云南電網有限責任公司昆明供電局 楊鵬杰 周 瀛 張國武
隨著智能電網的快速發展,對配電網內各個設備的運營與維護提出了更高的要求。小電流接地系統在運行過程中經常會出現單相接地故障,盡管故障出現之后電力系統仍然能夠維持運行1~2h,但1~2h之后若對系統中的故障沒有進行及時處理則會引起兩相短路,甚至會造成整個電力系統故障[1-4]。所以配電網選線錄波裝置的正確動作對提高配電網供電可靠性具有十分重要的作用。在配電網系統中,用于檢測發生單相接地故障支路的裝置稱為配電網故障選線錄波裝置。現有的配電網故障選線錄波裝置一般只采集零模電壓與零模電流,但大多選線錄波裝置存在選線正確率不高,以及啟動時刻與故障時刻不匹配等問題[5]。
本文以配電網故障選線錄波裝置的波形數據為研究對象,搭建故障線路與非故障線路的物理模型,并根據故障線路與非故障線路的物理模型差異,實現實測故障數據與非故障數據的判定,對故障選線錄波裝置選線的正確性做出評估。并運用零模電壓梯度值對故障時刻進行精確標定,并以實際數據作為樣本進行測試,對歷史數據進行故障信息的挖掘。
在中性點非有效接地系統中,故障線路與非故障線路的物理模型是完全不一樣的,線路正常工作時線路對地是絕緣的,對地電阻為無窮大,則線路的電導可以忽略不計,可以將線路對地電路等效為電容[6-10],即正常工作時線路恒滿足公式系統發生接地故障后使故障線路的對地電阻減小,使得線路對地等效電路變為電容與電導的并聯。故障后,線路的對地支路由電容并聯一個可變電導構成,隨著接地的過渡電阻的不同,電導也是隨之變化的,故而不能滿足公式中的零序電壓與零序電流的關系。模型上的差異是完成故障與非故障判別的基礎。
配電網選線錄波裝置一般只采集零模電壓與零模電流,但大多選線錄波裝置存在啟動時刻與故障時刻不匹配的問題。傳統選線錄波裝置啟動時刻以零模電壓是否越限為依據,當零模電壓超過整定值,記錄故障前后的數據,從而進行接地故障檢測。但當故障初始相角較小、過渡電阻較大時該啟動方法有可能失效,靈敏度不高且啟動時間長。因此在配電網發生單相接地故障后,快速準確的標定出故障發生時刻,對錄波裝置的后續信息提取十分重要,同時這也是智能配電網建設的重要要求。
本文提出的一種基于零模電壓梯度值的配電網選線錄波數據的接地故障時刻標定方法,用以實現正確的故障時刻標定,對配電網絡可靠運行有著積極的意義,能對選線錄波數據實現正確的故障時刻標定。如圖1為一條實測錄波數據的零模電壓圖。利用母線處零模電壓u0的相鄰兩個采樣值之差構造電壓變化梯度:求出零模電壓梯度和式中K表示一定時窗內的采樣點且k≥K。

圖1 錄波數據零模電壓圖
系統正常運行時零模電壓梯度值基本為零,發生故障后零模電壓梯度值突變明顯。如圖2為任選一條實測錄波數據構造的零模電壓梯度值,可以看出發生故障時零模電壓梯度值突變非常明顯,進而可據此實現故障時刻的準確標定。傳統配電網選線錄波裝置啟動時刻以零模電壓越限門檻做啟動,相比之下本文提出的方法具有較高的靈敏度與準確性,能準確的標定出故障時間。

圖2 錄波數據零模電壓梯度值圖
首先將cfg格式的錄波數據轉換成csv格式,并將這些數據批量導入到MATLAB中,以便于后續對數據進行分析處理。再進行故障與非故障的判別,最后進行故障時刻的精確標定。故障選線錄波裝置選線正確性評估流程為:將cfg格式的錄波數據進行格式轉換-將轉換好的csv數據批量導入到MATLAB里-對故障數據進行故障與非故障的判別-對故障數據進行精確時刻標定。
本次收集到變電站1、變電站2、變電站3、變電站4的小電流接地裝置的數據,數據基本信息見表1所示。

表1 變電站基本信息匯總
經分析,變電站1中的70條數據均為故障情況下的數據,選線正確率是100%;變電站2變中故障數據有85條、非故障數據有7條,還有6條數據不能確定是否為故障,選線正確率是86.7%;變電站3變電站中故障數據有175條、非故障數據有4條,還有1條數據不能確定是否為故障,選線正確率是97.2%。不確定的數據也是35kV的線路;變電站4站10kV母線中有三種情況,母線分別帶6饋線、8饋線和11條饋線,總體選線正確率是82.8%,其中帶6條饋出線的有106條數據,選線正確率為77.36%。
其中,在變電站1中的70條故障數據中,有13條錄波數據并未記錄下故障發生的初始時刻,從而無法實現故障時刻標定;在變電站2的85條故障數據中,有12條錄波數據并未記錄下故障發生的初始時刻,從而無法實現故障時刻標定;變電站3的175條故障數據中,有8條錄波數據并未記錄下故障發生的初始時刻,從而無法實現故障時刻標定;在變電站4站10kV母線中帶6條饋出線的106條故障數據中,有45條錄波數據并未記錄下故障發生的初始時刻,從而無法實現故障時刻標定。