基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法

原磊明，关 瑞，石国栋，张俊文，史慧文

(山西煤炭进出口集团 河曲旧县露天煤业有限公司，山西 河曲 036500)

矿井供电系统发生单相接地故障时，要求快速准确地进行故障线路的甄别。但随着现代化综采技术的发展，矿井供电容量不断增大，供电距离不断加长，供电电压等级也随之提高，加之井下噪声影响明显，选线效果并不理想[1-3]。

近年来，众多国内外学者针对单相接地故障选线方法进行了大量研究，通常可分为基于暂态分量法以及基于稳态分量法[4-7]。矿井供电系统多采用中性点经消弧线圈接地运行方式，基于稳态分量法并不适用于该系统。在基于暂态分量法中，最常用的方法为小波包变换，但小波包变换受信号中低频分量的影响较大，并且小波基函数的选择也会影响选线结果。而EEMD算法较小波包算法拥有更强的自适应性，但其分解得到的IMF分量通常含有较多噪声。因此本文提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)[8-11]与小波阈值去噪[12-15]的单相接地故障选线方法，有效解决了EEMD分解出的IMF分量噪声含量高的问题，极大提高了选线准确率。并通过实时数字仿真系统(Real Time Digital Simulator，RTDS)验证了该选线方法的准确性和可靠性。

1 单相接地故障暂态特性分析

矿井供电系统均采用中性点经消弧线圈接地系统，当发生单相接地故障时，暂态等值电路如图1所示。图1中，Rj为接地点过渡电阻；R为线路零序等效电阻；L为线路零序等效电感；C0为线路对地分布电容之和；LL为消弧线圈电感；RL为消弧线圈有功损耗电阻；u0为故障点附加电源电压。

当发生单相接地故障时，故障线路首端暂态零序电流包括暂态电容电流和暂态电感电流，非故障线路首端暂态零序电流为本线路暂态电容电流。故障线路与非故障线路暂态零序电流不论在幅值还是振荡频率上均存在差异，因此，可以利用各条线路暂态零序电流的差异作为单相接地故障选线的理论依据。

图1 单相接地故障暂态等值电路

2 基于RTDS的矿井供电系统仿真模型

以35/6kV实际矿井供电系统作为研究对象，在RTDS中根据实际情况搭建了矿井供电系统模型，如图2所示。

在该模型中，主变压器T1变比为35/6kV，其二次侧中性点经消弧线圈接地并采用过补偿10%的运行方式。出线均为纯电缆线路，共包括4条6kV的高压馈线以及4条低压馈线，其中L0=1.5km，L1=11km，L2=9km，L3=10km，L4=9km，L5=0.8km，L6=1km，L7=0.8km，L8=1km，线路长度均根据实际矿井系统设定。变压器T2—T5变比分别为6/0.66kV，6/0.69kV，6/0.69kV，6/0.66kV。

图2 矿井供电系统RTDS仿真模型

3 EEMD与小波阈值去噪选线方法

设定故障条件为故障初相角90°、接地电阻0Ω、消弧线圈过补偿10%、线路L4发生故障、故障发生在线路首端；由于暂态电流分量的自由震荡频率约为1.5～3kHz，根据奈奎斯特采样定律，采样频率设置为8kHz。采集到的零序电流波形如图3所示。

图3 零序电流波形图

3.1 EEMD分解

EMD分解脉冲信号或阶跃信号时，会产生模态混叠现象，即分解得到的IMF分量中含有原信号中不存在的信号。为解决这一问题，EEMD被提出，通过噪声辅助原理改变原始信号极值点的分布，并进行多次分解重构，消除所加入噪声的影响。EEMD具有较高的自适应性，适用于不同故障情况下的单相接地故障选线。分别对图3中的四条线路零序电流进行EEMD分解，提取分解得到的IMF1分量如图4所示。

图4 EEMD分解后各条线路IMF1分量

观察图4各条线路的IMF1分量可看出，每条线路的IMF1分量均含有较多噪声，很难直接进行故障选线，但在EEMD分解后其暂态特征量更加明显。

3.2 小波阈值去噪

根据前述分析可知，EEMD分解得到的IMF1分量无法直接进行故障选线，但其暂态特征更加明显。因此进行去噪处理后将得到更适于选线的信号波形。

对比目前主流去噪算法后，选择小波阈值去噪算法对信号进行去噪处理。该算法通过设置临界阈值，提取线路小波系数进行判断。若小波系数小于该临界阈值，则剔除该部分信号；若小波系数大于该临界阈值，则保留。对IMF1分量进行小波阈值去噪后，结果如图5所示。

由图5可看出，经过小波阈值去噪后，各条线路IMF1分量噪声含量大幅降低，同时其暂态分量并未受影响。对比图4与图5可知，对图5信号进行单相接地故障选线时，其不再受噪声的影响，选线准确率要明显高于直接对图4信号进行选线的情况。

3.3 Hilbert变换

利用Hilbert变换可进一步提取各条线路的暂态特征量。通过对各条线路去噪后的IMF1分量进行Hilbert变换，提取各条线路的瞬时幅值如图6所示。

对各条线路分量进行Hilbert变换并提取瞬时相位后，其暂态特征更为明显，并且其故障发生时刻为瞬时幅值瞬变时刻。

3.4 能量占比计算及故障线路判断

提取故障发生后1/4周期的瞬时幅值，计算其线路能量，分别记作P1、P2、P3、P4。若有一条线路满足式(1)，则判定该线路为故障线路，若均不满足式(1)，且所有线路均满足式(2)，则判定为母线故障。其中，n=1，2，3，4。

图5 小波阈值去噪后各条线路IMF1分量

图6 各条线路的瞬时幅值

4 仿真结果分析

矿井供电系统发生单相接地故障时，零序电流的暂态特性会随着接地点过渡电阻、故障线路长度、故障位置、故障初相角的不同而发生改变。为充分验证基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法的选线准确性，本文对以上几种故障情况进行了大量的仿真测试，其选线结果见表1。

表1 单相接地故障选线结果

观察表1可发现，当发生不同类型的单相接地故障时，该选线方法均能正确选线。同时观察线路发生故障时，其故障线路能量占比明显高于0.5，其阈值较为富裕。

5 结 语

本文针对矿井供电系统发生单相接地故障时，EEMD选线算法选线准确率差且分解得到的IMF1分量噪声含量高的问题，提出了一种基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法，通过RTDS实时数字仿真系统进行了模型搭建及选线效果验证，其结论如下：

1)基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法能有效解决EEMD分解得到的IMF1分量噪声含量高的问题。

2)基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法能剔除低频分量，并且对高频故障分量分析处理的同时能够强化暂态分量，提升选线准确率和可靠性。