趙 儒,張志成,吳春曉,許 達,羅 科,劉振興
(1.山西煤炭進出口集團 河曲舊縣露天煤業有限公司, 山西 河曲 036500;2.太原理工大學 礦用智能電氣技術國家地方聯合工程實驗室, 山西 太原 030024;3.太原理工大學 煤礦電氣設備與智能控制山西省重點實驗室, 山西 太原 030024)

根據實際礦井供電系統提出了一種基于EEMD的單相接地故障選線算法。該算法改善了EMD中存在的模態混疊現象,采用Hilbert變換進行瞬時幅值的提取,通過計算各條線路故障發生時刻前后1/4周期的能量占比進行故障選線,并用大量仿真驗證該方法的可靠性和有效性。
中性點經消弧線圈接地系統發生單相接地故障時,其暫態等值電路見圖1.

圖1 單相接地故障暫態等值電路圖
圖1中,Rj為接地點過渡電阻;R為線路零序等效電阻;L為線路零序等效電感;C0為線路對地分布電容之和;LL為消弧線圈電感;RL為消弧線圈有功損耗電阻;u0為故障點附加電源電壓。
當發生單相接地故障時,由于中性點消弧線圈的補償作用,零序電流的分布發生了較大變化,此時故障線路上的零序電流不再由線路流向母線,而是由母線流入線路,與非故障線路相同。因此,中性點經消弧線圈接地系統無法利用穩態信號進行故障選線。
集合經驗模態分解(EEMD)是經驗模態分解(EMD)的改進算法,該方法在待分解的原始信號中加入高斯白噪聲,由于高斯白噪聲為不相關信號,其統計均值為0,并且加入的高斯白噪聲對原始信號的缺失能起到一定的補償作用,能在一定程度上抑制EMD中存在的模態混疊現象[6-8].
由于消弧線圈的使用,基于穩態分量的選線方法不再適用,而基于暫態分量進行選線時,能量是目前較為常用的特征量。因此,對各條線路進行EEMD后,提取其能量分布,根據能量占比最大的原則進行故障選線,選線算法流程圖見圖2.
該方法主要步驟如下:
1) 判斷是否發生故障,若發生故障則進行EEMD,若未發生故障,則繼續判斷。
2) 對各條線路故障的零序電流信號進行EEMD,提取分解得到的IMF1高頻分量進行后續處理,消除低頻分量對選線結果的影響。
3) 對IMF1高頻分量進行Hilbert變換,提取分解得到的瞬時幅值并做能量計算。
4) 對各條線路發生時刻前后1/4周期的能量進行求和,計算各條線路能量在線路總能量中的占比。
5) 若某條線路的能量占比≥0.5,則判斷該線路為故障線路;若所有線路的能量占比均<0.5,則判斷為母線故障。
為驗證該算法的可靠性,采用RTDS實時數字仿真系統根據實際礦井系統進行了模型搭建,其供電系統圖見圖3.

圖2 選線算法流程圖

圖3 RTDS仿真模型供電系統圖
根據實際礦井系統,設置該仿真模型的主變電站為35 kV/6 kV系統,變壓器T1變比為35/6 kV,其二次側的中性點經消弧線圈接地,并采用過補償10%方式。出線均為純電纜線路,共包括4條6 kV的高壓饋線以及4條低壓饋線,其中L0=1.5 km,L1=6 km,L2=7 km,L3=10 km,L4=8 km,L5=0.8 km,L6=1 km,L7=0.8 km,L8=1 km,設置L4為故障線路,線路長度均根據實際礦井系統圖設定。變壓器T2—T5變比分別為6/0.66,6/0.69,6/0.69,6/0.66 kV. 線路正序零序參數分別見表1,2.
設置故障初相角為90°、故障點過渡電阻為0、故障發生在線路總長80%處、線路4故障,分別對各條線路的零序電流進行EEMD,提取各條線路的IMF1高頻分量,見圖4.

表1 線路正序參數表

表2 線路零序參數表

圖4 各條線路的IMF1高頻分量圖
分別對各條線路的IMF1高頻分量進行Hilbert變換,提取各條線路的瞬時幅值,見圖5.

圖5 Hilbert變換后的瞬時幅值圖
分別計算各條線路故障發生時刻前后1/4周期的能量占比,分別為0.043 9、0.062 0、0.135 7和0.758 4,根據能量占比大于0.5可判斷出線路4為故障線路,選線正確。
設置故障初相角為0°、故障點過渡電阻為5 000 Ω、故障發生在線路總長30%處、母線故障,分別對各條線路的零序電流進行EEMD,提取各條線路的IMF1高頻分量,見圖6.

圖6 各線路的IMF1高頻分量圖
如果僅觀察圖6,無法提取對選線有效的信息,因此對各分量進行Hilbert變換,得到的瞬時幅值見圖7.

圖7 Hilbert變換后的瞬時幅值圖
通過圖7可看出,故障特征不明顯時,故障點處的瞬時幅值很低,計算各條線路在故障發生時刻前后1/4周期的能量占比,分別為0.144 7、0.196 8、0.401 5與0.257 0,根據能量占比均小于0.5可判斷為母線故障,選線正確。
針對中性點經消弧線圈接地的礦井供電系統單相接地故障選線準確率低、可靠性差的問題,提出了一種基于EEMD的礦井供電系統單相接地故障選線方法,并通過RTDS實時數字仿真系統進行了大量實驗,得出以下結論:
1) 基于EEMD的單相接地故障選線方法可抑制EMD中出現的模態混疊現象,確保了故障選線的準確率。
2) 提取IMF1高頻分量進行Hilbert變換并計算各條線路的能量占比,可有效抑制低頻分量對選線結果的影響。
3) 經過EEMD后的IMF1分量含有較大的波動,若無法對IMF1進行合適的處理,則可能導致選線失敗。