基于GOOSE 通信技术的高压电网运行故障定位方法研究

2023-11-27陈勇

通信电源技术 2023年18期

陈勇

（国网四川省电力公司绵竹市供电分公司，四川绵竹 618000）

0 引言

在高速运行过程中，高压电网受运行环境与运行工况的影响，存在一定的故障隐患[1]。母线属于高压电网的关键组成部分，在电力系统与配电网的稳定运行中起着重要的作用，其保护工作的可靠性对高压电网各个设备的运行状况有着较大影响[2]。当母线突变故障电流的非周期分量变化增长时，高压电网母线易出现差动保护故障，产生二次突变电流，降低高压电网运行的安全性与可靠性。

现阶段，传统的高压电网运行故障定位方法多数采用文献[3]提出的方法，该方法在实际运行过程中存在故障定位时间较长、定位结果不准确的问题，不能根据高压电网的实时变化作出准确的电网运行故障定位。面向通用对象的变电站事件（Generic Object Oriented Substation Event，GOOSE）通信技术属于一种实时应用技术，核心基础为高速点对点通信，具有高实时、高可靠的优势。文章在传统高压电网运行故障定位方法的基础上，引入GOOSE 通信技术，提出了基于GOOSE 通信技术的高压电网运行故障定位方法研究。

1 高压电网运行故障定位

1.1 建立并计算故障特征量

通过滤波器对采集到的高压电网运行原始信号进行分解，再通过低通滤波器与高通滤波器，获取电网运行原始信号的低频系数与高频系数，将第一层的低频系数分解，从而得出分解后的低频系数与高频系数[4,5]。按照此种流程，依次将高压电网运行信号每层的低频系数作出分解。设定电网运行原始信号用X表示，则每一层低频系数分解表达式为

式中：H为高压电网运行信号的高频信号；L为高压电网运行信号的低频信号。高压电网运行信号离散小波分解示意如图1 所示。

图1 高压电网运行信号离散小波分解示意

在按照图1所示的电网运行信号离散小波分解后，建立并提取电网运行故障发生后一个周期的电流。在滤除信号多余噪声的基础上，利用特征向量归一化处理运算方法，归一化处理高压电网的高频小波能量，计算高压电网运行故障类型判别的特征量，公式为

式中：Eδ表示高频小波能量；EA、EB、EC、E0分别表示每层分解的高压电网高频特征细节信号系数。通过计算式（3），得出高压电网运行故障类型判别的特征量。

1.2 基于GOOSE 通信技术的故障测距

完成高压电网运行故障特征量建立并计算后，利用GOOSE 通信技术进行故障测距。建立的基于GOOSE 通信技术的故障测距模型如图2 所示。

图2 基于GOOSE 通信技术的故障测距模型

图2中，M、N两端高压电网线路之间的总长为L，当电网中f点发生故障时，故障点与电网M 端的距离为x。利用GOOSE 通信技术，通过GOOSE 报文中的协调世界时（Universal Time Coordinated，UTC）信息，将高压电网运行故障时间信息与故障距离信息存储在多个字节中，基于全球定位系统（Global Positioning System，GPS）授时系统，同步获取高压电网运行实时故障特征向量。

1.3 高压电网运行故障区段定位

基于GOOSE 通信技术的高压电网运行故障测距结束后，定位高压电网运行故障区段。本文设计的高压电网运行故障区段的定位流程如图3 所示。

图3 高压电网运行故障区段的定位流程

图3 中，在高压电网运行故障发生时，实时收集高压电网母线装置的故障电流，并根据故障电流对电网运行故障类型作出识别。

2 实验分析

2.1 实验准备

此次实验以R 市高压配电网实际拓扑结构为研究依托，该高压电网中包含15 个网络端点及12 个分支点，端点与分支点将高压电网网络划分为了26 个不同的区段。R 市高压配电网的运行工况参数如表1所示。

表1 R 城市高压配电网运行工况参数

2.2 结果分析

将文章提出的故障定位方法设置为实验组，将文献[3]方法、文献[6]设置为对照组1 与对照组2，对比3 种方法的故障定位结果。为了避免实验结果的偶然性，在高压电网中随机布设6 组定位点，分别编号为GZDW-01#、GZDW-02#、GZDW-03#、GZDW-04#、GZDW-05#、GZDW-06#。测定6 组定位点的故障距离定位相对误差，对比结果如图4 所示。