一种基于广域量测的电容式电压互感器运行状态评估方法

2019-09-02

四川电力技术 2019年3期

(1.国网四川省电力公司电力科学研究院，四川成都 610041；2.国网乐山供电公司，四川乐山 614000；3.国网甘孜供电公司，四川康定 626000; 4.国网南充供电公司，四川南充 637000)

0 引言

电力系统运行分析离不开实时采集电网物理量数据的测量装置，测量装置的精度与运行状态会伴随使用年限与变电站端的复杂工况而发生变化，导致电压采集量的偏移与突变。电网真实运行数据经过多次采样-转换-传输周期，再传送至调度自动化主站分析系统后，监控数据与真实数据的偏差进一步放大，甚至已经无法在母线节点上满足基尔霍夫定律，导致潮流计算与各类电网分析难以收敛，成为电网各项分析预警功能的重大隐患[1]。测量装置的运行管理包括现场检验及升级换代，如无法对其进行实时监测和故障预警，将难以适应变电站智能化对测量设备智能化管理的迫切需求。

互感器误差受采集原理与恶劣环境等影响会在其工作寿命内出现量测偏差越限，同时互感器分布范围大、数量多、难以带电检测与全面感知，使得现有的管理机制与检验手段无法确定其真实情况与潜在隐患。

如何在面对广域、多源头、多测点的监控数据时高效甄别、去伪存真，对其充分利用是一项世界难题。下面通过借助精细化的电容式电压互感器采集偏差模型，对采集偏差贡献进行分解、聚类，结合广域量测整合分析，突破量测波动不确定局限，对广域分布的互感器展开量测偏差分析与运行状态评价[2]。

1 基于广域量测数据的偏差模型

根据文献调研[3]，电力系统高电压等级中三相电压分量不平衡度较低，可认为三相电气量呈对称平衡分布。单个电容式电压互感器(CVT)三相采集偏差贡献D，主要由如下独立偏差贡献Di组成：分压器引起的偏差D1、电磁单元引起的偏差D2、电源频率变化引起的偏差D3、温度变化引起的偏差D4、其他原因引起的偏差D5。

对某三相对称运行电网的A监控范围内的任意第j个CVT(j∈A)，在任意t时刻取被量测点AB相的相间电压值V(j，t),一定时间范围内的线电压量测值矩阵记为

M(j，t)=D(j，t)×V(j，t),j∈A

(1)

定义总偏差矩阵为

(2)

1.1 设备内部偏差

高压电容C1和中压电容C2的实际值与额定值C1n和C2n不相等时，就会产生电压误差。

(3)

额定频率下可以利用电抗器的调节绕组对相位差进行调整，但当电容C1的介损因数tanδ1和电容C2的介损因数tanδ2不相等时，就会增加相位误差。

(4)

在分压部分不出现故障的情况下，测量偏差主要由分压器变比引起，记为D1=fC∠δC。

电磁单元误差包括空载误差和负荷误差，互感器运行时应为负荷误差。

电压误差：

(5)

相位误差：

(6)

在电磁单元不出现故障的情况下，测量偏差主要由电磁单元误差引起，记为D2=fL∠δL。

设备内部偏差主要由分压偏差D1与电磁单元偏差D2组成，对某电网A监控范围内的任意第j个CVT(j∈A)，定义一定时间范围内的内部偏差矩阵Din(j，t)。

(7)

1.2 外部因素偏差

实际电网上的频率经常是偏离额定频率的，这样|X1-XC|的值将发生变化，即存在剩余电抗X0=|X1-XC|，相对于额定容抗之比，暂记为电源频率变化引起的偏差D3。

此外，温度变化、电磁干扰、数据传输通道等其他原因导致的偏差，在常规运行环境中具有较大随机性，难以通过电气模型精确描述。

因此，在分析过程中将D3、D4、D5合并成为外部因素偏差。对某电网A监控范围内的任意第j个CVT(j∈A)，在任意t时刻采样值S(j，t),定义一定时间范围内的外部偏差矩阵Dout(j，t)。

(8)

这部分偏差作为总偏差矩阵D(j，t)的一部分，会被集中监视的主站系统纳入统计，但是对设备本体的运行健康状态无法正确反馈。

将外部偏差矩阵定义为修正矩阵。因此，排除电源频率、温度变化、电磁干扰、数据传输通道等外界干扰因素，在总偏差矩阵的基础上通过修正矩阵，即外部偏差矩阵进行修正后，获取真正能够反馈设备问题运行状况的内部偏差矩阵Din(j，t)，成为了基于广域运行数据开展设备运行状态分析的关键点。

(9)

2 偏差分析与修正

2.1 基于状态估计的聚类与集群

面对变电站电压互感器数量众多，分布广泛的特点，求取不同特征环境下的修正矩阵[4]，即外部偏差矩阵Dout(j，t)，j∈A，从实时监视的时效性上考虑存在一定困难。若基于一定环境特征开展聚类分析，选取一定特征下的互感器集群J，尝试求取Dout(j，t)，j∈J，(J为A的子集)，可极大缩短偏差分析的计算时间。同样将作为输入量的广域量测数据M(j，t)，j∈A按照特征划分为局部量测数据M(j，t)，j∈J。

真实的电压值经互感器、AD转换、合并单元、前置网关机、调度数据网等多级传输送至调控主站。传输过程中延时、误差、丢失等原因导致的不良坏数据只能反映多级量测传输设备的状态，需要经剔除清理后才能用于源头，即电压互感器的状态评估。

为保持电网可观性，相同电压节点的量测采集数据存在冗余。基于这种冗余性开展的状态估计，可以帮助解决通道中断和一次设备运行状态变更等外部偏差因素。若将相同电压节点的电压互感器纳入一个统一的集群进行数据分析，可以高效区别内部偏差与外部偏差对局部量测的总偏差进行修正。

同一个集群的外部偏差在传输通道、时间延迟等因素上都具有较大共性，而集群间的偏差则相对独立。不同电压节点的量测采集数据相互关联因素不大，不同电压节点的电压互感器纳入不同集群，例如甲站500 kV集群与乙站220 kV集群的运行环境存在典型区别。

2.2 基于局部量测的总偏差分析

基于电网冗余SCADA量测，调度自动化主站的状态估计应用可以求得互感器集群J中各量测点AB相的相间电压值，组成电压值矩阵V(j，t)，j∈J。在电力系统中，电压采集数据往往都需要在变电站采集。变电站端不具备大批量数据存储与分析的计算机系统，采样值需经过调度数据网传输至调控主站汇集。调控主站电压数据根据采样间隔主要分为：毫秒级的WAMS电压值和秒级的SCADA电压值。对于相同的时间间隔Tw，多通道的电压量测数据来自于各个量测点相同的互感器，可以获取每一个集群J内部的互感器j在调控主站对应的N个量测值M(j，k，t)，j∈J，k=1，2，……，N。

假设量测数据总体大致呈正态分布，如图1所示。黑色区域是距平均值小于一个标准差之内的数值范围。在正态分布中，此范围所占比率为全部数值之68%。对于正态分布，两个标准差之内(黑色、浅黑)的比率合起来为95%。对于正态分布，正负3个标准差之内(黑色、浅黑、灰色)的比率合起来为99%,如图1所示。

图1 正态分布概率

(10)

由于电压量测在调控主站均与电网一次设备模型一一关联供状态估计计算应用，即对任意互感器j∈J有电压量测M(j，t)与电压值V(j，t)一一对应，从而可以在调控主站实时求取基于局部量测数据M(j，t)，j∈J的总偏差矩阵D。

(11)

2.3 广域量测异常辨识与修正

由于外部偏差作为修正矩阵不具备相应电气模型的支持，存在随机性且波动范围大，非常容易导致修正后的内部偏差矩阵出现错误数据而引起误判断。考虑将集群J中的所有外部因素偏差简化为与j，t无关的随机波动量Dout，从而可以在相同电压节点对应的集群J中求取修正后的局域内部偏差矩阵Din。

(12)

若在状态估计计算中，将电网A划分为了P个电压节点，每个电压节点对应的互感器集群J存在特定的修正矩阵Dout(p)，则对电网A中的任意互感器j∈J，可以计算出广域内部偏差矩阵Din。

(13)

3 基于内部偏差的评估分析

类似于人体健康指数，互感器设备也同样存在健康程度，对于大规模互感器设备而言，追踪设备寿命过程，建立每一套设备的健康指数，能够更好地帮助评估设备运行现状。可将广域内部偏差矩阵Din(j，t)作为所有电压互感器的健康指数“风向标”。横向对比相同生产厂家与相同型号设备的运行数据，可将电容式互感器设备运行状态分为健康、亚健康、不健康。内部偏差超过该型号设备精度范围即定义为不健康状态；内部偏差超过该型号设备精度范围的80%而未超过100%即定义为亚健康状态；内部偏差不超过该型号设备精度范围的50%即定义为健康状态。

根据设备内部偏差模型，贯穿式击穿故障会导致电容式互感器短时间周期内从健康状态直接进入不健康状态；分压设备的老化偏移则会让电容式互感器经历健康状态—亚健康状态—不健康状态这一长期过程。

4 应用算例

以某调控主站的500 kV变电站220 kV母线运行状态为例，状态估计可以判断出并列运行的Ⅰ母线、Ⅱ母线、Ⅲ母线线电压228.412∠-2.375 kV与停运的旁路母线线电压0 kV，组成局部电压值矩阵V，如表1所示。

基于某日15：30时电网运行数据，可获知各互感器采集值M，并计算偏差值D与内部偏差值Din，如表2所示。

基于当月电网运行数据，以15 min为采样周期，在24 h内共存储历史数据96次，可绘制96点电压互感器偏差电压曲线。绘制内部偏差曲线后发现该站Ⅱ母线PT内部偏差存在78点超过该设备型号精度范围的80%，即长期超出最大允许采集偏差，处于亚健康状态，怀疑电磁单元二次侧出现匝间短路或电容单元存在损坏，建议停电检修期间开展核查。