基于时间序列的区域配电线路绝缘故障多类型精准监测仿真

尹 舵,陈昶霖,卢世杰,郭泽阳,李 海,曾维伟

(海南电网有限责任公司儋州供电局,海南 儋州 571700)

配电网络的绝缘老化是一个逐步的过程,在绝缘永久失效之前,往往会出现许多暂态故障。如何根据这些暂态故障,对线路的绝缘永久失效进行预报,是一项非常困难的工作。一方面,由于实时故障的发生无法用试验和模拟方法来获得,因此必须长期追踪、采集配电网现场各个线路的瞬时故障和维修数据。另一方面,在各种因素影响下所收集到的暂态故障信号类型较多,增加了绝缘故障类型监测的难度。对此许多学者研究了配电线路绝缘监测方法,其中张健磊等[1]研究了考虑复故障的有源配电网故障定位方法,该方法根据微型电力监测单元(power monitoring unit,PMU)在最优配置下的分区,建立了相应的监控域,通过查找算法确定疑似监控区域,并启动了故障定位算法,采用不均衡电流成分振幅对比的方法进行故障定位;符金伟等[2]研究了基于综合特征矩阵的配电网故障判别方法,该方法在监测前预先分析了影响因素,主要包含距离、数据量残缺情况、噪声以及短路故障问题,分析后处理影响因素,并采用希尔伯特变换方法求解电压均方根值,对于电压变化情况采用离散傅里叶转换方法进行处理,同时建立了故障识别的特征值,实现绝缘故障多类型的监测。

上述研究能够获得监测结果,但是监测结果不是很准确。时间序列是按照时间顺序对一些数据进行排列,本文设计了一种基于时间序列的区域配电线路绝缘故障多类型精准监测方法,通过该方法能够有效对故障情况进行跟踪和分析,使维修人员更好地掌握电力系统的运行状况,从而制定出正确的维修方案。

1 区域配电线路数据时间序列特征提取

在绝缘故障类型精准监测前,采用HHT信号自适应时频分析方法[3]进行数据时间序列分解处理,从而获得多组固有模式的函数,通过构造相应的解析函数,获得信号的瞬时频率、幅值等[4],将信号成分叠加,并将其按照时间序列重建:

(1)

式中:x(t)为信号关键成分与信号剩余成分叠加函数,ci(t)、ri(t)分别代表线路信号i在t时刻的关键分量序列与剩余分量序列,n为配电网中时刻节点总数。

配电网中n个时刻节点所构成的时序集X[5]表示为:

X={x1,x2,…,xn}

(2)

式中:xn表示第n个时刻节点的取值。

在配电线路中,定义记录的信息为Mi,其可以是调度中心收到的故障信息也可以是系统发生某一事件的信息[6],用公式表示为:

Mi=(Ei,Δti,Fi)

(3)

式中:Ei为线路信号i包含的事件信息,Δti为线路信号i的时刻误差,Fi为事件Ei的重要程度。

在此基础上,通过计算时间序列在不同时间段内的斜率(即变化率)获得一系列斜率值,描述时间序列的形态特征qd:

(4)

由此建立了区域配电线路绝缘数据的时间序列模型,为后续故障类型监测提供基础。

2 区域配电线路绝缘数据特征量分析与计算

配电网失效的故障原因较多,而且故障点也各不相同,需基于时间序列模型,对输电线路绝缘故障类型主要特征量进行分析。

1)时域暂态特征量[7-8]。配电网故障对线路信号具有瞬时冲击特性Xms,表示为:

(5)

式中:zi为线路信号i的振幅;N为线路信号振幅的最大值的个数,即振幅值的采样点个数。

峰值因子Cf表示为:

(6)

式中:Xa为第a个触发条件下瞬时性故障信号振幅的均方根值。

2)频域特征量Q[9]。

(7)

式中:ekr为低频带能量参数,eH为高频带能量参数,e1为电流信号的总能量。

3)熵值域特征量y1[10]。为确定熵值域特征量,必须考虑瞬变故障信号的多重暂态过程[11]。由于不同暂态过程中包含的高频分量也不同,因此需要对信号进行多尺度化处理才能获得y1:

(8)

式中:z为尺度因子,θ(b)为第b个序列的样本熵值。

通过上述计算,得到绝缘故障类型情况下的特征量。

3 区域配电线路绝缘故障多类型精准监测实现

由于地区配电网线路不同种类故障出现的时间不同,且存在多点突发和集中上传的特征,因此在调度计算资源的同时,对各主站的故障监测任务T进行优先排序[12],将其记作:

T={T1,T2,…,Tc}

(9)

式中:Tc为第c个任务。

将具体第r个任务Tr的数据内容表示为:

Tr={Tid,Tlen,TDL,Tval}

(10)

式中:Tid为故障监测任务的编号,Tlen为故障监测任务数据的长度,TDL为故障监测任务的截止时间,Tval为故障监测任务的价值。

采用以下公式表示Tr任务的优先级指标[13]:

Tvd,r=Tval/Tlen

Tres,r=TDL-tr

Pr=Tvd,r/Tres,r

(11)

式中:Tvd,r、Tres,r、Pr分别为故障数据的价值密度、数据处理紧迫程度以及每个数据处理的优先级;tr为任务剩余的时间,其值越小,表示任务处理的优先级越高。将上述故障监测的优先级指标融合[14],融合函数Js表示为:

(12)

式中:xs为第s个指标的融合参数,ξ为故障元件的个数,l为指标数量。

在此基础上,将D-S证据理论应用于配电网的故障诊断中[15],具体步骤如图1所示。

图1 基于D-S证据理论的融合诊断过程

预先计算证据的平均概率mave(As):

(13)

式中:m(As)为修正后第s个指标证据体As的概率分布函数。

由平均概率可得故障度:

(14)

式中:kp为故障度,j为证据之间的冲突因子。

故障度kp的结果越接近1,则表示不同的指标证据体冲突程度越高,指标的融合结果越精确。因此,在实践中可以对冲突因素和证据的权重进行动态调节。为了描述多次故障情况,引入欧氏距离中心点概念,线路数据样本集内样本fi到故障特征中心的欧氏距离c为:

(15)

式中:v为样本集故障特征中心,d代表欧氏距离计算函数,sqrt()表示平方根函数。

经过上述处理后,对配电线路绝缘故障类型进行监测,整个流程如图2所示。

图2 线路绝缘监测动态流程图

4 实验分析

为了测试本文方法的监测效果,以科汇电力xJl00小电流接地故障分析系统作为实验对象,所获得的资料包含了在故障发生前后1 024次采样点7次采集的零序电流。为了增加实验的客观性,将考虑复故障的有源配电网故障定位方法、基于综合特征矩阵的方法作为对照组。

实验分为两个步骤,实验一验证本文方法监测的准确性,实验二验证本文方法的实时性。由于在绝缘恶化的各个阶段,故障线路发生瞬间失效时,零序电流和母线零序电压都有各自的特点,因此对配电网不同接地故障情况进行分析。

实验一故障的主要信息见表1,得到的详细结果如图3～图5所示。由图可知,不同阶段绝缘劣化发生瞬间故障时,对应的零序电流情况也不同。本文方法能够准确获得不同故障情况下零序电流的变化情况,比另外两种方法的监测准确性高,证明本文方法在不同故障情况下具有较好的适用性。

表1 实验一故障信息

图3 瞬间接地故障

实验二获得的结果见表2。由表可知,本文方法在短时间内就能够实现故障的监测,原因是将时间序列应用到了故障监测中,并充分考虑了多种故障类型,能够及时发现故障;而另两种方法在监测过程中花费的时间较多,基本在10 min以上,影响了区域配电线路故障的监测效果。

表2 监测实时性分析

5 结束语

本文研究了基于时间序列的区域配电线路绝缘故障多类型精准监测方法,构建配电线路绝缘故障时序模型,依据时域特征量、频域特征量与熵值域特征量等参数,判断故障诊断过程的优先级,不仅提高了监测的准确性,还提高了监测的实时性。

本文方法虽然获得了较好的应用效果,但还有不足,在后续研究中将会尝试不同的挖掘方法,充分挖掘出有用的信息,进一步提高配电线路绝缘故障的监测效果。