高压直流输电系统输电电缆的故障定位研究

程泓泽 沈 靖 张 俊

（成都供电公司电缆运检中心）

0 引言

高压直流输电已成为现代电网的最新发展趋势，已广泛存在于各大电力网络中。但在架空线路远距离输电过程中，高压直流侧输电线缆受途中气候及周边环境的干扰较大，造成线缆经常发生接地短路类的故障，有的架空线路断线故障发生之后，架空线路的外表绝缘层不能彻底被熔化碳化，铝芯线会由于架空线路的拉力而被动进入绝缘层，严重时会导致人员触电的重大安全事故。且高压直流输电系统故障自我清除及复位能力较差，往往需要工作人员手动将高压直流线路切断后按压相关按钮进行再次启动后进行故障复位，避免高压直流输电系统的自身故障对整个配网的安全运行带来严重威胁［1］。远途输送一般选择架空线路进行电力输送，线路发生故障时往往不容易被发现，且对输电线路沿途的建筑及设施设备带来了较多的安全隐患，间接影响到人民的生产生活。因此，对直流输电系统输电电缆的故障进行识别和定位是系统可靠运行的前提。本文提出一种基于模糊比值分析的模块化多电平转换器高压直流输电系统（MMC－HVDC）直流侧故障定位方法，能够较好地对输电系统输电线缆的故障进行精准故障定位，使故障可以及时得到处理，有效缩短了故障抢修时间，提高了故障处理效率，最大程度保证了电网的稳定运行。

1 基于模块化多电平转换器的高压直流输电系统单极接地故障分析

基于模块化多电平转换器的高压直流输电系统由交流系统、逆变侧和整流侧模块化多电平转换器、直流侧平波电抗器及其架空输电线路等组成［2］。为进一步对直流系统单极接地故障开展深入研究，本文以200kV的架空线路距离为15km的MMCHVDC系统为例进行分析，其系统结构如图1所示。

图1 高压直流输电结构

为便于分析计算，系统简化高压直流输电系统直流侧电路如图2所示，图中电缆线路路单位电阻为每千米零点二欧姆，单位电感为为每千米零点四亨利，Rf、Rb分别是故障位置前半段及后半段的电路电阻，Lf、Lb分别是故障位置前半段及后半段的电路电感，Rg代表接地电阻，其取值根据实际接地故障而定，一般不超过5Ω［3］。当直流侧电缆在t=1s时突发单极接地故障时，故障电压波形见图3。

图2 高压直流输电系统直流侧简化电路

图3 直流输电系统单极接地故障波形图

由图3不难发现，当直流输电系统单极接地故障发生时，从t=1s开始，不论输电系统±极电压均会发生突变，随后趋于稳定。针对直流输电系统单极接地故障，接地故障电压计算如下：

式中，UGi，UNi—频率i对应的接地电压及故障位置特征电压。

倘若只针对接地故障的U、I值大小进行定位，必定受到故障发生点位及接地电阻大小等因素影响。当选择用该频段的电压比值K当作定位特征量时，可以规避掉接地电阻阻值以及故障位置前半段和后半段的电路电阻的干扰，其计算式如下：

对于K值来说，其所占故障电压的比例跟故障点位特征电压UNi有关，不受接地电阻变化的影响，能够用来表示故障点的具体位置［4］。

2 直流输电系统电缆故障分析方法

2.1 S-transformation故障极定位方法及原理

S-trаnsformаtion又称S变换，在小波技术和Fouriеr变换的基础上进行了优化发展，可以处理Fouriеr变换不能有效处理非平稳信号的难题，不仅能提供较强的时间分辨率，在频域也有较强的定位能力，还能克制信号干扰，能够较好处理复杂的非稳态信号［5］。因此经常被用在故障分析法中对数据信息进行处理，使故障数据更加凸出并客观表示出来，所以被广泛应用，但必须保证选择合适的小波基，否则无法确保结果的准确性。

对于任意连续信号，S-trаnsformаtion定义为：

式中，w(τ-t，f)为S-trаnsformаtion使用的高斯窗口函数；τ为时移参数；f为频率。将收集到的故障电压信号U利用上述S-trаnsformаtion处理后得到的频谱见图4。

图4 直流输电系统线缆故障电压频谱图

由图4可以看出，当直流输电系统接地故障发生在本极或异极的时，在本极处故障时，所测故障电压频率范围两千五到五千赫兹之间，在异极处故障时，所测故障电压频率范围在零到两千五赫兹之间。设置M为一千五到两千五赫兹的低频段电压和，N为三千五到四千五赫兹的高频段电压和，取K=N/M。当K大于1时，诊断为本极故障，当K小于等于1时诊断为异极故障。

2.2 BP神经网络故障点定位方法及原理

BP神经网络又称Bаck Proраgаtion，是前馈网络的一种，其结构相较其他前馈网络来说更简单，普遍适用性更好。BP神经网络由数据输入输出层、隐层等部分组成。输入层将直流输电系统各输入数据K1、K2、K3……Ki进行加权（e=WKi+b，其中W和b均为常数）后并输送至隐层各个神经元，再其内部进行故障信息的有效处理，最后借助隐层神经元将处理后的信息传递到输出层进行权值分析并将最终结果输出。

为了有效保证高压直流系统故障定位效果，采用故障发生点距监测点的距离除以整体位置为控制变量，且可通过将故障分区逐步缩小来使测量精度提高，该法能够满足不同长短线路的故障定位，故障在0.6s后的各个位置的频率电压图如图5所示。

图5 故障发生位置频率分布

由图5可以发现，在频率0-500Hz、1500-2000 Hz、3500Hz左右范围处，故障位置距离越近，该频率段分量所占比例越低；但在频率500-1000Hz区间，故障位置发生距离越近，该频率段分量所占比例越高；利用频带分布特性，将直流输电系统输电线路电压所呈现的能量分布进行分析，当线路故障发生点位置不一时，各个故障位置特征电压在各频率段的所占的比值也不一样，且跟随故障位置距离的变动而变动，所以，依据不同故障位置的不同频率段分量的比值进行故障表征，最终达到故障定位的目的。考虑到每个故障点位的特征均不一样，倘若针对某个故障点位开展单独数据分析，寻求相应频段比值会造成定位方法复杂冗长，此外，拓展性会随着点位距离的增加而减小，故采用BP神经网络技术，借助BP网络将故障发生位置与各频率段占比K值建立关系，不仅快速建立起数据关系，还能使定位流程步骤精简。

为了快速对故障发生的位置实施定位，故障定位方法主要划分为模拟和应用两步骤。前者采集输电线路参数和故障信息数据并进行仿真模拟，然后将故障数据进行S-trаnsformаtion处理后借助BP网络训练找到特定的权值，进一步搭建出该区间输电线路的故障信息数据库。后者采用故障信息数据库寻找合适的定位数据进行位置定位，具体流程如图6和图7所示。

图6 故障定位流程图

图7 故障定位流程图

3 案例验证

由于篇幅有限，现针对故障点定位故障进行论证，进一步对输电线路故障点实施定位，本文以长为20km的200kV直流输电系统为例进行仿真，在采样线路上标注8个故障监测点，获取每个故障点的过频段信号，比较分析不同故障位置处的故障信息，并将故障发生位置电压进行S-trаnsformаtion后取其频段比值，输进数据库中获得相应定位结果，见表1所示。

表1 高压直流输电系统故障定位结果

由表1可以看出，故障定位误差都在0.2km之内，故该定位方法的有效。且在增加BP网络训练层数后，故障位置定位精度显著改善，详细对比结果如表2所示。

表2 BP网络层数详细对比结果

4 结束语

随着架空线路的建设数量的逐渐攀升，由之造成的问题也日益增多，其中以直流输电系统输电电缆的故障最为常见，为降低输电电缆故障造成的影响、保证配电网运行安全可靠，需要对高压直流输电系统输电电缆故障进行定位，确保在故障发生第一时间内发现故障并采取相应的措施，最大程度缩短故障停时、提高生产效率。本文在对基于模块化多电平转换器的高压直流输电系统单极接地故障进行分析的基础上，研究了直流输电系统输电电缆S-trаnsformаtion等故障极定位方法及原理和BP神经网络故障点定位方法及原理，并以20km的200kV直流输电系统为例进行了仿真验证，效果理想，一定程度上降低了高压直流输电系统输电电缆故障造成的影响，保证了整个配电网的安全平稳运行，确保了居民的正常安全用电，实现电力部门稳定发展与服务质量的双赢。