基于殘差決策的主網繼電保護隱性故障檢測

余光海

（廣東電網有限責任公司湛江供電局，廣東湛江 524002）

殘差是指數理統計中擬合值參量與實際觀察值之間的物理系數差，蘊含了大量與數學模型相關的假設信息條件，可用于判斷模型樣本的實際應用價值。在回歸模型保持正確的情況下，可將殘差常量等同于誤差系數的實際觀測值[1-2]。從應用角度來看，殘差系數的存在必須符合參量假設條件，且隨著物理計算量的增大，殘差數值始終保持著原有的參量誤差性質。根據殘差系數所提供的信息，來考察數學模型應用合理性的方法，被稱為殘差決策。將該方法應用于電力系統的主網繼電保護中，對其中隱藏的故障進行檢測，具有較好的效果。

對于主網繼電保護結構來說，由于電網規模的持續擴張，各級應用設備的層次體系也會逐漸變得更加復雜。在此情況下，主網繼電保護結構極易出現較為嚴重的隱性故障問題。為避免上述情況的發生，傳統疊加分析型檢測方法通過正序、逆序同步執行的方式，計算突變電子向量的實際操作能力，再根據靈敏性電阻的阻值接入水平，確定隱形故障實時所處位置。然而此方法的檢測速率過慢，很難完全適應電網規模的擴張需求。

為解決此問題，提出基于殘差決策的主網繼電保護隱性故障檢測方法。利用主觀決策條件，分析小電流接地的穩態形式，再借助DSP 檢測主板，確定檢測差動量數值的真實性與有效性。實驗結果表明，采用所提方法可有效提升隱性故障檢測的效果，具有一定的可行性。

1 主網繼電隱性故障分析

主網繼電隱性故障分析以故障數據采集作為起始環節，通過生成繼電殘差值的方式，建立實際主觀決策條件，進而實現主網繼電隱性故障的檢測。

1.1 主網繼電隱性故障數據采集

主網繼電隱性故障數據包含故障發生時間、故障所處位置、故障類型等多項信息條件，能夠為電網繼電主機提供檢測意見，并根據意見制定維護標準。一方面，實現對電網傳輸環境的合理構建，另一方面也可避免隱形故障因子的不當傳輸導致主網繼電保護設備出現故障。在殘差決策理論支持下，主網繼電結構具備極高的復雜度等級，且隨著電子傳輸量的不斷增大，待采集的故障數據總量也會逐漸增多，最終甚至會完全超過繼電主機所具備的數據承載條件[3-4]。在此情況下，為獲得更為準確的主網繼電隱性故障數據采集結果，應同時預設隱形故障行為的檢測類型，并根據該行為在既定檢測節點處的傳輸速率水平，確定已采集數據信息的實際應用價值。

設β代表隱形故障的檢測類型系數，λ代表既定檢測節點處的故障數據傳輸速率，聯立上述物理量，可將主網繼電保護隱性故障數據采集結果表示為：

其中，U代表電網繼電裝置兩端的負載電壓數值，I代表電網環境中的傳輸電流值，代表既定的電子量特征。

1.2 繼電殘差值生成

繼電殘差值描述了供電網隱形故障行為的實際發生幾率，由于主網繼電隱性故障數據采集結果的不確定性，繼電殘差值的存在形式也并不能保持完全穩定的狀態。因此，為得到有效的隱性故障檢測結果，應在現有傳輸電子量條件的基礎上，分別計算電壓差降、電流差量的具體數值水平，再根據數值參量所屬的數值區間，對最終檢測處理所使用的執行手段進行妥善安排[5-6]。在電網傳輸環境中，繼電殘差并不能完全代替穩定的電壓差數值，在計算處理方面也會受到較多的限制。一方面，需要準確記錄電網環境中的電量傳輸情況，另一方面，也需要根據電量指標所處傳輸位置對其應用能力進行重新檢測[7]。

設q0代表最小的電子量差系數，qn代表最大的電子量差系數，n代表傳輸電子量的位置信息，在上述物理量的支持下，聯立式（1），可將繼電殘差值生成表達式定義為：

式中，h1代表第一個主網電子量故障特征系數，hn代表第n個主網電子量故障特征系數，代表h1與hn的平均值。

1.3 主觀決策條件

主觀決策能夠影響電子量在主網環境中的傳輸能力，受到繼電行為的影響，主網繼電隱性故障行為的發生幾率也會隨之增大。在此情況下，若不能對已發生故障行為進行有效檢測，不但會導致繼電主網陷入絕對混亂的應用環境，也會在一定程度上導致電量擊穿等現象出現。不同于傳統的殘差決策思想，主觀決策更注重對主網繼電能力的保護，在維護電量主機所具備故障檢測能力的同時，提升檢測節點處的電量傳輸能力，從而使得各類型的隱形故障信息得到準確剔除[8-9]。

設代表主網環境中的電子量參數系數，代表隱形故障信息的下限檢測條件，代表隱形故障信息的上限檢測條件，聯立上述物理量，可將主網繼電保護的主觀決策條件定義為：

其中，μ代表繼電主網中的電量混亂系數，代表隱形故障信息在單位時間內的檢測均值量。

2 主網繼電保護隱性故障檢測方法

在上述分析基礎上，根據殘差決策思想，按照DSP 檢測主板連接、小電流接地穩態分析、檢測差動量計算的處理流程，實現基于殘差決策的主網繼電保護隱性故障檢測。

2.1 DSP檢測主板

DSP 檢測主板左側包含多個連接串口，可將核心DSP 元件中的主網繼電隱性故障數據傳輸至其他檢測應用設備中，并可借助AD、MMI、HST31A 三個完全不同的芯片，對主電網環境中傳輸電子量進行平均處理，從而使主網繼電隱性故障數據得到充分處理，實現對主網繼電能力的有效保護[10-11]。

AD 芯片負責記錄隱性故障數據的實際傳輸需求，并可將已生成的信息記錄反饋至下級應用元件，以供電網主機的直接調取與應用。MMI 芯片則負責與核心DSP元件建立連接，在向上反饋隱性故障數據的同時，向下疏導已存儲的故障信息[12-13]。HST31A芯片則可提供較強的繼電保障能力，在整個主網環境中，可時刻維護正常電子量的穩定傳輸行為。

2.2 小電流接地穩態分析

小電流接地穩態是一種階段性的穩態關系，能夠說明主網繼電能力在階段性時間內的變化特點，但并不能深入描述主網繼電隱性故障信息的傳輸能力。基于殘差決策思想，主網繼電能力受到DSP 檢測主板等多個電量結構體的直接保護，且出于應用安全性考慮，這些元件的工作能力必須具備長時間維持穩態的能力，這也是主網繼電功能并不會受到隱形故障行為強烈影響的主要原因[14]。在不考慮其他干擾條件的情況下，小電流接地穩態分析結果受到電量殘差邊界系數、差異化故障行為指標兩項物理量的直接影響。

規定由cmin、cmax限定的數字空間能夠將所有電子量數據囊括在內，設電量殘差邊界系數為，差異化故障行為指標為f，聯立式（3），可將小電流接地穩態分析條件表示為：

其中，ε表示特征穩態權限量，表示特定情況下的隱形故障行為量化均值。

2.3 差動量檢測

檢測差動量描述了主網繼電隱性故障行為在主網繼電環境中的電子保護能力，隨著小電流接地形態逐漸趨于穩定，差動量的數值水平也會開始呈現緩慢波動的狀態，從而使殘差決策制度能夠對主網繼電設備的運行能力進行提升。在不考慮其他干擾條件的情況下，檢測差動量指標同時受到殘差系數項、隱形故障檢測指標兩項物理量的影響[15-16]。

殘差系數項可表示為ω，隱形故障檢測指標可表示為?，在主網供應環境中，繼電量指標所具備的傳輸能力越強，主網繼電隱性故障行為的表現能力也就越強。在此情況下，為獲得更為準確的故障檢測結果，應注重對電子量系數的提取，并需要以此為基礎，實現對繼電行為的保障與維護。在上述物理量的支持下，聯立式（4），可將檢測差動量計算結果表示為：

式中，B1代表第一個繼電行為故障指標，Bn代表第n個繼電行為故障指標。

至此，實現各項物理系數指標的計算與處理，在殘差決策思想的支持下，完成主網繼電保護隱性故障檢測方法的設計。

3 應用能力分析

3.1 實驗環境

為驗證所提方法的有效性，進行實驗分析。分別將實驗組設備主機、對照組設備主機與圖1 所示的主網繼電裝置相連。其中，實驗組設備主機搭載基于殘差決策的主網繼電保護隱性故障檢測算法，對照組設備主機搭載傳統疊加分析型檢測方法。當各項實驗數值完全趨于穩定后，記錄相關指標參量的具體變化情況。

圖1 主網繼電裝置

3.2 實驗結果分析

EDM 指標反映了繼電主機對于隱性故障行為的實際檢測速率，通常情況下，EDM 指標數值越大，繼電主機對于隱性故障行為的實際檢測速率也就越快。實驗結果如表1 所示。

表1 EDM指標數值

分析表1 中的實驗數據可知，實驗組EDM 指標保持先上升、再穩定、最后下降的數值變化趨勢，且實驗前期的數值上升幅度明顯大于實驗后期的數值下降幅度。對照組EDM 指標則在一段時間的數值上升狀態后，開始逐漸趨于穩定。從極限值角度來看，實驗組最大值75.9%，與對照組最大值36.0%相比，上升了39.9%。綜上可知，應用基于殘差決策的主網繼電保護隱性故障檢測方法后，EDM 指標數值水平得到了有效促進，可實現繼電主機對于隱性故障行為的快速檢測。

RBS 系數描述了隱性故障行為對于繼電主機的攻擊影響強度，在主網供電能力保持穩定的情況下，RBS 系數值越大，隱性故障行為對于繼電主機的攻擊影響強度越高，得到的實驗結果如表2 所示。

表2 RBS指標數值

分析表2 可知，實驗組RBS 指標在一段時間的數值穩定狀態后，開始呈現下降、上升交替出現的數值變化趨勢。對照組RBS 指標在數值連續上升后，開始呈現小幅穩定狀態，最后又進入相對穩定的數值波動狀態。從極限值角度來看，實驗組最大值為44.2%，與對照組最大值68.7%相比，下降了24.5%。綜上可知，應用基于殘差決策的主網繼電保護隱性故障檢測方法后，RBS 指標數值水平得到有效控制，可避免隱性故障行為對繼電主機進行高強度攻擊。

4 結束語

在殘差決策的影響下，主網繼電保護隱性故障檢測方法中，通過采集故障數據的方式，生成大量繼電殘差值，再借助主觀決策條件，分析小電流接地的穩態形式，由于DSP 主板的存在，檢測差動量數值結果也更加符合實際應用需求。從實用性角度來看，EDM 指標數值的增大、RBS 指標數值的減小，可提升隱性故障實際檢測速率，避免隱性故障對繼電主機的影響。