基于μPMU的主动配电系统故障诊断与区段定位研究

发布时间：2020-07-11 00:38

【摘要】：为提高供电可靠性,我国中低压配电网普遍采用中性点小电流接地系统,出现单相接地故障时,存在故障特征不明显、故障差异微弱等问题,故障的诊断和区段定位难以达到较高的准确度。在主动配电系统中,分布式电源的接入使得故障电流来源呈现多样化,给配电网故障诊断与定位带来了更大的挑战。同时,大量分布式电源接入也给配电网故障诊断与定位提出了更高的要求,在最新的规定中,国家电网公司将传统永久性单相接地故障发生后的“带电运行2小时”改为了“选段跳闸”。目前,传统量测装置普遍存在精度差、采样率低的问题,极大的限制了配电网保护的发展,微型同步相量量测装置(μPMU)因其可提供高精度、高采样率、带同步时标的电压、电流及频率信号,给该问题的解决提供了新的契机,为利用多点信息协同处理配电网问题提供了可能。在此背景下,本文对基于多端μPMU同步量测数据的故障诊断和区段定位算法开展研究,具体内容如下:(1)对传统小电流接地配电网中发生单相接地故障时的电压电流幅值相位、电流分布、零序电流幅值以及分布式电源接入后所提供的短路电流特征进行了详细分析,表明主动配电系统中的利用单一稳态特征量难以进行有效故障判别;对μPMU装置的结构和提供的数据精度进行了分析,依据所提供的同步量测信息和就地处理能力,在计及通信压力的基础上,提出了本地-主站分层协同的配电网故障诊断与区段定位架构。(2)在本地-主站的分层架构下,提出了基于多端同步量测数据的故障诊断方法。在本地侧,对一定数据窗下的辅助特征量(信息熵和小波模极大值)进行提取,与其他量测数据一并以较低频率上传。在主站侧,利用主成分分析算法对每个时刻的同步数据断面进行降维形成低维特征量;继而,依靠多场景情况下的特征量对支持向量机进行训练,通过训练后的模型进行故障诊断;最后,对判别为故障情况下的高频数据进行召回和二次判别,并利用连续断面合理性分析和辅助特征量对判别结果进行检验和修正。(3)针对单相接地故障发生后需要快速确定故障区段位置的需求,提出了基于区段双端信息差值的故障区段定位方法。首先,基于故障时的高频召回数据对区段双端信息差值断面进行聚类计算,得出不同区段故障下的聚类中心位置;进而通过贝叶斯判别算法,判别故障场景下召回断面归属于各个区段的比例以实现快速故障区段定位。在PSCAD/EMTDC中对34节点主动配电系统模型进行了搭建,并对本文所提故障诊断及区段定位方案进行了验证,多场景下的仿真结果验证了故障诊断及区段定位的可行性、准确性和可靠性。
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM862
【图文】：

Ｃ邋Ｂ逡逑／Ｊ！邋＾邋＾邋＾逡逑图２－２中性点不接地配电网中单相接地时电流分布逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－２邋Ｃｕｒｒｅｎｔ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｗｈｅｎ邋ｓｉｎｇｔｅ邋ｐｈａｓｅ邋ｔｏ邋ｅａｒｔｈ邋ｆａｕｌｔ邋ｏｃｃｕｒｓ邋ｏｎ邋ｎｅｕｔｒａｌ邋ｎｏｎ－ｄｉｒｅｃｔ逡逑ｇｒｏｕｎｄｅｄ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｓｙｓｔｅｍ逡逑１０逡逑

￣逦Ｃｏｉｆ邋＝ｉ逡逑ｉｔ邋Ａ邋Ｉ逡逑图２－５谐振接地配电网中发生单相接地故障零序等效网络图逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－５邋Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ邋ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｏｆ邋ｚｅｒｏ邋ｓｅｑｕｅｎｃｅ邋ｃｕｒｒｅｎｔ邋ｗｈｅｎ邋ｓｉｎｇｌｅ邋ｐｈａｓｅ邋ｔｏ邋ｅａｒｔｈ邋ｆａｕｌｔ邋ｏｃｃｕｒｓ邋ｏｎ逡逑ｒｅｓｏｎａｎｃｅ邋ｇｒｏｕｎｄｉｎｇ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｎｅｔｗｏｒｋ逡逑在消弧线圈补偿方式为过补偿情况时，故障点上流经的电感电流大于系统总逡逑对地电容电流，残余电流呈感性，此时，故障线路上的零序电流为该线路对地电逡逑１２逡逑

了逦Ｌ＼＼逦ＴＴ＾Ｔ＾逡逑ｃ邋ｂ邋ａ邋４｝ｊ邋ＩＩＩ逡逑图２－４谐振接地配电网中单相接地时电流分布逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－４邋Ｃｕｒｒｅｎｔ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｗｈｅｎ邋ｓｉｎｇｌｅ邋ｐｈａｓｅ邋ｔｏ邋ｅａｒｔｈ邋ｆａｕｌｔ邋ｏｃｃｕｒｓ邋ｏｎ邋ｒｅｓｏｎａｎｃｅ邋ｇｒｏｕｎｄｉｎｇ逡逑ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｎｅｔｗｏｒｋ逡逑忽略消弧线圈电阻，在零序电压作用下产生的电感电流为：逡逑ｉＬ＝＝￡±邋＝邋Ｊ＾±逦（２－５）逡逑Ｌ邋Ｘ邋Ｌ邋Ｊ邋ｃｏＬ逦Ｋ邋ｆ逡逑式中，Ｚ、五分别是消弧线圈的电感和感抗。消弧线圈上的电流经故障点沿故障相逡逑返回，因此，故障电流上应增加一个电感上的电流分量，总接地故障电流为：逡逑Ａ邋＝４＋４逦（２－６）逡逑人与系统对地电容电流之和／（，相位相反，因此，消弧线圈会降低故障电流。如果逡逑几与／ｃｋ相等，则配电网处于完全补偿状态；当几小于／Ｃｋ时则属于欠补偿；当几逡逑大于／Ｃｋ为过补偿。为了防止线路发生串联谐振，一般采用的方式为过补偿方式［５火逡逑此时

【参考文献】

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本文编号：2749691