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基于DTU与FPI的小电流接地故障定位及信息建模

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基于DTU与FPI的小电流接地故障定位及信息建模
2020-10-29 16:21:31 阅读:6 发布人:纵横智控

摘要:为解决配电网小电流接地故障的选线及定位问题,文中对EMD算法的自适应滤波性质进行了分析,针对小电流接地故障电流经EMD分解出的IMF在不同故障角下展现的不同特征,在低频量较大时采用IMF低频层故障点突变方向,与较小时采用电容暂态能量大小作为判据进行故障选线,在此之上,基于DTU与FPI之间的相互配合对各相邻FPI进行波形对比最终得出故障位置,并遵循IEC 61850规约拓展了故障选线定位功能相关逻辑节点,为解决主站对DTU,FPI功能实现监控提供了参考。基于MATLAB/Simulink的配网小电流接地故障仿真验证了该选线定位方法的有效性。

基于DTU与FPI的小电流接地故障定位及信息建模

用户遭受的停电事故很大程度是由配电网故障造成的,因此,真正提升居民用电可靠性是智能配电网建设的重点。但是,配电网电力设备种类及数量众多,既minal Unit,DTU),也有出于经济性考虑功能较为单一但数量众多的分布式装置如故障指示器(Fault PassageIndicators,FPI),配电网如仍沿用传统的IEC 60870-5系列规约将难以适应如此复杂的数据信息。

因此IEC61850规约目前公认为最适合配网自动化,特别是将其应用于配电网小电流接地故障选线与定位中。DTU和FPI是目前解决小电流接地故障选线与定位的主要配电自动化设备,针对其实现方法,文献[1]提出DTU在零序电流较大时上传零序功率方向进行故障定位,或利用小波提取特征分量等方法进行故障选线定位[2-3]。

然而,配电网结构复杂多变,不同时刻故障对应不同的故障暂态分量,再加上系统不确定的故障振荡和噪声,对定频的滤波算法或仅依靠故障方向作为判据的传统故障选线定位方法带来巨大挑战。而针对FPI的使用上,文献[4]提出一种仅利用Zig Bee方法。但FPI出于成本控制的需要,一般不具有通信功能,即使具有通信功能,也难以独立支持IEC 61850进行通信,并将故障依次传给后端进行处理的设备FPI,文献[5]则阐释了利用该FPI进故障定位的具体协议。如何让FPI支持IEC 61850规约也是实现配网自动化不可避免的问题。

文献[6]依照IEC 61850标准创建了适用于专用方法的小电流接地故障选线定位逻辑节点,为IEC 61850在配网故障选线定位中的应用提供了参考。基于以上几点,文章尝试采用具有自适应性质的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)代替传统用以分析暂态分量的小波算法进行故障选线,之后利用DTU和FPI配合对故障电流侦测并进行故障定位,最后针对该选线及定位方法,提出其符合IEC61850规约拓展的故障选线定位逻辑节点,并在节点中融入FPI的监控属性,使DTU作为通信媒介,解决了FPI对IEC 61850协议的支持问题。

1 EMD算法自适应性简介EMD是1998由美国的N. E. Huang提出并发展的一种新型自适应信号时频分析方法[7],依据信号自身的特点,自主地抽取信号内在的固有模态函数(Intrin-sic Mode Function,IMF),大量工程实例已证实EMD算法具有类似二进滤波器的特性,是一种非线性故障波形分析的有效工具。EMD算法的特点在于局部尺度自适应,体现为对于瞬时频率的侦测。

对信号x(t)进行Hilbert变换得到表征x(t)局部特性的^x(t),定义其解析信号z(t)为:z(t)=x(t)+j^x(t)=a(t) ejθ(t)(1)(1)瞬时频率则表示为:fi(t)=·(2)fi(t)=21π·dθd(tt)(2)12πdt·dt(2)其中fi(t)表示t时刻i次瞬时频率。不同于三角分解,Hilbert变换得到的瞬时频率是局部量。

建立x(t)的多分量信号数学模型如下:x(t)=∑ci(t)+r(t)(3)x(t)=i=∑N 1ci(t)+r(t)(3)i=1ci(t)+r(t)(3)式中ci(t)是单分量信号,r(t)是残余信号。可见,与采用三角基作为时间尺度的傅里叶分解相比,EMD算法中的时间尺度代表了信号内在隐含的局部振荡尺度[8]。EMD分解并不需要预先定义基函数,也无需采用信号的先验知识,因此该算法具有良好的自适应性。EMD可分解为若干IMF和一个残余信号组成:s(t)=∑IMFi(t)+r(t)(4)s