［摘 要］目前電力系統(tǒng)逐漸向智能電網(wǎng)快速轉(zhuǎn)型，其中配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)可靠性變得尤為重要，而繼電保護(hù)作為該系統(tǒng)的核心，其性能直接影響著系統(tǒng)故障的快速響應(yīng)處理能力。文章針對配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)進(jìn)行了概述，分析了配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)中繼電保護(hù)策略現(xiàn)存問題，提出了一系列基于配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)的繼電保護(hù)策略改進(jìn)方案。通過實施這些方案，可提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度及保護(hù)的準(zhǔn)確性，為配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)的優(yōu)化提供參考。

［關(guān)鍵詞］配網(wǎng)自動化；繼電保護(hù)；改進(jìn)策略；系統(tǒng)優(yōu)化；智能電網(wǎng)

［中圖分類號］TM76 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0068–03

1 配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)概述

1.1 配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及功能

配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)作為智能電網(wǎng)框架的重要組成部分，主要負(fù)責(zé)配電網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控優(yōu)化。該系統(tǒng)由監(jiān)控中心、通信網(wǎng)絡(luò)、分布式控制終端和用戶接口4 大核心組件構(gòu)成。配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)基本組件及功能見表1。

配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)通過關(guān)鍵組件相互作用有效提升了電網(wǎng)可靠性、靈活性、經(jīng)濟(jì)性，也一定程度上實現(xiàn)了對配電網(wǎng)進(jìn)行智能化管理的目標(biāo)。

1.2 配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

（1）故障檢測與定位技術(shù)。該技術(shù)采用先進(jìn)傳感器和算法如基于高頻信號的分析方法，以快速準(zhǔn)確地識別并定位故障，由此大幅減少了故障處理時間。

（2）自動化控制技術(shù)。其通過使用智能斷路器和繼電保護(hù)設(shè)備，可自動隔離故障區(qū)域并迅速恢復(fù)健康區(qū)域供電，以最小化故障影響范圍。

（3）通信技術(shù)。其采用高可靠性通信協(xié)議、加密技術(shù)以切實保障數(shù)據(jù)傳輸安全穩(wěn)定，使監(jiān)控中心能夠?qū)崟r接收各分布式控制終端的數(shù)據(jù)并進(jìn)行準(zhǔn)確分析。

這些技術(shù)的集成應(yīng)用很大程度上提升了配網(wǎng)管理精確性，也有效提高了電網(wǎng)可靠性、用戶滿意度。

2 配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)中繼電保護(hù)現(xiàn)存問題

2.1 響應(yīng)速度問題

當(dāng)前系統(tǒng)設(shè)計要求故障清除時間應(yīng)在200 ms內(nèi)，以最小化對電網(wǎng)和用戶的影響。然而，實際測量表明，從故障發(fā)生到斷路器開斷的時間通常需要120～180 ms，加上斷路器的分閘時間在50～70 ms，總時間通常超過了理想值。

影響響應(yīng)速度的因素主要包括信號傳輸延遲、數(shù)據(jù)處理算法復(fù)雜度及執(zhí)行機(jī)構(gòu)動作時間等。例如，使用傳統(tǒng)的過流保護(hù)算法時，算法處理時間和信號傳輸延遲成為限制因素。假設(shè)信號在通信線路中傳輸速度為光速，即299 792 km/s，對于距離監(jiān)控中心30 km的遠(yuǎn)程站點，理論傳輸延遲為：

雖然傳輸延遲本身較小，但由于多節(jié)點傳輸和數(shù)據(jù)處理隊列等因素，實際延遲遠(yuǎn)超此值。再加上傳統(tǒng)的繼電保護(hù)算法如過流保護(hù)，通常包含復(fù)雜的濾波和判定邏輯，進(jìn)一步增加了處理時間。

2.2 選擇性不足

選擇性是指繼電保護(hù)系統(tǒng)準(zhǔn)確識別并僅對故障區(qū)域進(jìn)行隔離，而不影響健康區(qū)域的能力。當(dāng)前系統(tǒng)中選擇性不足主要表現(xiàn)在誤跳閘或未能及時隔離最小故障區(qū)段兩方面。某配電網(wǎng)絡(luò)中采用傳統(tǒng)電流保護(hù)繼電器，故障案例中70% 左右都是無法正確識別故障點近端的斷路器，導(dǎo)致整個分支線路甚至主線路斷電。選擇性不足主要是由于保護(hù)設(shè)定值與實際運行條件不匹配所致。例如，兩個相鄰的繼電器動作電流設(shè)置過于接近，當(dāng)下游發(fā)生故障時，上游繼電器可能因電流接近設(shè)定值而誤動作，數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

I動作，上游≈I動作，下游

當(dāng)I 故障＞ I 動作，上游時，上游繼電器誤跳閘。這類情況下即使I 故障僅略高于下游繼電器的動作電流，上游繼電器也可能因設(shè)定值接近而錯誤地執(zhí)行跳閘。選擇性不足不僅擴(kuò)大了停電范圍，也增加了系統(tǒng)的不穩(wěn)定性，對電力供應(yīng)可靠性造成了嚴(yán)重影響。

2.3 過載保護(hù)不精確

當(dāng)前配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)面臨的主要技術(shù)問題是過載保護(hù)動作不精確，通常情況下由固定閾值設(shè)定及負(fù)載波動引起。假設(shè)一條配電線路其額定電流為100 A，傳統(tǒng)過載保護(hù)可能設(shè)定閾值為120%，即120 A，持續(xù)時間為10 s。然而若是實際負(fù)載電流經(jīng)常在115～125 A 波動，這種設(shè)定將難以準(zhǔn)確區(qū)分正常負(fù)載波動與真正過載情況，這一情況下保護(hù)系統(tǒng)便會頻繁錯誤地觸發(fā)或完全失效。為改進(jìn)這一問題，可采用基于實時負(fù)載監(jiān)測的動態(tài)過載保護(hù)設(shè)定方法。該方法根據(jù)實時負(fù)載數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整過載保護(hù)閾值，使用以下公式計算動態(tài)閾值I 動態(tài)：

I 動態(tài)＝I基線+f（L變化，t）

式中，I基線為實際測量的基線電流，f（L變化，t）為充分考慮了負(fù)載變化和時間t的函數(shù)。

基于該方法可更準(zhǔn)確地反映實際運行條件，以盡可能地減少誤操作，提高保護(hù)系統(tǒng)可靠性。

3 配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)中繼電保護(hù)策略改進(jìn)優(yōu)化方案

3.1 采用傳感技術(shù)和改進(jìn)算法提高系統(tǒng)響應(yīng)速度

為有效解決配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)中響應(yīng)速度慢的問題，提出一種結(jié)合先進(jìn)傳感技術(shù)和改進(jìn)算法的解決方法。該方法主要涉及兩個關(guān)鍵技術(shù)組件：高靈敏度傳感器和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的快速數(shù)據(jù)處理算法。

（1）系統(tǒng)更新使用高靈敏度的光纖電流傳感器和電壓傳感器，這些傳感器能夠提供更快的檢測速度和更高的測量精度。例如，光纖電流傳感器可在1 μs 內(nèi)精確捕獲到故障電流的突變，敏感度高達(dá)0.1 A，遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)傳感器的5～10 A 敏感度閾值。這種技術(shù)應(yīng)用可表示為：

I檢測＝f（t）where|f′（t）|＞0.1A/μs

式中，I檢測為在t時刻檢測到的電流，f′（t）為電流變化率。

（2）引入基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法優(yōu)化故障檢測及其分類過程。這些算法可以在接收到傳感器數(shù)據(jù)后即時進(jìn)行分析處理，以盡可能地減少傳統(tǒng)算法中復(fù)雜的計算延遲。通過訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型識別各種故障模式，如短路、接地等，算法可以在幾毫秒內(nèi)做出準(zhǔn)確判斷并發(fā)出動作指令。這一過程可以用以下公式簡化表示：

T決策=T數(shù)據(jù)接收+T模型處理whereT模型處理＜5 ms

式中，T決策為總決策時間，T數(shù)據(jù)接收為數(shù)據(jù)接收時間，T模型處理為模型處理時間。

實施以上技術(shù)可有效改善整個系統(tǒng)響應(yīng)時間，從故障發(fā)生到系統(tǒng)反應(yīng)的時間可從傳統(tǒng)的數(shù)百毫秒降低至幾十毫秒以內(nèi)，這就切實保證了電網(wǎng)穩(wěn)定性、安全性。此外，這些技術(shù)的引入還有助于減少因延遲響應(yīng)造成的設(shè)備損害和電能損失，以大幅提升電網(wǎng)運行整體效率。

3.2 引入故障檢測技術(shù)和智能決策支持系統(tǒng)提升選擇性

為應(yīng)對配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)中選擇性不足問題，提出綜合性改進(jìn)措施，主要涉及先進(jìn)的故障檢測技術(shù)和智能決策支持系統(tǒng)開發(fā)應(yīng)用。

（1）引入基于人工智能的故障檢測技術(shù)如深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，用于精確識別和分類電網(wǎng)中的各類故障。這些技術(shù)能夠分析處理復(fù)雜的電網(wǎng)數(shù)據(jù)，如電壓、電流波形及頻率變化等，從而實現(xiàn)對故障的快速準(zhǔn)確檢測。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行波形分析，可表示為：

F類型=CNN（W輸入）

式中，F(xiàn)類型為識別出的故障類型，W輸入為輸入電流或電壓波形數(shù)據(jù)。

該技術(shù)的應(yīng)用極大地提高了故障檢測的準(zhǔn)確性和速度，減少了由于故障識別錯誤引發(fā)的誤操作。

（2）開發(fā)智能決策支持系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用實時數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提供準(zhǔn)確保護(hù)動作推薦。系統(tǒng)實時收集分析來自電網(wǎng)各節(jié)點的數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整保護(hù)設(shè)定以適應(yīng)電網(wǎng)的實際運行狀態(tài)。這種調(diào)整可以通過以下公式計算：

I設(shè)定（t）=I 基線+ΔI（t）

ΔI（t）=f[L（t），T（t），H（t）]

式中，I設(shè)定（t）為時間t的自適應(yīng)電流設(shè)定值，I基線為預(yù)設(shè)的基準(zhǔn)電流值，ΔI（t）為根據(jù)電網(wǎng)負(fù)載L（t）、歷史故障數(shù)據(jù)H（t）、溫度T（t）計算出的電流調(diào)整值。

具體實施步驟為：先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，布署高精度傳感器于關(guān)鍵節(jié)點，實時監(jiān)測電壓、電流等關(guān)鍵參數(shù)。將采集到的數(shù)據(jù)送入數(shù)據(jù)中心，利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析處理，識別潛在的故障模式。智能決策系統(tǒng)根據(jù)處理結(jié)果動態(tài)調(diào)整保護(hù)參數(shù)，并通過控制系統(tǒng)實施必要的保護(hù)措施。系統(tǒng)運行后收集實際運行數(shù)據(jù)，用于進(jìn)一步優(yōu)化算法和調(diào)整策略?；诖耍娠@著提升繼電保護(hù)系統(tǒng)的選擇性，且該技術(shù)的引入還大幅減少了因保護(hù)裝置錯誤操作導(dǎo)致的不必要停電和維護(hù)成本，提高了整個電網(wǎng)的操作可靠性。

3.3 根據(jù)實時負(fù)載情況動態(tài)調(diào)整過載保護(hù)閾值

基于實時負(fù)載數(shù)據(jù)的動態(tài)調(diào)整機(jī)制可通過實時監(jiān)測電網(wǎng)狀態(tài)智能調(diào)整過載保護(hù)參數(shù)，從而提高保護(hù)措施準(zhǔn)確性。這需要于電網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點布署高精度傳感器，以實時監(jiān)控電流、電壓的變化。這些數(shù)據(jù)實時傳輸至中央處理單元，用于分析電網(wǎng)的實時負(fù)載情況。接下來，引入一個自適應(yīng)算法，該算法根據(jù)實時負(fù)載和其他關(guān)鍵參數(shù)如環(huán)境溫度、設(shè)備老化程度等，動態(tài)調(diào)整過載保護(hù)閾值。這一過程可以用以下公式表示：

I 閾值（t）=I 基線+ f [L（t），T（t），H（t）]

式中，I閾值（t）為隨時間變化的過載保護(hù)閾值，I基線為預(yù)設(shè)的基礎(chǔ)閾值，f為一個根據(jù)實時負(fù)載L（t）、歷史故障數(shù)據(jù)H（t）、溫度T（t）計算的調(diào)整函數(shù)。

某工業(yè)區(qū)的配電系統(tǒng)中實施了這一方案，該系統(tǒng)之前因固定保護(hù)閾值而頻繁發(fā)生過載跳閘。采用新的動態(tài)調(diào)整機(jī)制后，設(shè)置了基礎(chǔ)閾值I 基線為100 A。在某一高溫日實時負(fù)載L（t）上升至120 A，溫度T（t）導(dǎo)致設(shè)備效率下降3%，H（t）顯示設(shè)備已運行超過5 a 條件惡化。通過以下公式計算，系統(tǒng)自動調(diào)整閾值至110 A ：

I 閾值=100 A+[0.97×（120 A–100 A）]=100 A

計算結(jié)果結(jié)果顯示，系統(tǒng)沒有發(fā)生跳閘而是保持穩(wěn)定運行，有效避免了生產(chǎn)中斷。通過實施這一系列技術(shù)措施，顯著改善了過載保護(hù)的精確性。實際布署后過載誤操作次數(shù)由原先的每月平均5 次降低到1 次以下，同時在真正發(fā)生過載時能及時進(jìn)行保護(hù)動作，極大地提高了電網(wǎng)的安全性。

3.4 跟蹤最新技術(shù)發(fā)展，定期升級系統(tǒng)

為適應(yīng)現(xiàn)代電網(wǎng)發(fā)展需求，必須跟蹤最新技術(shù)發(fā)展并定期升級系統(tǒng)。對此，一方面可引入基于云計算的數(shù)據(jù)平臺，通過高速數(shù)據(jù)傳輸處理能力實現(xiàn)對電網(wǎng)狀態(tài)的實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析。例如，使用分布式光纖溫度傳感技術(shù)有效監(jiān)測電纜實時溫度，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)、環(huán)境因素或通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測潛在的過載風(fēng)險。另一方面則可引入物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)對電網(wǎng)中的關(guān)鍵點進(jìn)行智能監(jiān)測控制，這也是提升系統(tǒng)智能化水平的有效途徑。具體可布署大量傳感器和智能設(shè)備如智能繼電器、故障指示器等，實現(xiàn)對配電網(wǎng)絡(luò)的精細(xì)管理。這些設(shè)備可自動收集并上報運行數(shù)據(jù)，當(dāng)檢測到異常時立即啟動預(yù)設(shè)的保護(hù)程序，快速隔離故障區(qū)域以盡可能地降低停電影響。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，可嘗試構(gòu)建更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析模型以對電網(wǎng)運行進(jìn)行深度分析優(yōu)化。如通過分析歷史故障數(shù)據(jù)、天氣變化、負(fù)載波動等因素建立更精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測、故障預(yù)警模型。升級傳統(tǒng)的保護(hù)繼電器為具備網(wǎng)絡(luò)通信和遠(yuǎn)程控制功能的數(shù)字繼電器，由此可顯著提高保護(hù)靈活性和響應(yīng)速度，為未來系統(tǒng)擴(kuò)展提供可能。

4 結(jié)束語

文章通過分析配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)中繼電保護(hù)現(xiàn)存問題，提出了以上改進(jìn)優(yōu)化方案。通過實施這些技術(shù)方案，一定程度上提高了配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)的可靠性，切實保障了電力供應(yīng)穩(wěn)定性。未來，可進(jìn)一步深化配網(wǎng)饋線自動化系統(tǒng)中的繼電保護(hù)策略，為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行作出更大貢獻(xiàn)。

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