基于差分雙正交小波熵的電力電纜故障定位方法

李少軍

（國網寧夏石嘴山供電公司，寧夏 石嘴山 753000）

0 引 言

作為傳輸電能過程中不可或缺的一環，配電線路起到極為重要的載體作用[1]。在具體的運行過程中，為最大限度降低其對基礎環境的影響，埋地電纜和架空電纜是較為常見的布設方式，對應的使用率也最高[2]。但是，受適應年限等客觀因素的影響，其發生故障的可能性也是客觀存在的。為了降低故障檢修階段的成本開銷和時間開銷，對故障位置進行精準定位成為了極為重要的工作內容之一。針對此，文獻[3]提出了一種以行波互相關法為基礎的故障定位方法，大大提高了定位的精準性，但是當故障距離與檢測點的距離較大時，對應的定位結果誤差較為明顯；文獻[4]提出一種以調頻連續波（Frequency Modulated Continuous Wave，FMCW）為基礎的故障定位方法，能夠實現對不同類型、不同狀態電纜故障的有效定位，但是定位精準度存在進一步提升的空間。結合上述的分析結果可以看出，加深對于電力電纜故障定位方法的研究極為必要[5]。為此，文章提出基于差分雙正交小波熵的電力電纜故障定位方法研究，并在仿真環境中，通過對比測試的方式分析驗證了設計方法的定位性能。

1 電力電纜的故障定位方法設計

1.1 電力信號的差分雙正交小波熵分析

為了能夠實現對電力電纜故障的有效定位，文章將電力信號的差分雙正交小波熵作為基準參數[6]。在提取電力信號差分雙正交小波熵的過程中，引入了多分辨率分析理論，以此適應電力電纜運行狀態多樣化的屬性特征[7]。其中，對于原始電力電纜運行狀態信號的多分辨率小波分解處理方式可以表示為

式中：x(t)表示多分辨率小波分解處理后的電力電纜運行狀態信號；cj(k)表示原始電力電纜運行狀態信號的離散平滑逼近信號；j表示小波分解處理階段對原始電力電纜運行狀態信號的分解尺度；k表示平滑系數；φj,k(k)表示多分辨率小波分解的尺度函數；dj(k)表示原始電力電纜運行狀態信號的離散細節信號，也就是小波變換系數；ψj,k(t)表示帶通性質約束下的小波函數。按照式（1）完成對原始電力電纜運行狀態信號的多分辨率小波分解處理后，對于差分雙正交小波熵的提取采用了差分預處理方式，具體的實現方式可以表示為

式中：y(n)表示電力信號差分雙正交小波熵參量；n表示多分辨率小波分解處理后，電力電纜運行信號突變點的奇異性差分值。

根據式（2）實現對電力信號差分雙正交小波熵的提取，為后續的故障定位提供執行基礎。

1.2 電力電纜故障定位

結合式（2）提取的電力信號差分雙正交小波熵參數，在對電力電纜故障進行定位時，考慮電力電纜的運行狀態信號實時更新，這就意味著在定位故障位置時也要適應信號的更新，作出相應的調整。以此為基礎，文章設計的具體故障定位實現流程如圖1所示。

圖1 電力電纜故障定位流程

按照圖1所示的方式，實現對電力電纜故障的定位。其中，將電力信號差分雙正交小波熵作為故障信號的定位基準參數，通過匹配故障信號更新前后小波熵的一致性，確定當前的位置是否為實際的故障位置，以此確保最終定位結果的準確性和可靠性。

2 測試與分析

2.1 測試環境概況

在分析測試文章設計的基于差分雙正交小波熵的電力電纜故障定位方法實際應用效果的過程中，以MATLAB/Sinmulink為基礎，搭建了用于測試的電纜故障仿真模型環境。在此基礎上，借助仿真系統，模擬不同的電纜線路故障狀態，實現對具體電壓和電流變化的還原。具體的故障狀態設置過程中，結合實際的故障類型，分為單相接地故障、兩相短路故障、兩相接地故障以及三相短路故障。在測試環境構建過程中，具體的參數設置如表1所示。

表1 測試環境參數信息

以表1所示的測試環境參數設置情況為基礎，在設計故障時，仿真時間設置為0.10 s，故障發生時間設置為0.025 s，故障位置以測試環境的左側斷點為起點，對應的距離分別為100.0 km、150.0 km、200.0 km、300.0 km以及500.0 km。

在具體的測試過程中，為了能夠更加客觀地對文章設計定位方法的性能作出評價，分別設置了不同的定位方法作為測試的對照組。具體的分別為文獻[3]提出的以行波互相關法為基礎的定位方法，文獻[4]提出的以FMCW為基礎的定位方法。

2.2 測試結果與分析

在上述測試環境的基礎上，得到了不同故障定位方法的測試結果，具體的數據信息如表2所示。

表2 不同方法的測試結果對比

結合表2所示的測試結果對3種不同定位方法的性能進行分析。其中，在行波互相關定位方法的測試結果中，對于故障位置的定位結果受具體故障類型的影響并不明顯，但是整體定位準確性與故障距離之間存在直接的相關關系，當故障距離為100.0 km時，對應的定位誤差穩定在1.5%以內，但是當故障距離為500.0 km時，對應的定位誤差達到了5.0%以上。在FMCW定位方法的測試結果中，對于不同類型故障、不同距離故障的定位結果表現出了較高的穩定性，整體誤差基本穩定在2.35%～3.52%。相比之下，在文章設計方法的測試結果中，不僅故障的定位結果不受故障類型和故障距離的影響，且對應的誤差基本穩定在2.5%以內，最大誤差也僅為2.85%。結合上述的測試結果與分析結果可以得出結論，文章設計的基于差分雙正交小波熵的電力電纜故障定位方法可以實現對不同故障狀態的精準定位。

3 結 論

在電力配網規模逐漸加大，覆蓋率逐漸提升的背景下，對存在故障的電力電纜位置進行精準定位已經成為了極為必要的電力維護管理輔助手段之一。文章提出基于差分雙正交小波熵的電力電纜故障定位方法研究，借助差分雙正交小波熵實現對電力電纜運行狀態數據的分析，實現了對具體故障位置的準確定位。借助文章對于電力電纜故障定位方法的研究與設計，也希望能夠為實際的電力電纜維護管理以及故障檢修工作的開展提供有價值的參考。