鹽城供電公司 丁靜嫻
繼電保護是保障電網安全、穩定運行的第一道防線。近年來,隨著電網建設規模的不斷擴大以及電網結構和運行方式的日益復雜化和多樣化,在復雜電網環境下,廣域繼電保護面臨新的調整,傳統繼電保護存在著許多的問題。研究能夠快速識別與隔離故障,簡化保護整定計算的廣域保護原理和配置方案,是保障電網安穩運行的重要內容。
對于結構和運行方式復雜多變的現代電網,各相關后備保護之間動作值的配合非常復雜,并且通過就地檢測量和延時實現配合的方式在很多情況下難以確保選擇性。人們在繼電保護中常采用“加強主保護,簡化后備保護”措施,形成簡化甚至放棄某些后備保護配置的趨向。在大電網發生高阻故障時,即使采用雙套主保護并不能完全杜絕其拒動發生。
多級階梯延時配合導致遠后備保護延時可能很長,于系統安全不利。
傳統后備保護的整定配合基于有限的運行方式,當電網的網架結構及
運行方式因故發生頻繁和大幅改變時,易導致后備保護動作特性失配,可能造成誤動或擴大事故
當電網結構或運行工況突發非預設性改變而伴隨出現大范圍的大負荷潮流轉移時,可能造成距離保護Ⅲ段非預期連鎖跳閘,甚至最終導致系統解列或大停電事故。產生這些問題的重要原因在于目前繼電保護的動作依據僅僅是保護安裝處設備本身的信息。如果可以得到當前系統更為全面的信息,可以產生更有效的故障判斷和動作,這意味著基于廣域信息有可能解決傳統繼電保護的某些難題。
目前,實現廣域繼電保護的基本功能主要有基于在線自適應整定原理(On-line Adaptive Setting,OAS)及基于故障元件判別原理(Fault Element Identification,FEI)兩種不同途徑。
在線自適應整定的研究始于上世紀80年代,國內則有學者將其表述為采用,防止保護失配并提高其靈敏度。在線自適應整定方法近20年來的研究工作主要圍繞故障后擾動域識別、最小斷點集搜索和快速短路計算等方面內容展開。
基于OAS的廣域繼電保護,研究時間較長,取得了很多成果,但實用化卻受到一定的限制,其原因可能在于該方法雖可通過在線調整定值來對保護的靈敏性、選擇性加以改善,但未從根本上克服傳統后備保護整定配合復雜困難、階梯延時動作緩慢等劣化保護性能的缺陷,這正是使后備保護存在隱性故障,易引發連鎖跳閘、威脅系統安全的重要原因。
基于FEI的廣域繼電保護的研究是按后備保護區域來形成差動保護范圍,可以準確的判定故障元件和確定后備保護動作區域。其優越性在于其無需整定計算,只需通過簡單的時序和邏輯配合就能保證后備保護的選擇性;可以有效地縮短后備保護的動作時間。同時,它沒有大負荷潮流轉移引起后備保護連鎖動作的缺陷。
基于FEI的廣域繼電保護并不要求全電網的實時變化信息,即使遠后備保護,最遠僅需要周邊相鄰變電站群外延設備的故障相關信息,因此,這是一種有限廣域保護,比較有利于其工程實現。針對大負荷潮流轉移可能引發后備保護非預期連鎖動作這一潛在風險問題,也可利用廣域信息對電網潮流轉移狀況進行分析和判別,并及時對相關后備保護采取閉鎖或改變動作特性等措施,從而避免后備保護的連鎖跳閘,保障系統安全。
作為單一元件的故障判別原理有多種,譬如:電流差動、縱聯方向、縱聯距離等。顯然,前者對同步采樣要求嚴格而當應用于廣域保護時存在困難,而后兩者在復雜故障條件下性能尚不夠完善。
基于線路故障電壓分布的故障元件判別原理則能同時解決上述兩方面的問題。該原理利用線路一側電壓、電流故障分量的測量值估算另一側的電壓故障分量。這樣,廣域后備保護可同時獲得電壓故障分量的測量值和估算值。外部故障時線路任意一側電壓故障分量的測量值和估算值是一致的,而內部故障時至少有一側電壓故障分量的測量值和估算值存在較大的差異,以此構成故障元件識別判據,且僅需要根據故障時線路兩端的啟動特征實現同步校正即可。該原理均能正確識別高阻接地、轉換性故障及振蕩中再故障等復雜情況下的故障線路,并且不受潮流轉移的影響。
廣域電流差動保護較普通電流差動更易受線路分布電容的影響而降低靈敏度,這是因為區域差動范圍內在不同運行方式下包含的線路數量可能不一樣,分布電容以及電容電流可能呈現較大范圍的變化,同時在廣域條件下估計和補償電容電流也有較大難度。基于綜合阻抗的縱聯保護能克服分布電容的影響,靈敏度較高。將綜合阻抗概念引入廣域繼電保護,可形成基于廣域綜合阻抗的故障元件判別原理,克服廣域電流差動保護的缺陷。該原理利用區域多端電壓和電流構造綜合阻抗,廣域綜合阻抗定義為:

其中,M-流入廣域繼電保護區域的線路數目;N-廣域繼電保護區域邊界母線數目。
為提高廣域保護信息的可靠性,提出一種基于遺傳(GA)信息融合技術的故障元件判別方法,它以故障方向作為遺傳算法的處理對象,結合其他狀態和多種保護判據信息進行信息融合,由線路兩端故障方向的容錯判定確定故障元件,以克服數據傳輸過程中信息缺失或信息錯誤的影響。
該方法從基于故障方向的廣域繼電保護原理出發建立基于遺傳算法的信息融合數學模型。然后根據當前保護狀態值與保護的狀態期望值之間的差異構造求極大值的適應度函數。采用遺傳算法的種群建立,快速搜索和收斂判定的運算來尋找最優解,實現基于最優解的故障方向決策和故障元件判別。
為降低基于遺傳算法的廣域繼電保護的計算量,避免過早收斂導致保護判斷錯誤,提高信息容錯能力,提出基于概率識別的信息融合技術,簡化和改進基于遺傳算法的故障元件判別原理。該算法基于有限廣域范圍同時發生多處故障的可能性很小的假設,僅對區域內單個元件故障建立故障識別編碼,大大減小了搜索范圍,避免遺傳算法中復雜的搜索過程和收斂判斷。算法依據保護原理的選擇性與靈敏度設置加權系數,然后根據各類保護的實際狀態和基于故障識別編碼的期望狀態之間的差異,結合加權系數,構造求極小值的適應度函數,并引入故障識別概率Ki為:

式中,Esi—正常運行時各組識別編碼適應度;Ei—識別編碼適應度。Ki越大說明對應故障元件發生故障的概率越大。通過適當的門檻和處理規則,就可以實現高可靠、高容錯的故障元件判別。
廣域繼電保護是目前我國電力系統建設及保護研究的重點課題,為實現電力系統廣域繼電保護的高效性、可靠性、靈敏性以及數據的傳輸、控制和信號的發送、交換等的安全可靠性,應從系統全局角度出發,加強對電力系統的檢測、維護和規劃,提高廣域繼電保護及故障原件的判斷能力,從而促進大電網的發展。
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