基于暂态电流小波能量谱的超高压输电线路故障类型识别

随着电力工业的快速发展,大电网互联日趋成熟,超高压输电线路已成为整个大型电力系统的重要构成部分。电网发生故障时,继电保护要针对故障类型有选择的进行保护动作,防止系统稳定遭到破坏。对继电保护故障判断的准确性与快速性要求越来越高。 小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性质,是分析暂态信号的有力工具,因此小波理论在电力系统中,如电能质量、继电保护、暂态分析、高压放电等领域得到广泛应用。原始信号小波变换的模极大值对应于信号的突变点,同时小波系数携带了原信号时域局部能量的信息,因此小波理论为电力系统非正常运行方式(输电线路故障、电力系统振荡等情况)暂态分量特征的研究提供了有力的数学工具。 暂态保护对故障响应快,不受过渡电阻、系统振荡、电流互感器饱和等工频现象的影响;保护逻辑简单,对滤波要求不苛刻;易于数字化实现。同时电力系统故障时,暂态信号中包含了大量反映故障性质的信息,电流中不同频率分量所含能量的差异,为故障特征分析提供了依据。当输电线路发生故障时,系统将产生高频暂态电流,暂态电流信号从故障点线路的正反方向传播。高频的暂态信号被采样后即作为形成特征量的原始数据,原始数据经过离散小波变换可得到高频系数即能反映原始信号高频能量的细节系数。对细节系数进行范数处理得到各相的电流能量等价范数,以其作为故障类型的特征判据,识别故障类型。本文采用db3小波对故障前后的暂态信号进行变换,并用小波能量谱数据构造故障类型识别判据,提出了一种基于暂态电流小波变换能量谱的超高压输电线路故障类型识别方法。用Matlab搭建500kV电力线路模型,在不同故障类型、不同初始条件下对本文所提方法进行了验证。 子站预处理系统须将故障数据实时预处理并上传至调度中心,无需实时上传振荡数据,这样可减少通道传输堵塞事件,提高故障诊断效率。快速、准确地识别振荡与故障,对输电线路距离保护意义重大。振荡和故障的电流波形都具有很大的峰值,但振荡和故障有其自身的特点,这就决定了它们的电流在各个频带中会有差异。小波系数具有反映特定频域的暂态分量变化的特性,利用这一特性来识别电力系统故障与振荡是一可行途径,通过仿真测试,验证了此方法的有效性。