極易出現(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)，影響風(fēng)電資源的提取使用。在探索風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電操作過(guò)程時(shí)，以K-means聚類分析為基礎(chǔ)，先闡述風(fēng)電場(chǎng)集電線路保護(hù)裝置基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，再科學(xué)分析出集電線路故障特性，然后對(duì)分散式風(fēng)電場(chǎng)集電線路保護(hù)方法進(jìn)行科學(xué)設(shè)計(jì)，包含規(guī)范保護(hù)流程、搭建仿真模型、規(guī)范故障類型及分析聚類結(jié)果等，全面提升風(fēng)電場(chǎng)集電線路保護(hù)的有效性，增進(jìn)風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電安全。

關(guān)鍵詞：線路保護(hù)"集電線路"風(fēng)電場(chǎng)"仿真模型"K-means聚類算法

中圖分類號(hào)：TM614

ExplorationofCollectionLineProtectionMethodsforDistributedWindFarmBasedonK-meansClusteringAnalysis

LIBinhua

GuizhouBranchofPowerChinaRenewableEnergyCo.，Ltd.，Guiyang，GuizhouProvince，550081China

Abstract：Theoperationofwindfarmpowergenerationispronetosecurityrisks，whichaffectstheextractionandutilizationofwindpowerresources.Whenexploringtheoperationprocessofwindpowergeneration，onthebasisofK-meansclusteringanalysis，thispaperfirstelaboratesonthebasicstructureofthewindfarmcollectionlineprotectiondevice，secondlyitscientificallyanalyzesthecollectionlinefaultcharacteristics，andthenitscientificallydesignsthedistributedwindfarmcollectionlineprotectionmethod，includingstandardizingtheprotectionprocess，buildingsimulationmodel，standardizingfaulttypeandanalyzingclusteringresults，comprehensivelyimprovingtheeffectivenessofthewindfarmcollectionlineprotection，enhancingthesafetyofwindpowergeneration.

KeyWords：Lineprotection;Collectionlines;Windfarms;Simulationmodel;K-meansclusteringalgorithm

為保障分散式風(fēng)電場(chǎng)集電線路保護(hù)裝置應(yīng)用效果，全面探究集電線路應(yīng)用過(guò)程與各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)前線路運(yùn)行中存在跳閘故障與誤動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，降低風(fēng)電場(chǎng)電力操作安全。利用K-means聚類分析模式，明確不同位置集電線路故障特征，再借助合適方法對(duì)集電線路運(yùn)行路徑進(jìn)行有效保護(hù)，規(guī)范集電線路運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)集電線路安全用電要求。

1"分散式風(fēng)電場(chǎng)集電線路保護(hù)裝置基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)

探究分散式風(fēng)電場(chǎng)集電線路保護(hù)裝置基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)時(shí)，可發(fā)現(xiàn)當(dāng)前風(fēng)電場(chǎng)結(jié)構(gòu)帶有分層分區(qū)形式，存在不同類型的集電母線，并將、與集電線路與集電母線相連接。不同類型風(fēng)機(jī)變壓器可精準(zhǔn)連接集電母線，再借助集電線路將匯集功率傳輸?shù)礁复妇€中。當(dāng)前風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部集電線路中，為更好地開(kāi)展線路保護(hù)，配置了限定時(shí)間的兩段電流保護(hù)，分別為電流斷速保護(hù)與后備保護(hù)，前者要根據(jù)最小運(yùn)用方法整定兩相短路；后者根據(jù)最大負(fù)荷電流開(kāi)展整定工作。進(jìn)行電流保護(hù)整定操作時(shí)，要將風(fēng)機(jī)運(yùn)行負(fù)荷設(shè)置成普通負(fù)荷，根據(jù)當(dāng)前負(fù)荷變化情況，精準(zhǔn)提供短路電流。若風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)集電線路保護(hù)采用傳統(tǒng)方式，會(huì)引發(fā)適應(yīng)性問(wèn)題，即引發(fā)集電線路故障，因而要利用大電網(wǎng)等值系統(tǒng)全面規(guī)范集電線路保護(hù)裝置系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)，增進(jìn)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)運(yùn)用的有效性。

2""K-means聚類分析下風(fēng)電場(chǎng)集電線路故障特性

為探究風(fēng)電場(chǎng)集電線路運(yùn)行效果與故障指標(biāo)，適時(shí)引入K-means聚類分析模式，詳細(xì)找尋出集電線路故障特性。例如：當(dāng)前分散式風(fēng)電場(chǎng)集電線路中的定子故障電流多與轉(zhuǎn)速頻率分量、直流分量、工頻分量緊密相關(guān)。電壓跌落和工頻分量呈現(xiàn)反比關(guān)系；電壓跌落和直流分量為正比關(guān)系，根據(jù)常數(shù)變化范圍進(jìn)行衰減。電壓跌落和轉(zhuǎn)速頻率分量為正比關(guān)系，其衰減幅度與常數(shù)緊密相關(guān)。當(dāng)前轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速多控制在0.7～1.3pu之間，其轉(zhuǎn)速頻率交流分量頻率則處在35～65左右。借助K-means聚類分析模型，可將風(fēng)電場(chǎng)集電線路運(yùn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成3種柱狀圖形式，即零赫茲柱狀圖、50Hz柱狀圖、60Hz柱狀圖。在零赫茲柱狀圖中，隨著電壓跌落深度的縮減，直流分量也逐漸減小。到了50Hz柱狀圖中，工頻分量與電壓跌落深度產(chǎn)生反比關(guān)系，即深度越小，工頻分量越高。在60Hz柱狀圖中，轉(zhuǎn)速頻率分量與直流分量存在相同變化規(guī)律。若電壓跌落程度過(guò)深，定子電流直流分量將逐漸提升，并增加了轉(zhuǎn)速頻率分量、降低了工頻分量比重，將定子故障電流中的基礎(chǔ)形態(tài)展現(xiàn)在K-means聚類模型中。利用工頻分量進(jìn)行電流保護(hù)時(shí)，若當(dāng)前殘壓較高，則風(fēng)機(jī)工頻電流會(huì)快速增加，非故障區(qū)域電流值要超出兩段電流保護(hù)整定值，極易給集電線路帶來(lái)誤保護(hù)操作，使風(fēng)電機(jī)群內(nèi)部設(shè)備集體脫網(wǎng)，增加了電流相位、賦值的不穩(wěn)定性，難以保障集電線路運(yùn)行過(guò)程。

3"K-means聚類分析下風(fēng)電場(chǎng)集電線路保護(hù)方法

3.1"規(guī)范保護(hù)流程

風(fēng)電場(chǎng)利用K-means聚類分析模式開(kāi)展集電線路保護(hù)時(shí)，要利用技術(shù)手段全面規(guī)范保護(hù)流程。將合適程序軟件引入集電線路保護(hù)設(shè)計(jì)中，點(diǎn)擊“開(kāi)始”按鈕，利用技術(shù)手段精準(zhǔn)提取故障信息，并利用扼殺方法確認(rèn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。同時(shí)，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)出實(shí)時(shí)樣本，將該類樣本與歷史樣本進(jìn)行合理比較，并運(yùn)用K-means聚類分析，將故障中心與非故障中心設(shè)置成與，利用合適方法進(jìn)行精準(zhǔn)計(jì)算。進(jìn)行聚類仿真分析時(shí)，要精準(zhǔn)測(cè)算不同故障中心的空間距離，可將空間距離設(shè)計(jì)成、，若lt;，則要及時(shí)啟動(dòng)保護(hù)性裝置；若gt;，則說(shuō)明當(dāng)前歷史數(shù)據(jù)樣本較落后，需利用技術(shù)進(jìn)行重新更新，待歷史數(shù)據(jù)樣本得到更新后，再重新開(kāi)展聚類分析，直到lt;為止，點(diǎn)擊“結(jié)束”按鈕，結(jié)束風(fēng)電場(chǎng)集電線路保護(hù)性操作。

3.2"搭建仿真模型

為保障K-means聚類算法分析的準(zhǔn)確性，要根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行情況搭建仿真模型，將風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部集電線路、主變壓器、箱式變壓器與雙饋風(fēng)機(jī)等參數(shù)傳輸?shù)綄?duì)應(yīng)模型中。表1展現(xiàn)了雙饋風(fēng)機(jī)的運(yùn)行參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)，要全面規(guī)范上述數(shù)據(jù)內(nèi)容，保障雙饋風(fēng)機(jī)運(yùn)行安全。主變壓器的短路電壓比、接線方式、額定容量與變比分別為11%、YDd11/160MVA、35/220kV。集電線路中的零序阻抗與正序阻抗分別為0.396+j1.071、0.132+j0.357。箱式變壓器中的短路電壓比、接線方式、額定容量與變比為6.5%、DyN11/2.5MVA、0.69/35kV。明確仿真模型中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)后，要在仿真模擬中對(duì)各條線路傳輸位置進(jìn)行合理設(shè)計(jì)，并充分模擬不同位置三相短路故障。由于發(fā)生故障前風(fēng)機(jī)設(shè)備處在滿發(fā)狀態(tài)，撬棒保護(hù)電路中的啟動(dòng)電流是額定轉(zhuǎn)子電流的1.47倍，若電網(wǎng)出現(xiàn)故障，要利用數(shù)據(jù)技術(shù)在保護(hù)裝置內(nèi)部提取線路中的故障特性數(shù)據(jù)[1]。借助歷史樣本，全面了解掌握各個(gè)運(yùn)行條件中故障電流內(nèi)轉(zhuǎn)速頻率分量、工頻分量與直流分量等特征，再將上述特征量傳輸?shù)骄垲惙治瞿Ｐ椭?，透過(guò)K-means算法合理劃分故障類型，轉(zhuǎn)變成非故障類特征、故障類特征。在K-means算法中明確各類故障基礎(chǔ)特征后，合理挑選代表性信息，再將上述數(shù)據(jù)指標(biāo)繪制成標(biāo)準(zhǔn)圖形，確保故障估算的合理性。

3.3"規(guī)范故障類型

規(guī)范故障類型過(guò)程中，要主動(dòng)找尋歷史樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)歷史樣本中故障變化情況，探究當(dāng)前故障發(fā)展變化規(guī)律，為風(fēng)電場(chǎng)集電線路持續(xù)性保護(hù)打下較好基礎(chǔ)。比如，文中風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)樣本中存在內(nèi)外部故障，可將內(nèi)部故障線路設(shè)計(jì)成與，外部故障線路設(shè)計(jì)成。探究?jī)?nèi)外部故障線路時(shí)，要利用技術(shù)手段精準(zhǔn)提取機(jī)端電壓、故障電阻、轉(zhuǎn)速頻率分量、工頻分量與直流分量等，并根據(jù)上述數(shù)據(jù)變化情況，精準(zhǔn)摸索故障變化規(guī)律[2]。例如，當(dāng)前故障距離與母線的比值多在20%、40%、60%與80%左右。以20%為例，在內(nèi)部故障線路中，若機(jī)端電壓分別為0.017pu、0.03pu、0.06pu時(shí)，其故障電阻、轉(zhuǎn)速頻率分量、工頻分量、直流分量數(shù)值如表2所示，要全面關(guān)注上述數(shù)值變化范圍，摸索故障變化規(guī)律。在完成故障變化規(guī)律的摸索后，要利用K-means聚類算法全面關(guān)注不同位置集電線路運(yùn)行狀態(tài)，利用對(duì)相關(guān)信息的合理分析，切實(shí)提升風(fēng)電場(chǎng)集電線路保護(hù)效率。

3.4"分析聚類結(jié)果

分析聚類結(jié)果時(shí)，精準(zhǔn)探究不同故障類型與直流分量、工頻分量、轉(zhuǎn)速頻率分量的關(guān)系。利用標(biāo)準(zhǔn)K-means聚類算法可知，當(dāng)前風(fēng)電場(chǎng)集電線路中的故障類型多為非故障類、故障類、非故障聚類、故障聚類等。利用全新技術(shù)詳細(xì)比較當(dāng)前數(shù)據(jù)與歷史樣本數(shù)據(jù)，獲取線路不同位置故障變化狀態(tài)，再依照相關(guān)規(guī)律加以控制解決。比如，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)樣本，精準(zhǔn)探究出了不同聚類中心的故障特征。將故障聚類中心設(shè)置成與，其故障特征量分別為（0.698、-0.994、0.993）、（-0.874、0.966、-0.864）。根據(jù)歷史聚類中心下的不同位置數(shù)據(jù)可精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)線路故障類型、原因與危害程度，并對(duì)線路故障進(jìn)行合理判斷，再將此前模型設(shè)置中的保護(hù)性判斷引入聚類算法中，借助對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的保護(hù)判斷來(lái)明確保護(hù)狀態(tài)，再對(duì)集電線路保護(hù)方式進(jìn)行科學(xué)調(diào)整，滿足風(fēng)電場(chǎng)線路保護(hù)需求。此外，還要詳細(xì)探究故障類與非故障類線路保護(hù)要求，將保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)傳輸?shù)骄垲愃惴Ｐ椭?，全面?guī)范各類故障的形成過(guò)程，明確樣本數(shù)據(jù)變化標(biāo)準(zhǔn)，再精準(zhǔn)探究判斷聚類結(jié)果的邊界條件，為持續(xù)保護(hù)集電線路打下較好基礎(chǔ)[3]。

3.5"確認(rèn)邊界條件

聚類算法影響下，若想精準(zhǔn)確認(rèn)風(fēng)電場(chǎng)集電線路運(yùn)行故障與保護(hù)狀態(tài)，要為不同線路運(yùn)行位置設(shè)置合適邊界條件，將當(dāng)前線路運(yùn)行數(shù)據(jù)與邊界條件進(jìn)行詳細(xì)比較，切實(shí)改善集電線路運(yùn)行狀態(tài)。以內(nèi)部故障線路為例，當(dāng)前該線路出現(xiàn)三相短路故障，隨著該類故障范圍的擴(kuò)大，風(fēng)電機(jī)組電壓跌落到0.451～0.825pu之間，要精準(zhǔn)收集保護(hù)裝置設(shè)備中的故障特性，可將該類數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)成、與。標(biāo)準(zhǔn)化處理樣本數(shù)據(jù)以后，要借助K-means聚類算法，精準(zhǔn)探究故障數(shù)據(jù)和不同位置聚類中心距離變化范圍，再依照最小距離值設(shè)計(jì)不同類型樣本，提升線路故障判斷的準(zhǔn)確性[4]。在開(kāi)展保護(hù)性判斷時(shí)，要精準(zhǔn)探究與的差值，只有l(wèi)t;時(shí)才能應(yīng)用保護(hù)裝置，繼而進(jìn)行集電線路保護(hù)，要利用算法模型全面規(guī)劃、變化范圍，重新調(diào)整不同位置線路運(yùn)行路徑。此外，為明確K-means聚類算法模型在集電線路保護(hù)中的應(yīng)用效果，還要與傳統(tǒng)操作方式進(jìn)行合理比較，找尋出當(dāng)前算法中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。例如：可將不同位置的線路分別開(kāi)展傳統(tǒng)方式保護(hù)、聚類算法保護(hù)，利用全新數(shù)據(jù)技術(shù)明確不同位置線路運(yùn)行狀態(tài)。由于影響集電線路運(yùn)行效果的要素較多，傳統(tǒng)檢測(cè)方式難以有效發(fā)現(xiàn)線路故障位置，對(duì)相關(guān)故障處理也存在些許問(wèn)題，因而可將聚類算法運(yùn)用到集電線路故障檢測(cè)中，增進(jìn)線路保護(hù)的有效性[5]。充分了解K-means聚類算法操作過(guò)程后，相關(guān)人員發(fā)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)集電線路運(yùn)行中存在較多故障，日常操作中，要持續(xù)運(yùn)用K-means聚類算法，精準(zhǔn)探究故障形成原因與位置，重新調(diào)整線路運(yùn)行方式，確保風(fēng)電場(chǎng)集電線路運(yùn)行的安全性、科學(xué)性。

4"結(jié)語(yǔ)

綜上所述，K-means聚類算法分析下可以精準(zhǔn)地找尋出風(fēng)電場(chǎng)集電線路運(yùn)行故障，借助仿真模型全面規(guī)范線路運(yùn)行過(guò)程，明確集電線路運(yùn)行保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)。仿真技術(shù)軟件全面影響下，要迅速確認(rèn)線路運(yùn)行邊界條件，對(duì)不同類型故障科學(xué)定位，在軟件技術(shù)平臺(tái)中全面展現(xiàn)故障位置，再對(duì)集電線路運(yùn)行故障進(jìn)行科學(xué)控制，提升分散式風(fēng)電場(chǎng)集電線路運(yùn)行的可持續(xù)性。

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