110kV变电保护器的故障录波分析与事件定位技术研究

国网盐城供电公司 唐华青 国网南京供电公司 耿明昊

110kV 变电站作为电力系统中的重要节点，其运行的可靠性直接关系到整个电网的稳定性。变电保护器的故障录波功能是确保电力系统安全运行的关键技术之一，能够在故障发生时记录关键的运行数据，为故障分析和处理提供依据。然而在实际运行中故障录波装置往往因各种因素，如设备性能、外部环境影响等，记录到的数据可能存在不准确或不完整的问题，都会给故障的准确分析与快速定位带来挑战，进而影响到故障恢复的效率和电网的安全稳定运行。因此，如何通过技术手段提升变电保护器故障录波的质量，成为电力系统运维管理的一个重要课题。本文以本单位为例，对110kV 变电保护器的故障录波分析与事件定位技术进行研究。

1 110kV 变电保护器故障录波分析的挑战与问题识别

1.1 故障录波现状分析

本单位110kV 变电站在运行过程中，依赖故障录波装置记录重要的运行数据以监测系统状态和响应电力系统故障。该装置能够捕获故障瞬间的电压、电流等参数，为故障分析提供关键信息。尽管如此，在近期的运维检查中，发现录波数据在某些情况下出现精度不足或信息丢失的现象。以其中出现的一次线路短路故障为例，本单位记录的电流波形出现了明显的异常峰值，理论上该峰值应当与短路电流计算值相符。短路电流的一般计算公式如下：

式中：U额定表示系统的额定电压，Z系统表示系统阻抗，Z故障表示故障发生位置到变电站之间电路段的等效阻抗。

在该次故障事件中，本单位记录到的电流峰值为15kA。在故障发生前，该段电路处于正常运行状态时，实际测量到的Z系统（具体为10Ω）以及Z故障（具体为5Ω）值，代入数据后计算，可以得到I短路的理论电流值为≈6.2kA。

对比实际测量到的I短路电流值（15kA）以及理论层面计算所得的I短路值（约6.2kA）后发现，二者之间存在较大的差异。而这一显著差异引起了本单位的高度关注。经过深度分析后，推测导致该差异的可能原因是故障录波装置的采样频率不足、模拟数字转换器（ADC）性能不稳定或者参数设置不当。为了这个验证假设，本单位进行了一系列的测试，包括检查装置的采样频率和ADC 精度。结果发现录波装置的采样率设置为1kHz，低于行业标准的2kHz。

综上所述，本单位面临的主要挑战在于提高故障录波数据的准确性和完整性。通过精确记录和分析故障时刻的电气量，才能确保电力系统的可靠性与安全性[1]。因此，迫切需要对现有的故障录波装置进行技术升级并优化运维流程，以提升故障响应的效率和准确性。

1.2 问题深度剖析

针对上述案例中故障录波数据准确性的问题，本单位开展了进一步的深度剖析。首先，分析了采样率不足的影响。理论上，根据奈奎斯特采样定理，为了无失真地重构一个信号，采样频率应至少为信号最高频率的两倍。若考虑到电力系统中可能出现的高频故障瞬态现象，所需的采样率应远高于2kHz。以电力系统中的振荡频率为例，若频率为1kHz，则至少需要2kHz 的采样率才能准确捕捉。然而本单位的录波装置仅有1kHz 的采样率，即使在理论最低要求的情况下也无法满足要求。具体计算该系统的奈奎斯特频率为：

式中：fmax表示信号中的最高频率成分，如果信号的最高频率成分为1kHz，则所需的最低采样率fNyquist 为fNyquist=2×1kHz=2kHz。由该结果可知，采样率至少应为2kHz。此外ADC 的性能也是影响故障录波质量的关键因素，以本单位使用的12位ADC 为例，其分辨率可通过以下公式计算：

式中：VFSR表示模拟数字转换器ADC 的满量程电压，n是ADC 的位数。对于一个12位的ADC且其满量程电压 VFSR 为10V，其分辨率计算结果为：Resolution=10V/212≈0.00244V。在电压高达110kV 的系统中，这样的分辨率远远不足以准确转换故障信号，故极其容易导致数据损失和精度问题。

除了硬件性能问题，还需考虑系统阻抗的计算和故障点阻抗的估算对故障录波数据准确性的影响。系统阻抗Z系统的计算涉及电网的多个组成部分，包括发电机、变压器、输电线路等。每一环节的阻抗都需要通过复杂的计算获得，任何一处的计算偏差都会影响最终结果。例如变压器阻抗的计算公式为：

式中：Vrated、Irated、Pcu、Prated分别是变压器的额定电压、额定电流、铜损和额定功率。任何对这些参数的不精确估计都会影响Z系统的计算准确性，从而影响故障电流的计算。

综合以上分析可以明确，提升故障录波数据准确性的挑战在于硬件性能提升、系统及故障点参数的准确计算和估算。这些因素均需综合考量和优化，以确保故障录波数据能够真实反映电力系统的实际运行状态[2]。

2 110kV 变电保护器故障录波数据的解决方案与事件定位技术应用

2.1 解决方案设计

本单位在针对110kV 变电保护器故障录波数据不准确的问题设计解决方案时，核心目标是提升数据的精确度与可靠性，同时增强故障定位的精度。以下方案围绕这一目标展开。

2.1.1 提高采样率

首先，提升故障录波装置的采样率达到2kHz 以上，以满足奈奎斯特标准。对于电力系统中的高频瞬态现象，推荐的采样率应为信号最高频率的4至10倍，这样可以更好地捕获故障信号并减少混叠的影响。设立信号最高频率为5kHz，则采样率应至少为4×5kHz=20kHz。

2.1.2 优化ADC 性能

升级现有的12位ADC 至16位或更高位数的ADC，以获得更高的分辨率。若提升至16位且满量程电压不变（假定仍为10V），分辨率将显著提高。根据上述公式（3），代入计算后，得到具体结果是10V/216≈0.00015V。基于该计算结果完成相应调整后，在高电压环境下故障信号能够被细致地记录。

2.1.3 提升系统和故障参数计算精度

使用更精确的测量和计算方法来确定系统阻抗和故障点阻抗。例如采用数字双工滤波器和FFT（快速傅立叶变换）算法来处理信号，以获取更准确的频率成分。同时可以利用现场测量和实时监测数据来修正系统模型参数，以减小计算过程中的误差[3]。

2.1.4 事件定位技术的应用

事件定位技术是解决方案的关键环节。这项技术通过分析故障录波数据中的行波信息来定位故障点。行波定位法的基本原理是利用故障点产生的行波在电力线路中传播的时间信息来确定故障位置。故障点到录波点的距离D 可由下述公式计算：

式中：v表示行波在线路中的传播速度，Δt表示行波从故障点传到两个录波点的时间差。行波速度v 通常接近光速，即3×108m/s。然而，实际传播速度还需根据电缆或架空线的具体参数进行修正。时间差Δt可以通过同步的采样装置精确测量。为了进一步提高定位精度，本单位采用多端行波定位方法，通过多个测量点的数据交叉验证来确定故障位置，减少单点测量误差的影响。此外，融合行波定位和阻抗法的优势，可以进一步提升故障定位的准确性。

在上述案例中，假设两个测量点间的时间差为2ms，则故障点到录波点的距离为：D=3×108m/s×2×10-3s=600km。显然这一结果不符合实际情况，说明需要对测量系统的同步精度和时间分辨率进行优化。例如，引入GPS 时钟同步技术，可以将时间同步精度提升至纳秒级别。

综上所述，解决方案的设计不仅需要提升硬件性能，还要结合先进的数据处理算法和事件定位技术，通过多维度的优化和整合，确保故障录波数据的准确性和可靠性，从而提升整个电力系统的安全性和稳定性。

2.2 原理内容说明

本单位在提出的解决方案中采用了行波故障定位技术，其核心原理是基于故障产生的行波在输电线路中以一定速度传播这一物理现象。行波故障定位技术相较于传统的阻抗法定位具有更高的精度和更快的响应速度，对于宽频带的故障信号尤为敏感。当电力系统发生短路故障时故障点将产生行波，这些行波沿输电线路以接近光速的速度传播。本单位利用同步采样技术，准确记录了这些行波到达不同故障录波器的时间。行波速度一般取决于线路的电气参数，特别是电抗和电容。

总之，本单位设计的故障录波数据解决方案，通过结合高精度的采样技术、同步技术以及行波速度的精确测定，实现了对输电线路故障点的准确定位。本方案不只是技术上的进步，更是对电力系统稳定运行和可靠性提供的有力保障[4]。

2.3 实际应用案例与效果评估

本单位在一宗实际的输电线路故障案例中应用了行波故障定位技术，并进行了详细的效果评估。在该案例中，一条220kV 输电线路在运行过程中出现单相接地故障。传统定位方法得出的故障距离为50km，而经过实地检查，故障实际位置距离起点为47.5km，误差达到2.5km。本单位构建行波定位系统后，测得行波传播时间差Δt为3.2ms。已知行波在输电线路中的传播速度v为200,000km/s，因此行波的传播距离d可以通过以下公式计算得到：D=v×Δt=200,000km/s×0.0032s=640m。由于行波是从两端同时向中间传播的，实际故障点距离起点的距离L为（总线路长度-d）/2。在上述案例中，输电线路总长度为100km，故故障点距离起点的计算距离为：L=2100km-0.64km ≈49.68km。

故障定位误差为：实际故障距离-计算故障距离，代入计算后得到47.5km-49.68km=2.18km。相较于传统方法，本单位应用的行波故障定位技术将误差缩小至2.18km，减少了约32%的定位误差。此外，定位时间从数小时缩短至数分钟，极大提高了故障响应效率。总体来看，由于能够迅速精确地定位故障，减少了对输电线路的停运时间，最终为电网运营商节约了大量的运维成本，减少了对用户的供电中断影响[5-6]。

综上所述，本文通过对110kV 变电保护器故障录波的深入分析，明确了当前在录波质量提升方面面临的主要问题，并提出了相应的解决方案。通过实际案例的应用验证，证实了所提方案能有效提升故障录波数据的准确性和完整性。这对于提高变电站故障响应速度和处理能力具有重要意义。尽管取得了一定进展，但随着电力系统的不断发展和电网结构的日益复杂，故障录波分析与事件定位技术仍需不断创新和完善。未来研究可进一步探索基于人工智能和大数据技术的故障分析方法，以实现更为高效、智能的故障处理和电网管理。