基于時間序列的區域配電線路絕緣故障多類型精準監測仿真

尹 舵,陳昶霖,盧世杰,郭澤陽,李 海,曾維偉

(海南電網有限責任公司儋州供電局,海南 儋州 571700)

配電網絡的絕緣老化是一個逐步的過程,在絕緣永久失效之前,往往會出現許多暫態故障。如何根據這些暫態故障,對線路的絕緣永久失效進行預報,是一項非常困難的工作。一方面,由于實時故障的發生無法用試驗和模擬方法來獲得,因此必須長期追蹤、采集配電網現場各個線路的瞬時故障和維修數據。另一方面,在各種因素影響下所收集到的暫態故障信號類型較多,增加了絕緣故障類型監測的難度。對此許多學者研究了配電線路絕緣監測方法,其中張健磊等[1]研究了考慮復故障的有源配電網故障定位方法,該方法根據微型電力監測單元(power monitoring unit,PMU)在最優配置下的分區,建立了相應的監控域,通過查找算法確定疑似監控區域,并啟動了故障定位算法,采用不均衡電流成分振幅對比的方法進行故障定位;符金偉等[2]研究了基于綜合特征矩陣的配電網故障判別方法,該方法在監測前預先分析了影響因素,主要包含距離、數據量殘缺情況、噪聲以及短路故障問題,分析后處理影響因素,并采用希爾伯特變換方法求解電壓均方根值,對于電壓變化情況采用離散傅里葉轉換方法進行處理,同時建立了故障識別的特征值,實現絕緣故障多類型的監測。

上述研究能夠獲得監測結果,但是監測結果不是很準確。時間序列是按照時間順序對一些數據進行排列,本文設計了一種基于時間序列的區域配電線路絕緣故障多類型精準監測方法,通過該方法能夠有效對故障情況進行跟蹤和分析,使維修人員更好地掌握電力系統的運行狀況,從而制定出正確的維修方案。

1 區域配電線路數據時間序列特征提取

在絕緣故障類型精準監測前,采用HHT信號自適應時頻分析方法[3]進行數據時間序列分解處理,從而獲得多組固有模式的函數,通過構造相應的解析函數,獲得信號的瞬時頻率、幅值等[4],將信號成分疊加,并將其按照時間序列重建:

(1)

式中:x(t)為信號關鍵成分與信號剩余成分疊加函數,ci(t)、ri(t)分別代表線路信號i在t時刻的關鍵分量序列與剩余分量序列,n為配電網中時刻節點總數。

配電網中n個時刻節點所構成的時序集X[5]表示為:

X={x1,x2,…,xn}

(2)

式中:xn表示第n個時刻節點的取值。

在配電線路中,定義記錄的信息為Mi,其可以是調度中心收到的故障信息也可以是系統發生某一事件的信息[6],用公式表示為:

Mi=(Ei,Δti,Fi)

(3)

式中:Ei為線路信號i包含的事件信息,Δti為線路信號i的時刻誤差,Fi為事件Ei的重要程度。

在此基礎上,通過計算時間序列在不同時間段內的斜率(即變化率)獲得一系列斜率值,描述時間序列的形態特征qd:

(4)

由此建立了區域配電線路絕緣數據的時間序列模型,為后續故障類型監測提供基礎。

2 區域配電線路絕緣數據特征量分析與計算

配電網失效的故障原因較多,而且故障點也各不相同,需基于時間序列模型,對輸電線路絕緣故障類型主要特征量進行分析。

1)時域暫態特征量[7-8]。配電網故障對線路信號具有瞬時沖擊特性Xms,表示為:

(5)

式中:zi為線路信號i的振幅;N為線路信號振幅的最大值的個數,即振幅值的采樣點個數。

峰值因子Cf表示為:

(6)

式中:Xa為第a個觸發條件下瞬時性故障信號振幅的均方根值。

2)頻域特征量Q[9]。

(7)

式中:ekr為低頻帶能量參數,eH為高頻帶能量參數,e1為電流信號的總能量。

3)熵值域特征量y1[10]。為確定熵值域特征量,必須考慮瞬變故障信號的多重暫態過程[11]。由于不同暫態過程中包含的高頻分量也不同,因此需要對信號進行多尺度化處理才能獲得y1:

(8)

式中:z為尺度因子,θ(b)為第b個序列的樣本熵值。

通過上述計算,得到絕緣故障類型情況下的特征量。

3 區域配電線路絕緣故障多類型精準監測實現

由于地區配電網線路不同種類故障出現的時間不同,且存在多點突發和集中上傳的特征,因此在調度計算資源的同時,對各主站的故障監測任務T進行優先排序[12],將其記作:

T={T1,T2,…,Tc}

(9)

式中:Tc為第c個任務。

將具體第r個任務Tr的數據內容表示為:

Tr={Tid,Tlen,TDL,Tval}

(10)

式中:Tid為故障監測任務的編號,Tlen為故障監測任務數據的長度,TDL為故障監測任務的截止時間,Tval為故障監測任務的價值。

采用以下公式表示Tr任務的優先級指標[13]:

Tvd,r=Tval/Tlen

Tres,r=TDL-tr

Pr=Tvd,r/Tres,r

(11)

式中:Tvd,r、Tres,r、Pr分別為故障數據的價值密度、數據處理緊迫程度以及每個數據處理的優先級;tr為任務剩余的時間,其值越小,表示任務處理的優先級越高。將上述故障監測的優先級指標融合[14],融合函數Js表示為:

(12)

式中:xs為第s個指標的融合參數,ξ為故障元件的個數,l為指標數量。

在此基礎上,將D-S證據理論應用于配電網的故障診斷中[15],具體步驟如圖1所示。

圖1 基于D-S證據理論的融合診斷過程

預先計算證據的平均概率mave(As):

(13)

式中:m(As)為修正后第s個指標證據體As的概率分布函數。

由平均概率可得故障度:

(14)

式中:kp為故障度,j為證據之間的沖突因子。

故障度kp的結果越接近1,則表示不同的指標證據體沖突程度越高,指標的融合結果越精確。因此,在實踐中可以對沖突因素和證據的權重進行動態調節。為了描述多次故障情況,引入歐氏距離中心點概念,線路數據樣本集內樣本fi到故障特征中心的歐氏距離c為:

(15)

式中:v為樣本集故障特征中心,d代表歐氏距離計算函數,sqrt()表示平方根函數。

經過上述處理后,對配電線路絕緣故障類型進行監測,整個流程如圖2所示。

圖2 線路絕緣監測動態流程圖

4 實驗分析

為了測試本文方法的監測效果,以科匯電力xJl00小電流接地故障分析系統作為實驗對象,所獲得的資料包含了在故障發生前后1 024次采樣點7次采集的零序電流。為了增加實驗的客觀性,將考慮復故障的有源配電網故障定位方法、基于綜合特征矩陣的方法作為對照組。

實驗分為兩個步驟,實驗一驗證本文方法監測的準確性,實驗二驗證本文方法的實時性。由于在絕緣惡化的各個階段,故障線路發生瞬間失效時,零序電流和母線零序電壓都有各自的特點,因此對配電網不同接地故障情況進行分析。

實驗一故障的主要信息見表1,得到的詳細結果如圖3～圖5所示。由圖可知,不同階段絕緣劣化發生瞬間故障時,對應的零序電流情況也不同。本文方法能夠準確獲得不同故障情況下零序電流的變化情況,比另外兩種方法的監測準確性高,證明本文方法在不同故障情況下具有較好的適用性。

表1 實驗一故障信息

圖3 瞬間接地故障

實驗二獲得的結果見表2。由表可知,本文方法在短時間內就能夠實現故障的監測,原因是將時間序列應用到了故障監測中,并充分考慮了多種故障類型,能夠及時發現故障;而另兩種方法在監測過程中花費的時間較多,基本在10 min以上,影響了區域配電線路故障的監測效果。

表2 監測實時性分析

5 結束語

本文研究了基于時間序列的區域配電線路絕緣故障多類型精準監測方法,構建配電線路絕緣故障時序模型,依據時域特征量、頻域特征量與熵值域特征量等參數,判斷故障診斷過程的優先級,不僅提高了監測的準確性,還提高了監測的實時性。

本文方法雖然獲得了較好的應用效果,但還有不足,在后續研究中將會嘗試不同的挖掘方法,充分挖掘出有用的信息,進一步提高配電線路絕緣故障的監測效果。