基于小波包變換的電力電纜單相接地故障區段自動定位方法

摘要：在電力系統中，由于噪聲影響，故障特征信息的提取可能不準確，影響定位精度。為此，研究基于小波包變換的電力電纜單相接地故障區段自動定位方法，通過高精度傳感器采集電纜故障信號，利用小波包變換進行多尺度分解和重構，以提取時域特征，并基于這些特征建立選線判據來確定故障區段。實驗證明，此方法在金屬性和非金屬性接地故障中均能實現精確定位，為電纜故障的快速、準確檢測提供了有效手段。

關鍵詞：小波包變換 電力電纜 單相接地故障 故障區段 故障區段定位

中圖分類號：TM77文獻標識碼：A

Automatic Positioning Method of Single-Phase Ground Fault Section of Power Cable Based on Wavelet Packet Transformation

YIN Yiguo WANG Qiang

Integrated Electronic Systems Lab Co.， Ltd.， Ji’nan， Shandong Province， 250104 China

Abstract： In power system， due to the influence of noise， the extraction of fault feature information may be inaccurate， which affects the location accuracy. Therefore， a automatic positioning method of single-phase ground fault section of power cable based on wavelet packet transformation is studied. It collects the cable fault signal through high-precision sensor， and uses multi-scale decomposition and reconstruction through wavelet packet transformation to extract the time domain features. Based on these characteristics， line selection criteria are established to determine the fault section. Experimental results show that the method can accurately locate both metallic and nonmetallic ground faults， and provides an effective means for fast and accurate detection of cable faults.

Key Words： Wavelet packet transformation; Power cable; Single-phase fault; Fault section positioning

電纜運行環境復雜多變，單相接地故障頻發，嚴重威脅電力系統安全穩定運行。因此，研究準確、高效的電力電纜單相接地故障區段自動定位方法對提高故障處理能力和運行可靠性至關重要。近年來，眾多學者對此展開研究。例如：黃燦英等人[1]通過分析配電網單相接地故障的暫態信號，提取時域特征進行故障定位，但接地電阻大時信號受干擾，定位精度下降；張大波等人[2]通過優化邊緣設備配置和全連接型深度神經網絡定位故障區段，但成本限制導致部分配電網故障信息有限，影響定位精度。隨著信號處理技術的發展，小波包變換在電力電纜故障定位中備受關注，其多分辨率分析特點能同時提取時頻信息，對處理非平穩、非線性信號有優勢。在該背景下，本文深入研究基于小波包變換的電力電纜單相接地故障區段自動定位方法，探討其可行性和有效性。

1采集電纜故障電氣信號

當電力電纜發生單相接地故障時，會產生特定的電氣信號。這些信號包含了故障發生的關鍵信息，是后續分析和定位的基礎，因此，準確、快速地采集這些故障電氣信號對于后續的故障定位至關重要。一般情況下，當配電網出現單相接地故障時，故障區段內的各線路將表現出典型的零序電流特征。此時，所產生的電流暫態信號即為暫態零序電流，其構成的主要參量包括描述系統容錯能力的容錯指標及反映線路電感特性的電感指標[3]。本文給出了單相接地故障等值回路下的瞬態線路圖（見圖1）。

由圖1可知，電力電纜單相接地故障區段的等效電路可表達為式（1）。

式（1）中：表示電力電纜單相接地故障區段的零序電源；表示故障區段任意一點的角頻率；表示故障位置點的初始相位角；表示瞬時暫態容錯電流；表示故障時間窗口。

根據單相接地故障等效電路下的暫態電路圖，合理選擇采集點。采集點需充分反映電纜的運行狀態，并且便于安裝傳感器[4]。傳感器應具備高精度、高靈敏度、抗干擾能力強等特性，保證采集數據的準確性和可靠性。型號為CT-1000的電流互感器、PT-2000的電壓互感器、LPD-3000的局部放電檢測器、ERM-4000的接地電阻測量儀、HFCS-5000的高頻電流傳感器、THS-6000的溫濕度傳感器分別被安裝在電纜線路的關鍵節點處、電纜線路的起始和終止端、電纜絕緣層附近、電纜接地系統附近、電纜線路的關鍵節點處、電纜敷設區域的關鍵位置，如電纜井、電纜隧道等。

綜上所述，處理電纜故障電氣信號是一個復雜而精細的過程，需要綜合考慮多個因素。通過合理的傳感器選擇和安裝，以及有效的數據采集和處理系統，可以更準確地定位電纜故障，提高電力系統的安全性和可靠性。

2利用小波包變換提取故障信號時域特征

在對離散信號進行小波變換時，不需要知道具體的小波函數，只需獲取其對應的低通和高通濾波器系數即可。小波包變換表達式為

式（2）中：表示分解標度；表示低通濾波器的系數；表示高通濾波器的系數；表示第尺度下的平滑分量；表示第尺度下的細節分量。

通過這式（2），完成小波包變換的分解過程，剔除故障信號中工頻所在的最低頻段，其余各頻段的能量被用作表征電力電纜故障區段上下游的特征量[5]。通過觀察這些特征量的分布情況，發現電力電纜健全區段的特征量相對熵較小，而故障區段的特征量相對熵較大。基于這一規律，實現故障信號時頻特征的提取，為后續的故障區段定位提供準確依據。

3建立選線判據確定故障區段

在電力電纜單相接地故障區段自動定位的流程中，基于前面提取的故障信號時域特征，通過深入分析電纜線路的實際情況和故障特征，旨在快速建立選線判據，進而準確地定位故障發生的具體位置[6]。

為了更精確地定位故障區段，首先建立空間測量矩陣。通過對節點所連接電纜的端點、測量點進行編號，并結合采樣系統的低頻分量數據進行相關性分析，得到相關系數

式（3）中：表示第行第列的元素；是與所述支路節點相連的線纜的總數量。

矩陣所有元素之和為（4）所示。

根據式（4）中的取值，假設故障電纜另一端節點為，則利用建立如下選線判據。

（1）若，故障區段節點滿足：

式（5）中，函數用于求任一向量中所有元素之和。

（2）若，故障區段節點滿足：

式（6）中：為節點所連接條電纜的端點。

由公式分析可知，本部分構造的區間定位準則如下：根據每一測點的瞬時特性模值，判斷出某一故障段的某一節點，進而結合支路的拓撲和測點的空間位置，將其與極性系數相乘的方法，實現對故障區間的識別。

綜上所述，通過建立選線判據，并結合空間一測量矩陣的分析，實現對電力電纜單相接地故障區段的準確定位。

4實驗

4.1實驗準備

采用PSCAD軟件構建輸電系統仿真環境，并安裝瞬態信號采集設備。每條線路以1.2 MHz采樣頻率和6 ms故障采集時間進行測試。

實驗環境配置：Think Pad T型計算機工作站；配備Intel Core i7處理器、16 GB RAM和500 GB固態硬盤；10 kV交聯聚乙烯絕緣電纜；Windows10操作系統。使用MATLAB進行信號處理和分析，其內置小波包變換算法庫方便信號的時頻分析和特征提取。

本實驗以故障區段定位精度為評估指標，衡量單相接地故障時自動定位系統的準確性。通過比較實際故障位置和系統定位結果間的偏差來評估定位效果。精度越高，定位效果越好。

4.2實驗結果與分析

對上述6處故障區段進行實驗，采用本文方法、黃燦英等人[1]和張大波等人[2]的方法來確定它們的位置，然后利用Key sight EEsof來對各種方法的位置進行分析，結果如表1所示。

經過對比實驗，本文方法在電力電纜單相接地故障定位上顯著優于黃燦英等人[1]和張大波等人[2]。

對于金屬性和非金屬性接地故障，本文方法均能實現更精確的定位。特別在金屬性接地故障中，平均定位精度僅為0.18 m，遠低于黃燦英等人[1]的0.62 m和張大波等人[2]的0.45 m；對于非金屬性接地故障，本文方法平均定位精度為0.24 m，優于黃燦英等人[1]]的0.67 m和張大波等人[2]的0.51 m。這表明本文方法在提高定位精度上具有明顯優勢，為電纜故障的快速、準確檢測提供了有效手段。

5結語

本文對基于小波包變換的電力電纜單相接地故障區段自動定位方法進行了深入研究。該方法能準確提取故障信號的時域特征，通過多尺度分析，并結合選線判據，快速確定故障區段。實驗結果表明，該方法在定位精度和速度上均有顯著提升，可為電力系統故障處理提供支持。

參考文獻

[1] 黃燦英，楊墉金，寧珍.基于暫態信號的配電網單相接地故障區段自動定位方法[J].自動化與信息工程，2023，44（6）：22-28.

[2] 張大波，李雪婷，陶維青.基于邊緣計算和深度學習的有限信息配電網單相接地故障區段定位[J].電力系統保護與控制，2023，51（24）：22-32.

[3] 尹向東.基于小波包變換的10 kV配電網故障區段定位方法[J].自動化應用，2024，65（6）：43-44，47.

[4] 吳璐子.基于小波變換的含分布式電源配電網單相接地故障選線[J].閩江學院學報，2023，44（5）：81-90.

[5] 梁睿，彭楠，張政一，等.暫態特征模量時頻分析的電纜型配電網單相接地故障區段定位[J].中國電機工程學報，2023，43（23）：9098-9114.

[6] 馬鐵軍.基于小波包變換的核電廠用電保護接地選線方法[J].電工技術，2022（10）：72-75.