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架空電纜混合線路故障快速定位方法
來源: 太平洋電線電纜 發(fā)布日期: 2021.01.27 瀏覽次數(shù):
信息摘要:
本文詳細介紹架空電纜混合線路故障快速定位方法現(xiàn)在及各方法存在的問題,為進一步的研究工作進行展望。

隨著架空電纜混合線路的廣泛應用,其故障的快速準確定位具有越來越重要的意義。文中結合外學者對架空電纜混合線路故障定位的研究,首先介紹了混合線路故障定位方法的研究現(xiàn)狀,歸納總結為故障分析法、行波法、頻率分析法以及智能法4類;然后分析了這4類方法存在的問題和難點;,對下一步需要開展的研究工作進行了展望。

1.混合線路故障定位存在的特殊問題

由于架空線與電纜線在制作工藝、架設或敷設位置、幾何架構等方面都存在很大差異,因此架空電纜混合輸電線路測距存在以下特殊問題:(1)架空線與電纜電氣參數(shù)明顯不同。相對于架空線路,電纜線工頻電抗值較小,電容值較大,波阻抗較小。因此,架空電纜混合線路測距存在沿線阻抗參數(shù)不均一,即參數(shù)呈現(xiàn)多區(qū)段分散特性的問題。(2)混合線路架空線與電纜連接點處為波阻抗不連續(xù)點,導致故障行波在連接點發(fā)生復雜的折反射過程,增加了故障點反射波識別的難度。由于電纜參數(shù)具有依頻特性,使得行波初始波頭陡度降低,也增加了行波波頭識別的難度。(3)由于電纜本身的絕緣介質(zhì),導致電纜中的行波波速較低,一般為架空線行波波速的1/2~2/3。因此,對于架空電纜混合線路,存在各段線路行波波速不同的問題,使得行波測距不能直接使用傳統(tǒng)的單端、雙端行波測距方法,而是需要根據(jù)混合線路的參數(shù)進行分段處理。

2.外研究現(xiàn)狀

2.1 故障分析法

故障分析法利用線路發(fā)生故障時采集到的工頻電壓和電流量,結合已知的線路參數(shù)以及故障特征進行分析計算,從而實現(xiàn)定位。根據(jù)所需要的電氣量不同,可分為單端法和雙端法。單端法僅使用線路一側電氣量,根據(jù)系統(tǒng)運行方式以及線路參數(shù),建立故障測距方程或函數(shù),通過求解得到故障點與測距點之間的距離。雙端法采用的是線路兩側的電氣量進行故障測距。

2.2 行波測距法

行波測距法利用輸電線路的故障行波傳輸特性實現(xiàn)故障位置的判別。由于提取行波信號的時間窗很短,行波測距法基本不受系統(tǒng)運行方式的影響,較故障分析法測距精度高,因此得到了外學者的普遍重視。(1)單端行波法。單端行波法是通過記錄由故障點向母線傳播暫態(tài)行波的到達時間以及母線發(fā)射波被故障點再次反射后到達母線的時間,然后根據(jù)這2個時間的差值計算故障距離的方法。其測距原理如圖1所示。

圖1

圖1中,F(xiàn)為故障點;L為線路全長;LM為線路M側保護安裝處至故障點的線路長度;LN為線路N側保護安裝處至故障點的線路長度;TS1為初始波到達時間;TS2為反射波到達時間。

 圖2

(2)雙端行波法。雙端行波故障定位是通過計算故障行波到達線路兩端的時間差來計算故障位置,測距原理如圖2所示。其中,TM為初始波到達線路M側的時間;TN為初始波到達線路N側的時間。雙端行波故障定位不受故障類型、線路長度、接地電阻等影響,其精度比阻抗法高。因此,混合線路雙端行波故障定位方法被廣泛研究。行波法具有快速的特點,但行波法存在準確識別波頭困難甚至波頭識別失敗的概率,因此些學者提出了基于工頻量和行波的組合算法。

2.3 頻普分析法

頻譜分析法利用線路發(fā)生故障后暫態(tài)信號中豐富的頻域信息,使用信號分析方法進一步得出故障信息,然后通過分析計算進行故障定位。對于架空線電纜混合輸電線路,由于波阻抗不連續(xù),會形成混疊的固有頻率頻譜,給正確識別和提取故障行波固有頻率主成分帶來困難。相關文獻將集合經(jīng)驗模態(tài)分解( ensemble empiricalmode decomposition,EEMD)方法運用到混合線路故障測距中,通過EEMD分解克服頻譜混疊的問題,從而準確有效地提取行波固有頻率主成分。相關文獻提出了一種考慮自然頻率和使用變分模態(tài)分解(variational mode decomposition,ⅤMD)算法的混合線路測距新方法。該方法對行波信號進行了經(jīng)驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD),利用赫斯特指數(shù)篩選本征模態(tài)分量( intrinsicmode function,IMF)作為VMD分解的模態(tài)參數(shù),準確地分解了行波信號;引入多信號分類( multiplesignal classification, MUSIC)算法對VMD分解結果進行頻譜分析,提取岀故障信號主自然頻率及其諧波次頻率;利用其對應關系計算出故障距離。

2.4 人工智能法

人工智能算法也被應用于混合線路故障測距,其主要思路是將測量的電壓電流數(shù)據(jù)組成樣本集,建立故障發(fā)生時所測量得到的各種故障特征量與故障距離間所存在的某種對應關系,然后利用人工智能技術對樣本數(shù)據(jù)進行學習、訓練,尋找數(shù)據(jù)間深層關系并獲得模型結構參數(shù)。當線路發(fā)生故障時,結合測量的數(shù)據(jù)和已建立的模型以實現(xiàn)終的故障定位。神經(jīng)網(wǎng)絡結構如圖3所示。

 圖3

 

3.現(xiàn)有方法存在的問題

3.1 故障分析法

由于架空電纜混合線路具有更為復雜的特征,利用故障分析法進行混合線路故障定位還存在以下問題:
(1)對于單端故障分析法,過渡電阻和系統(tǒng)運方式會嚴重影響該方法的測距精度。而雙端故障分析法雖原理上不受過渡電阻的影響,但必須使用通信通道來傳遞兩端的測量信息,需要解決兩端測量信息的同步問題。(2)假設混合線路參數(shù)已知,但實際混合輸電線路電纜參數(shù)受環(huán)境影響會發(fā)生變化,從而對測距結果造成較大誤差,電纜參數(shù)的不準確性造成的故障定位誤差不可忽視。(3)該方法所建立的故障測距函數(shù)一般較為復雜,易受電氣量采樣值精度的影響。(4)由于混合線路參數(shù)的不均一,該方法會出現(xiàn)偽根識別問題。部分文獻提出改進方法偽根問題,但計算量較大,較為耗時。

3.2 行波法

和工頻故障信息不同,故障行波具有高頻、暫態(tài)特性,較難分析,并且不可重復。基于故障行波的混合線路故障定位方法存在以下問題:(1) 故障行波在架空線與電纜的連接處存在復雜的行波折反射問題,且電纜的依頻特性突出,導致行波波頭難以準確捕捉;(2) 故障行波具有衰減特性,在經(jīng)過較長的輸電線路傳播后,波頭幅值較小,反射波衰減更為明顯,導致波頭識別困難,且容易受周圍信號影響;(3)架空線、電纜波速不均一會影響測距結果。

3.3 頻譜分析法

與行波法相比,頻譜分析法不需要對行波的波頭進行識別,避免了混合線路存在的波頭難識別的問題。但當存在干擾信號,且干擾信號在一個或者多個頻點的高于故障行波固有頻率的時,頻譜分析法測距結果誤差較大。固有頻率主成分的識別決定了該方法的可靠性,若行波頻譜主成分的頻率過高,可能會超過行波采集裝置的采樣率,導致該方法存在測距的死區(qū)。同時,能否準確確定故障暫態(tài)信號的固有頻率值將直接影響頻譜分析法的故障定位精度。

3.4 智能法

基于智能算法的故障定位方法有明顯的局限性,其定位精度容易受系統(tǒng)結構的影響,且需要對樣本數(shù)據(jù)進行離線學習及訓練,需要進行大量的線路故障仿真或采集大量故障錄波數(shù)據(jù),因此應用較為復雜。

3.5 小結

綜上所述,目前混合線路故障定位方法的優(yōu)缺點如表1所示。

圖4

由表1可知,現(xiàn)有混合線路故障定位方法雖各有優(yōu)點,但都存在一定局限性。因此,還需對混合線路故障定位方法開展進一步研究工作。

4.展望

雖然針對架空電纜混合線路故障定位已有大量相關研究,但仍有很多問題需要解決,有必要開展以下幾個方面的研究工作。(1)由于已有方法各有優(yōu)缺點,可將幾種方法相結合,取長補短進行混合線路的故障定位。(2)可考慮在架空線與電纜連接點處增加行波傳感器或電流、電壓互感器,能夠徹底解決混合線路參數(shù)不均一、波頭識別困難等問題的影響。(3)由于架空線路的故障大多是瞬時性故障,而電纜的短路故障大部分屬于永久性故障。對于架空電纜混合高壓輸電線路,若故障位置處于電纜部分,開放重合閘將造成更嚴重事故;若全線閉鎖重合閘,對于架空線路部分故障又喪失了重合機會,可能危及系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全運行。因此,對于混合線路,是否開展重合閘也是當前面臨的難題之可進一步開展自適應重合閘方式、重合閘時間及時序等方法的研究。(4)隨著我國配電網(wǎng)的發(fā)展及升級改造,配電網(wǎng)中也出現(xiàn)了大量架空電纜混合線路,因此,配電網(wǎng)架空電纜混合線路的故障定位需進一步研究。

5.結語

架空電纜混合線路沿線阻抗參數(shù)分布不均一、行波波速不一致以及架空線路和電纜連接處會形成多次行波反射,使得許多已有的基于線路均勻參數(shù)的故障測距方法受到了挑戰(zhàn)。文中討論了混合線路故障定位存在的問題,并將現(xiàn)有的混合線路故障定位方法歸納總結為4類:故障分析法、行波法頻率分析法以及智能法,梳理分析了這4類方法的優(yōu)缺點和難點,提出了下一步需要開展的架空電纜混合線路故障定位研究內(nèi)容。

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