朱永利，丁 嘉，潘新朋

基于零序分量的風(fēng)電場集電線不對稱接地故障定位

朱永利，丁 嘉，潘新朋

(華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，河北 保定 071003)

風(fēng)電場集電線上并接電源多、電源故障特性復(fù)雜，其故障定位問題持續(xù)困擾風(fēng)電運(yùn)營商。為此提出一種基于零序分量的集電線不對稱接地故障新型定位方案。在定義無分支區(qū)域的基礎(chǔ)上，充分考慮風(fēng)機(jī)與風(fēng)電場零序分量之間的特殊關(guān)系，分層實現(xiàn)風(fēng)機(jī)無關(guān)的故障無分支區(qū)域識別與故障測距。首先，引入無分支區(qū)域狀態(tài)信息的概念以反映零序電流主流通路徑，通過狀態(tài)信息的優(yōu)化匹配識別故障無分支區(qū)域。然后，從零序阻抗出發(fā)推導(dǎo)故障無分支區(qū)域測距模型，并將其轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題實現(xiàn)故障距離求解。所提方案在較少測點(diǎn)下即可完全消除風(fēng)機(jī)影響，并能有效適用于含分支集電線，同時無需數(shù)據(jù)嚴(yán)格同步，測距不會出現(xiàn)多解。最后，還設(shè)計了線路參數(shù)在線計算方案應(yīng)對線路參數(shù)變化問題。仿真結(jié)果表明，所提方案較為準(zhǔn)確，性能不受風(fēng)機(jī)、故障位置、故障類型、過渡電阻以及數(shù)據(jù)不同步影響，整體性能優(yōu)于現(xiàn)有方案。同時也驗證了線路參數(shù)在線計算的有效性。

風(fēng)電場；集電線；不對稱接地故障；故障定位；零序分量

0 引言

構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)已被提上日程，風(fēng)電作為一種典型新能源電能，必將成為新型電力系統(tǒng)的重要組成部分。我國風(fēng)電場往往地處荒山、戈壁、草原和近海，運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，場內(nèi)線路故障幾率大[1-2]，若不能及時確定集電線故障位置并加以排除，會造成長時間的棄風(fēng)現(xiàn)象[2]。因此，發(fā)展可靠有效的風(fēng)電場集電線故障定位技術(shù)對于改善風(fēng)電場運(yùn)行、促進(jìn)新型電力系統(tǒng)建設(shè)意義重大。

國內(nèi)外輸配電網(wǎng)的故障定位技術(shù)主要包括行波法[3-7]、故障分析法[8-10]、人工智能法[11-13]等。然而，集電線結(jié)構(gòu)較為特殊(接入電源眾多、電源故障特性復(fù)雜)，現(xiàn)有輸配電網(wǎng)的定位方法難以使用[1]，即使是有源配電網(wǎng)的定位方法也不易應(yīng)對。因此，目前集電線故障定位仍是一個難題，國內(nèi)外有關(guān)研究成果較為有限且存在不足。

文獻(xiàn)[1]提出一種風(fēng)電場集電線行波測距方法，針對所有測點(diǎn)建立行波傳輸方程，構(gòu)建行波傳輸方程組，然后引入基于冗余度的統(tǒng)計學(xué)參數(shù)估計方法成功實現(xiàn)故障測距，但是集電線上大量的風(fēng)機(jī)會使得行波折反射頻繁，故障行波的識別難度較大。文獻(xiàn)[2]將行波法應(yīng)用到集電線的各個區(qū)段(相鄰風(fēng)機(jī)之間為一個區(qū)段)，消除了風(fēng)機(jī)頻繁折反射對行波法的影響，但是大量的風(fēng)機(jī)將集電線劃分成了眾多區(qū)段，因此方案所需測點(diǎn)的數(shù)目甚至遠(yuǎn)多于風(fēng)機(jī)數(shù)目，并且由于相鄰風(fēng)機(jī)間距較小，這也增大了行波傳播時間的測量誤差。

風(fēng)電場中故障分析法的應(yīng)用難點(diǎn)主要在于風(fēng)機(jī)故障特性復(fù)雜且難以表征，對其描述不準(zhǔn)確會降低方案性能。文獻(xiàn)[14]引入含風(fēng)機(jī)的短路計算方法，通過評估模擬故障下含風(fēng)機(jī)短路計算結(jié)果與實際故障下所測電氣量之間的差異實現(xiàn)了集電線故障區(qū)段的識別。但是，由于含風(fēng)機(jī)短路計算的精確性問題以及模擬故障點(diǎn)有限，該方案只能實現(xiàn)區(qū)段定位，同時其同樣需要較多測點(diǎn)。文獻(xiàn)[15]近似認(rèn)為各風(fēng)機(jī)提供的故障電流相等，進(jìn)而通過對這一電流的估計改進(jìn)了傳統(tǒng)阻抗法，削弱了風(fēng)機(jī)的影響。文獻(xiàn)[16-17]為完全消除風(fēng)機(jī)對故障分析法的影響，在相鄰風(fēng)機(jī)之間進(jìn)行單端阻抗法故障測距與故障區(qū)段判斷，但是同文獻(xiàn)[2]一樣，這兩種方案也需在每一區(qū)段安裝測點(diǎn)，測點(diǎn)數(shù)量需求過大。

文獻(xiàn)[18-19]采集集電線首端的電壓電流相量構(gòu)建數(shù)據(jù)集，分別應(yīng)用極限梯度提升算法、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立回歸模型實現(xiàn)集電線故障測距，避免了復(fù)雜的含風(fēng)機(jī)故障分析過程，但是，算法性能、輸入量包含的故障信息豐富與否都會對人工智能方案的定位效果產(chǎn)生影響，因此在算法類型與輸入量的選擇上還有待進(jìn)一步研究。

集電線故障定位技術(shù)所面臨的關(guān)鍵問題除了以上提及的風(fēng)機(jī)影響、測點(diǎn)數(shù)目以外，還有含分支集電線的適用性問題。因為從工程實際可知，集電線有時會含有一些線路分支。但是，文獻(xiàn)[1-2,14,17-19]都沒有考慮到此問題，文獻(xiàn)[15-16]則是采用人工排查或測點(diǎn)的大規(guī)模安裝來解決這一問題。

由于實際運(yùn)行中線路不對稱接地故障占比最大，單相接地故障更是占八成左右[10,18]，因此本文針對集電線不對稱接地故障，提出一種基于零序分量的故障定位方案。本文首先分析風(fēng)電場不對稱接地故障的故障特征，然后定義集電線無分支區(qū)域，基于優(yōu)勢特征構(gòu)建風(fēng)機(jī)無關(guān)的兩層定位方案。層次一引入無分支區(qū)域狀態(tài)信息的概念，優(yōu)化匹配兩種方式所得狀態(tài)信息，識別故障無分支區(qū)域；層次二針對所得的故障無分支區(qū)域，推導(dǎo)基于零序阻抗的故障測距模型，采用優(yōu)化思想求解故障距離，最終完成定位。另外，本文還設(shè)計了輔助定位的線路參數(shù)在線計算方案。最后，在PSCAD/EMTDC中搭建仿真模型驗證方案性能，并與現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行對比。

1 風(fēng)電場不對稱接地故障特征分析

1.1 風(fēng)電場拓?fù)?/h3>

風(fēng)電場的一般拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1。在風(fēng)電場中，所有風(fēng)電機(jī)組均經(jīng)箱式變壓器(簡稱箱變)與集電線相連；集電線位于主變壓器(簡稱主變)35 kV側(cè)，經(jīng)主變升壓至110 kV或220 kV后與系統(tǒng)相連。

圖1 風(fēng)電場一般拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

相較于一般電網(wǎng)，風(fēng)電場拓?fù)涞闹饕攸c(diǎn)如下。1) 出于風(fēng)電場安全性、可靠性考慮，目前風(fēng)電場均接地，且主要采用經(jīng)小電阻接地的方式[15,20]。2) 為了阻隔風(fēng)機(jī)零序電流、抑制諧波注入電網(wǎng)，箱變高壓側(cè)采用三角形接線[15,20-21]。3) 為充分利用各處風(fēng)能，集電線會通過多點(diǎn)連接風(fēng)機(jī)，從而形成了多電源輻射型網(wǎng)，并且集電線所連接電源數(shù)目要遠(yuǎn)多于常規(guī)電力線路，這也使得相鄰電源之間距離較近。4) 集電線上電纜、架空線并存[1,14]，風(fēng)機(jī)箱變與架空線之間、架空線與母線之間存在較短電纜[14]。

1.2 故障特征分析

風(fēng)電場屬于中性點(diǎn)經(jīng)小電阻接地系統(tǒng)，在出現(xiàn)接地故障時會形成有效的電流回路，具備阻抗法測距條件[15]，而且相較于中性點(diǎn)不接地系統(tǒng)與諧振接地系統(tǒng)，小電阻接地系統(tǒng)在不對稱接地故障下零序電流更大，因此已有研究針對小電阻接地系統(tǒng)提出基于零序電流的保護(hù)[22]與故障識別[23]方案。另外，受風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、變流器控制策略的影響，故障期間風(fēng)機(jī)的等效正負(fù)序阻抗都是不斷變化的[24-25]，這使得風(fēng)機(jī)正負(fù)序故障特征表現(xiàn)出較強(qiáng)的不確定性和復(fù)雜性，風(fēng)電場正負(fù)序分量也因此呈現(xiàn)出不穩(wěn)定性；相比之下，由于箱變?nèi)切谓泳€的阻隔，風(fēng)電機(jī)組零序開路，因此其并不參與風(fēng)電場零序網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成，不會對零序分量造成影響，風(fēng)電場零序分量更加穩(wěn)定。由以上分析可知，根據(jù)風(fēng)電場零序分量實施故障定位更有優(yōu)勢，因此本文進(jìn)一步分析風(fēng)電場零序故障特征，構(gòu)建基于零序分量的集電線故障定位方案。需要說明的是，由于風(fēng)電場電纜較短，電纜故障率低，不對稱接地故障少，所以本文只對架空線部分進(jìn)行故障定位。

假設(shè)在圖1所示風(fēng)電場的集電線1上點(diǎn)出現(xiàn)不對稱接地故障，可以繪制對應(yīng)零序網(wǎng)絡(luò)如圖2。圖中，集電線各部分線路的對地電容集中考慮。

圖2 風(fēng)電場零序網(wǎng)絡(luò)

2 無分支區(qū)域的定義與定位方案的構(gòu)建

由于風(fēng)能分布不均等原因，風(fēng)電場中一些集電線可能會包含若干分支，如圖3所示。為高效準(zhǔn)確地識別不同分支的故障，本文首先對含分支集電線進(jìn)行劃分。經(jīng)劃分后，集電線會被分為若干不含分支的區(qū)域，本文稱其為無分支區(qū)域。

圖3 含分支集電線結(jié)構(gòu)示意圖

集電線劃分基于集電線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實施，相鄰無分支區(qū)域以分支引出點(diǎn)為分界點(diǎn)，如圖3。分支引出點(diǎn)與相鄰的架空線首端或末端之間、相鄰兩個分支引出點(diǎn)之間均為一個無分支區(qū)域。對于圖3所示風(fēng)電場，集電線可以被劃分為圖中5個無分支區(qū)域。采用以上劃分方法所得到的子區(qū)域數(shù)目要遠(yuǎn)少于文獻(xiàn)[2,16-17]中以風(fēng)機(jī)引出點(diǎn)作為子區(qū)域分界點(diǎn)的劃分方式，因此更有利于減少測點(diǎn)的安裝數(shù)目。為了便于描述，后文所有無分支區(qū)域均簡稱為區(qū)域。

基于上述劃分，本文設(shè)計兩層定位方案。層次一用于識別故障點(diǎn)所在區(qū)域；層次二與層次一相級聯(lián)，針對層次一所得故障區(qū)域?qū)嵤┕收蠝y距，確定準(zhǔn)確故障點(diǎn)。以上分層定位方案以層次一為基礎(chǔ)，可以有效實現(xiàn)含分支集電線的故障定位，同時也有利于降低故障定位復(fù)雜度，提高定位效率。

3 故障無分支區(qū)域識別

3.1 無分支區(qū)域狀態(tài)信息定義

假設(shè)圖3中區(qū)域3上的點(diǎn)出現(xiàn)不對稱接地故障，根據(jù)圖3建立對應(yīng)零序網(wǎng)絡(luò)，如圖4所示。

圖4 含分支集電線零序網(wǎng)絡(luò)示意圖

為實際確定各區(qū)域狀態(tài)信息，可從零序電流主路徑的本質(zhì)出發(fā)，通過區(qū)域上零序電流的大小進(jìn)行判斷。獲取故障集電線上所有區(qū)域首端的零序電流有效值，與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，大于或等于閾值時表明該區(qū)域位于零序電流主路徑范圍內(nèi)；小于閾值時表明該區(qū)域位于零序電流主路徑外。如前所述，主路徑中零序電流遠(yuǎn)大于其他部分，并且主路徑內(nèi)部各處零序電流數(shù)值相近，因此上述閾值的設(shè)置并不困難?？紤]到零序電流主路徑一定包含架空線首端，因此將此閾值設(shè)置為故障后故障集電線上架空線首端(如圖4中的M點(diǎn))零序電流有效值的50%，后續(xù)仿真可驗證這一比例的合理性。值得指出的是，以上判據(jù)的本質(zhì)是比較故障后架空線首端與各區(qū)域首端零序電流的大小，同時由于故障集電線上架空線首端零序電流會隨故障場景的變化而變化，因此這一閾值實際上是自適應(yīng)的。

式中，||為“或”運(yùn)算符。

在定義區(qū)域狀態(tài)信息的基礎(chǔ)上，本文通過優(yōu)化匹配的方式構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)實現(xiàn)故障區(qū)域識別。同時，優(yōu)化方法的使用也能夠增強(qiáng)識別方法的容錯性。

3.2 故障區(qū)域識別目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建與求解

由工程經(jīng)驗可知，實際風(fēng)電場中一條集電線所含分支并不會太多，遠(yuǎn)少于配電網(wǎng)，所以式(3)不會非常復(fù)雜，因此采用上述優(yōu)化方法識別故障區(qū)域并不會耗費(fèi)大量時間，同時二進(jìn)制粒子群算法的性能也能夠滿足應(yīng)用需求。

上述故障區(qū)域識別方法構(gòu)成本文定位方案的層次一。對于不含分支的故障集電線，其本身即為唯一故障區(qū)域，因此可跳過該層次，直接執(zhí)行層次二。

配電網(wǎng)中也存在基于優(yōu)化匹配的定位方法[26]，但是其并不適用于集電線，因為其一般依靠故障相電流告警信息實現(xiàn)，而集電線并聯(lián)電源過多、電源故障特征不確定性強(qiáng)，這使得故障相電流流通方向復(fù)雜，同時也可能給告警信息生成時所需閾值的整定帶來困難。區(qū)別于這種配電網(wǎng)區(qū)間定位方法，本文從風(fēng)電場零序電流較大的事實出發(fā)，結(jié)合集電線實際，基于零序電流進(jìn)行故障區(qū)域識別，利用風(fēng)機(jī)不提供零序電流的特征，使識別方法不需計及風(fēng)機(jī)電源的影響，同時本文采用自適應(yīng)閾值設(shè)計，保證了識別方法在小故障電流下的適用性。

4 故障無分支區(qū)域故障測距

4.1 故障測距模型構(gòu)建

故障測距對結(jié)果準(zhǔn)確性要求較高，因此本文在建立故障測距模型時保留線路零序?qū)Φ仉娙荩员M可能提高等效模型精度。重畫圖4中故障區(qū)域(區(qū)域3)對應(yīng)零序網(wǎng)絡(luò)可得圖5。

圖5 故障區(qū)域零序網(wǎng)絡(luò)示意圖

由圖5中線路m端的電氣量可得式(4)。

且由線路n端的電氣量可得式(5)。

由于式(4)與式(5)所得故障點(diǎn)零序電壓相等，因此有

式(6)含有多端電氣量，若直接利用式(6)計算故障距離比，計算效果易受數(shù)據(jù)不同步問題的影響。為此，分別在式(6)等號兩邊取模值，可得到式(7)。

上述故障測距模型中雙端量的利用使得過渡電阻的影響得以較好地消除。同時，該模型基于零序分量構(gòu)建，而風(fēng)電機(jī)組是零序開路的，因此風(fēng)機(jī)對故障測距的影響得以克服。另外，計及線路分布電容也進(jìn)一步提高了故障測距的精度。

4.2 故障測距模型求解

直接采用解析法求解式(7)時，須先對式(7)兩邊取平方，整理后可得形如式(8)的一元四次方程。

求解式(8)會得到多個解，僅依靠解的合理性，有時可能難以取舍。為解決以上問題，本文引入優(yōu)化思想，根據(jù)式(7)構(gòu)建用于方程求解的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)如式(19)，并采用標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法(standard particle swarm optimization, SPSO)求解。

優(yōu)化求解時，以式(19)作為適應(yīng)度函數(shù)，通過最小化式(19)最終可以得到0~1之間唯一的最優(yōu)實數(shù)解，克服了解析法求解時易出現(xiàn)解不唯一的缺點(diǎn)。以上測距方法構(gòu)成本文定位方案的層次二。

5 線路參數(shù)在線計算方案

執(zhí)行層次二時需要已知線路零序參數(shù)，但是這些參數(shù)可能會隨氣候、環(huán)境等因素的變化而變化，最終影響測距準(zhǔn)確性。為解決這一問題，可以適時對線路參數(shù)進(jìn)行在線計算，以更新參數(shù)預(yù)設(shè)值。

由前文可知，除首端區(qū)域(如圖4中的區(qū)域1)外，含分支集電線上其他區(qū)域出現(xiàn)故障時，首端區(qū)域的全部線路總是被完全包含在零序電流主路徑內(nèi)。因此，可以借助首端區(qū)域的零序網(wǎng)絡(luò)在線計算線路參數(shù)，來更新全風(fēng)電場所有區(qū)域的參數(shù)預(yù)設(shè)值。

將圖4中區(qū)域1的零序等效電路重畫如圖6。

圖6 集電線首端區(qū)域零序網(wǎng)絡(luò)示意圖

對于圖6，可以建立如式(20)所示方程。

由式(20)可解得L10與L10，進(jìn)而由式(21)可得單位長度架空線的零序阻抗與對地零序電容0、0。

式(21)所得為單位長度架空線的零序參數(shù)，將其與故障區(qū)域長度相乘即得式(19)所需線路參數(shù)。

實際上，參數(shù)計算無需在每次定位時都進(jìn)行，其可以單獨(dú)作為一個模塊，設(shè)置為人工選擇性投入，只需在參數(shù)長時間未更新時投入一次即可。當(dāng)不含分支的集電線故障或?qū)哟我慌袛嗉娋€首端區(qū)域為故障區(qū)域時，式(20)不成立，參數(shù)計算模塊需要閉鎖。另外，上述參數(shù)計算所需電壓電流與集電線首端區(qū)域故障測距所需電壓電流相同，因此不需再增加測點(diǎn)。需要指出的是，雖然參數(shù)計算對同步精度要求較高，但是也只需在參數(shù)計算相關(guān)測點(diǎn)安裝少數(shù)幾臺高精度同步相量測量裝置即可。由于本文故障定位方案無需數(shù)據(jù)嚴(yán)格同步，因此其余測點(diǎn)并不需要較高的同步精度。進(jìn)一步，若風(fēng)電場環(huán)境穩(wěn)定，既有參數(shù)不易變化，也可不引入?yún)?shù)計算模塊，也就無需安裝較高精度的同步相量測量裝置。

至此，可以給出風(fēng)電場集電線不對稱接地故障定位方案(含線路參數(shù)在線計算)的整體流程圖，如圖7所示。方案啟動后，對于含分支故障集電線，首先根據(jù)零序電流確定區(qū)域狀態(tài)信息，優(yōu)化式(3)，識別故障區(qū)域；然后，優(yōu)化式(19)，求解故障區(qū)域故障測距模型，得到故障距離；若有線路參數(shù)計算需求，且集電線首端區(qū)域并非故障區(qū)域，則先投入?yún)?shù)在線計算模塊再執(zhí)行層次二。對于不含分支故障集電線，直接執(zhí)行層次二即可。由于風(fēng)電場集電線在靠近母線處安裝有零序電流保護(hù)等[20,28]，因此本文方案可以在保護(hù)動作、斷路器跳閘后啟動，獲取跳閘前相關(guān)數(shù)據(jù)，經(jīng)去噪、濾波處理后進(jìn)行定位。

圖7 故障定位方案流程圖

6 仿真驗證

為驗證以上方案的性能，根據(jù)內(nèi)蒙古某風(fēng)電場實際結(jié)構(gòu)，采用PSCAD/EMTDC建立仿真模型。在模型中，集電線1按照原有結(jié)構(gòu)搭建，其他集電線做出一定簡化以減輕仿真壓力，仿真模型如圖8。

圖8 仿真模型

圖8所示仿真模型共包含兩條集電線，分別為集電線1、集電線2，兩條集電線所包含的架空線分別記作架空線1、架空線2。架空線1包含有多條分支，因此按照前文集電線劃分方法將其劃分為區(qū)域1—區(qū)域5。架空線1各區(qū)域以及架空線2的長度如表1所示，相應(yīng)參數(shù)如表2；在PSCAD仿真中架空線采用分布參數(shù)模型。該風(fēng)電場在主變中壓側(cè)經(jīng)小電阻接地，主變接地電阻為67.3W。風(fēng)機(jī)共有14臺，均采用PSCAD雙饋風(fēng)機(jī)模型，額定容量均為2 MW。按照前文所述測點(diǎn)配置原則可得此風(fēng)電場測點(diǎn)配置如圖8所示，設(shè)置測點(diǎn)采樣頻率為1600 Hz。層次一所用BPSO算法參數(shù)設(shè)置如下：最大迭代次數(shù)為200，種群規(guī)模為100，學(xué)習(xí)因子均為2.5，加權(quán)系數(shù)為0.4，粒子速度變化范圍為[-4, 4]；層次二所用SPSO算法參數(shù)設(shè)置如下：最大迭代次數(shù)為400，種群規(guī)模為100，學(xué)習(xí)因子均為2，加權(quán)系數(shù)采用線性遞減權(quán)值策略隨迭代變化，最大、最小加權(quán)系數(shù)分別為0.9、0.4，粒子位置變化范圍為[0, 1]，粒子速度變化范圍為位置變化范圍的20%。

表1 架空線長度

表2 架空線參數(shù)

本文模擬不同故障場景，首先驗證所提定位方案對于不同位置不對稱接地故障的有效性，然后分析過渡電阻、風(fēng)機(jī)容量、數(shù)據(jù)不同步以及線路參數(shù)變化對定位方案性能的影響，最后與現(xiàn)有方法進(jìn)行比較。后文測距誤差均為所得故障距離與實際故障距離之差比上實際故障距離。

6.1 不同位置的不對稱接地故障

以A相接地、AB相接地為例，在同一集電線的不同區(qū)域、不同集電線上分別設(shè)置故障，過渡電阻均為0 Ω，風(fēng)機(jī)容量均為2 MW。應(yīng)用所提定位方案實施定位。其中，當(dāng)集電線1的區(qū)域3上距區(qū)域3首端2026.22 m處出現(xiàn)A相接地時，架空線首端零序電壓、零序電流的有效值波形如圖9(故障時刻為18點(diǎn)處)，BPSO、SPSO優(yōu)化所得適應(yīng)度值變化曲線如圖10。所有故障對應(yīng)故障區(qū)域識別結(jié)果匯總?cè)绫?，測距結(jié)果與定位總用時匯總?cè)鐖D11。

圖9 零序電壓、零序電流波形圖

由圖9及表3可以看到，當(dāng)集電線出現(xiàn)不對稱接地故障時，風(fēng)電場會出現(xiàn)較為明顯的零序分量。并且，當(dāng)不同位置出現(xiàn)單相接地時，零序電流主路徑內(nèi)部各區(qū)域的首端零序電流總是很大，即使是內(nèi)部各區(qū)域首端零序電流的最小值也遠(yuǎn)大于外部各區(qū)域首端零序電流的最大值。與單相接地相比，出現(xiàn)兩相接地時，主路徑內(nèi)部零序電流減小，這主要與風(fēng)電場各序阻抗的大小關(guān)系有關(guān)。但是，對于不同位置的兩相接地，零序電流主路徑內(nèi)部區(qū)域的首端零序電流仍然遠(yuǎn)大于外部。以上現(xiàn)象表明，對于不同位置不對稱接地故障，零序電流主路徑總是非常明顯，驗證了前文對于風(fēng)電場故障特征的分析。

圖10 BPSO、SPSO適應(yīng)度值變化曲線

表3 不同位置故障時故障區(qū)域的識別

圖11 不同位置故障時的測距誤差與定位總用時

由表3還可以看到，盡管不同位置出現(xiàn)不同類型不對稱接地故障時零序電流的大小存在差異，但是層次一中區(qū)域狀態(tài)信息的確定以及故障區(qū)域的識別并沒有受到影響。其原因在于，本文在確定區(qū)域狀態(tài)信息時采用了自適應(yīng)閾值；同時，層次一所利用的實質(zhì)上是零序電流的分布特征，即零序電流主路徑內(nèi)外的零序電流大小差異。因此，層次一的識別效果與零序電流的絕對大小無關(guān)。

完成故障區(qū)域識別后，采用層次二進(jìn)行故障測距。由圖11可知，對于不同位置不對稱接地故障，層次二測距誤差均在0.6%以內(nèi)，這主要得益于層次二基于零序網(wǎng)絡(luò)建立，完全消除了風(fēng)機(jī)的影響。

另外，圖11還給出了在AMD Ryzen 7 4800H 2.90 GHz CPU的Matlab2020環(huán)境下本文定位方案的耗時情況。能夠看到，盡管集電線1需要先識別故障區(qū)域?qū)е潞臅r大于集電線2，但是最長耗時也僅有0.6 s。這表明優(yōu)化算法的引入并沒有為定位方案帶來較大的時間成本。同時，由圖10所示適應(yīng)度值變化曲線可知，BPSO、SPSO均能可靠、迅速收斂(因為按照本文區(qū)域劃分方法所得區(qū)域數(shù)目有限，所以圖10中BPSO在初次迭代就得到最優(yōu)解，使得適應(yīng)度值恒為理論最小值0.8)，綜合以上分析，并結(jié)合表3、圖11準(zhǔn)確的定位結(jié)果可知，本文所采用優(yōu)化算法的性能能夠滿足需要。

6.2 過渡電阻對定位方案的影響

在集電線1的區(qū)域3上設(shè)置A相、AB相接地故障，故障點(diǎn)距區(qū)域3首端2026.22 m，過渡電阻分別設(shè)置為0、50、100、200、300W，風(fēng)機(jī)容量為額定值，所得故障區(qū)域識別結(jié)果如表4，測距結(jié)果如圖12。

由表4可以看到，隨著過渡電阻增大，對于單相接地、兩相接地，故障集電線上零序電流主路徑內(nèi)外的零序電流都逐漸減小，但是主路徑內(nèi)部的零序電流仍遠(yuǎn)大于外部。層次一中由零序電流所得區(qū)域狀態(tài)信息都與實際一致，故障區(qū)域均得到正確識別。這主要是因為過渡電阻影響的只是零序電流的絕對大小，而如6.1節(jié)所述層次一與零序電流絕對大小無關(guān)，所以層次一的可靠性得以保證。

表4 不同大小過渡電阻下故障區(qū)域的識別

圖12 不同大小過渡電阻下的測距誤差

進(jìn)一步，由于層次二的測距模型與過渡電阻無關(guān)，因此圖12中層次二所得最大測距誤差只有0.49%，驗證了層次二的抗過渡電阻能力。以上表明，所提定位方案可以較好地克服過渡電阻的影響。

6.3 風(fēng)機(jī)容量對定位方案的影響

6.1節(jié)設(shè)置了不同的故障位置，故障點(diǎn)至母線之間的風(fēng)機(jī)數(shù)目也隨故障位置的不同在0~5之間變化，因此本文定位方案消除風(fēng)機(jī)影響的能力可以得到初步驗證。為進(jìn)一步驗證上述性能，設(shè)置不同的風(fēng)機(jī)容量進(jìn)一步進(jìn)行仿真。在集電線1的區(qū)域3上設(shè)置A相、AB相接地，故障點(diǎn)距區(qū)域3首端2026.22 m，過渡電阻為0 Ω。所得數(shù)據(jù)如表5和圖13所示。

由表5可知，在不同風(fēng)機(jī)容量下，層次一所得區(qū)域狀態(tài)信息以及故障區(qū)域均正確；進(jìn)一步，由圖13中柱狀圖的高度變化趨勢可以看出，層次二測距誤差與風(fēng)機(jī)容量之間沒有明確的相關(guān)性，并且對于不同容量的風(fēng)機(jī)，測距誤差均較小，以上表明本文定位方案性能不被風(fēng)機(jī)容量影響。因此，可以得出結(jié)論，所提定位方案可以有效消除風(fēng)機(jī)影響，準(zhǔn)確實現(xiàn)集電線故障定位。這一獨(dú)特優(yōu)勢得益于本文對于風(fēng)電場零序網(wǎng)絡(luò)不含風(fēng)機(jī)這一事實的利用。

表5 不同風(fēng)機(jī)容量下故障區(qū)域的識別

圖13 不同風(fēng)機(jī)容量下的測距誤差

6.4 數(shù)據(jù)不同步對定位方案的影響

在集電線1的區(qū)域3設(shè)置A相接地故障，故障距區(qū)域3首端3310 m，過渡電阻為0 Ω，風(fēng)機(jī)容量為2 MW。以區(qū)域3首端測點(diǎn)為參考，分別在其下游相鄰區(qū)域(區(qū)域4、區(qū)域5)首端引入不同步角，以驗證數(shù)據(jù)不同步對本文定位方案的影響。由于層次一基于電流有效值建立，而線路參數(shù)計算使用高精度同步相量測量裝置，因此只需對層次二所得結(jié)果進(jìn)行分析。相應(yīng)結(jié)果如圖14。圖中橫軸表示“區(qū)域4首端測點(diǎn)不同步角+區(qū)域5首端測點(diǎn)不同步角”。

圖14 數(shù)據(jù)不同步時的測距結(jié)果

由圖14可知，當(dāng)測點(diǎn)之間出現(xiàn)不同程度的數(shù)據(jù)不同步現(xiàn)象時，所提定位方案的測距誤差變化很小，定位仍然較為準(zhǔn)確。這是因為本文取模值建立測距模型，所以能夠較好地消除測點(diǎn)間不同步角的影響。

6.5 線路參數(shù)變化對定位方案的影響

在集電線1的區(qū)域3上設(shè)置A相、AB相接地，故障點(diǎn)距區(qū)域3首端2026.22 m，過渡電阻為0 Ω，同時改變仿真模型線路參數(shù)模擬實際的參數(shù)變化。投入線路參數(shù)在線計算模塊與定位方案相配合，所得參數(shù)計算及定位結(jié)果分別如表6和表7。

由表6可知，線路各參數(shù)的計算誤差都較小，這表明本文線路參數(shù)在線計算模塊具有較高準(zhǔn)確性。由表7的定位結(jié)果對比可以看到，參數(shù)變化前后故障區(qū)域的識別均正確，這是因為參數(shù)變化與過渡電阻相同，只改變零序電流的絕對大小，所以不會對本文故障區(qū)域的識別造成影響；但是，在參數(shù)變化時仍然使用原始參數(shù)進(jìn)行測距將帶來相當(dāng)大的測距誤差，而采用計算所得參數(shù)進(jìn)行測距時對應(yīng)誤差僅為0.82%、0.93%。以上結(jié)果表明，在線路參數(shù)在線計算模塊的輔助下，本文定位方案能夠有效克服線路參數(shù)變化的影響。

表6 架空線參數(shù)計算結(jié)果

表7 不同參數(shù)下的定位結(jié)果

6.6 與現(xiàn)有方案的測距精度對比

本文和文獻(xiàn)[15]所提集電線測距方案均為阻抗法測距，因此在此與文獻(xiàn)[15]展開對比研究。以集電線1上的A相接地為例，在區(qū)域3距該區(qū)域首端700 m(故障點(diǎn)1)處以及區(qū)域4距該區(qū)域首端626.03 m (故障點(diǎn)2)處模擬故障，過渡電阻包括10 Ω、200 Ω。實施文獻(xiàn)[15]所提方案時，默認(rèn)故障區(qū)域已知，同時鑒于本文只研究純阻性故障，文獻(xiàn)[15]測距公式中電弧電壓部分只計及電阻壓降；按照本文假設(shè)進(jìn)行風(fēng)機(jī)故障電流近似計算后，將風(fēng)機(jī)電流與架空線首端的A相電壓、A相電流、零序電流代入測距公式計算故障距離。

由圖15可知，當(dāng)過渡電阻較小、故障點(diǎn)離架空線首端較近時，本文方案與對比方案都能夠取得較為準(zhǔn)確的測距結(jié)果，二者測距精度相當(dāng)，但是圖中其他情況下對比方案的誤差較大，而本文方案對于不同故障場景都有著較高的測距精度，因此整體來看，本文可以更加有效地實現(xiàn)集電線故障測距。

圖15 測距結(jié)果比較

7 結(jié)論

針對風(fēng)電場集電線不對稱接地故障的定位問題，本文提出了一種基于風(fēng)電場零序分量的集電線故障定位新方案。所得結(jié)論如下：

1) 考慮風(fēng)電場結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，基于零序分量構(gòu)建定位方案，能夠以較少測點(diǎn)完全消除風(fēng)機(jī)影響，實現(xiàn)風(fēng)機(jī)無關(guān)的故障定位，有效解決了電源數(shù)目多、故障特性復(fù)雜導(dǎo)致集電線定位困難的問題。

2) 所定義的無分支區(qū)域狀態(tài)信息能夠有效表征零序電流主流通路徑，層次一通過狀態(tài)信息優(yōu)化匹配可以準(zhǔn)確識別故障無分支區(qū)域，保證了定位方案對于含分支集電線的有效性。

3) 層次二基于零序阻抗構(gòu)建，不需計及風(fēng)機(jī)故障電流即可實現(xiàn)準(zhǔn)確測距。同時，層次二采用優(yōu)化思想求解故障測距模型，避免了解析法會出現(xiàn)的多解問題。

4) 層次一、層次二均不需嚴(yán)格的數(shù)據(jù)同步，并且定位性能不受故障位置、故障類型、過渡電阻的影響。同時，在線路參數(shù)在線計算方案的輔助下線路參數(shù)變化對測距的影響也得以克服。

風(fēng)電場集電線故障定位目前仍是困擾風(fēng)電運(yùn)營商的難題，相對于現(xiàn)有方案，本文定位方案能夠更好地兼顧其所面臨的各關(guān)鍵問題，整體性能更優(yōu)。在未來的研究工作中，將進(jìn)一步減少測點(diǎn)數(shù)目，使方案經(jīng)濟(jì)性更好。

[1] ZHANG Ke, ZHU Yongli, LIU Xunchun. A fault locating method for multi-branch hybrid transmission lines in wind farm based on redundancy parameter estimation[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2019, 7(5): 1033-1043.

[2] 張科, 朱永利, 鄭艷艷, 等. 風(fēng)電場輸電線路單相接地故障定位研究[J]. 太陽能學(xué)報, 2020, 41(5): 114-120.

ZHANG Ke, ZHU Yongli, ZHENG Yanyan, et al. Fault location of single-phase earth in transmission lines of wind farm[J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2020, 41(5): 114-120.

[3] 李練兵, 孫騰達(dá), 曾四鳴, 等. 基于多端行波時差的配電網(wǎng)故障定位方法[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2022, 50(3): 140-147.

LI Lianbing, SUN Tengda, ZENG Siming, et al. Fault location method for distribution networks based on traveling wave time difference[J]. Power System Protection and Control, 2022, 50(3): 140-147.

[4] SHU Hongchun, LIU Xuhan, TIAN Xincui. Single-ended fault location for hybrid feeders based on characteristic distribution of traveling wave along a line[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2021, 36(1): 339-350.

[5] 李猛克, 王陽, 孫廣, 等. 基于回歸分析法的特高壓直流接地極線路故障測距方法研究[J]. 電測與儀表, 2021, 58(9): 129-134.

LI Mengke, WANG Yang, SUN Guang, et al. Research on fault location method of UHVDC grounding pole line based on regression analysis[J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2021, 58(9): 129-134.

[6] 陶彩霞, 杜雪, 高鋒陽, 等. 基于經(jīng)驗小波變換的混合輸電線路單相接地故障測距[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(10): 105-112.

TAO Caixia, DU Xue, GAO Fengyang, et al. Single-phase to ground fault location of hybrid transmission lines based on empirical wavelet transform[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(10): 105-112.

[7] 段寬, 樊艷芳, 王永進(jìn), 等. 基于波速補(bǔ)償故障距離逐步逼真的直流線路行波測距方法[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(11): 70-78.

DUAN Kuan, FAN Yanfang, WANG Yongjin, et al. A traveling wave ranging method for a DC line based on wave velocity compensation and fault distance approaching its real value gradually[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(11): 70-78.

[8] ROOSTAEE S, THOMAS M, MEHFUZ S. Experimental studies on impedance based fault location for long transmission lines[J]. Protection and Control of Modern Power Systems, 2017, 2(2): 169-177.

[9] GUILLEN D, SALAS C, SANCHEZ-GOMEZ L F, et al. Enhancement of dynamic phasor estimation-based fault location algorithms for AC transmission lines[J]. IET Generation Transmission & Distribution, 2020, 14(6): 1091-1103.

[10] JI Liang, TAO Xiaojie, FU Yang, et al. A new single ended fault location method for transmission line based on positive sequence superimposed network during auto-reclosing[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2019, 34(3): 1019-1029.

[11] CHEN Jingwen, CHU Enliang, LI Yingchun, et al. Faulty feeder identification and fault area localization in resonant grounding system based on wavelet packet and Bayesian classifier[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2020, 8(4): 760-767.

[12] 王浩, 楊東升, 周博文, 等. 基于并聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多端直流輸電線路故障診斷[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2020, 44(12): 84-92.

WANG Hao, YANG Dongsheng, ZHOU Bowen, et al. Fault diagnosis of multi-terminal HVDC transmission line based on parallel convolutional neural network[J]. Automation of Electric Power Systems, 2020, 44(12): 84-92.

[13] JAMALI S, BAHMANYAR A, RANJBAR S. Hybrid classifier for fault location in active distribution networks[J]. Protection and Control of Modern Power Systems, 2020, 5(17): 1-9.

[14] 張科, 孫立志, 朱永利, 等. 基于矢量偏離度的風(fēng)電場集電線路故障定位方法[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2019, 43(10): 127-133.

ZHANG Ke, SUN Lizhi, ZHU Yongli, et al. Fault location method of wind farm collection line based on vector deviation degree[J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43(10): 127-133.

[15] 王賓, 任萱. 中性點(diǎn)經(jīng)小電阻接地風(fēng)電場集電線路單相接地故障測距研究[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報, 2021, 41(6): 2136-2144.

WANG Bin, REN Xuan. Single-line-to-ground fault location in wind farm collection line with neutral point grounding with resistor[J]. Proceedings of the CSEE, 2021, 41(6): 2136-2144.

[16] 彭華, 朱永利, 袁勝輝. 風(fēng)電場集電線路單相接地故障組合測距[J]. 儀器儀表學(xué)報, 2020, 41(9): 88-97.

PENG Hua, ZHU Yongli, YUAN Shenghui. Combined fault location for single-phase grounding of wind farm collection line[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2020, 41(9): 88-97.

[17] 鄭艷艷, 朱永利, 劉童童, 等. 基于零序電流的風(fēng)電場單相接地故障區(qū)段定位[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報, 2019, 31(7): 1408-1415.

ZHENG Yanyan, ZHU Yongli, LIU Tongtong, et al. Single-phase grounding fault location in wind farm based on zero-sequence current[J]. Journal of System Simulation, 2019, 31(7): 1408-1415.

[18] 彭華, 朱永利. 基于apFFT頻譜校正和XGBoost的風(fēng)電場集電線路單相接地故障測距[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2020, 35(23): 4931-4939.

PENG Hua, ZHU Yongli. Single phase grounding fault location for power lines of wind farm based on apFFT spectrum correction and XGBoost algorithm[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(23): 4931-4939.

[19]彭華, 王文超, 朱永利, 等. 基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場集電線路單相接地智能測距[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(16): 60-66.

PENG Hua, WANG Wenchao, ZHU Yongli, et al. An intelligent single-phase grounding fault location for a wind farm collection line based on an LSTM neural network[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(16): 60-66.

[20] 成和祥. 基于雙饋風(fēng)機(jī)短路特性的風(fēng)電場集電線路繼電保護(hù)整定方法研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2020, 48(16): 93-99.

CHENG Hexiang. Discussion on setting scheme of collecting line relay protection in wind farm based on a DFIG short-circuit characteristic[J]. Power System Protection and Control, 2020, 48(16): 93-99.

[21] HOERAUF R. Considerations in wind farm grounding designs[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2014, 50(2): 1348-1355.

[22]曾德輝, 王鋼, 李海鋒, 等. 小電阻接地配電網(wǎng)多回線故障分析與自適應(yīng)零序電流保護(hù)[J]. 電力自動化設(shè)備, 2019, 39(5): 45-52.

ZENG Dehui, WANG Gang, LI Haifeng, et al. Fault analysis of multi-feeder grounding fault and self-adaptive zero-sequence current protection scheme for low-resistance grounding distribution network[J]. Electric Power Automation Equipment, 2019, 39(5): 45-52.

[23] WANG Bin, NI Jiang, GENG Jianzhao, et al. Arc flash fault detection in wind farm collection feeders based on current waveform analysis[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2017, 5(2): 211-219.

[24]袁冰, 王賓, 陸元園, 等. 風(fēng)電場并網(wǎng)線路單相接地故障單端測距誤差特性分析[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2016, 44(19): 63-69.

YUAN Bing, WANG Bin, LU Yuanyuan, et al. Error analysis of single-end fault location for single-line-to- ground fault in transmission line with wind farm connection[J]. Power System Protection and Control, 2016, 44(19): 63-69.

[25]王晨清, 宋國兵, 遲永寧, 等. 風(fēng)電系統(tǒng)故障特征分析[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2015, 39(21): 52-58.

WANG Chenqing, SONG Guobing, CHI Yongning, et al. Fault characteristics analysis of wind power system[J]. Automation of Electric Power Systems, 2015, 39(21): 52-58.

[26] 衛(wèi)志農(nóng), 何樺, 鄭玉平. 配電網(wǎng)故障區(qū)間定位的高級遺傳算法[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報, 2002, 22(4): 128-131.

WEI Zhinong, HE Hua, ZHENG Yuping. A refined genetic algorithm for the fault sections location[J]. Proceedings of the CSEE, 2002, 22(4): 128-131.

[27] 謝瀟磊, 劉亞東, 孫鵬, 等. 新型配電網(wǎng)線路PMU裝置的研制[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2016, 40(12): 15-20.

XIE Xiaolei, LIU Yadong, SUN Peng, et al. Development of novel PMU device for distribution network lines[J]. Automation of Electric Power Systems, 2016, 40(12): 15-20.

[28] 陳福鋒, 趙謙, 蘭金波, 等. 風(fēng)電場匯流線路同步采樣及差動保護(hù)[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2013, 37(14): 19-24.

CHEN Fufeng, ZHAO Qian, LAN Jinbo, et al. Synchronous sampling and differential protections of collector lines in wind farms[J]. Automation of Electric Power Systems, 2013, 37(14): 19-24.

Zero-sequence component-based fault localization for asymmetric phase-to-ground faults of collecting lines in wind farms

ZHU Yongli, DING Jia, PAN Xinpeng

(School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China)

A large number of power sources with complex fault characteristics are connected to the collecting line of wind farms so that fault localization for the line is difficult. This problem has been plaguing wind power operators. Therefore, this paper presents a zero-sequence component-based fault localization scheme for asymmetric phase-to-ground faults of collecting lines. Starting by defining the branch-free area and fully considering the special relationship between wind turbines (WTs) and zero-sequence components of wind farms, the WT-independent identification and fault distance calculation for the faulty branch-free area can be realized hierarchically. First, the concept of status information of branch-free areas is introduced to reflect the main flow path of zero-sequence current. Then the faulty branch-free area can be identified by using optimization to match the status information. Second, a fault distance calculation model of the faulty branch-free area is derived from zero-sequence impedance, and the solution problem of this model is transformed into an optimization problem to obtain the fault distance. The proposed localization scheme can completely eliminate the effect of WTs with only a few measuring points and effectively adapt to the collecting line with branches. In addition, strictly synchronous data is not necessary for this scheme and multiple solutions are avoided. Finally, in order to deal with line parameter variation, online calculation of line parameters is also designed. Simulation results verify that this localization scheme is accurate and not affected by WTs, fault locations, fault types, fault resistance and asynchronous data, and the overall performance is better than that of existing schemes. The effectiveness of online calculation of line parameters is also proved.

wind farm; collecting line; asymmetric phase-to-ground fault; fault localization; zero-sequence component

10.19783/j.cnki.pspc.220635

國家自然科學(xué)基金項目資助(51677072)

This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 51677072).

2022-05-01；

2022-08-25

朱永利(1963—)，男，博士，教授，研究方向為電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和分析、電力系統(tǒng)分析與控制等；E-mail: yonglipw@163.com

丁 嘉(1997—)，男，通信作者，博士研究生，研究方向為電力設(shè)備故障診斷；E-mail: jia_ding_0132@163.com

潘新朋(1997—)，男，碩士研究生，研究方向為電力線故障定位。E-mail: 1473893557@qq.com

(編輯 周金梅)