一种高准确率的谐振接地系统单相接地故障选线方法与流程

本发明属于继电保护、配电网技术领域。是一种具有较高准确率的谐振接地系统单相接地故障选线方法。

背景技术：

谐振接地系统主要应用于我国中低压配电网。谐振接地系统发生单相接地故障后线电压仍然对称，不影响对用户的供电，规程规定可以带故障运行1～2小时，供电可靠性高。

谐振接地系统发生单相接地故障后，由于消弧线圈普遍采用过补偿方式，故障线路和非故障线路零序电流特征区分不明显，故障选线十分困难。

目前，国内外学者针对谐振接地系统单相接地故障提出了许多选线方法，归纳起来可以分为两类：基于稳态信号的选线方法和基于暂态信号的选线方法。基于稳态信号的选线方法通常采用比较稳态零序电流幅值、相位的方式确定故障线路，由于故障信号微弱，故障接地方式多变，选线结果并不理想。基于暂态信号的选线方法通常采用提取暂态信号突变量、幅值、极性、能量等信息进行故障选线，随着信号时频分析工具的发展，加之暂态信号中含有丰富的故障信息，近年来基于暂态信号的选线方法层出不穷。已有的基于暂态信号的选线方法多使用暂态信号高频分量选线，使用小波、小波包、经验模态分解(emd)等数学方法进行数据处理。但暂态信号的幅值受多种因素影响，在小故障合闸角情况下高频分量幅值较小，仅使用高频分量选线会影响选线准确性。并且小波基函数的选取一直没有一个明确的标准，emd算法可能存在模态混叠的问题。

技术实现要素：

本发明的目的是克服现有技术的上述不足，提供一种具有较高准确率的谐振接地系统单相接地故障选线方法，技术方案如下：

一种高准确率的谐振接地系统单相接地故障选线方法，此方法包括如下的步骤：

(1)监视电压互感器二次侧开口零序电压，当电压超过门限值时启动下面的故障选线步骤；

(2)定位故障时刻，读取各条线路故障前半个周波和故障后3个周波的零序电流采样数据；

(3)对各路出线零序电流采样数据进行集合经验模态分解(eemd)，将信号分解成若干本征模态函数imf分量和剩余分量，之后，对各层imf分量分别进行希尔伯特变换求出相关参数，包括瞬时相位，瞬时频率和瞬时幅值，将瞬时幅值平方得到瞬时能量，将时间、瞬时频率、瞬时能量组成希尔伯特谱，将希尔伯特谱对时间积分得到希尔伯特边际谱，计算各路出线希尔伯特边际谱0-10hz低频段、250hz以上高频段瞬时能量和，选出能量最大的两条线路作为初选线路；

(4)对两条初选线路本征模态函数imf的故障后首半波部分作希尔伯特变换，计算每个imf的瞬时频率平均值，选择瞬时频率平均值高于250hz的imf分量重构零序电流的高频分量，将两条线路的高频分量作内积，若内积为负，则能量最大的初选线路为故障线路，若内积为正，则为母线故障，输出选线结果，选线结束。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：

(1)新选线方法在整体数据处理上采用了eemd分解方法。eemd能自适应地将零序电流信号分解为多个本征模态函数用于故障特性提取，避免了传统小波分析法选线小波基函数不易选取的问题和emd方法可能存在模态混叠的缺陷。

(2)将衰减直流分量与高频分量同时用于故障线路初选，减小了故障合闸角对选线准确性的影响。

(3)故障线路初选使用边际谱能量法能够有效滤除暂态能量低、幅值小的非故障线路；在出线故障时，故障线路初选即可有效区分故障与非故障线路。

(4)高频分量法能对信号的高频部分实现自适应重构，使用高频重构信号进行极性比较，增强了有效信号的幅值，保证了极性比较的可靠性。

附图说明

图1是谐振接地系统仿真模型。

图2是本发明的选线流程图。

图1中l1、l2为架空线，l3、l4为电缆线，l5为架空电缆混合线，电缆线部分靠近母线。ct为电流互感器，pt为电压互感器，k为开关。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的进行详细的描述。

谐振接地系统以图1所示的仿真模型为例，图中包含5路出线l1～l5，其中l1、l2为架空线，长度分别为30km、15km；l3、l4为电缆线，长度分别为12km、8km；l5为架空电缆混合线，电缆线部分靠近母线，长5km，架空线长7km。架空线路、电缆线路参数如表1所示。所有负荷均采用三相串联rlc负载。

表1线路参数

消弧线圈补偿度取8％，由线路参数求出系统对地分布电容cσ，进而计算出消弧线圈等效电感l＝1/1.08*1/(3ω²cσ)＝0.7559h。消弧线圈的有功损耗取感性损耗的3％，rl＝0.03ωl＝7.1242ω。采样频率为6.4khz。

实例1

设定出线l1在距离母线3km处发生单相接地故障，故障合闸角0°，过渡电阻10ω。

故障发生后启动选线算法，读取各路出线故障前半个周波和故障后3个周波的零序电流采样数据。

首先对各路出线零序电流采样数据进行集合经验模态分解(eemd)，将信号分解成若干本征模态函数(imf)分量和剩余分量，以方便进一步提取故障特征。

式中：s(t)为原始信号；n为imf分量的数量；ci(t)为第i层imf分量，其中c0(t)为剩余分量。不同层的本征模态函数代表信号在不同时间尺度的分量。

之后，对各层imf分量分别进行希尔伯特变换并求出相关参数。

式中：为瞬时相位；fi(t)为瞬时频率；ai(t)为瞬时幅值。

在式(3)的基础上进一步计算各本征模态函数(imf)不同瞬时频率对应的瞬时能量值。瞬时能量值为：

ei(t)＝ai(t)²(4)

最后求希尔伯特谱和希尔伯特边际谱。

式(5)为希尔伯特时频谱，简称希尔伯特谱，它表示瞬时振幅在频率-时间平面上的分布；式(6)为希尔伯特边际谱，边际谱由时频谱对时间积分得到。

选定0-10hz低频段与250hz以上高频段作为特征频段，计算各路出线特征频段内的边际谱能量如表2所示。

表2线路边际谱法能量

由表2可以看出，线路l1和l3能量最大，将其作为初选线路。

下面通过高频分量法确定故障线路。对初选线路l1和l3本征模态函数(imf)的首半波部分作希尔伯特变换，计算每个imf的瞬时频率平均值，若平均值高于250hz认为该imf分量属于高频部分，将代表高频的imf分量进行信号重构获得线路的高频信号：

sh(t)＝∑imfi(t)(7)

将两条线路的高频信号作内积，内积为-109.26，小于0，此时初选线路中能量最大的出线为故障线路，故线路l1为故障线路，选线正确。

实例2

设定母线故障，故障合闸角30°，过渡电阻50ω。

故障发生后启动选线算法，读取各路出线故障前半个周波和故障后3个周波的零序电流采样数据。

首先对各路出线零序电流采样数据进行集合经验模态分解(eemd)，将信号分解成若干本征模态函数(imf)分量和剩余分量，以方便进一步提取故障特征。

式中：s(t)为原始信号；n为imf分量的数量；ci(t)为第i层imf分量，其中c0(t)为剩余分量。不同层的本征模态函数代表信号在不同时间尺度的分量。

之后，对各层imf分量分别进行希尔伯特变换并求出相关参数。

式中：为瞬时相位；fi(t)为瞬时频率；ai(t)为瞬时幅值。

在式(10)的基础上进一步计算各本征模态函数(imf)不同瞬时频率对应的瞬时能量值。瞬时能量值为：

ei(t)＝ai(t)²(11)

最后求希尔伯特谱和希尔伯特边际谱。

式(12)为希尔伯特时频谱，简称希尔伯特谱，它表示瞬时振幅在频率-时间平面上的分布；式(13)为希尔伯特边际谱，边际谱由时频谱对时间积分得到。

选定0-10hz低频段与250hz以上高频段作为特征频段，计算各路出线特征频段内的边际谱能量如表3所示。

表3线路边际谱法能量

由表3可以看出，线路l3和l4能量最大，将其作为初选线路。

下面通过高频分量法确定故障线路。对初选线路l3和l4本征模态函数(imf)的首半波部分作希尔伯特变换，计算每个imf的瞬时频率平均值，若平均值高于250hz认为该imf分量属于高频部分，将代表高频的imf分量进行信号重构获得线路的高频信号：

sh(t)＝∑imfi(t)(14)

将两条线路的高频信号作内积，内积为62.78，大于0，故母线故障，选线正确。