吳衍鵬
(山東偉燁電力工程設計有限公司,山東 濟南 250000)
為了提高輸電效率,減少電能耗損,輸電企業常采用高壓傳輸、長距離傳輸等方式。長距離傳輸會增加輸電網的結構復雜性,以及線路故障的幾率。另外,高壓輸電線路的故障信號為暫態信號,需要進行連續性監測,否則難以識別故障信號。但是,連續性的監測,又會增加故障信號的數據量、故障信號識別的維度,增加信號監測的難度[1]。所以,500 kV輸電線路故障定位問題,一直是國內外的研究熱點。在此情況下,本文提出一種基于快速傅里葉變換(Fast Fourier Transformation,FFT)、跨組放大器等方法的高維三迭代算法,旨在提高輸電線路故障定位的準確性[2]。
假設1:500 kV輸電網中含有N個輸電線路,第i個線路中的諧波幅值為Si、角頻率為ωi、初始相位為αi,那么,輸電網的采樣周期Ti為

任意輸電線路Ni出現故障,該線路就會出現大幅的頻率變化,改變輸電線路的潮流分布。
假設2:任意線路Ni的頻率變化為Δfi,輸電線路狀態為e,輸電線路總數為set,那么頻率變化Δfi為

式中:e=1為正常狀態,e=-1為故障狀態;Si、ωi、αi方便諧波幅值、角頻率以及初始相位,In為采樣周期[3,4]。
高維輸電線路故障定位,可以轉化為一維分析,對Δfin一階導數為

式中:i為所在線路;n為所在維度。
同樣,高維電壓、電流的一維轉化,對ΔUin一階導數為[5-7]

由于故障監測屬于連續過程,所以要將頻率變化Δf與Ti結合,構建輸電線路故障的判斷矩陣matri(ΔfTi),具體計算如式(5)所示:

式中:ξ為線路間狀態的判斷系數,該系數的取值區間為[0,1]。
針對式(5)對輸電線路Ni的故障進行定位,定位步驟如下:
步驟1:依據式(3)對matri(ΔfTi)進行判斷,如果matri(ΔfTi)>0,說明輸電線路存在異常,e=-1為故障狀態,并進行頻率、電壓和電流判斷。
步驟2:對電壓進行判斷,計算matri(ΔfTi)>0,e=-1狀態下,電壓是否出現異常,具體判斷如式(6)所示。

式中:Uimin為i線路的最小電壓,Uimax為i線路的最大電壓。如果式(6)不成立,說明電壓出現異常,則進行電流測試,e=-1仍然為故障狀態。
步驟3:對電流進行判斷,計算matri(ΔfTi)>0,e=-1、Uimin>Ui和Ui>Uimax狀態下,電流是否出現異常,具體判斷如式(7)所示。

式中:Uimax為i線路的最大電流。如果式(7)不成立,說明電流出現異常,說明輸電線路出現故障,e=-1為故障狀態,并記錄輸電線路Ni所在位置。
步驟4:如果Ni=Nset,說明輸電線路未出現故障,e=1。
為了驗證高維三迭代算法的有效,需要對500 kV線路進行以下分析,并與不同算法進行比較,驗證計算結果的準確性、計算時間。
對比不同維度的計算結果,如表1所示。

表1 一維的故障判斷分析
由表1分析可知,在準確性、結果相對誤差、故障的定位范圍等方面,高維三迭代算法顯著優于FFT法、最高電壓法、最大Δf法。其中,高維三迭代算法的定位范圍高于FFT法約為6.67 km,準確性高于最大Δf法約為8.67%,相對誤差小于最高電壓法約為0.05%。由此說明,高維三迭代算法具備FFT法、最高電壓法、最大Δf法三種方法的優點。進一步驗證,對上述方法進行二維故障判斷,結果如表2所示[8-11]。

表2 二維的故障判斷分析
由表2分析可知,準確性、結果相對誤差、故障的定位范圍等方面,高維三迭代算法優于FFT法、最高電壓法、最大Δf法,而且優化結果與表1基本一致,說明高維三迭代算法的計算結果并不會因為維度的變化而變化。而且,兩個維度之間的計算結果比較穩定,諸如,準確性為96.67%、96.31%,相對誤差為0.22%、0.21%,未出現顯著性的改變。為了更加準確地進行高維三迭代算法的驗證,要對高維輸電線路故障的定位時間進行分析,結果如表3所示。

表3 二維輸電線路故障的定位時間
由表3分析可知,電壓、定位時間、定位范圍、相對誤差等方面,高維三迭代算法優于FFT法、最高電壓法、最大Δf法。其中,高維三迭代算法的二維輸電線路的定位時間小于最大Δf法17~20 s。而且,兩個維度的計算時間穩定,時間差僅為1.36 s。另外,高維三迭代算法的相對誤差為0.11%、0.12%,小于FFT法的0.26%、0.12%。
本文針對輸電線路故障定位的問題,提出一種高維三迭代算法,充分考慮相鄰頻率、計算距離、故障距離的判斷范圍、相對誤差對故障的影響問題。對500 kV進行案例分析,結果顯示,高維三迭代算法的準確率、計算時間、故障定位范圍、相對誤差優于最高電壓、FFT、最大Δf法等算法,說明高維三迭代算法可以提高500 kV輸電線路故障的定位準確性,而且計算時間較短。