輸電線路故障類型識別分析與測距方法探究

邱協成

摘? 要：基于不同類的輸電線路故障將影響測距結果，要想更精準地找到故障位置，必須先高效識別故障類別，并對應選擇合適的算法來確保測距數據的精準度。本文重點分析了輸電線路故障類型識別以及測距方法。

關鍵詞：輸電線路;故障類型;識別;測距方法

前言

輸電線路將發電廠和終端用戶連接起來，屬于電力傳輸的主干系統，由于跨域距離長、區域較大，輸電線路將遭受各種自然、非自然因素等的干擾和影響，從而發生較多的故障和問題，對此，就必須定位故障，并采取合適的測距方法及時有效識別故障，以此支持故障的快速查找與恢復。

1? 輸電線路故障類型分析

1.1 常見的故障類型

重要的故障包括：金屬性故障、高阻性故障，后者則具體又包括：弧光性故障與過渡阻抗性故障，輸電線主要經金屬導體和大地直接連接將引發金屬性故障，其故障阻抗徹底為阻性，但是阻抗值相對更小，將跟隨客觀事件來動態發生改變。然而，眾多的故障點都有相對復雜、繁瑣的電氣特點，具體體現為：弧光性故障和過渡阻抗性故障，前者通常是輸電線以放電電弧連通所導致的故障。因為放電通道的浮動、調整、變化與電弧的熄滅、重燃等，電弧的伏安特性趨向于非線性特征。Mayr模型則為描述弧光故障的常見模型，有著自己的關系式：

g ----電弧電導，i----故障電流數值，Υ0----初始時間常數，l0----初始電弧長度，labc----電弧長度，u0---特性電弧電壓，r0----特性電弧電阻。

過渡阻抗性故障通常為輸電線路途經非金屬性外部物體接觸所導致的故障，過渡阻抗則包括兩大部分，具體為：介質的有效接觸阻抗，介質與大地的非有效接觸阻抗，故障阻抗一般用以下公式來表示：

Zg=a （t-tf） .Z+Zf

Zf-------數值固定的有效接觸阻抗，a-----線性電阻系數，tf----故障時刻

a（t-tf）.Z---隨著時間線性變化的非有效接觸阻抗。

故障的阻抗電氣特性和故障的性質與類別有關系，進而對測距結果也將帶帶來不一樣的干擾，要想有效地抑制過渡阻抗帶來的影響首先就要識別故障的類別和類型，故障類別能否被精準地識別，其核心為：高效地提取線路的故障特征，這些特征影響到故障能否被高效、精準、穩定地辨認與識別。

1.2 關聯維的故障特征的提取

當輸電線路出現各個類型的故障后，其后方的電壓特點與電流電氣特征、變化特征、浮動規律等也各不相同，波形間差異較大，這些差異能折射出各個故障類別的內在特點，關聯維主要是通過關聯積分來算得前變量、后變量等之間的關系和聯系，從而展示出非線性系統的有序變化規律、無序變化規律等，能憑借對故障發生后的波形關聯維數的計算，對應分析出故障類型。

關聯維數的計算必須做好相空間的重構，參照相關理論，一維混沌時間的序列通常為高維空間信息的壓縮，要想識別系統內部的規律，則要在高維相空間內恢復吸引子，將長度為n的時間序列定義為：x={x1，x2，x3，x4，----xn}采用延遲法打造出特定長度的維度相空間序列，構造長度為：l=n-（m-1）·Υ的m維相空間序列。

其中i>或------相空間信號矢量間的距離，r----相空間內超球半徑，C（r）-----所取信號得關聯積分函數，能定量地描述嵌入空間內距離在r以下的向量對可能呈現的幾率。

參照分形學原理，假設最初時間序列內出現低維吸引子，經過重構的相空間內部的序列軌跡則出現關聯維數CD，具體的關系式為：

通過以上的關聯維數的描述能識別出：維數主要是對系統復雜度的一個描述，輸電線路出現故障后，弧光性故障的電氣特性變化最為復雜，特別是輸電線向外釋放電能時，將出現較為復雜的物理時變、化學時變，然而，無論哪一種變化都有著高度的非線性特征，進而可以從理論層面判斷、分析出弧光性故障的波形關聯維數，一般屬于幾大故障類別中最大的一類。相反，金屬性故障有著自身的阻抗特征，阻抗大概接近為阻值較小的固定電阻，這一阻抗的故障波形的關聯維數屬于幾大故障類別最低的，過渡阻抗故障則有著自己的波形特點，其關聯維數則在其他兩大類型故障之間。在對故障信號的關聯維數加以計算時，可以先借助互信息法來剖析、處理所選擇的故障時間序列信號，對應獲得這一信號所展開的相空間重構的最理想的延遲時間，再對應輸入數值，就能借助假鄰近法來明確最理想的嵌入維數m，假鄰近法主要是通過Cao算法發展來的，無需舊式的Cao算法閾值來自行做出選擇，這樣就能妥善提升所獲得的數據結果的精準性。參照Cao式算法，選擇聯合判據能代表相空間的打開度，若聯合判據設置為恒定值，相空間則能徹底被打開，對應的m值為最理想的嵌入維數，最終再計算各個類別故障時間序列波形關聯維數。

1.3 故障類型識別融合特征量

關聯維數CD展示出了輸電線路故障狀態下非線性系統浮動規律的復雜度，差值方根dn則展示出故障之前、故障之后的電壓波形畸變度，要想相對精準、高效地判斷故障的類型，可以將關聯維數、差值方根等對故障類型的辨識度大小充當依據，選擇熵權法能更加清晰地明確綜合辨識特征量內不同特征量占據的比重，熵權法是參照各個指標包含信息量的大小來對應精準地明確指標的權重，所得出的熵權值呈現出了不同指標在決策內貢獻度的大小。即使理論角度來看，關聯維數和差值方根與多種因素關聯，例如：輸電線路參數、輸電線結構等，各類輸電線之下若出現同類故障，所得融合特征量則有一定差別，參照前方闡述與分析，故障信號的關聯維數、差值方根等都達到金屬故障CD1。

2? 基于輸電線路故障類型分析的測距方法

在正確辨認輸電線路故障類型的前提下，能有目標、有側重地采用故障測距算法，從而控制故障型號對測距結論的不良干擾。

例如：單側供電線、輸電線，如果M端為測量端，F點發生故障，對應的故障阻抗達到RF，金屬性故障阻抗則為：Rg，弧光性故障阻抗：Rarc，過渡阻抗故障為：Zg.如果發生金屬故障，由于此故障靠近為理想故障，RF=0，在這種情況下，故障點和測量點之間的間距達到lMF= ZM/Zl，，從中能看出，借助以往的阻抗法來測距金屬故障，對應獲得的結論相對準確?；」庑怨收嫌凶陨淼奶攸c，一般來說，他的阻抗呈現出相對復雜的非線性浮動特征，而且暫態操作中將出現高頻信號，參照弧光性故障的阻抗類型、特點，可以選擇最小二乘法來加以定位，可以把故障后的電壓值、電流值等充當已知量，第一步借助電路理論推導得到故障點的相電壓與電流的離散形式，從而得到故障阻抗，而且要參照故障電流分量、故障邊界電流等獲得故障系數，再借助最小二乘法將故障阻抗的均差、方差的平方最小值作為一個目標，創建關系式，從中獲得故障阻抗的精準數值，從中獲得故障距離。

過渡性阻抗故障有特殊的特點，它的阻抗容易發送動態的線性變化，這就為精準測量帶來了難度和挑戰，要想有效地抑制過渡阻抗對測距結果帶來的不良影響和干擾，不妨選擇參數識別法，此法的特點就是將故障點后方的系統進行簡化處理，使之成為電感形式、電阻形式，而且也要將電感值、電阻值、故障距離、過渡阻抗等充當求解的未知量，可以參照故障網絡、分量網絡，借助KCL，KVL的相關原理來對應退出線性方程，并對應將測量點位置的電壓數據、電流數值等帶入方程，從中就能得出線性方程組的系數了。最終參照系數與待識別參數之間的對應關系等獲得故障距離，線性方程：

um = x1 （imr+L） + x2（r +L） +x3Δim + x4+ x5

上式中，x1-----x5 都是系數，和故障距離l，故障點阻抗RF 故障點后的系統電阻R'n，電感L'n 之間有一定的關系式，而且對于弧光故障、過渡阻抗故障等也有很多處理方法。參照以上分析能得到：以故障類型識別為基礎的精準測距的整個思路，具體如下圖1所示。

借助PSCAD系統來圍繞輸電線路各個部位所出現的各個類型的故障特點來高度地仿真，最終得出以下結論：

第一，弧光故障的關聯維度較高，遠遠超出金屬性故障，過渡阻抗性故障，而且前者的波形關聯維度相對最小，參照差值方根的數據能看到：金屬性故障所處的數據要很大程度低于弧光性故障和過渡阻抗故障，而且前者要比后者的差值分析結果略大，符合之前提前到各個故障類別阻抗電氣特征復雜度分析結論。

第二，相同類型故障信號的關聯維度與差值方根伴隨著故障距離的差距來動態浮動，然而，各個故障類型間的關聯維數與差值方根也有很大的區別。

第三，即使各個類型故障關聯維數和差值方根數值有差異，然而，其中的區分度相對較低，無法精準、高效地判斷故障類別，可以選擇熵權法則能解決問題，能更好地識別不同視角下的故障特征，有著超強的故障類別判斷能力。

第四，故障類型識別以后所適合的測距算法最終的數據也相對準確，能減少18%的誤差，體現出超強的普適性。

3? 結語

輸電線路因為故障型號有差異，對應的測距結果數據也將受到影響，為了妥善地處理這些影響，首先應明確故障的類別，再選擇適合的測距算法來對故障實施測距，圍繞輸電線路各個類型故障電氣性質、特征等加以分析，選擇空間域分析內的關聯維數指標，時域分析的差值方根指標等來對應提出故障后方的數據，參照相關指標來對各類故障識別的貢獻大小來獲得綜合識別特征量。

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