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(yi) 。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狀,歸納總結為(wei) 故障分析法、行波法、頻率分析法以及智能法4類;然後分析了這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
由於(yu) 架空線與(yu) 電纜線在製作工藝、架設或敷設位置、幾何架構等方麵都存在很大差異,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(yu) 電纜電氣參數明顯不同。相對於(yu) 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不均一,即參數呈現多區段分散特性的問題。(2)混合線路架空線與(yu) 電纜連接點處為(wei) 波阻抗不連續點,導致故障行波在連接點發生複雜的折反射過程,增加了故障點反射波識別的難度。由於(yu) 電纜參數具有依頻特性,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)由於(yu) 電纜本身的絕緣介質,導致電纜中的行波波速較低,一般為(wei) 架空線行波波速的1/2~2/3。因此,對於(yu) 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(chuan) 統的單端、雙端行波測距方法,而是需要根據混合線路的參數進行分段處理。
2.外研究現狀
2.1 故障分析法
故障分析法利用線路發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以及故障特征進行分析計算,從(cong) 而實現定位。根據所需要的電氣量不同,可分為(wei) 單端法和雙端法。單端法僅(jin) 使用線路一側(ce) 電氣量,根據係統運行方式以及線路參數,建立故障測距方程或函數,通過求解得到故障點與(yu) 測距點之間的距離。雙端法采用的是線路兩(liang) 側(ce) 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(chuan) 輸特性實現故障位置的判別。由於(yu) 提取行波信號的時間窗很短,行波測距法基本不受係統運行方式的影響,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(chuan) 播暫態行波的到達時間以及母線發射波被故障點再次反射後到達母線的時間,然後根據這2個(ge) 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中,F為(wei) 故障點;L為(wei) 線路全長;LM為(wei) 線路M側(ce) 保護安裝處至故障點的線路長度;LN為(wei) 線路N側(ce) 保護安裝處至故障點的線路長度;TS1為(wei) 初始波到達時間;TS2為(wei) 反射波到達時間。
(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(liang) 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(wei) 初始波到達線路M側(ce) 的時間;TN為(wei) 初始波到達線路N側(ce) 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於(yu) 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生故障後暫態信號中豐(feng) 富的頻域信息,使用信號分析方法進一步得出故障信息,然後通過分析計算進行故障定位。對於(yu) 架空線電纜混合輸電線路,由於(yu) 波阻抗不連續,會(hui) 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(guan) 文獻將集合經驗模態分解( 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(cong) 而準確有效地提取行波固有頻率主成分。相關(guan) 文獻提出了一種考慮自然頻率和使用變分模態分解(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驗模態分解(empirical mode decomposition,EMD),利用赫斯特指數篩選本征模態分量( intrinsicmode function,IMF)作為(wei) VMD分解的模態參數,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(guan) 係計算出故障距離。
2.4 人工智能法
人工智能算法也被應用於(yu) 混合線路故障測距,其主要思路是將測量的電壓電流數據組成樣本集,建立故障發生時所測量得到的各種故障特征量與(yu) 故障距離間所存在的某種對應關(guan) 係,然後利用人工智能技術對樣本數據進行學習(xi) 、訓練,尋找數據間深層關(guan) 係並獲得模型結構參數。當線路發生故障時,結合測量的數據和已建立的模型以實現終的故障定位。神經網絡結構如圖3所示。
3.現有方法存在的問題
3.1 故障分析法
由於(yu) 架空電纜混合線路具有更為(wei) 複雜的特征,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)對於(yu) 單端故障分析法,過渡電阻和係統運方式會(hui) 嚴(yan) 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(chuan) 遞兩(liang) 端的測量信息,需要解決(jue) 兩(liang) 端測量信息的同步問題。(2)假設混合線路參數已知,但實際混合輸電線路電纜參數受環境影響會(hui) 發生變化,從(cong) 而對測距結果造成較大誤差,電纜參數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一般較為(wei) 複雜,易受電氣量采樣值精度的影響。(4)由於(yu) 混合線路參數的不均一,該方法會(hui) 出現偽(wei) 根識別問題。部分文獻提出改進方法偽(wei) 根問題,但計算量較大,較為(wei) 耗時。
3.2 行波法
和工頻故障信息不同,故障行波具有高頻、暫態特性,較難分析,並且不可重複。基於(yu) 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(yu) 電纜的連接處存在複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,在經過較長的輸電線路傳(chuan) 播後,波頭幅值較小,反射波衰減更為(wei) 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(hui) 影響測距結果。
3.3 頻譜分析法
與(yu) 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。但當存在幹擾信號,且幹擾信號在一個(ge) 或者多個(ge) 頻點的高於(yu) 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(jue) 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(hui) 超過行波采集裝置的采樣率,導致該方法存在測距的死區。同時,能否準確確定故障暫態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
基於(yu) 智能算法的故障定位方法有明顯的局限性,其定位精度容易受係統結構的影響,且需要對樣本數據進行離線學習(xi) 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據,因此應用較為(wei) 複雜。
3.5 小結
綜上所述,目前混合線路故障定位方法的優(you) 缺點如表1所示。
由表1可知,現有混合線路故障定位方法雖各有優(you) 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(guan) 研究,但仍有很多問題需要解決(jue) ,有必要開展以下幾個(ge) 方麵的研究工作。(1)由於(yu) 已有方法各有優(you) 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(yu) 電纜連接點處增加行波傳(chuan) 感器或電流、電壓互感器,能夠徹底解決(jue) 混合線路參數不均一、波頭識別困難等問題的影響。(3)由於(yu) 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於(yu) 永久性故障。對於(yu) 架空電纜混合高壓輸電線路,若故障位置處於(yu) 電纜部分,開放重合閘將造成更嚴(yan) 重事故;若全線閉鎖重合閘,對於(yu) 架空線路部分故障又喪(sang) 失了重合機會(hui) ,可能危及係統的穩定和安全運行。因此,對於(yu) 混合線路,是否開展重合閘也是當前麵臨(lin) 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)隨著我國配電網的發展及升級改造,配電網中也出現了大量架空電纜混合線路,因此,配電網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(hui) 形成多次行波反射,使得許多已有的基於(yu) 線路均勻參數的故障測距方法受到了挑戰。文中討論了混合線路故障定位存在的問題,並將現有的混合線路故障定位方法歸納總結為(wei) 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(you) 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(nei) 容。
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