變電站繼電保護裝置狀態評估與故障檢測技術研究

國核電力規劃設計研究院有限公司 趙思敏

1 引言

在電力系統中，變電站是連接電網與用戶的重要紐帶，繼電保護裝置作為保護電力設備和保障系統安全的關鍵組成部分，其性能和可靠性直接影響電力系統的穩定運行。然而，隨著電力系統規模的不斷擴大和復雜化，繼電保護裝置的狀態評估和故障檢測面臨著許多挑戰。

2 變電站繼電保護系統的基本原理與功能

變電站繼電保護系統主要通過監測電力設備和電網運行狀態，及時識別故障和異常情況，并采取相應的保護措施，以避免故障擴大和保護設備的安全。其基本原理包括接收電力系統的信號信息，進行數據處理和判斷，然后執行保護動作，從而實現對電力設備的保護。其功能包括對電流、電壓、頻率等參數進行監測和測量，檢測設備的故障和異常狀態，對電力系統進行自動控制和調節。

3 繼電保護裝置狀態評估技術

3.1 傳統狀態評估方法及其局限性

傳統繼電保護裝置狀態評估方法通常采用閾值判斷和規則定義來評估設備的運行狀態。這些方法基于特定的規則和經驗知識，通過設定預定的閾值來判斷設備是否處于正常工作狀態或存在異常。然而，傳統方法存在一些局限性。由于電力系統的復雜性和多變性，傳統方法難以考慮所有可能的故障和異常情況，導致評估結果不夠準確。且傳統方法通常需要大量的手工制定規則和設置參數，對專業知識和經驗要求較高，且耗時較長。隨著電力系統規模和復雜度的增加，這種方法的可行性和有效性受到限制。

3.2 基于機器學習的狀態評估技術

3.2.1 特征提取與選擇

電力系統繼電保護裝置數據詳見表1。

在進行3特征提取與選擇時，首先從電力系統繼電保護裝置數據中選取需要的特征。這些特征包括電流、電壓、頻率和設備溫度。需要對這些特征進行處理，以便能夠提取有用的信息并用于后續的狀態評估和故障檢測。

對于電流、電壓和頻率這三個參數，可以利用時間序列分析的方法提取一些統計特征，例如平均值、標準差、最大值和最小值等，詳見表2。這些特征有助于捕捉電力系統中這些參數的變化趨勢和波動情況。此外，還可以使用滑動窗口的技術計算特定時間段內的滯后值，這樣可以更好地了解這些參數之間的相互關系和周期性變化。

表2 提取到的特征

而對于設備溫度，由于其通常變化較為緩慢，可以采用簡單的方法，例如計算采樣時間段內的平均溫度作為特征。這樣的處理便于查看設備溫度的整體趨勢，尤其是在長時間運行中的變化情況。

在特征選擇方面，需要考慮各個特征對于狀態評估和故障檢測的貢獻。可以通過相關性分析、信息增益等方法來評估特征與設備狀態之間的關聯程度[1]。例如，電流和電壓在正常情況下通常會維持在一定范圍內，而頻率和設備溫度可能存在較大的波動，特征選擇過程中需要權衡不同特征的重要性。

3.2.2 支持向量機在狀態評估中的應用

支持向量機（SVM）是一種監督學習算法，廣泛應用于模式識別、分類和回歸等領域。在繼電保護裝置狀態評估中，支持向量機可以用于分類任務，通過訓練數據建立一個分類模型，以判斷設備狀態是否正常或異常。

在表1的數據中，有電流、電壓、頻率和設備溫度這四個特征參數，以及設備狀態作為類別標簽。因此，可以將設備狀態（正常或異常）作為訓練目標，利用已有的數據對支持向量機進行訓練。

具體應用步驟包括：一是數據準備。將表1中的數據拆分為訓練集和測試集。訓練集用于構建支持向量機模型，而測試集用于評估模型的性能；二是特征向量構建。將電流、電壓、頻率和設備溫度作為特征參數，構建一個特征向量。例如，對于第一天的數據，特征向量為[50, 220, 50.05, 30]，而對于第二天的數據，特征向量為[52, 280, 59.03,35]，依此類推；三是特征標簽設置。將設備狀態（正常或異常）作為類別標簽，對應于每個特征向量；四是模型訓練。使用訓練集對支持向量機進行訓練，使其學習特征向量和標簽之間的關系，從而建立一個分類模型；五是模型評估。使用測試集評估模型的性能，計算模型的準確率、精確率、召回率等指標，以判斷模型在狀態評估中的表現。

3.2.3 深度學習算法在狀態評估中的研究對于繼電保護裝置狀態評估，深度學習算法的應用可以分為以下幾個步驟。

首先，需要將表1中的原始數據進行預處理，包括數據歸一化、缺失值填充等操作，確保數據在合適的范圍內，并且沒有缺失。與傳統機器學習不同，深度學習算法可以直接使用原始數據進行特征提取，無須手動設計特征。例如，對于時間序列數據，可以使用卷積神經網絡（CNN）或循環神經網絡（RNN）來提取時序特征。然后，根據數據的復雜性和任務的需求，設計合適的深度學習網絡結構。對于狀態評估，可以采用一種或多種深度學習模型，例如多層感知器（MLP）、卷積神經網絡（CNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等[2]。接著，使用已經預處理的數據對深度學習網絡進行訓練，通過反向傳播算法調整網絡參數，使得網絡能夠準確地學習輸入數據的特征和對應的狀態標簽。最后，使用獨立的測試集對訓練好的深度學習模型進行評估，計算模型的準確率、精確率、召回率等指標，以評估模型在狀態評估中的性能。

4 繼電保護裝置故障檢測技術

4.1 傳統故障檢測方法及其限制

傳統繼電保護裝置故障檢測方法依賴于規則和經驗，通過設定閾值或規則來判斷電力系統是否發生故障。然而，這種方法在復雜故障情況下無法適應，需要不斷調整規則。對于未知故障，傳統方法難以識別并缺乏自適應能力。此外，傳統方法難以提供足夠的細節信息，難以準確定位和判斷故障的具體位置和原因，給故障排除帶來困難。隨著電力系統規模和復雜性增加，需要更先進的技術手段提高故障檢測準確性和可靠性，如信號處理、機器學習和深度學習等新技術。

4.2 基于信號處理的故障檢測技術

4.2.1 小波變換在故障檢測中的應用

小波變換在故障檢測中的應用，是基于小波變換的特性，對電力系統信號進行時頻分析，從而實現故障檢測。小波變換可以將信號分解成不同頻率和幅度的小波系數，這些小波系數可以用于表示信號的局部特征。通過對信號進行小波變換，可以提取出信號的時頻信息，包括瞬時頻率和能量分布等。通過分析這些時頻信息，可以檢測出信號中的異常情況，如頻率突變、能量泄漏等，從而判斷是否存在故障。小波變換在故障檢測中的應用步驟如圖1所示。

圖1 小波變換在故障檢測中的應用步驟

小波變換在故障檢測中的應用流程包括信號采集、小波變換、特征提取、故障判斷、故障診斷和結果展示與報警等步驟。首先，通過傳感器或測量儀器采集電力系統的時域信號。然后，應用小波變換將時域信號轉換到頻域，以捕捉頻率特征。隨后，從頻域的小波系數中提取特征，如能量、頻率等。通過設定閾值或規則，判斷信號中是否存在異常頻率，即可能出現故障。一旦檢測到異常，需要進行故障診斷，確定故障類型和位置。最后，將檢測和診斷結果展示，并及時報警，以便運維人員采取及時的處理措施，確保電力系統的穩定和安全運行[3]。

小波變換在故障檢測中的應用流程可以幫助運維人員及時發現電力系統的異常情況，快速診斷故障，并采取有效措施進行處理，從而確保電力系統的穩定和安全運行。

4.2.2 頻譜分析與譜凈法在故障檢測中的研究

頻譜分析與譜凈法在故障檢測中的研究，是一種基于頻域分析的故障檢測方法。頻譜分析是將時域信號轉換為頻域信號的過程，通過傅里葉變換或其他頻域變換方法，將信號分解成不同頻率成分的譜。譜凈法是一種常用的頻譜分析技術，用于去除信號中的噪聲，以便更準確地分析信號的頻譜特征。在應用頻譜分析與譜凈法進行故障檢測時，首先需要采集電力系統的信號數據，如電流或電壓信號。然后，對信號進行頻譜分析，通過快速傅里葉變換（FFT）或其他頻譜分析方法，將信號轉換到頻域，得到頻率成分的譜圖。接下來，利用譜凈法，對譜圖進行處理，去除背景噪聲和干擾，從而增強故障信號的幅值，突出故障頻率成分。最后，根據經過譜凈法處理后的譜圖，結合閾值或規則，對故障信號進行檢測和判別，確定是否存在故障。頻譜分析與譜凈法在故障檢測中具有較高的靈敏度和準確性，能夠有效地檢測出低幅值的故障信號，并對故障進行精確定位。

4.2.3 基于時頻分析的故障檢測方法

基于時頻分析的故障檢測方法是一種針對非平穩信號的故障檢測技術。該方法通過對信號進行時域和頻域的聯合分析，能夠更有效地捕捉信號的瞬態變化和頻率特征，從而實現對故障的準確檢測和診斷。應用時頻分析方法進行故障檢測的流程如下：首先，采集電力系統的非平穩信號數據。然后，采用時頻分析技術，如短時傅里葉變換（STFT）、連續小波變換（CWT）或時頻譜圖（TFR）等方法，將信號在時域和頻域上進行聯合分析，得到時頻圖譜或時頻特征。接著，通過設置故障檢測的閾值或規則，對時頻圖譜進行分析，判斷是否存在異常頻率和時域突變，從而識別故障信號[4]。基于時頻分析的故障檢測方法具有高分辨率和高靈敏度的優勢，能夠對故障信號進行精確的定位和診斷，且對于復雜的非平穩信號具有較好的適應性。

5 結語

通過研究繼電保護裝置的狀態評估與故障檢測技術，本文對提升電力系統的安全性和穩定性起到了積極作用。然而，隨著電力系統的發展，還需進一步深入研究和優化這些技術，以應對更加復雜多變的故障情況。同時，結合人工智能、數據挖掘等領域的新技術，為繼電保護裝置的狀態評估與故障檢測提供更先進、有效的解決方案，為電力系統的安全穩定運行作出更大的貢獻。