摘要：為解決配電網(wǎng)小電流接地故障的選線及定位問(wèn)題,文中對(duì)EMD算法的自適應(yīng)濾波性質(zhì)進(jìn)行了分析,針對(duì)小電流接地故障電流經(jīng)EMD分解出的IMF在不同故障角下展現(xiàn)的不同特征,在低頻量較大時(shí)采用IMF低頻層故障點(diǎn)突變方向,與較小時(shí)采用電容暫態(tài)能量大小作為判據(jù)進(jìn)行故障選線,在此之上,基于DTU與FPI之間的相互配合對(duì)各相鄰FPI進(jìn)行波形對(duì)比最終得出故障位置,并遵循IEC 61850規(guī)約拓展了故障選線定位功能相關(guān)邏輯節(jié)點(diǎn),為解決主站對(duì)DTU,FPI功能實(shí)現(xiàn)監(jiān)控提供了參考?；贛ATLAB/Simulink的配網(wǎng)小電流接地故障仿真驗(yàn)證了該選線定位方法的有效性。

用戶遭受的停電事故很大程度是由配電網(wǎng)故障造成的,因此,真正提升居民用電可靠性是智能配電網(wǎng)建設(shè)的重點(diǎn)。但是,配電網(wǎng)電力設(shè)備種類及數(shù)量眾多,既minal Unit,DTU),也有出于經(jīng)濟(jì)性考慮功能較為單一但數(shù)量眾多的分布式裝置如故障指示器(Fault PassageIndicators,FPI),配電網(wǎng)如仍沿用傳統(tǒng)的IEC 60870-5系列規(guī)約將難以適應(yīng)如此復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息。

因此IEC61850規(guī)約目前公認(rèn)為最適合配網(wǎng)自動(dòng)化,特別是將其應(yīng)用于配電網(wǎng)小電流接地故障選線與定位中。DTU和FPI是目前解決小電流接地故障選線與定位的主要配電自動(dòng)化設(shè)備,針對(duì)其實(shí)現(xiàn)方法,文獻(xiàn)[1]提出DTU在零序電流較大時(shí)上傳零序功率方向進(jìn)行故障定位,或利用小波提取特征分量等方法進(jìn)行故障選線定位[2-3]。

然而,配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜多變,不同時(shí)刻故障對(duì)應(yīng)不同的故障暫態(tài)分量,再加上系統(tǒng)不確定的故障振蕩和噪聲,對(duì)定頻的濾波算法或僅依靠故障方向作為判據(jù)的傳統(tǒng)故障選線定位方法帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。而針對(duì)FPI的使用上,文獻(xiàn)[4]提出一種僅利用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,也難以獨(dú)立支持IEC 61850進(jìn)行通信,并將故障依次傳給后端進(jìn)行處理的設(shè)備FPI,文獻(xiàn)[5]則闡釋了利用該FPI進(jìn)故障定位的具體協(xié)議。如何讓FPI支持IEC 61850規(guī)約也是實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)自動(dòng)化不可避免的問(wèn)題。

文獻(xiàn)[6]依照IEC 61850標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)建了適用于專用方法的小電流接地故障選線定位邏輯節(jié)點(diǎn),為IEC 61850在配網(wǎng)故障選線定位中的應(yīng)用提供了參考。基于以上幾點(diǎn),文章嘗試采用具有自適應(yīng)性質(zhì)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)代替?zhèn)鹘y(tǒng)用以分析暫態(tài)分量的小波算法進(jìn)行故障選線,之后利用DTU和FPI配合對(duì)故障電流偵測(cè)并進(jìn)行故障定位,最后針對(duì)該選線及定位方法,提出其符合IEC61850規(guī)約拓展的故障選線定位邏輯節(jié)點(diǎn),并在節(jié)點(diǎn)中融入FPI的監(jiān)控屬性,使DTU作為通信媒介,解決了FPI對(duì)IEC 61850協(xié)議的支持問(wèn)題。

1 EMD算法自適應(yīng)性簡(jiǎn)介EMD是1998由美國(guó)的N. E. Huang提出并發(fā)展的一種新型自適應(yīng)信號(hào)時(shí)頻分析方法[7],依據(jù)信號(hào)自身的特點(diǎn),自主地抽取信號(hào)內(nèi)在的固有模態(tài)函數(shù)(Intrin-sic Mode Function,IMF),大量工程實(shí)例已證實(shí)EMD算法具有類似二進(jìn)濾波器的特性,是一種非線性故障波形分析的有效工具。EMD算法的特點(diǎn)在于局部尺度自適應(yīng),體現(xiàn)為對(duì)于瞬時(shí)頻率的偵測(cè)。

對(duì)信號(hào)x(t)進(jìn)行Hilbert變換得到表征x(t)局部特性的^x(t),定義其解析信號(hào)z(t)為:z(t)=x(t)+j^x(t)=a(t) ejθ(t)(1)(1)瞬時(shí)頻率則表示為:fi(t)=·(2)fi(t)=21π·dθd(tt)(2)12πdt·dt(2)其中fi(t)表示t時(shí)刻i次瞬時(shí)頻率。不同于三角分解,Hilbert變換得到的瞬時(shí)頻率是局部量。

建立x(t)的多分量信號(hào)數(shù)學(xué)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)是單分量信號(hào),r(t)是殘余信號(hào)。可見(jiàn),與采用三角基作為時(shí)間尺度的傅里葉分解相比,EMD算法中的時(shí)間尺度代表了信號(hào)內(nèi)在隱含的局部振蕩尺度[8]。EMD分解并不需要預(yù)先定義基函數(shù),也無(wú)需采用信號(hào)的先驗(yàn)知識(shí),因此該算法具有良好的自適應(yīng)性。EMD可分解為若干IMF和一個(gè)殘余信號(hào)組成:s(t)=∑IMFi(t)+r(t)(4)s