“边端融合”架构下配电系统全域选择性保护的仿真研究

陈建坤，张 璨，许洪华，琚 诚，陈 勇

（国网南京供电公司，江苏南京 210000）

0 引言

配电系统传统的选择性保护通常依据“时间—选择”性原则，通过上下级断路器不同的整定电流和延迟时间来实现，存在短路故障判别时间长、故障大电流时容易引起多级断路器同时跳闸甚至越级跳闸等问题。主要原因是作为配电系统基础保护元件的断路器缺乏高效的故障识别方法，以及同级或相邻断路器之间缺乏信息交互的协作机制，导致其选择性保护仅限于局部区域[1-6]。

现有常规故障检测方法几乎都是通过故障后稳态量的分析来实现故障检测[7-12]，无法达到快速检测的目的。利用通信技术和复杂的智能算法对全域内的节点信息进行分析处理，达到对短路故障的检测和定位是一种研究趋势[13-17]，但是势必增加监测系统的复杂度和计算量，导致软硬件复杂性和成本增加。随着“透明电网”概念[18-20]的深入根植，要求将现代信息技术与配电网相结合，实现运行各环节均可知可控。在当前的配电物联网系统中，新一代智能断路器具备了强大的本地状态感知功能并配有蓝牙、WIFI 模块等本地网络通信功能[21]，但其通信方式通常仅限于与中央主控单元进行“云—端”、“管—端”模式[22]的多对一单点数据交互，对配电线路从供电侧到用户侧全域的多级断路器之间的交互协作及各级之间远距离配电电缆的状态感知等方面尚不完善。而非接触式电缆巡检系统[23-25]的出现，解决了传统巡检系统由于接触式安装方式[26-29]导致的传感与通信设备难以大范围布点的问题，若能将其与智能断路器结合，则可以实现二者的功能互补。

随着电力物联网技术的发展，配电物联网“云、管、边、端”的技术层次架构逐步完善[30]，通过物联网已经可以有效实现配电网各级保护元件之间的信息交换。配电智能终端作为“边”设备[31]与日益成熟的智能化开关等“端”设备的部分功能呈现重叠的趋势，“边端融合”将成为降低物联网投入成本，提高终端元件状态感知范围和故障识别效率的有效方法。本文将智能断路器及非接触式电缆巡检系统的核心功能相结合，形成以断路器为载体的“边端”融合智能终端，解决配电线路全域选择性保护技术的关键问题。同时降低物联通信网络构建的复杂性和投入成本，为促进配电物联网的发展提供了新的解决方案以供探讨。

1 全域选择性保护的关键问题

实现低压配电系统全域选择性保护对故障检测时间和故障切除速度都提出了更高的要求，因此需要解决短路故障状态的快速感知和定位以及各级之间远距离数据交互和协作的难题。

1.1 短路故障的快速感知与定位

为了降低短路故障对配电系统的危害，同时考虑引入协作物联机制所需的通信时延，要求对故障的感知必须快速而准确。因此，需要采用对故障特征敏感的数学算法在故障出现的早期有效提取故障特征，并能准确识别各种类型的短路故障和定位故障位置或区域。在配电物联网架构中，故障的快速检测和定位功能需要在“边”层级通过智能装置（Intelligent Electronic Device，IED）实现。

在感知到短路故障发生后，需要使用相应分支线路上断路器来执行切断故障线路的任务。为避免出现多级同跳或越级跳闸，需要各级断路器之间能够实现信息交互，准确定位故障区域或位置，通过设定的协作机制在有效切除故障线路的同时保证非故障线路的供电可靠性。

1.2 全域数据的远距离交互与协作

为了准确定位故障发生的位置，作为终端单元的断路器需要将感知的本地信息和执行结果与各级终端单元共享。而随着配电网容量增大以及设备和负载的增加，以往多对一的单点通信方式难以承担远距离且海量的全域数据交互。因此从计算资源的角度考虑，诸如故障判断及定位等感知数据的分析处理功能势必下沉到边缘侧实现。而边缘侧实现决策输出需要对各级终端感知数据进行融合并协调各级执行控制主体的行为。但以往采用单点通信的本地化网络方式难以完成上述目的，需要寻求一种新的本地化通信方式：既能满足各级多点协作的要求，又能实现远距离可靠通信。

2 全域选择性保护的实现

根据第1 节对全域选择性保护关键问题的分析，本文构建了以配电网各级断路器作为载体的低压配电网协作物联网模型，如图1 所示。

图1 低压配电网协作物联网模型Fig.1 Model of cooperative IoT for low voltage distribution network

图1 中，IED0—IED3 为将非接触电缆巡检系统通信和处理单元与断路器智能控制器结合构成的“边端融合”智能终端，在低压配电柜进线侧智能终端IED0 上加入小波能量谱算法进行边缘计算，完成对配电线路短路故障的快速检测和区域定位，并通过沿配电电缆布置的巡检系统通信单元实现配电网全域多点协作功能。配电线路1 为单节点线路，配电线路2 为双节点线路，BRK0—BRK3 为断路器，D为电机负载，负载Load1—Load3 的容量分别为（50+J2.5）kVA，（100+J2.5）kVA 和（50+J2.5）kVA。各级馈线长度都在500 m 以内，馈线的正序阻抗为（0.497+j0.086）Ω/km，零序阻抗为（2.387+j0.447）Ω/km。Z1～Z3 为线路上的仿真故障点。

2.1 短路故障快速检测与定位的实现

为了解决短路故障的快速感知及定位，本文基于小波变换对信号突变特征提取上的优势，采用小波能量谱算法[24]研究同时实现短路故障检测与定位的可行性。

2.1.1 小波能量谱算法原理

小波能量谱变换是在二进小波变换的基础上将信号的细节能量以平方倍放大，增强对微弱信号突变特征的识别。本文采用三次B 样条函数的导函数作为小波母函数，根据Mallat 算法递推得到离散信号f（x）的小波能量谱变换公式为[32]：

式中：i为小波分解的尺度；k为信号序列数；hk和gk分别为小波母函数对应低通与带通的滤波器脉冲响应系数；s2i f(x)为第i尺度下小波分解光滑分量，i为0 时表示原始信号f(x)；w2i f(x)为第i尺度下小波分解细节分量；E2i f(x)为第i尺度下该信号的细节能量；为第i-1 尺度下小波分解光滑分量。

小波能量谱分解尺度越高故障信号的奇异性越明显，且计算越复杂。因此本文考虑选择第4 尺度下的小波能量谱变换对短路故障电流波形进行分析。后续分析中，E4 表示检测点处的电流在第4尺度变换后得到的细节能量值，E4max表示不同状态下检测到的E4 的最大值。

2.1.2 短路故障的快速检测与定位

对于图1 中只含1 个节点的配电线路1，由于正常运行状态下和故障状态下E4max存在明显差异性，可以将各种正常运行状态对应的E4max中的最大值设为下限，以各种故障状态对应的E4max中的最小值为上限，在二者之间选择合适的数值作为短路故障检测的阈值以XD表示，将E4max与XD进行比较即可完成短路故障的快速检测[33]。对于含有多个节点的多级配电线路，还需要对短路故障区域进行定位。因此，需要研究故障电流小波能量谱波形特征与故障区域之间的关系。以E4max1表示电流信号经过小波变换后得到的小波能量谱波形的第一个峰值，并且将故障点与检测点之间的距离设为d（单位为m，下文同）。

为反映E4max1与d之间关系，引入折算值E4′max1和E4″max1。E4′max1=Ke/E4max1，Ke=105为放大倍数[33]；E4″max1=KrKb，Kb为实际故障初始相角θc=150°（θc的单位为°，下文同）时的E4′max1表示的基准值，Kr为折算系数。图2 为θc不同时E4′max1，E4″max1与d的关系。

图2 θc不同时E4′max1，E4″max1与d的关系Fig.2 Relationship between E4′max1，E4″max1 and d under different θc

由图2（a）可知，当实际故障初始相角θc不同时，在IED0 检测到的E4′max1与d存在不同的关系曲线，需要进行数据处理，通过折算值E4″max1来消除θc的影响，折算系数Kr用Kb与其它故障相角下（θc≠150°）E4′max1的比值表示，计算公式为：

为消除θc随机变化对Kr取值的影响，利用最小二乘法对θc与Kr的关系曲线进行拟合，拟合结果为：

将不同θc情况下故障位置关系统一为1 条曲线，如图2（b）所示。用同样的方法对图2（b）中E4″max1与d的关系进行分段拟合，拟合结果为：

对于两相和三相短路故障，也可以得到相应的数学表达式。因此，理论上可以利用IED0 检测到的故障电流小波能量谱波形的E4″max1近似地反映故障点到检测点的距离d，进而确定故障点所在区域。

对于如图1 所示的配电线路2，由于只含2 个节点，可利用式（4）计算出当负载支路2 所在的节点发生θc=150 °情况下单相、两相和三相短路时的E4″max1值（由于本文中该节点与检测点IED0 的距离为50 m，因此选择式（4）中0≤d≤100 的区间计算相应的E4″max1），进而确定故障区域识别阈值以Tl表示。在实际运行中，可根据实时获取的E4″max1值与Tl的大小关系，判定短路故障所在的区域。由本节分析可知，若要利用E4″max1对故障区域进行定位，需要确定故障类型和实际故障初始相角θc，进而需要研究如何利用电流及其小波能量谱值来确定θc和故障类型。

2.1.3 故障初始相角θc的确定

计算θc必须先检测电流过0 值的时刻和电流E4 值达到XD的时刻这2 个参数。为此本文在PSCAD 中搭建了过0 点检测模块和θc计算模块。若将故障电流的E4 值达到XD的时刻假设为故障发生时刻，此刻故障初始相角值θ为：

式中：KN为从电流过0 点开始到故障电流的E4 值达到XD时仿真模型循环运行的次数；ST为PSCAD中的仿真时间间隔，本文设定为1 us。

通过仿真发现，θ的值与实际的θc值之间的差值在6°～10°之间。因此，本文取所有误差值的算术平均值7.1°作为补偿值，可以得到θc计算公式为：

本文所用的故障特征值为小波能量谱值，由于故障发生在电流负半波的小波能量谱波形特征与发生在正半波时的一致，因此计算θc时仅需考虑电流半个周期的情况即可。

2.1.4 故障类型的确定

故障电流的各序分量可以反映短路故障的类型。各序分量求解公式为：

式中：I0，I+，I-分别为电流的零序分量、正序分量和负序分量；Ia，Ib，Ic分别为三相电流有效值；j 为虚数。

由式（7）可知，零序电流分量只出现在单相接地短路故障中；负序分量出现在非对称短路故障中；正序分量在各种短路故障类型中都会出现。本文在PSCAD 中搭建了基于三相电流的序分量电流求解模块，当检测到电流的零序分量时，即判定系统发生接地短路故障；当检测到电流的负序分量且没有零序分量时，即判定系统发生两相短路故障；当检测到故障，但仅检测到电流的正序分量时，即判定系统发生三相短路故障。完整的短路故障快速检测与定位程序流程如图3 所示。

图3 短路故障快速检测与定位程序流程图Fig.3 Flow chart of fast detection and location of short circuit fault

2.2 远距离多点通信的实现

当通信距离较长时，通常需要增设中继模块实现远距离的数据传输，导致成本的增加。非接触式电缆巡检系统根据工程实际应用[34]，沿配电线路每500 m 内安装各个巡检单元以消除线缆电压损耗的影响，若将其与智能断路器结合，由于目前常用无线通信模块的通信距离一般都大于500 m，则可以节省增设通信中继模块的额外投入。以无线串口模块AS62-T20 为例，其工作功率为100 kW，工作电流小，通信距离最大可达3 000 m，适合长期挂网运行。

在图1 的模型中，只需将进线侧IED0 设计为“边”层级智能终端进行短路故障检测和定位的边缘计算，并将分析和处理结果通过巡检系统通信单元向各级断路器发送，其余各级和相邻级的断路器只需将执行结果通过巡检系统通信单元进行信息交互，即可方便地实现“端”层级元件进行状态感知和简单的数据交互，而“边”层级智能终端进行数据处理和复杂计算的配电物联网运行模式，其多点协作物联架构如图4 所示。

图4 多点协作物联架构Fig.4 Architecture of coordinated multi-point IoT

图4 中，T 为进线变压器，IED0—IED5 为各层级采用的智能终端，QF1—QF 6 为各层级线路上的断路器。在全域选择性保护策略中，若线路正常运行，各级断路器感知单元实时监测各级线路状态，通信单元按预设的时间定期启动进行线路状态和断路器本体状态信息的交互；当发生短路故障时，立刻启动所有通信单元，并由IED0 完成故障识别与定位，同时将信息发送给各级IED，各级的IED 接收并确认短路发生位置后与本级断路器位置进行比较判别。若故障不是发生在本级线路，则本级断路器闭锁不会跳闸；若确认为本级故障则执行本级断路器跳闸；当故障位置的断路器执行失败时，将执行结果与上级IED 进行信息交互，则上级断路器解锁并跳闸执行后备保护。通过全域IED 的信息交互即可实现全域的选择性保护。

3 仿真验证

将图1 所搭建的模型中各级断路器设置为相同动作参数，以便在仿真时用来确认多级同跳或越级跳闸是否存在。通过在馈线部分的Z1，Z2，Z3 处设置短路模拟故障，对本文所提的早期检测与定位及全域选择性保护方法的有效性进行仿真验证。

根据图3 的程序流程，在PSCAD 软件中利用Fortran 语言设计并编写了小波能量谱算法以及短路故障检测、定位和保护所需的各功能程序。仿真验证时，首先在单节点配电线路1 的Z1 处设置θc分别为27°，73°，141°的单相、两相和三相短路故障，短路故障检测阈值XD设置为1 000，所有断路器均正常工作。仿真结果表明只有BRK1 动作，断路器正常工作时单节点线路仿真结果如表1 所示。

表1 断路器正常工作时单节点线路仿真结果Table 1 Simulation results of single node line under normal operation of circuit breaker

表1 中，t1表示从短路故障发生到断路器BRK1断开的时间间隔，表示在断路器BRK1 断开时刻，故障电流达到负载额定电流的倍数。验证结果表明该方法可以实现短路故障的早期检测并且不会出现越级跳闸。

然后分别在双节点配电线路2 的Z2（d=50 m）和Z3（d=500 m）处设置单相短路故障，根据仿真模型线路参数将短路故障检测阈值XD设置为10 000，定位阈值Tl设置为0.123 6，所有断路器正常工作时双节点线路单相短路故障仿真结果如表2 所示。

表2 断路器正常工作时双节点线路单相短路故障仿真结果Table 2 Simulation results of single phase short circuit fault on double-node line under normal operation of circuit breaker

随后，在同样条件下设置Z3 处发生三相短路故障，并在保护程序中禁止向断路器BRK3 输出跳闸信号以模拟BRK3 执行失败的情况。同时，在各级IED 的程序中进行解锁判断时均延迟1 ms，用来模拟通信速率为9 600 bps 下信息交互延迟现象。BRK3 执行失效时双节点线路三相短路故障仿真结果如表3 所示。

表3 BRK3执行失效时双节点线路三相短路故障仿真结果Table 3 Simulation results of three-phase short circuit fault on double-node line in case of BRK3 execution failure

对比表2 和表3 的数据可知：当配电系统断路器均正常运行时，短路故障可以在早期被检测和定位，且实现正常的选择性保护；当故障位置所在的断路器出现保护执行失效时，其上级断路器可以快速实现后备保护。进而说明在图1 和图3 所示的协作物联运行架构下，可以有效实现配电网全域的选择性保护。

4 结语

本文将小波能量谱算法引入配电系统故障保护中，在实现短路故障快速检测的同时，完成故障区域的准确定位，降低了算法的复杂性和计算工作量，可以通过配电网进线侧的断路器智能终端完成故障检测和定位算法的边缘计算，实现“边端融合”的架构。无需额外的中继措施即可利用多点短距离交互通信实现配电系统全域的远距离通信，让各级断路器准确获知短路故障所在区域并可将断路器执行结果进行信息交换，通过物联协作的模式解决了多级同跳和越级跳闸的问题，并通过PSCAD 仿真验证了所提出的“边端融合”架构下的全域选择性保护的有效性。而在实际应用中只需利用现有智能断路器和配电电缆巡检单元，即可实现了配电物联网架构下的全域选择性保护，避免了重复投入，为探讨配电物联网的整体设计和建设提供新的思路。

现有配电物联网各层级执行主体和智能终端相结合，既能发挥“边端融合”的技术优势，又可以提供性价比极高的整体解决方案。随着断路器自诊断技术和电力设备状态检修技术的不断发展，基于状态感知与信息交互的配电网协作物联模型将更加丰富和完善，其行为模型和决策输出也将更加的灵活和智能。