故障区段定位*杨东升-王素宁S 陈建枫-范兵-施勇-
朱瞳彤2,原吕泽芮2,顾洁2,金之俭2
(1.国网上海市电力公司崇明供电公司,上海202150;
2.上海交通大学电子信息与电气工程学院大数据工程技术研究中心,上海200240摘 要:基于配电网典型故障暂态信息与电网运行数据,提出用高维随机矩阵的
杨东升(1976―), 男,工程师,主要从相关特征判别方法,对小电流接地系统单相接地故障进行区块故障定位。以崇明示范 区电网为原型搭建Sicuenk仿真模型,将同一时间段内的运行数据按照通过矩阵的变 换处理构建时序的高维随机矩阵,将电网运行状态映射到高维数据空间,通过对矩阵 的谱分析,结合随机矩阵理论的Maohenko-Pastur分布律和单环定理确定故障位置。 算例验证结果表明,提出的算法可以以电网运行暂态数据为导向,有效进行小电流接 地系统单相接地故障区段定位。事电网规划工作。°关键词:小电流接地系统;单相接地;暂态信息;区段故障定位;高维随机矩阵 中图分类号:TM 72 文献标志码:A 文章编号:2095-8188(2019) 14-00-06
DOS: 10.16628/j. cnki. 2095-8188. 2019.14.011Location of Single-Phass Grounding Fauli Section Based on Random MatrixY4NG DoogsPeeg1, WANG Suning1, CHEN jianfeeg1, FAN Bing1, SHI Yong1,ZHU Toogtoog2, YUAN Lvzerui2, GU je, JIN ZPi/an2(1. Shanghai Chongming Electee Power Cooootion of State Grid,Shanghai 202150,China; 2. School of Electronic
Information and Electrical Engineering,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China)Abstract: Based on the transient information ol typical faults in distribution network and the operation data ol
power grid,this paper presented a method ol block fault location for single-phaseOa-vound faults in small current
grounding system by using the correlation feature discrimination method ol high-dimensional random matrix. A
Simulink simulation model was built based on the prototype ol Chongming demonstration area power grid. High
dimensional random matriv ol time series is constructed according to the operation data in the same period ol time,
and the operation state ol power grid is mapped to high-dimensional data spaco. Though spectral analysis ol the
matrix,the fault location is determined by combining Maohenko-Pastur distribution law and single-loop theorem ol random matriv theoo. The simulation results show that the proposed algorithm can eXectively locate the single-phase grounding fault section ol small current grounding system based on the transient data ol power grid operation.Key words: smali current grounding system ; single-phase grounding ; transieni information ; sectional
fault location ; high-Pimensionai random matrix0引言根据调研,我国配电网多采用非有效接地方王素宁(1990―),女,主要从事电网规划工作。式,在此电网结构下,配电网单相接地故障占配电
线路故障总数80%以上[门,尽管目前相关技术规
范中允许该接地方式下配电网带单相接地故障继
陈建枫(1975―),女,高级工程师,主要从事电网运行管理工作。*基金项目:国家电网公司科技项目资助(SGSHCM00ZSJS1800592)— —-配网技术与系统-续运行一段时间,但是非故障相电压升高问题容 易损坏设备或引发其他故障。现阶段,配电网故 障选线问题已经得到妥善解决,但是我国中压配
电网故障定位问题仍然多采用人工巡线定位的方
案,定位效率有待提高,快速精准地确定故障位置 是电网及用户供电安全可靠的重要保障。配电网单相接地故障定位主要面临以下难
点:①相比输电网络,配电网的线路较短,使用一 些传统定位技术会导致误差偏大,加大了精确定
位难度;②配电网末端的负荷随机性多变,易对配
电网运行参数造成不可预知的影响;③单相接地
故障电流较小,基于故障电流的故障区段定位法
不能有效识别故障区段。根据获取信号方式不同,目前配电网故障定
位技术可以分成主动式和被动式两类。被动式故
障定位技术以故障前后的线路参数、状态量的变 化为判据,如阻抗法[2]、零序电流法⑻等;主动式 故障定位则使用向系统注入信号的方式为判据,
如经典的S注入法⑷。基于对传统方法进行改 进而形成的各种新兴故障定位方案也层出不穷。
文献[5]对传统阻抗法进行相关改进,使得其在
变频电力电缆等应用场景下较为实用。文献+ 6]
提出了根据故障点上下游零序电流极性或幅值进
行故障定位的方法。文献+ 7]向系统注入特定信
号,根据信号特征进行定位。文献+ 8 ]综合利用
了暂态无功功率方向法和电流相似性两种方法实 现了经济性、成功率俱佳的故障定位方案。崇明示范区电网已经完成了配电网自动化
改造工作,安装了 FTU等量测单元,实现电网的
数字化和信息化,为配电网故障区段定位提供 了数据基础。本文尝试利用大数据技术从电气
量采样数据中挖掘得到配电网故障区段信息,
应用于崇明示范区电网对配电网故障定位进行
验证。1高维随机矩阵理论简介本文采用高维随机矩阵相关理论作为分析工
具,将同一时间段内的典型故障暂态数据按照采 样时间顺序储存在一个矩阵内,将电网运行状态 映射到高维数据空间,通过该矩阵的统计特征,根 据谱半径等判据的分布、变化特征以及相关依据, 确定故障位置。电器与能效管理技术(2019NO.14)1.1高维随机矩阵理论高维随机矩阵起源于量子系统和原子核物理
领域的随机矩阵理论(Random Mat/o Theory,
RMT) % RMT中以矩阵为单位,对源数据的分布、
特征(是否为Hermitian矩阵、是否满足高斯分 布)没有,可以正确处理同分布的海量
数据%因此,该理论可以处理大多数有海量数据 特征的实际工程问题,对于有一定随机性的系统 有更强的异常识别能力%该理论核心观念认为, 在一个拥有海量数据的系统中,当系统仅有白噪
声、微小扰动或测量误差时,其数据将会有规律地
呈现出某种统计随机性%当系统中出现有信号源 的干扰事件时,系统内在的相互关系、内部机理和
运行机制将会受到影响而改变,这种随机统计特
性将会被打破%由此,随着随机矩阵理论的不断
深入研究,可以得到多种理论工具进行海量数据
处理、分析%基于随机矩阵理论的数据驱动型方案可以非 常自然地捕捉系统故障,其对于电力系统中难以
解决的数据问题也有着良好的辨识和修正特性%
同时,随机矩阵理论全部步骤由数据驱动,系统误
差不会被代入模型中,对于含有大量噪声和其他 异常数据的鲁棒性良好%近年来,各种配电网侧 的新兴元素的引入导致电网结构愈加复杂,从电
网多种多样的检测设备中得到的数据也呈指数级
增长%使用大数据手段研究分析海量电气数据, 具有很大的实际价值%1.2 Marchenko-Pastur 分布律行列数不相等的随机矩阵的奇异值特征可由
Marchenko-Pastur分布律近似描述。对于规模为
NeM的随机矩阵X= 0Xi丿 1 1)i)N,1)j)M , 满足:'N ) M
LN/M
— c(i)
S— 02其中,矩阵中各元素均同分布,S为矩阵元 素平均值,#为矩阵方差,矩阵行数N与列数M 满足不等且%该矩阵的样本协方差矩阵S = M%t%的经验
谱密度函数按照密度函数Fmp())满足M-P 定理:—65 —电器与能效管理技术(2019No. 14)F2 /(g -))()- e)e ) ) ) gmp (入)=*2 (sea0其他(2)其中:e - a (1 — JL)2(3)g - a (1 + J)2在大数据理论中,可以使用M-定理用于观
测随机矩阵中数据随机偏离程度,描述随机矩阵
的极限谱分布情况。给出一个各元素均为同
分布的随机变量的矩阵XMxn ,给出以下定义。矩阵积:L'-3 Xu,i
(4)等效奇异值矩阵* Z 1Xu = U JXX
(5)其中,(! C#e#为于XHX且满足Hat分布的
酉矩阵。通过对矩阵积Z进行标准化,得到标准
矩阵积',可知其特征值的经验谱分布以概率密 度函数分布收敛于单环定理: f) - { (l I)門2 (1 -c L/2 ) I)I) 1〔0
其他(6)当M,N&!,且M/N! (0,1 ],特征值复平面
上Z的特征值分布内环半径随着随机矩阵Xmx#
的行列数确定而确定,内环半径厂2 = ( 1 - L 1/2,外
环半径M =1 %2 基于高维随机矩阵的故障定位
流程在确定随机矩阵基本定律之后,需要寻找一
种适用性较好的故障定位处理流程模型。基于高
维随机矩阵理论的故障定位建模结构如图1
所示。全系统分为4层:数据获取层、数据传输层、
数据分析层和结果处理层。在数据获取层中,系
统通过FTU采集数据,同时采用离散傅里叶变换 等手段确定得到的电压与电流等数据,将海量量
测数据以时间序列构建,最后通过简单计算,可以
获取有功、无功功率等其他状态量。——
66—-配网技术与系统-图1基于高维随机矩阵理论的故障定位建模结构在数据传输层范围内,系统依靠网络通信技
术,将以上数据传入调度中心。在数据分析层,结
合上一步得到的数据,应用故障定位子模型,选取 表征数据,构建高维随机矩阵,使用随机矩阵理论
进行数据分析,生成结果数据或图表。最终将该层
模型传入最后的结果处理层,在能够判断故障发生 的前提下,使用分区域定位等手段进行故障定位。3算例通过采用上述崇明示范区电网进行实际网架
故障节点模型仿真,导出电网运行各状态时的海 量量测数据,应用前文中基于高维随机矩阵理论 的故障定位模型, 构建随机矩阵并研究其谱密度
等特征,对其进行分析检验%3.1仿真用例介绍崇明电网节点配电网模型如图2所示。A10 11A—为电源点■—分段开关或断路器图2崇明电网节点配电网模型使用MATLAB/Simugnk平台对该结构系统
进行仿真。小电流接地故障通过“ Three Phase
Fault”模块实现。仿真过程结束后,得到所有节
点的实时暂态数据并保存在CSV格式文件中,便
于使用Python脚本进行分析,其核心外部依赖为
NumPy、SciPy、MyploWm 以及 PI 库%3・2谱特征检测配电网某一个量测点的a、b、c三相电流、三
相电压采样数据以及有功、无功可计算数据可以-配网技术与系统-构成一个原始时序矩阵:--,1-.,2-.,3-B,1-B,2-B,3…-B,n-@,1-C,2-C,3-C ,nU.,1U.,2U.,3…U.,n%0 -U,1UB,2Ud,3…UB,n(7)U@,1Uc,2Uc,3…U@,nU3 Uc,n@,1Uc,2Uc,3-BIB… PnII…Qn l其中 *U.,'、Ud,'、Uc,n、-A,n、-B,'、-C,n为测量点A、B、C三相电压和电流,P'、Q'为测量点实时有功、无功值。
显然该矩阵的行列比非常小,为了满足单环定
理输入条件,可以将原始时序矩阵按式(8)进行列切 块转置,通过分块平移手段变换构建状态矩阵%%
% --C,1-,2CCA,vCA,v+1—4,v+2…C.,n -CB,1BC
,2BC
,3…CCB,v+1CB,v+2…CB,n
Cc,1cC,2cC
,3…CC,vCC,v+1C,v+2C,nU,1UU,3…U..UA,v+1U^4,v+2…U.Ub,1UB,2UB,3…Ub/UB,v+1UB,v+2…UU@,1Uc,2Uc,3…U@/UC,v+1U C,v+2…U,nP1P2P3…PP+1P+2… Pn-Q1Q2Q3…Q/Qv+1Qu+2…Qn -(8)
-;0 -;2% — + ;0 …— ; (9)-;」由于实际配电网影响因素多变且随机,引起
电网运行状态的变化,因此可将该矩阵认为是一 个随机矩阵, 满足单环定理%判断故障是否发生,可以通过随机状态矩阵
;特征值谱分布变化。本次试验的高维随机矩阵
由暂态仿真结果叠加一系列白噪声获得%实际测
试中,在2 0. 100时图2的3P节点间加入单相
接地故障,0.1 s后消除故障,以验证所提出的定 位方法有效性%小电流接地故障前后节点3处随 机矩阵的谱密度函数分布比较如图3所示。电器与能效管理技术(2019NO. 14)—Marchenko-Patur Law報闿誓O
MW
0
0.5 1.0
1.5 2.0 2.5 3.0 3.5随机矩阵的谱密度報®忙 §
MW
图3小电流接地故障前后节点3处随机矩阵的
谱密度函数分布比较小电流接地系统中单相接地故障后节点谱分
析结果如图4所示。3.3仿真结果分析对于上述仿真算例,相比通过Mvchenka-
Pastur分布律生成的结果,使用单环律更能反映
系统量测数据因受到干扰而偏离正常值的程度大
小。离故障区段越接近的地区(如节点3)圆环内
圈范围误差点越多,反之越少;非故障线路(如节
点10)圆环内圈几乎无散点分布。根据这个特
性,即可实现故障区段定位。判别得知节点10中
进入环内的数据占整体数据的2. 5%〜3.0% ,对
于整体的检测判断几乎没有影响。一旦系统中出 现任何故障,圆环内部区域立即体现出相对大量
的异常散点。节点1随机矩阵谱分布图中环内出
现小部分分布散点,占比约为22% %节点3故障 地点较近,随机矩阵谱分布图中环内分布散点比
例较高,约为39% %对分析结果进行进一步分析,由单环定理理 论基础,可以延伸定义 MSR ( Mean Spectral Radius)作为量化分析标准。1厶OMSR - U~r , )L.\\
(i — 1
110)—67 —电器与能效管理技术(2019No. 14)1.5_1-5
-1.0 -0.5 0 0.5 1.0 1.5随机矩阵的特征值实部(a)节点]01.5「T・5 -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 1.5随机矩阵的特征值实部(b)节点11.5 rT・5 -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 1.5随机矩阵的特征值实部(c)节点3图4小电流接地系统中单相接地故障后节点谱分析结果
式中:)——标准矩阵积'的特征值;L——特征值个数。在本次仿真测试中,选取t=0. 100时刻(故
障发生时)前后的系统数据进行检测,通过模型
计算评价指标MSR值。梳理数据可得,故障发生
前MSR值不超过0. 2,接入单相接地故障模块 后,故障发生最近节点的MSR值上升到0.8,故
障发生线路初始节点MSR值上升到0.4%最终通过以上结果分析,使用高维随机矩阵
等理论为基础建立的大数据模型,使用谱特征分
析手段可以检测到系统中出现强度不同扰动时产 生的异常。为了证明模型的可靠性,以上述电网为例,对 100种故障发生在不同区段、不同初相角、不同相
故障等场景进行模拟仿真计算。部分故障区段定 位结果如表1所示。根据表1,由于网架模型支—68 —-配网技术与系统-路较短,在使用随机矩阵方法处理11-13支路故
障问题上存在判断不准确的现象。但是总体统计
得出本方法所得到的故障区段定位总体精度超过 70%,易对配电网运行参数造成不可预知的影响。表1部分故障区段定位结果实际故障区段初相角/(l仿真定位区段1-201-21-2301-21-2601-21-2901-26-704-76-7304-86-7604-76-7904-77-907-87-9307-87-9607-87-9907-810-11010-1110-113010-1210-116010-1110-119010-1111-13010-1211-133010-1211-136011-1311-139011-13单相接地故障电流较小,基于故障电流的故 障区段定位法不能有效识别故障区段。4结语本文基于随机矩阵理论提出了配电网线路故 障区段定位算法和完整的故障定位实现流程。以
故障时刻暂态电气数据叠加白噪声为原始矩阵输
入,通过矩阵复制、平移构造随机矩阵,利用
Mychenko-Pytur分布律和单环定理进行谱分析,
给出线路故障检测判据。最后,利用崇明示范区
电网的MATLAB/Simugnk模型验证算法的有效
性, 在此基础上, 利用 MSR 值进行定量分析, 实现 区段故障定位。通过以上结果可以得到,基于随机矩阵理论
的数据驱动型方案可以非常自然地捕捉系统故
障。由于其本质上从另一个对待系统数据的视角
出发,所以对于电力系统中难以解决的数据问题
有着良好的辨识和修正特性。将高维随机矩阵谱
特征作为判据,可以敏感地感知到系统中异
(下转第76页)电器与能效管理技术(2019No. 14)-电器设计与探讨-图14 TSDCB在参数不匹配时的短路分断试验波形:D].广州:华南理工大学,2014.:3 ]李长乐,聂子玲,朱俊杰,等•新型T源直流固态断
路器技术研究:J] •中国电机工程学报,2018,38 (3) :879-8.+ 4 ] Jovcio D,Wu B. Fast fault current interruption on
high-power DC netwoOs + C ] //IEEE Power and Eneoy Society General Meeting,2010 : 1-6.:5 ]江道灼,郑欢•直流配电网研究现状与展望:J] •电
力系统自动化,2012,36(8) *98-104.:6 ]付立军,陈波,叶志浩•直流网状网络短路电流计
算 + J ] •高电压技术,2008,34 (8 ): 1731-1736.+ 7 ] MORTON J S. Circuit Breaker and Protection
Requirements for DC Switchgear used in Rapid Transit Systems + J ]. IEEE Transactions on Industo
Applications,1985,IA-21 (5) *1268-1273.3 结 语通过上述仿真和实验验证,表明本文提出的
TSDCB拓扑能够在短路故障时可以快速分断,保
+ 8 ] VEMULAPATI U,ARNOLD M,RAHIMO M,et at.
Reverse blocking IGCT optimised for 1 kV DC bi
证了低压直流系统的供电连续性和可靠性。本文
directional solid state circuit boaker + J ]. Power
Electonicc let,2015,8(12) *2308-2314.通过选取耦合型T源阻抗网络并进行合理的设 计,通过T源阻抗网络的换流功能使得主回路晶 闸管两侧产生电流过零点,进而晶闸管自然换流 关断,从而快速切断故障负载,并且在电源端产生 的故障电流符合系统要求,减小故障电流对上级 电源系统的冲击。【参考文献】+ 9 ] CORZINE K A,ASHTON R W. A new Z-sourco DC
circuit breaker + J ]. IEE Transactions on Power Electonicc,2012,27(6) *2796-2804.+10 ] PENG F Z. Z-souoc + J ]. IEE Transactionson Industo Applications,2003,39(2) *504-710.[11] MAQSOOD A,CORZINE K A. The Z-sourcc breaker
for fault protection in ship power systems [ C ] //2014
Inte>natoonae Ssmposoum on Powe> Eeectonocs,
:1 ,李长乐,聂子玲•直流断路器换流技术研究综述
:J] •电器与能效管理技术,2016(13):1-7.:2 ]张桂东•阻抗匹配机理及Z阻抗网络变换器拓扑(上接第68页)常干扰的存在。上述故障定位方法在理论层次具 有高度的科学性,在实际应用层面上,由于高维随 机矩阵良好的鲁棒性特点,可以有效解决配电网 故障定位中线路较短、随机负荷影响因素强、线路 分支复杂等问题带来的数据噪声较大而难以精准 定位的问题,实现在大量数据中去除无关影响、辨 识关键故障信息。【参考文献】+ 1 ]徐汝俊.10 kV配电线路单相接地故障定位方法的
研究+ D] •北京*华北电力大学,2010.:2 ]傅周兴,万耕•小电流接地系统单相接地故障选线
方法+ J] •电器与能效管理技术,2002(3) *43-47.:3 ]周云成,朴在林,付立思,等.10 kV配电网无功优
化自动化控制系统设计:J] •电力系统保护与控 制,2011,39(2) *125-130.—76 —Electrical Dives, Automation and Motion
(SPEEDAM),Ischia:IEEE,2014*307-312.收稿日期:2019-04-19:4 ]宋伊宁,李天友,薛永端,等.基于配电自动化系统
的分布式小电流接地故障定位方法+ J] •电力自动 化设备,2018,38(4) *102-109.:5 ]孙建东,陶小虎,岳仁超,等•低压配电系统中的无
功补偿控制策略+ J] •低压电器,2014(5)*49-71.:6 ]王锡凡•现代电力系统分析:M]•北京:科学出版
社,2003.:7 ]王智,徐俊明•小电流接地系统故障检测选线的一
种新算法+ J] •低压电器,2011 (8) *36-39.:8 ]管红立,李亚芳,郑文栋,等•基于相空间重构理论
和k-means聚类算法电弧故障诊断+ J] •电器与能 效管理技术,2017 (17 )*1-8.:9 ]利,徐丙垠,薛永端,等•基于线电压和零模电
流的小电流接地故障暂态定位方法+ J] •中国电机 工程学报,2012,32(13) *110-115.收稿日期:2019-03-28
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