毕业论文-输电线路故障选相方法研究及实现方案设计

HUNANUNIVERSITY毕业论文论文题目输电线路故障选相方法研究及实现方案设计学生姓名学生学号专业班级学院名称电气与信息工程学院指导老师学院院长2015年 5月24日第页1绪论1.1课题背景及意义在当今社会发展趋势下，绿色能源、节能减排、可持续发展一直是世界各国关注的焦点。电力系统中输电线路的发展也趋于智能化，智能电网依靠分布式数据传输，通信、计算和控制技术，以及数据和控制命令传输等技术来实现。提高电力系统的安全运行水平、提高系统和资产的利用效率、提高资源优化配置和利用能力等已成为我国智能电网发展的战略目标[1]。相关研究资料表明，我国的电力系统在现阶段还仍处于发展阶段，且与其他发达国家的发展状况仍存在差距。有些基础设施还相对较为薄弱，管理系统相对较为落后。发输变电、供配电等环节的的可靠性比较低，特别是系统故障发生最为频繁的一环节——输电线路。这直接降低电力设备的利用率，更极大地影响了电力系统的安全稳定。一般情况下，在三相系统中，输电线路发生故障的类型大体可分为四种：单相接地短路、两相相间短路、两相短路接地和三相短路（接地）。其中，单相短路故障最为常见，且占到所有输电线路短路故障的大多数。三相短路故障发生的几率最小，但是其后果是最为严重的，所以也应当予以重视[2]。虽然在很小几率情况下，输电线路同时会伴有多于一种故障发生（一般称之为复合故障），而这样更为复杂的故障情况就给故障类型的快速、准确的判别带来了巨大的困难。输电线路发生的长时间故障对于电力网以及电力设备的冲击是巨大的：输电线路发生故障后会产生非常大的短路电流，巨大的电流可能会使输电线路过热损坏，也可能产生一定的电弧对其他电力设备造成冲击而导致设备的损坏和绝缘设备的老化。于此同时，线路故障造成的系统低电压可能干扰抑制整个电力系统，而大电流也会导致整个系统的热损、线损以及无功功率损耗急剧增大，极大影响了输电线路的输电效率，更破坏了电力系统的安全稳定运行。所以对于分析输电线路的故障来说，故障诊断是它的一个重要组成部分，而故障选相又是故障诊断的重点和先决条件。综合上面所阐述的内容可以知道，在输电线路，特别是高压、特（超）高压输电线路发生故障之后，快速、准确的故障诊断（故障选相、故障定位等）对整个电力系统意义重大。故障选相作为输电线路继电保护的必不可少的环节，其地位举足轻重。在整个电力系统的输电系统内，故障选相元件对继电保护及安全装置的快速准确动作起着指导性的意义。故障选相元件的任务是：当输电线路发生了单相接地故障时，故障选相元件可以识别出相应的故障相来指导继电保护实施相应输电线路相的跳闸切除；而当发生两相（相间短路或短路接地）、三相短路（接地短路）故障时，可以对三相线路实现跳闸切除。这样可以看出，输电线路的故障选相是继电保护及自动装置乃至整个电力系统能够安全稳定运行的重要前提[3]。输电线路的安全稳定是整个电力系统安全稳定运行的基础和前提。在电网趋于智能化发展的当今社会，坚强的电力网对国家战略，人民生产生活都极为重要。所以，我们完全有必要对输电线路继电保护的故障进行分析，并进行方法优化研究。1.2国内外研究状况随着社会经济的飞速发展，带动人们生活质量水平的大幅提升，国民对于电能质量的要求也变得越来越高。当输电线路发生故障时，作为高压输电线路继电保护当中的最重要最关键的一个环节，快速、准确的故障选相有利于加快保护决策处理时间，缩短线路故障延续的时间，大幅提升电力系统的运行可靠性[4]。如今，数字微机保护已经得到了飞速的发展，有些继电保护的软件和硬件也得到了大力的开发，故障选相元件的效率和可靠程度日臻完善。国内外对于故障选相的方法研究热情从未消减。目前，国内对于故障选相方面的研究主要集中于针对稳态量选相与暂态突变量选相相互结合的方式。较为常见的输电线路故障选相方法有：故障暂态量选相、故障突变量选相、故障序分量选相等。同时，国内外对于故障选相最新的研究主要集中于基于故障暂态量故障选相元件（小波分析、数字形态学、模糊理论、神经网络等）和基于行波故障选相元件[5]。1.2.1基于故障突变量选相方法所谓基于故障突变量选相方法，其基本原理就是通过获取故障发生时输电线路中的电压或电流的突变量（故障分量）来进行故障选相的。现代数字型的微机保护使得该方法具有很强的记忆功能，从而可以直接获取故障时的信息（即突变量）。基于故障突变量选相方法目前是国际范围内采用最广泛的故障选相方法。而在该方法中，相电流差突变量选相、相电压差突变量选相、相补偿电压突变量选相以及相间补偿电压突变量选相是最为普遍的[6]。文献[7]是一种结合了相间电压突变量以及补偿相电流差突变量的组合选相方法。通过结合二者所获取的分量的特征，可构成最终的相间分量。并最终通过辨别分析输电线路的三相相间分量在不同故障类型下的特征关系来实现故障选相。本课题也是采取基于故障突变量选相方法中的相电流差突变量选相方法来进行分析和验证的。1.2.2基于故障序分量选相方法当电力系统特别是输电线路发生故障的时候，其故障网络参数可以被近似的认为是正常情况下的网络参数和故障发生时的一个附加的网络参数的二者叠加。这就是利用了叠加原理来进行了分析。也可以采用对称分量法的基本原理来对故障发生时附加的参数网络进行进一步的研究和分析，就可以得到每个序分量在不同故障类型下的不同特征状况，这就是所谓的边界条件。基于这种思想的文献也不在少数。文献[8]通过对负序电流和零序电流相对的相位相区进行划分，同时利用相间阻抗排除法来进行故障选相。文献[9]则通过故障时各个序电流分量之间的幅值相位关系来进行选相。文献[10]通过分析发生不同类型故障情况下每相正序电流与负序电流之间的相位差，依据各故障类型特征来完成输电线路的故障选相。文献[11]对发生故障时所获得的正序电流分量和负序电流分量的波形的相关性进行分析，随后又通过计算求出二者波形的相似度，根据波形相似度的差异来区分不同类型的故障。文献[12]通过对发生线路故障时继电保护及自动装置安装处的各相序电压分量的特征情况进行分析之后，再构造一种可以反应出电压序分量的幅值和相角之间的关系的输电线路故障选相元件。文献[13]通过结合模糊逻辑思想和电压序分量选相元件、电流序分量选相元件，最终构造出一种性能良好的输电线路选相元件。1.2.3基于故障暂态量选相方法所谓基于故障暂态量选相方法，就是在输电线路发生故障的时候，利用其所产生的故障暂态信号来作为实现故障选相的反应指标。用以进行测取的故障暂态信号的特征受线路参数以及故障发生情况等因素的制约。这种方法最突出的优点在于，它在故障发生后的动作速度比传统的保护装置要快很多，而且它不受过渡电阻、系统运行方式、振荡、分布电容以及电流互感器的饱和等因素的影响，具有适应能力强等特点。得益于近年来小波变换等信号处理方法的快速发展以及各种硬件条件的提升，这使得对故障发生时所产生的暂态电流或暂态电压等信号的获取更加准确和实时化。同时，大量的故障信号的测取也让对其进一步的处理工作成为了现实。获得的丰富的故障暂态信号意味着获得了大量的故障信息，对这些信息进行进一步充分的利用，使之成为快速、准确进行输电线路故障选相的利器。越来越多电力方面的学者愿意投身于对暂态信号的研究当中，这使得基于故障暂态量选相方法在以后很长的一段时间内都会有很大的发展。目前，基于故障暂态量故障选相的方法呈现多样化的趋势，有小波分析、数字形态学、模糊理论和神经网络等算法等等。小波分析文献[14]通过利用小波来分析暂态电流的模分量，然后比较每一相的暂态电流能量以及各模分量的大小关系来最终实现对故障相的判别。文献[15]通过利用小波来分析并获取故障时的暂态电流信号的特征信息，对获取的信号特征信息沿着尺度分布权重进行计算，将所得到的故障暂态电流信号的小波的熵权来作为故障选相的判据。文献[16]通过对输电线路的两端模量的方向行波的差值进行小波变换处理，然后进行幅值大小的比较，从而识别出故障的类型。不足之处是无法确定发生两相短路接地故障的具体相。文献[17]应用小波奇异熵这个概念来实现对高压输电线路的故障相的识别，进而提出了一种新颖的基于暂态电压的高压输电线路故障选相方案。该故障选相方法是依据对各相小波奇异熵进行比值（相对比值）处理，从而区分出故障相和非故障相的不同之处。文献[18，19]通过对零模量和线模量的电流行波幅值的大小关系进行比较来对故障类型进行不同角度的判别。然而其存在的一个较大缺点就是，故障发生后的零模量容易产生严重的衰减，进而导致继电保护装置无法正确地反映出故障点处的线模量与零模量的大小关系，使得输电线路发生故障（特别是发生在线路远端的单相接地故障或两相短路接地故障时）容易发生误判而导致继电保护装置的误动作。上述的几种方法其中都有各自的不足之处。例如，基于工频量的故障选相元件故障发生后的动作时间长、动作过慢，无法适应和满足未来快速故障保护的要求；采用故障暂态量的故障选相元件虽然可以做到高速动作来进行选相任务，但是其准确性和可靠性还是难以达到要求，特别是无法准确地提取出想要的高频电压分量。而且，该方法的抗干扰能力也不够好，易被谐波、雷电以及网络操作等内外界因素干扰。数字形态学文献[20]是在基于对超高压（EHV）输电线路故障后的电流模分量分析的基础之上，采用数学形态学的梯度将故障暂态信号的波头能量提取出来，从而构成了基于数字形态学的故障选相方案。文献[21]提出并采用了一种新颖的结合基于神经网络和数学形态谱的方案。该方案可准确地识别发生接地短路故障的故障类型。其主要步骤是：先采取方法对输电线路的三相电流进行相模的变换，然后采用数学形态学颗粒来分析电流的各模量，从而取得模电流的数学形态谱，之后将所获得的各个数学形态谱作为神经网络的输入，进而可以对接地故障的类型做出准确的判断。模糊理论和神经网络等算法文献[22]采用提高小波变换的方法来处理故障后的信号信息，然后将处理后的故障信号作为神经网络的输入，从而构造出一种新型的小波神经网络模型来最终实现故障类型的识别。文献[23]通过对小波包的使用来对故障电流和故障电压进行分解，从而分别得到故障后所需的故障暂态量的熵值和能量值。之后将熵值和能量值对神经网络分别进行训练，用以实现对输电线路的故障选相和故障定位。文献[24]在基于多尺度的暂态信号的基础上，对小波能量熵进行了定义。并且结合模糊逻辑系统，最终形成该种故障选相方法。1.2.4基于行波故障选相方法所谓基于行波的选相方法[25，26]，其故障选相的基本原理主要是利用在故障发生时所获得的故障信号的行波波头中所包含的信息，进行相应处理后进行故障选相。其最突出的优点在于它能够捕获故障发生的第一时间内的故障信息，并且具有识别率好、灵敏度很高等传统故障选相方法所无法达到的优势。对于行波波头的处理方法也可以是多种多样的，这使得基于行波故障选相方法的优势更加突出。但在使用基于行波故障选相方法中，由于信息处理所需的计算量非常大，需要对处理器的存储空间和运算能力有较大的要求。同时，其制造、运维费用也相对较高，在系统运行中也难以保持其完全的同步性和实时性，初始的行波容易受到行波初始角、故障电弧以及反射波等内外因素的影响。如此局限性都使得基于行波故障选相方法发展较为缓慢。由于上述各种关于故障暂态量选相方法和行波故障选相方法的理论和方案不断涌现，使得基于故障暂态量和基于行波故障的选相方法以及整个故障选相技术方面都得到了迅速的发展。综上所述，这几类最新研究的故障选相方法较传统故障选相方法来说优势比较突出。大多上述新型的故障选相方法都具备选相速度快、状态适应性强等突出的特点，而且还在传统故障选相方法的基础之上，又弥补了一些缺陷和不足之处。然而，上述提到的新型故障选相方法中的大多数都还没有在实践情况下进行运行验证，还只处在理论可行和仿真运行可行的情况下。同时上述方法中有不少对保护装置的硬件运行要求也比较高，所以仍然需要进行更多的研究讨论，特别是实践认证。1.3课题研究方法输电线路发生故障的类型如下表所示。故障类型示意图表示符号单相接地短路两相相间短路两相短路接地三相短路（接地）由此可知，在区分每相的情况下，输电线路的故障类型总共有10种可能，分别是：单相接地短路（、、）、两相相间短路（、、）、两相短路接地（、、）和三相短路（）。本课题拟采用现阶段最为普遍的输电线路故障选相方法——工频相电流差突变量选相法，来测取故障前和故障后的相电流相量差值。为了使测量结果更加准确，拟采用测量相电流差的比值，即和。为了验证该方案的准确性和可靠性，在MATLAB/Simulink中建立了仿真模型。并改变故障点的位置来验证测量值的阈值，确定各故障类型的取值范围。从而继续完善故障选相的流程。1.4论文构成及研究内容在广泛阅读了国内外有关输电线路故障选相方法的文献的基础上，结合自己在本科课程学习中所学到的知识，选用典型方法——工频相电流差突变量选相方案进行设计改进分析。并利用MATLAB/Simulink建立模型，对试验方案进行数据仿真测试。考虑可能发生的故障类型，进行线路故障的仿真试验。最后对仿真结果进行分析，并进一步验证结果的可行性和可靠性。由此，将本课题的内容主要分为以下四部分来进行叙述：1，首先阐述了课题背景及意义，并对国内外有关输电线路的故障选相方法及研究状况进行大致的概述，分析了各自的优点和缺点，最后对本课题的研究方法和主要内容进行了较为详尽的叙述。2，首先介绍了所选用的工频相电流差突变量选相方案的理论基础，然后根据理论基础找出区分发生不同类型故障的特征，最后根据所总结的特征制定较详尽的故障选相流程和方案。3，根据2的理论基础和制定方案，首先在MATLAB/Simulink中建立了仿真模型，根据仿真结果验证上述理论。改变故障点的位置验证测量值的阈值，确定各个故障类型的取值范围，并进一步完善选相结果。4，对进行了结论性的综述，以及对本课题进行了方法总结。

2工频相电流差突变量选相方法及实现方案2.1工频相电流差突变量选相理论利用两相电流的差值的变化量幅值的特点可以区分输电线路不同类型的故障，这就是相电流差突变量选相的基本原理。它的最显著的优点是不反应负荷的分量，且具有一定的自适应能力[27]。可分别用、和表示AB、BC、CA两相电流差的突变量。由对称分量法可以得到：（2.1）其中，、分别为故障发生点的正序故障分量电流和负序故障分量电流；、分别是保护处的正序电流和负序电流的分配系数；。若假定(满足电源阻抗)，则可将式(2-1)简化，得到式（2.2）：（2.2）下面分别对不同故障情形（单相接地短路、两相相间短路、两相短路接地和三相短路）进行特征分析，以区分不同类型的故障。单相接地短路以A相发生单相接地短路为例，则由边界条件分析可得到，带入式（2.2）可得：（2.3）两相相间短路以B相和C相发生两相相间短路为例，则由边界条件分析可得到，带入式（2.2）可得：（2.4）两相短路接地以B相和C相发生两相短路接地为例，则由边界条件分析可得到，其中（假定为金属性接地短路），带入式（2.2）可得：（2.5）三相短路由边界条件分析可得，带入式（2.2）可得：（2.6）由上面结果可以总结出区分不同故障类型的相电流差突变量的幅值特征如表2.1所示。表2.1不同故障类型故障特征表故障类型故障特征描述单相接地短路两非故障相电流差值为0两相相间短路两故障相电流差值最大两相短路接地两故障相电流差值最大三相短路三个相电流故障分量相等为了判定发生故障时是接地故障还是非接地故障，其中最为简便的一种方法是判定是否存在零序分量（电压或电流）。若存在零序电压或电流，则可初步判定为接地故障。但由于种种原因（如三相不平衡因素）的影响，处于正常运行状态下就会存在零序电压或电流。因此，为了更为可靠地判定故障类型，也可采用零序电压或电流分量的变化值来进行。由此，可对表2.1进行进一步的完善，得出可以区分不同故障类型的相电流差突变量的幅值特征如表2.2所示。表2.2区分不同故障类型故障特征表故障类型故障特征描述单相接地短路两非故障相电流差值为0两相相间短路两故障相电流差值最大（无零序分量）两相短路接地两故障相电流差值最大（有零序分量）三相短路三个相电流故障分量相等为了使得区分效果更佳明显，选用工频相电流差突变量幅值的比值大小来替代工频相电流差突变量幅值，加之判定零序电流分量的大小（）来同时作为区分不同故障类型的统一标准：（2.7）依据表2.2以及公式（2.7）就可知道不同故障类型的故障参数、和是大是小。如表2.3所示为区分不同故障类型的、和的大小。表2.3区分不同故障类型的、和的大小故障类型（A）单相接地短路很大很大大--很小（接近0）大很小（接近0）--大两相相间短路大于小于小小于1小于1小小于大于小两相短路接地大于小于大小于1小于1大小于大于大三相短路接近1接近1小2.2工频相电流差突变量选相流程由上节所得到的不同类型故障关于、和的大小的较大差异，就可以进一步绘制出区分不同故障类型的简略流程图。图2.1故障类型区分简略流程图图中的A~H为测出的阈值，3.2.3节中会给出它们的参考值。2.3本章小结本章首先介绍了输电线路中最为常见的一种故障选相方法——工频相电流差突变量选相方法的基本理论，确定了不同故障时的故障特征。然后提出选用发生不同故障时故障特征中区分效果比较明显的相电流差的比值（、）和相电流零序分量（）来进行选相。最后给出这种方法的选相流程。

3仿真模型与方法验证3.1仿真模型及参数设置在MATLAB/Simulink中构建单回高压输电线路故障模型来分析上述方案的执行能力（图3.1）。

图3.1系统仿真模型3.1.1仿真模型解释初始仿真模型可包括6个模块，分别为：模拟输电线路模块：EM→Three-PhaseV-IMeasurement→Line1→Line2→EN；故障设置模块：Three-PhaseFault；故障前模拟模块：BeforeFault（模拟故障前的线路电流，并输出为相电流）。处理过程详见3.2.1节，子图如下；图3.2BeforeFault模块子图故障后模块：AfterFault（输出为故障后相电流）。子图如下；图3.3AfterFault模块子图故障前后差比值处理模块：Delta-Fourier-Divide（计算处理获得目标值、）。子图如下；图3.4Delta-Fourier-Divide模块子图零序分量获取模块：3-PhaseSequenceAnalyzer。3.1.2仿真参数设置给出仿真模型的主要参数如下：电源/负荷参数：额定电压（kV）A相相角（°）系统频率（Hz）连接方式500050Yg线路参数：线路总长L（km）电阻[]（Ω/km）电感[]（H/km）电容[]（F/km）200（100+100）[0.020830.1148][0.8984e-32.2886e-3][0.0129e-65.23e-9]仿真时间仿真总时间（S）故障时刻（S）故障前时间（S）故障时间（S）0.10.05(0,0.05)(0.05,0.1)3.2仿真过程及结果3.2.1无故障状态数据获取对上节的仿真模型进行正常状态（无故障）仿真，得到无故障状态下的线电流波形如图3.5所示。图3.5无故障状态下的线电流波形同时，测取各相的对地电流，结果如表3.1所示。表3.1无故障状态下的线电流幅值相位表线电流幅值（A）相位（°）166.389.86166.6-30.25166.7-150.1将得到的无故障状态下的线电流幅值相位分别填入BeforeFault子模块的sine波形发生器中（注意角度与弧度的换算），模拟故障发生前的线电流、和。3.2.2不同故障类型数据获取将故障模块设置不同的故障类型，得到的不同故障类型的电流波形和、的波形如表3.2所示。表3.2不同故障类型时线电流波形和、波形线电流波形、波形同时得到不同的故障类型的仿真数据（、、零序电流分量）如表3.3所示。表3.3不同故障类型仿真数据故障类型（A）单相接地短路5370537127860.99210.0202527320.019530.98862858两相相间短路1.9860.98630.081710.50080.49940.21920.98581.9860.2172两相短路接地1.9381.03721940.52350.518821420.9351.8562107三相短路0.96461.01571.363.2.3不同故障点参数范围验证上述故障设置是在线路总长为200km，距离电源EM端100km的情况下进行的。为了验证该故障选相方法的准确性和可靠性，以及确定区分不同类型故障的、和的范围，分别设置距离不同的故障点来进行仿真（维持线路总长为200km不变）。先设置A相接地短路，改变故障发生距离，测得仿真数据如表3.4所示。表3.4不同故障距离A相接地短路仿真数据故障点（距EM距离）（km）（A）2015110151109398409790979159386073847385433180634063413399100537053712786120452545262346140413841392008160408340841723180418241831439分别绘出、和随距离变化图，并进行拟合。得到的图形如下。图3.6A相接地短路、和随距离变化拟合图由表3.4和图3.6可以很直观地看出：对于A相接地短路来说，本故障选相方法可以适应不同故障点。同理，可再分别仿真出、、、、、、、和时的数据及拟合图。亦可得出：对各种类型的故障来说，本故障选相方法都可以适应不同故障点。对不同类型故障的、和进行恰当的阈值界定，得到的结果如表3.5所示。表3.5不同类型故障的、和进行阈值界定表故障类型建议阈值（A）单相接地短路(2000,∞)(2000,∞)(500,∞)(0.5,1)(0,0.1)(500,∞)(0,0.1)(0.5,1)(500,∞)两相相间短路(1.5,2)(0.6,1.5)(0,10)(0.4,0.6)(0.4,0.6)(0,10)(0.6,1.5)(1.5,2)(0,10)两相短路接地(1.5,2)(0.6,1.5)(500,∞)(0.4,0.6)(0.4,0.6)(500,∞)(0.6,1.5)(1.5,2)(500,∞)三相短路(0.9,1.1)(0.9,1.1)(0,100)注：建议阈值为通过仿真得到的经验阈值。3.2.4Selection选相模块的确定依据表3.5中总结的经验阈值，就可以在故障发生时进行故障选相了。图3.7为仿真时的Selection选相模块。图3.7Selection选相模块子图设定得到的、和经过诸如大于（>）、小于（<）、加（+）、等于（==）等这样的逻辑运算后，10个输出端中，只有唯一一个会输出“1”，而其他输出端都会输出“0”。输出“1”的端口就指向对应的故障类型，这样就完成了故障的选相任务。例如输出端1-10输出为0000010