输电系统中的故障分类和区域标识的制作方法

1.本主题总体上涉及输电系统中的故障分类和区域标识。


背景技术：

2.电力传输系统是一个庞大而复杂的网络，其包括带有许多电气部件(诸如发电机、变压器、并联电抗器等)的传输线路。电力系统经常受到系统扰动的影响，诸如传输线路故障、发电机组的损失、重负荷传输线路中的切换操作、负荷幅值和方向方面的变化等。一般来说，故障可以被定义为导致电流的正常流量方面的中断的电气系统的异常状况。电流的这种偏离流量导致电压和/或电流流量方面的变化，这中断了电力传输。
3.随着电力系统面临模式转变，世界各地的电力网正在经历从同步ac旋转电机到基于逆变器的资源(inverter-based resource，ibr)技术的多能源发电方面的重大变化。这个趋势的自然结果是在输电和配电网络处更多地部署可再生能源。除了众所周知的环境效益之外，例如由于减小的惯性、更小的稳定性裕度以及更大的不可预测性，这些非常规技术的引入改变了电力系统的操作。由于这些可再生技术中的大多数是逆变器接口的，因此它们在故障状况下的行为不同于常规旋转电机的行为。这在电力系统保护方面带来了新的挑战。此外，基于逆变器的资源(诸如风能和太阳能光伏(pv)发电)的更高渗透的问题是电力网的故障电流和短路强度方面的降低。


技术实现要素：

4.本发明的实施例提供了输电系统中用于故障的分类的方法、用于故障的区域标识的方法、用于故障分类和区域标识的设备以及用于故障分类和区域标识的计算机可读存储介质。
5.本发明的实施例的目的可以是快速且准确地清除输电系统中的故障，而不管输电系统中以及特别是包括ibr的输电系统中连接何种类型的发电源。例如，在具有强电源的系统中，故障可以在不到四分之一周期的时间内被清除。在另一示例中，在包括ibr的电力传输系统中，故障可以在少于5至7ms的时间内被清除。
6.根据第一方面，提供了一种用于故障分类的方法。该方法包括获得在故障期间测量的三相中的每一相中的传输线路的端子处的电压或电流测量值。对电压或电流测量值进行模态变换，以获得参考三相中的每一相的行波信号。进一步，基于行波信号的幅值，对故障进行分类。
7.根据实施方式，在不使用电压或电流测量值的相对于时间的递增量的情况下执行故障分类。
8.根据实施方式，模态变换是克拉克变换(clarkes transformation)。
9.根据实施方式，该方法基于故障的分类生成引起单相跳闸或三相跳闸的跳闸信号。
10.根据实施方式，行波信号包括参考三相中的每一相的零模式行波信号，并且该方
法包括将零模式行波信号的幅值与零模式阈值进行比较，以区分涉及接地的故障和不涉及接地的故障。
11.根据实施方式，行波信号还包括参考三相中的每一相的β模式行波信号，并且该方法包括，当故障涉及接地时，在满足第一条件的情况下，将故障分类为涉及三相中的第一相和接地。当参考第一相的β行波信号的幅值是三相中的每一相的β行波信号的幅值的最小值并且小于β模式阈值时，满足第一条件。
12.根据实施方式，行波信号还包括参考三相中的每一相的α模式行波信号，并且该方法包括，当故障涉及接地时，在满足第二条件的情况下，将故障分类为涉及三相中的两相和接地。当参考三相中的第三相的α行波信号的幅值是三相中每一相的α行波信号的幅值的最小值时，满足第二条件。进一步，当故障涉及接地并且不满足第二条件时，故障被分类为涉及三相和接地。进一步，当故障不涉及接地时，该方法包括在满足第三条件的情况下，将故障分类为涉及三相中的两相。当参考三相中的第三相的α行波信号的幅值是三相中的每一相的α行波信号的幅值的最小值并且小于α模式阈值时，满足第三条件。进一步，当不满足第三条件并且不涉及接地时，故障被分类为涉及三相。
13.根据实施方式，端子连接到同步发电资源或电网连接的传输线路或基于逆变器的发电资源。
14.根据第二方面，提供了一种用于故障的区域标识的方法。当所计算的线路长度和实际线路长度之间的差小于阈值线路长度时，基于行波信号标识传输线路上故障所在的区域。当所计算的线路长度和实际线路长度之间的差大于阈值线路长度时，基于递增端子电流相对于时间的变化率标识传输线路上故障所在的区域。
15.根据实施方式，用于故障的区域标识的方法包括接收具有故障的传输线路的标识；以及
16.基于从对故障期间在传输线路的端子处确定的电压或电流测量值执行的模态变换获得的行波信号，计算传输线路的线路长度，以获得所计算的线路长度。
17.根据实施方式，基于行波信号标识的区域位于距端子实际线路长度的三分之一到三分之二的范围内，并且基于递增端子电流的变化率标识的区域位于距端子实际线路长度的三分之一的范围内。
18.根据第三方面，用于故障分类和区域标识的方法包括如本文所公开的用于故障分类的方法和如本文所公开的用于区域标识的方法。
19.根据第四方面，公开了一种执行用于故障分类和/或区域标识的方法的智能电子设备。
20.根据第五方面，公开了一种非暂时性计算机可读介质，包含程序指令，这些程序指令在被执行时使得处理器执行用于故障分类和/或故障区域标识的方法。
附图说明
21.参考以下描述和附图，将更好地理解本主题的各特征、方面和优点。在不同的附图中使用相同的附图标记指示相似或相同的特征和部件。
22.图1(a)和1(b)示出了根据本主题的实施例的在(a)α模式和(b)β模式下参考相a的相a接地(a-g)故障的行波信号的监控。
23.图2(a)和2(b)示出了根据本主题的实施例的在(a)α模式和(b)β模式下参考相a的相b相c间(bc)故障的行波信号的监控。
24.图3(a)和3(b)示出了根据本主题的实施例的在(a)α模式下和在(b)β模式下参考相a的相c相a间接地(ca-g)故障的行波信号的监控。
25.图4(a)和4(b)示出了根据本主题的实施例的在(a)α模式和(b)β模式下参考相a的三相接地(abc-g)故障情况的行波信号的监控。
26.图5(a)示出了根据本主题的实施例的用于对故障进行分类的双源等效电气网络的框图。
27.图5(b)示出了距离150公里的传输线路的母线m 50公里处相a接地故障的三个相电流。
28.图5(c)示出了距离150公里的传输线路的母线m 50公里处的相a接地故障的电流信号的α分量。
29.图5(d)示出了距离150公里的传输线路的母线m 50公里处的相a接地故障的所提取的行波。
30.图5(e)示出了根据本主题的实施例的标识故障所在的区域的双源等效电气网络的框图。
31.图6示出了根据本主题的实施例的用于标识所检测到的故障是否在限定区域中的技术。
32.图7示出了根据本主题的实施例的用于线路长度计算的基于行波的方法的点阵图。
33.图8(a)示出了根据本主题的实施例的用于对故障进行分类的方法。
34.图8(b)示出了根据本主题的实施例的用于标识故障所在的区域的方法，
35.图9示出了根据本主题的实施例的用于故障分类的故障的相位选择的方法。
36.图10示出了根据本主题的实施例的标识所检测到的故障所在的区域的方法。
37.图11描绘了在第一场景的第一示例中，用于故障区域标识的递增电流的阈值和实际变化率的曲线图。
38.图12(a)和图12(b)示出了根据本主题的实施例的在第一场景的第一示例中，在母线m处记录的β和零模式行波信号的第一峰。
39.图13示出了根据本主题的实施例的在第一场景的第一示例中，在母线m处记录的行波信号，描绘了前三个峰及其到达时间。
40.图14描绘了在第一场景的第二示例中，用于故障区域标识的递增电流的阈值和实际变化率的曲线图。
41.图15(a)和15(b)示出了根据本主题的实施例的在第一场景的第二示例中，在母线m处记录的α和零模式行波信号的第一峰。
42.图16示出了根据本主题的实施例的在第一场景的第二示例中，在母线m处记录的行波信号，描绘了前三个峰及其到达时间。
43.图17描绘了在第二场景的第一示例中，用于故障区域标识的递增电流的阈值和实际变化率的曲线图。
44.图18(a)和18(b)示出了根据本主题的实施例的在第二场景的第一示例中，在母线
m处记录的β和零模式行波信号的第一峰。
45.图19描绘了在第二场景的第二示例中，用于故障区域标识的递增电流的阈值和实际变化率的曲线图。
46.图20(a)和20(b)示出了根据本主题的实施例的在第二场景的第二示例中，在母线m处记录的α和零模式行波信号的第一峰。
47.图21示出了根据本主题的实施例的在第二场景的第二示例中，在母线m处记录的行波信号，描绘了前三个峰及其到达时间。
48.图22(a)和22(b)示出了在一个示例中，具有弱的基于逆变器的资源的系统利用常规方法和根据本主题的实施例的混合方法来确定系统的可信赖性的操作时间。
49.图23(a)和23(b)示出了在另一示例中，具有弱的基于逆变器的资源的系统利用常规方法和根据本主题的实施例的混合方法来确定系统的可信赖性的操作时间。
50.图24(a)和24(b)示出了在又一示例中，正常传输线路利用常规方法和根据本主题的实施例的混合方法来确定系统的可信赖性的操作时间。
51.图25(a)和25(b)示出了在又一示例中，双回路传输线路利用常规方法和根据本主题的实施例的混合方法来确定系统的可信赖性的操作时间。
52.图26(a)和26(b)示出了在又一示例中，串联补偿线路利用常规方法和根据本主题的实施例的混合方法来确定系统的可信赖性的操作时间。
具体实施方式
53.本主题涉及输电系统中的故障分类和区域标识。下面描述了与作为示例包括基于逆变器的资源技术的电力系统相关的故障分类和区域标识。然而，主题不限于具有ibr的电力系统中的故障分类和区域标识。
54.电力系统的稳定性裕度取决于电力系统的惯性，并且它决定了用于标识和清除电力系统中的故障的保护方案的期望速度。包含ibr的电力系统具有低惯性，并且因此具有较小稳定性裕度。降低的稳定性裕度意味着更低的临界清除时间。故障必须快于临界清除时间被清除，否则系统可能失去暂态稳定性，这可能导致系统停电。因此，可再生能源与电力网的整合需要高速保护来维持系统稳定性极限。
55.常规地，时域保护原理用于高速线路保护。新型继电器硬件平台的高采样率、处理能力和通信能力用于提高线路保护的操作速度。然而，这些解决方案在其涉及到速度时有缺点。而且，越来越多地将可再生能源添加到主电网预计将降低整体惯性，特别是在具有太阳能光伏(pv)发电高度整合的情况下。这可能会降低电力系统的惯性常数和暂态稳定性裕度，这进而导致维持电网的稳定操作的临界清除时间的减少。
56.在一种常规技术中，基于递增端子电流的变化率的基于时域的算法被用于故障区域标识。通过假设故障处于设定的区域1边界处，计算递增端子电流的阈值变化率。递增端子电流的实际变化率根据端子电流测量计算。当实际速率大于阈值速率时，故障被标识为在设定的区域1边界内。可替代地，如果实际速率小于阈值速率，则故障被标识为超出设定的区域1边界，并且不产生跳闸信号。
57.对于如表i所示的具有传统发电源的正常传输线路系统的50％内的故障，如上所述的基于时域的区域标识在《5ms内以100％可靠性生成跳闸信号。
58.表i.基于时域的区域标识的性能——具有传统源的系统
[0059][0060]
然而，对于具有基于逆变器的源的传输线路系统，即使对于线路的50％处的故障，基于时域的区域标识的可靠性下降到86％。如下面示出的表ii中所示，平均跳闸时间也不期望地增加。
[0061]
表ii.基于时域的区域标识的性能——具有基于逆变器的源的系统
[0062][0063]
因此，基于常规技术的基于时域的区域标识可能不足以对具有基于逆变器的源的传输线路进行可靠和快速的保护。因此，需要能够保护电力系统的快速距离保护技术，即故障分类和区域标识。
[0064]
本主题提供了一种用于快速故障分类和快速且准确的区域标识的方法。故障分类(相位选择)基于从电流或电压测量的模态变换获得的行波信号来实现。进一步，在故障分类上，基于递增量和行波原理的组合来标识故障范围或区域。因此，提供了一种组合时域中的递增量和基于行波的距离保护方法的混合方法，该方法在不损害安全性的情况下实现了更好的可信赖性和速度。该方法适用于所有电力系统，而不考虑所使用的发电源如何，以及特别地适用于基于逆变器的资源(ibr)系统。
[0065]
对于具有传统发电源的系统，本文公开的方法和设备可以在不到四分之一的周期的时间内清除故障。对于ibr系统，该方法可以在不到5至7ms的时间内清除故障。进一步，该方法可以应用于串联补偿线路，并且在功率摆动期间不会误操作，并且因此可能不需要功率摆动阻断功能。
[0066]
参考以下描述和附图，将更好地解释主题的上述和其他特征、方面和优点。在可能的情况下，在附图和下面的描述中使用相同的附图标记来指代相同或相似的部分。虽然描述了几个示例，但是修改、改编和其他实施方式是可能的。
[0067]
首先讨论在模拟传输线路中的不同类型的故障期间参考三相获得的行波信号，以建立基于其可以执行快速故障分类的原理。为此，作为示例，考虑220kv、150km长的传输线路，并且监控四种类型的故障的行波信号的α和β分量。在这个示例中，出于讨论的目的，已经考虑了以下故障：a-g(相接地故障)、bc(相间故障)、ca-g(相间接地故障)和abc-g(三相接地故障)。然而，对于其它相接地故障、相间故障和相间接地故障之间的故障的行波信号的α和β分量也给出类似的结果。
[0068]
图1(a)和1(b)示出了根据本主题的实施例的在(a)α模式和(b)β模式下参考相a的
相a接地(a-g)故障的行波信号的监控。在一个示例中，在150公里的传输线路的25公里处模拟相接地(a-g)故障、具有20ω的故障电阻以及60度的初始角度。图1(a)描绘了对于相a在α模式下的相a接地(a-g)故障的行波信号的监控，而图1(b)描绘了对于相a在β模式下相a接地(a-g)故障的行波信号的监控。正如可以观察到的那样，对于相a接地故障，仅存在参考相a的α模式信号，而参考相a的β模式信号是可忽略的。进一步，当a-g故障发生时，关于相b和相c的β模式信号具有显著的幅值(图中未示出)。类似地，对于相b接地(b-g)故障，以相b为参考的β模式信号是可忽略的，而对于相c接地(c-g)故障，以相c为参考的β模式信号是可忽略的。进一步，由于故障中涉及接地，对于这些故障来说，零模式信号的幅值是不可忽略的。
[0069]
图2(a)和2(b)示出了根据本主题的实施例的在(a)α模式和(b)β模式下参考相a的相b相c间(bc)故障的行波信号的监控。在一个示例中，在150公里的传输线路的25公里处模拟相间(相b相c间)故障、具有1ω的故障电阻为和60度的初始角度。图2(a)描述了对于相a在α模式下相b相c间(bc)故障的行波信号的监控，以及图2(b)描绘了对于相a在β模式下相b相c间(bc)故障的行波信号的监控。对于相b相c间故障，可以观察到的是参考相a估计的α模式信号是可忽略的，并且其可以用于故障类型标识。类似地，对于相a相b间和相c相a间故障，分别参考相c和相b的α模式信号在幅值上接近于零。此外，由于故障中不涉及接地，对于这些故障来说，零模式信号的幅值是可忽略的。
[0070]
图3(a)和3(b)示出了根据本主题的实施例的在(a)α模式下和在(b)β模式下参考相a的相c相a间接地(ca-g)故障的行波信号的监控。在一个示例中，在150公里的传输线路的25公里处模拟两相接地(相c相a间接地)故障、具有20ω的故障电阻和60度的初始角度。图3(a)描绘了对于相a在α模式下相c相a接地(ca-g)故障的行波信号的监控，以及图3(b)描绘了对于相a在β模式下相c相a间接地(ca-g)故障的行波信号的监控。对于ca-g故障，α和β模式信号两者可用。然而，在使用所有三个相位作为参考计算的α模式信号中，以相位b作为参考估计的α模式信号的幅值最小。此外，由于故障中涉及接地，对于这些故障来说，零模式信号的幅值是不可忽略的。
[0071]
图4(a)和4(b)示出了根据本主题的实施例的在(a)α模式和(b)β模式下参考相a的三相接地(abc-g)故障情况的行波信号的监控。在一个示例中，在150公里的传输线路的25公里处模拟三相接地(abc-g)故障、具有10ω的故障电阻和60度的初始角度。图4(a)描绘了对于相a在α模式下的三相接地(abc-g)故障的行波信号的监控，以及图4(b)描绘了对于相a在β模式下三相接地(abc-g)故障的行波信号的监控。如从图4(a)和图4(b)可以看出的那样，对于三相接地故障，α和β模式信号两者可用。
[0072]
基于这些观察，本主题提出了一种基于行波信号信息的用于快速和可靠的故障分类的相位选择方法，如下所解释那样。
[0073]
图5(a)示出了根据本主题的实施例的用于对故障进行分类的双源等效电气网络的框图。双源等效电气网络500包括连接在两个端子母线m 501和母线n 502之间的长度为l的电力传输线路512。电力源503和504分别向母线m 501和母线n 502供应电力。在一个示例中，源503和504可以连接到发电机，诸如同步发电资源、电网连接的传输线路或基于逆变器的发电资源。电气网络500可以以高电压(诸如在千伏的范围内)和在长距离内(诸如在十或几百公里内)传输电力。
[0074]
应当理解的是，用于故障分类的双端子系统500可以包括多个附加部件或设备，用
于监控、感测和控制可能与传输线路相关联但是为了简洁起见没有示出的各种参数。例如，诸如断路器、传感器、电流互感器、电压互感器、连接到传输线路的负载、并联电抗器、智能电子设备(intelligent electronic device，ied)、保护继电器等部件可以连接到传输线路。
[0075]
进一步，设备508可以与传输线路512相关联用于故障分类。为了讨论，参考在端子m 501处实施的设备508来描述用于故障的分类的技术。然而，如可以理解的那样，可以由端子n 502处的设备应用类似的技术。
[0076]
在一个示例中，设备508可以是智能电子设备(ied)。在其他示例中，设备508可以是可以从ied接收测量的任何计算设备，诸如服务器、台式设备、膝上型设备等。在示例中，本主题可以由一个或多个模块来实施。这些模块可以被实施为可由一个或多个处理器执行的指令。例如，在设备508执行该方法的示例中，模块由设备508的处理器执行。如果该方法部分地由设备508实施并且部分地由服务器实施，则模块(取决于步骤)将相应地分布在设备508和服务器中。
[0077]
在操作中，设备508可以被配置为从连接到传输线路512的各种测量装备(诸如电流互感器、电压互感器、罗果夫斯基线圈或其他测量传感器)接收与母线m 501(也称为第一端子)相关联的输入测量信号。例如，被示为vt的电压互感器和/或被示为ct的电流互感器可以用于获得输入测量。在一个示例中，设备508可以获得与母线m 501相关联的电压测量或电流测量或者电压和电流测量两者。设备508可以被配置成使用本领域已知的技术来检测传输线路中的故障。响应于此，设备508可以被配置为如下面进一步讨论的那样对故障进行分类，并且可以相应地生成跳闸信号以隔离故障。
[0078]
为了对故障进行分类，设备508可以在处理器520的帮助下处理所获得的测量。处理器520可以被实施为专用处理器、共享处理器或其中的一些可以被共享的多个单独的处理器。设备508可以包括存储器526，该存储器可以通信地连接到处理器520。在其他能力当中，处理器520可以提取并执行存储在存储器526中的计算机可读指令。在一个示例中，存储器526可以存储故障分类模块522。在其他示例中，故障分类模块522可以在存储器526的外部。存储器526可以包括任何非暂时性计算机可读介质，包括例如诸如ram的易失性存储器、或者诸如eprom、闪存等的非易失性存储器。
[0079]
进一步，设备508可以包括输出接口524，以将从故障分类模块522获得的结果通信传送到例如服务器。在一个示例中，当该方法在服务器处实施时，设备508可以通过输出接口524将电流和电压测量通信传送给服务器。输出接口524可以包括各种基于计算机可读指令的接口和允许与其他通信、存储和计算设备(诸如网络实体、网络服务器、数据库和外部储存库以及外围设备)交互的硬件接口。在一个示例中，可以在连接到输出接口524或与设备508集成的显示器上查看故障分类、电流和电压测量等。
[0080]
在一个示例中，在检测到传输线路中的故障时，设备508的处理器520可以执行故障分类模块522对故障进行分类。故障分类模块522可以获得在故障期间由与传输线路相关联的测量装备测量的三相中的每一相中的传输线路的端子处的电压或电流测量值。电压或电流测量值可以从设备508中的储存库或外部设备或储存库中获得。
[0081]
故障分类模块522然后可以对电压或电流测量值执行模态变换，以获得参考三相中的每一相的行波信号。行波信号包括参考三相中的每一相的β模式行波信号、α模式行波
信号和零模式行波信号中的一个或多个。在一个示例中，可以被执行的模态变换是克拉克变换，并且可以在每个相(即，相a、相b和相c)下执行模态变换，以获得相应的α、β和零模式行波信号。
[0082]
在一个示例中，电压或电流测量值可以被分解成两个天线模式信号(α模式信号和β模式信号)和接地模式信号。可以通过克拉克变换将相电压或相电流分解成天线和接地模式信号。天线模式信号和接地模式信号然后可以穿过带通滤波器以提取行波。例如，考虑150公里的传输线路的50公里的位置处的相a接地故障。图5(b)示出了距离150公里的传输线路的母线m 50公里处相a接地故障的三个相电流。图5(c)示出了距离150公里的传输线路的母线m 50公里处的相a接地故障的在相a下的电流信号的α分量。图5(d)示出了距离150公里的传输线路的母线m 50公里处的相a接地故障的相a下的所提取的α模式行波。高频瞬态分量(行波)在图5(b)中由550表示，以及α模式信号中的高频瞬态分量在图5(c)中由552表示，其通过使图5(c)中示出的α模式信号穿过带通滤波器进行提取以获得图5(d)中示出的行波。基于行波信号的幅值，可以对故障进行分类。在一个示例中，可以在不使用电压或电流测量值的关于时间的递增量的情况下执行故障分类。此外，基于故障的分类，可以生成单相跳闸信号或三相跳闸信号。
[0083]
对于故障的分类，故障分类模块522可以将零模式行波信号的幅值与零模式阈值进行比较，以区分涉及接地的故障和不涉及接地的故障。在一个示例中，零模式阈值可以是0.01。进一步，在确定故障是否涉及接地时，并且基于三相a、b和c的α和β模式行波信号的幅值，故障可被分类为单相故障、单相接地故障、相间故障、相间接地故障、三相故障或三相接地故障。
[0084]
在一个示例中，当故障涉及接地时，在满足第一条件的情况下，故障分类模块522可以将故障分类为涉及三相中的第一相和接地。当参考第一相的β行波信号的幅值是三相中的每一相的β行波信号的幅值的最小值并且小于β模式阈值时，可以满足第一条件。
[0085]
进一步，当故障涉及接地时，在满足第二条件的情况下，故障分类模块522可以将故障分类为涉及三相中的两相和接地。当参考三相中的第三相的α行波信号的幅值是三相中每一相的α行波信号的幅值的最小值时，可以满足第二条件。当不满足第二条件但涉及接地时，故障分类模块522可以将故障分类为涉及三相和接地。
[0086]
另一方面，当故障不涉及接地时，即，当零模式行波信号的幅值小于零模式阈值时，在满足第三条件的情况下，故障分类模块522可以将故障分类为涉及三相中的两相。当参考三相中的第三相的α行波信号的幅值是三相中的每一相的α行波信号的幅值的最小值并且小于α模式阈值时，可以满足第三条件。当不满足第三条件且不涉及接地时，故障分类模块522可以将故障分类为涉及三相。
[0087]
参考图9更详细地描述了用于对故障进行分类的相选择过程。进一步，基于分类，故障分类模块可以生成单相跳闸信号或三相跳闸信号。
[0088]
图5(e)示出了根据本主题的实施例的标识故障所在的区域的双源等效电气网络的框图。在一个示例中，一旦检测到故障并对其进行分类，就可以标识故障所在的段或故障可能所在的区域。在一个示例中，可以基于参考图5(a)描述的分类技术对故障进行分类，或者可以使用任何其他故障分类技术。在一个示例中，用于故障区域标识的双端子系统580可以类似于参考图5(a)讨论的用于故障分类的双端子系统500。
[0089]
如图5(e)所示，设备540可以与用于区域标识的传输线路512相关联。像设备508一样，设备540可以是智能电子设备或任何计算设备，诸如服务器、台式设备、膝上型电脑等，其可以从ied接收测量。在一个示例中，设备508和设备540可以集成在单个设备中，以执行故障分类和区域标识两者。像设备508一样，设备540可以从连接到传输线路512的各种测量装备(诸如电流互感器、电压互感器、罗果夫斯基线圈或其他测量传感器)接收与母线m 501相关联的电压和电流测量。进一步，设备540可以被配置成标识故障可能所在的区域。对于区域标识，设备540可以在类似于处理器520的处理器542的帮助下处理所获得的测量。
[0090]
在一个示例中，本主题可以通过由处理器542执行的一个或多个模块来实施。这些模块可以被实施为可由一个或多个处理器执行的指令。例如，在设备540执行该方法的示例中，模块由设备540的处理器执行。如果该方法部分地由设备540实施并且部分地由服务器实施，则模块(取决于步骤)将相应地分布在设备540和服务器中。
[0091]
设备540可以包括存储器546，该存储器可以通信地连接到处理器542。在其他能力当中，处理器542可以提取并执行存储在存储器546中的计算机可读指令。在一个示例中，存储器546可以存储故障区域标识模块544。在其他示例中，故障区域标识模块544可以在存储器546的外部。存储器546可以包括任何非暂时性计算机可读介质，包括例如诸如ram的易失性存储器、或者诸如eprom、闪存等的非易失性存储器。
[0092]
在一个示例中，在检测到传输线路中的故障时，可以由设备540执行标识故障可能所在的区域的方法。进一步，设备540可以包括输出接口548，以将从故障区域标识模块544获得的结果通信传送到例如服务器。在一个示例中，当该方法在服务器处实施时，设备540可以通过输出接口548将电流和电压测量通信传送给服务器。输出接口548可以包括各种基于计算机可读指令的接口和允许与其他通信、存储和计算设备(诸如网络实体、网络服务器、数据库和外部储存库以及外围设备)交互的硬件接口。在一个示例中，可以在连接到输出接口548或与设备540集成的显示器上查看故障区域标识、所获得的电流和电压测量等。
[0093]
为了标识所在的区域，设备540可以被配置成接收具有故障的传输线路的标识。为了讨论，参考在端子m 501处实施的设备540来描述标识故障区域(可替代地称为故障段)的方法。然而，如可以理解的那样，可以由端子n 502处的设备执行类似的方法。
[0094]
在操作中，设备540可以接收在传输线路512中存在故障的指示。在接收这个指示时，可以计算传输线路512的线路长度。在一个示例中，可以基于从对在故障期间在传输线路512的端子(诸如端子m 501)处确定的电压或电流测量值执行的模态变换中获得的行波信号来计算线路长度。进一步，实际线路长度和所计算的线路长度之间的比较可以用于标识故障所在的区域。
[0095]
在一个示例中，当所计算的线路长度和实际线路长度之间的差小于阈值线路长度时，设备540可以基于行波信号标识故障所在的传输线路的区域。基于行波信号标识的区域可以位于距离端子实际线路长度的三分之一到三分之二的范围内。在示例中，当所计算的线路长度和实际线路长度之间的差大于或等于阈值线路长度时，设备540可以基于递增端子电流相对于时间的变化率来标识传输线路上故障所在的区域。基于递增端子电流的变化率标识的区域可以位于距离端子实际线路长度的三分之一的范围内。下面参考图6和图7进一步详细解释故障段或故障区域标识的各方面。
[0096]
图6示出了根据本主题的实施例的用于标识所检测到的故障是否在限定区域中的
技术。观察到的是对于非常靠近局部端子(诸如端子501或502)的故障，可以实施时域方法，因为它快速且可靠。然而，对于靠近端子发生的这些故障，由于多个反射和折射的标识，行波方法可能不太可靠。另一方面，对于远离局部端子发生的故障，时域方法可能较慢且不太可靠。特别地，对于超过具有基于逆变器的源的传输线路的50％的故障，时域方法与基于行波的方法相比可能更没有效率。根据本主题，已经发现基于行波的方法对于33.3％至66.67％之间的线路的部分以非常高的速度和精度起作用。因此，本主题实施了一种混合方法，其包括时域方法和行波方法，并因此确保了对距端子长达总线路长度的66.67％的传输线路的超快速和高度可靠的保护。
[0097]
在一个示例中，传输线路(诸如传输线路512)可以分成三个段：段1、段2和段3。在一个示例中，段1和段3可以被称为端部段，因为它们可以邻近端子端部，而段2可以被称为中间段，因为它可以包括传输线路的中点。段1可以覆盖从母线m 501到大约33.33％ p1的线路的起点，即从端子开始的传输线路的三分之一。段2覆盖了从端子501开始的传输线路的三分之一(33.33％)p1到从端子501开始的传输线路的三分之二(66.67％)p2。段3覆盖从端子501开始的传输线路的三分之二66.67％ p2到传输线路的端子502，即从端子502开始的传输线路的三分之一。在一个示例中，可以实施基于时域的区域标识方法来保护传输线路的段1，并且可以实施基于行波的方法来保护传输线路的段2。当从端子502观看时，由于段3对应于段1，所以当从端子502获得电流或电压测量时，段3也可以使用基于时域的区域标识方法来保护。因此，本主题有效地结合了基于时域和基于行波的方法两者的优点，以实现快速和可靠的区域标识。
[0098]
图7示出了根据本主题的实施例的用于线路长度计算的基于行波的方法的点阵图。在传输线路中发生故障期间，可能生成高频瞬态信号，该信号可能沿着传输线路以大约等于光速的速度传播到互连电力系统中的最近的阻抗不连续点。从阻抗不连续点开始，波可以被反射和折射，基于此可以计算线路长度。
[0099]
如上所讨论那样，传输线路的三分之一和三分之二(p1至p2)之间的部分可以通过基于行波的方法来保护。在一个示例中，让我们考虑传输线路的段2中的故障，并且图7示出了故障的点阵图。
[0100]
对于来自图7中示出的点阵图中的段2(l/3＜d1＜2l/3)中的故障，我们在母线m处得到以下等式，
[0101][0102][0103][0104]
其中：
[0105]
t
m1
是第一波在母线m处的到达时间，
[0106]
t
m2
是第二波在母线m处的到达时间，
[0107]
t
m3
是第三波在母线m处的到达时间，
[0108]
t
0m
是故障开始时间，
[0109]
l是传输线路的长度
[0110]
v是传播速度以及
[0111]
d1是故障位置。
[0112]
对于传输线路的段2中的故障，可以在基于等式(1-3)使用的等式(4)来计算线路长度。
[0113][0114]
其中：
[0115]
l
cal
是所计算的线路长度。
[0116]
在一个示例中，故障区域标识模块544可以被配置成将所计算的线路长度与实际已知的线路长度进行比较。将理解的是，在其他实施方式中可以使用计算线路长度的其他技术。在一个示例中，实际已知的线路长度可以存储在存储器546中。进一步，当所计算的线路长度和实际线路长度之差小于阈值线路长度时，故障可以被标识为位于段2中。然而，当所计算的线路长度和实际线路长度之差大于阈值线路长度时，可以使用时域方法。
[0117]
因此，本主题提供了一种基于行波方法的快速可靠的故障分类系统，以及一种基于增量时域和行波原理的混合解决方案，以标识故障所在的段(区域)。
[0118]
图8(a)、图8(a)、图9和图10示出了根据本主题的各种实施例的用于对故障进行分类、标识故障所在的区域、故障的相位选择以及故障的区域标识的方法。描述这些方法800、801、900、1000的顺序不旨在被解释为限制，并且所描述的方法框中的一些可以以不同的顺序执行，以实施方法800、801、900、1000或可替代方法。另外，方法800、801、900、1000可以以任何合适的硬件、计算机可读指令、固件或其组合实施。为了讨论，方法800、801、900、1000参考图5(a)和图5(e)中示出的实施方式进行描述。
[0119]
图8(a)示出了根据本主题实施例的用于对故障进行分类的方法800。在方法800中，在框802，在故障期间测量的三相中的每一相中在传输线路的端子处获得电压或电流测量值。在一个示例中，端子可以连接到同步发电资源或电网连接的传输线路或基于逆变器的发电资源。在一个示例中，电力传输系统的端子处的每相的电压测量可以由电压互感器(voltage transformer或potential transformer)获得，并且电力传输系统的端子处的每相的电流测量可以由电流互感器获得。在一个示例中，电流互感器和电压互感器可以可操作地连接到端子m 501处的设备。
[0120]
在框804，参考三相中的每一相对电压或电流测量值执行模态变换，以获得行波信号。在一个示例中，可以参考相位a、相位b和相位c对电压或电流测量值执行克拉克变换(本领域中公知的方法)，并且随后可以参考三个相位中的每一个获得α、β和零模式行波信号，如上面参考图5(a)至图5(d)所讨论的那样。
[0121]
在框806，基于行波信号的幅值对故障进行分类。在一个示例中，故障可以被分类为单相故障、双相故障或三相故障(涉及或不涉及接地)。参考图9详细解释故障的分类和相位选择。根据故障的分类，可能生成单相跳闸或三相跳闸信号。
[0122]
在一个示例中，可以将零模式行波信号的幅值与零模式阈值进行比较，以区分涉及接地的故障和不涉及接地的故障。
[0123]
在一个示例中，当故障涉及接地时，当满足第一条件时，故障可以被分类为涉及三相中的第一相和接地。当参考第一相的β行波信号的幅值是三相中每一相的β行波信号的幅
值的最小值并且小于β模式阈值时，可以满足第一条件。
[0124]
在一个示例中，当故障涉及接地时，在满足第二条件的情况下，故障可被分类为涉及三相中的两相和接地。当参考三相中的第三相的α行波信号的幅值是三相中每一相的α行波信号的幅值的最小值时，可以满足第二条件。进一步，当不满足第一和第二条件并且故障涉及接地时，故障可以被分类为涉及三相和接地。
[0125]
在另一示例中，当故障不涉及接地时，在满足第三条件的情况下，故障可以被分类为涉及三相中的两相。当参考三相中的第三相的α行波信号的幅值是三相中的每一相的α行波信号的幅值的最小值并且小于α模式阈值时，可以满足第三条件。进一步，当不满足第三条件并且故障不涉及接地时，故障可以被分类为涉及三相。
[0126]
在一个示例中，基于如上所讨论的故障分类，可以基于故障的分类生成跳闸信号以引起单相跳闸或三相跳闸。在一个示例中，设备508的故障分类模块522可以被配置成对故障进行分类。
[0127]
图8(b)示出了根据本主题的实施例的用于标识故障所在的区域的方法801。在方法801中，在框810处，当所计算的线路长度和实际线路长度之间的差小于阈值线路长度时，可以基于行波信号标识传输线路上故障所在的区域。进一步，在框812，当所计算的线路长度和实际线路长度之间的差大于或等于阈值线路长度时，可以基于递增端子电流相对于时间的变化率来标识传输线路上故障所在的区域。在一个示例中，基于递增端子电流相对于时间的变化率来确定传输线路上故障所在的区域包括基于电流测量来计算递增端子电流的实际变化率。
[0128]
在一个示例中，基于行波信号标识的区域位于距离端子实际线路长度的三分之一到三分之二的范围内。进一步，基于递增端子电流的变化率标识的区域位于距离端子实际线路长度的三分之一的范围内。
[0129]
图9示出了根据本主题的实施例的用于故障分类的故障的相位选择的方法900。相位选择可以基于如上所讨论的行波原理来执行。在框902处，可以在参考相位a对在端子处获得的电压或电流测量值执行模态变换时生成α、β和零模式信号。类似地，在框904处，可以在参考相位b对在端子处获得的电压或电流测量值执行模态变换时生成α、β和零模式信号，并且在框906处，可以在参考相位c对在端子处获得的电压或电流测量值执行模态变换时生成α、β和零模式信号。在一个示例中，参考相a、相b和相c执行的模态变换可以是克拉克变换。
[0130]
在框908，可以将每相的零模式信号与零模式阈值进行比较。零模式阈值与零模式信号的幅值的比较可以用于确定故障是否涉及接地。在一个示例中，零模式阈值可以是0.01。尽管为了便于表示，框908描绘了参考相a的零模式参考信号用于比较，但是可以理解的是，可以对相b和相c的零模式信号进行相同的比较。
[0131]
当零模式信号的幅值大于零模式阈值时，基于满足一个或多个条件，故障可以被分类为相接地故障、相间接地故障或三相接地故障。
[0132]
在框910，当参考相a的β行波信号的幅值是参考三相(相a、相b和相c)的β行波信号的幅值的最小值，并且参考相a的β行波信号的幅值小于β模式阈值时，故障可以被分类为相a接地故障。因此，可以生成单相跳闸信号来使相a跳闸。
[0133]
在框912，当参考相b的β行波信号的幅值是参考三相(相a、相b和相c)的β行波信号
的幅值的最小值，并且参考相b的β行波信号的幅值小于β模式阈值时，故障可以被分类为相b接地故障。因此，可以生成单相跳闸信号来使相b跳闸。
[0134]
类似地，在框914，当参考相c的β行波信号的幅值是参考三相(相a、相b和相c)的β行波信号的幅值的最小值，并且参考相c的β行波信号的幅值小于β模式阈值时，故障可以被分类为相c接地故障。因此，可以生成单相跳闸信号来使相c跳闸。
[0135]
在框916，当参考相c的α行波信号的幅值是参考三相(相a、相b和相c)的α行波信号的幅值的最小值时，故障可以被分类为相a、相b和地之间的相间接地故障或三相接地(abc-g)故障。因此，可以生成三相跳闸信号。
[0136]
在框918，当参考相a的α行波信号的幅值是参考三相(相a、相b和相c)的α行波信号的幅值的最小值时，故障可以被分类为相b、相c和地之间的相间接地故障或三相接地(abc-g)故障。因此，可以生成三相跳闸信号。
[0137]
在框920，当参考相b的α行波信号的幅值是参考三相(相a、相b和相c)的α行波信号的幅值的最小值时，故障可以被分类为相c、相a和地之间的相间接地故障或三相接地(abc-g)故障。因此，可以生成三相跳闸信号。
[0138]
在一个示例中，在框916、918和920生成的故障分类可以被发送到或门950，用于生成三相跳闸信号。为了确保安全和减少损坏，当两相或更多相之间发生故障时，可以生成三相跳闸信号。
[0139]
返回参考框908，当故障不涉及接地时，即，当零模式行进信号中的任何一个的幅值不大于零模式阈值时，方法900进行到框922。在框922，当参考相c的α行波信号的幅值是参考三相(相a、相b和相c)的α行波信号的幅值的最小值并且参考相c的α行波信号的幅值小于α模式阈值时，故障可以被分类为相a和相b之间的相间故障。
[0140]
在框924，当参考相a的α行波信号的幅值是参考三相(相a、相b和相c)的α行波信号的幅值的最小值并且参考相a的α行波信号的幅值小于α模式阈值时，故障可以被分类为相b和相c之间的相间故障。
[0141]
类似地，在框926，当参考相b的α行波信号的幅值是参考三相(相a、相b和相c)的α行波信号的幅值的最小值并且参考相b的α行波信号的幅值小于α模式阈值时，故障可以被分类为相c和相a之间的相间故障。
[0142]
当框922、924和926中的任何一个处的条件不满足时，故障可以被分类为三相(abc故障)。在任一情况下，即无论故障是两相故障还是三相故障，都可以生成三相跳闸信号。在一个示例中，从框922、924和926生成的所有故障分类可以被发送到或门952，基于此可以生成最终的三相跳闸信号。为了确保安全和减少损坏，当两相或更多相之间发生故障时，可以生成三相跳闸信号。
[0143]
图10示出了根据本主题的实施例的标识所检测到的故障所在的区域的方法1000。如上文在对故障进行分类时所讨论的那样，可以确定其中故障可能已经发生的段。在一个示例中，可以使用上面参考图8(a)和图9讨论的方法来执行故障分类。在另一示例中，可以执行本领域已知的任何故障分类方法。
[0144]
在一个示例中，传输线路可以分成三段，如参考图6所讨论的段1、段2和段3。在对故障进行分类时，可以使用基于时域和行波的混合方法来找到故障段并生成跳闸信号。对于非常接近局部端子的故障，可以实施时域方法，因为它快速可靠，而基于行波的方法可以
以非常高的速度和精度用于位于传输线路的三分之一到三分之二的段。同时执行基于时域方法和行波方法的计算两者，并且基于该计算，可以标识故障段。
[0145]
在框1002，可以实施基于时域的方法，其中可以将范围(故障位所在的段)设置为传输线路的实际线路长度的三分之一。为了实施时域方法，监控递增端子电流相对于时间的变化率。递增端子电流的阈值变化率通过假设故障在段1边界处来计算。进一步，递增端子电流的实际变化率是基于从端子获得的电流测量来计算的。当递增端子电流的实际变化率大于递增端子电流的阈值变化率时，故障可以被标识为在段1内，并且区域标识可以被提供用于跳闸信号生成。可替代地，如果递增端子电流的实际变化率小于递增端子电流的阈值变化率，则故障可以被标识为超出段1，并且从框1002不提供区域标识。
[0146]
在框1004，可以实施基于行进的方法，其中记录第一、第二和第三行波在端子m处的到达时间。基于诸如到达时间和传播速度的参数，可以如上面的等式(4)所示计算线路长度。
[0147]
在框1006，将所计算的线路长度与实际已知的线路长度进行比较，并且当差小于阈值线路长度时，则将故障标识为在传输线路的段2中，并且从框1006提供故障区域标识。然而，当差不小于阈值线路长度时，不从框1006提供故障区域标识。在一个示例中，可以根据采样频率来设置阈值。对于1mhz的采样速率，阈值可以设置为300m。
[0148]
来自框1002和1006的故障区域标识可以被发送到或门1010(组合逻辑门)以生成最终跳闸信号。当或门1010从框1002或框1006接收到跳闸信号时，它将信号发送到框1008，在框1008中，可以相应地生成跳闸信号。
[0149]
考虑到故障被标识为单相接地(a-g)故障，以上分段标识方法可以利用下面的示例来说明。在将故障分类为相a接地故障时，执行使用时域方法和行波方法的区域标识。如果时域方法在行波方法之前发出区域标识信号，则故障可以被标识为位于端部段(线路长度的前三分之一)，并且如果行波方法在时域方法之前发出跳闸信号，则故障可以被标识为位于从获得电流或电压测量的端子开始的传输线路的中间段(线路段的中间三分之一)。
[0150]
因此，本主题提供了一种基于行波原理的快速且可靠的故障分类技术，并基于混合时域和行波方法来标识故障可能所在的段。
[0151]
示例
[0152]
对具有传统源和基于逆变器的资源的、不同故障类型、不同故障电阻值、源线阻抗比、故障位置的不同故障场景进行仿真和测试，以确定故障分类和混合方法的性能。
[0153]
在第一场景中，针对具有用于长度为200公里的400kv、50hz传输线路的传统发电机的传输线路系统测试该系统。
[0154]
在第一示例中，考虑了线路的10％处的、具有5欧姆的故障电阻、0.1秒的故障开始时间的单相接地a-g故障。测试了时域方法和混合方法。
[0155]
图11描绘了在第一场景的第一示例中，用于通过时域方法进行故障区域标识的递增电流的阈值和实际变化率的曲线图。曲线图的线1102表示电流的实际变化率，以及曲线图的线1104表示电流的阈值变化率。观察到的是，使用基于时域的方法进行相位选择花费大约3.17ms来将故障类型标识为相a接地故障。进一步，观察到的是基于时域的区域标识花费1.87ms来标识故障在区域1内。
[0156]
图12(a)和图12(b)示出了根据本主题的实施例的在第一场景的第一示例中，在母
线m处记录的β和零模式行波信号的第一峰。图12(a)示出了β模式下a-g故障的行波信号。线1202描绘了参考相位c的β模式信号，以及线1204描绘了参考相位a的β模式信号。在此，可以观察到的是相位a的线1204是最小的，并且具有6.09e-9的可忽略幅值。图12(b)示出了由线1206表示的零模式信号的行波信号。由于线1206示出了零模式信号具有显著的幅值，因此推断出故障涉及接地，并且该故障被分类为相a接地a-g故障。当使用采用基于行波的方法进行的相位选择时，观察到的是进行相位选择以将故障类型标识为相a接地故障所需的时间为34μs。
[0157]
图13示出了根据本主题的实施例的在第一场景的第一示例中，在母线m处记录的行波信号，描绘了前三个峰及其到达时间。对于0.1s处的故障开始，在端子m处记录的前三个峰和行波信号用于基于以上讨论的等式(4)来计算线路长度。在使用等式(4)时，所计算的线路长度被确定为59.99km，这与200km的实际线路长度非常不同。因此，根据基于行波的方法没有生成跳闸信号。相反，时域方法用于区域标识(在通过行波方法进行的相位选择之后)并通过混合方法生成跳闸信号。表3提供了常规的基于时间的方法和混合方法的操作时间的比较研究。
[0158]
表3基于时域的方法和混合方法的操作时间的比较
[0159] 常规时域解决方案混合方法相位选择时间3.17ms34μs区域标识时间1.87ms1.87ms最终跳闸时间3.17ms1.87ms
[0160]
从表3中可以观察到的是，对于传输线路的段1(0至1/3)中的故障，仅基于时域的方法花费3.17ms来生成最终跳闸信号。这个时间来自相位选择模块的操作时间，因为相位选择和区域标识是并行进行的。而在混合方法中，基于行波的相位选择在34μs内给出相位选择信号，并且区域标识方法的时域部分在1.87ms内生成跳闸信号(区域标识通过时域方法完成，因为行波方法不能准确标识区域)。因此，在混合方法中，最终跳闸时间为1.87ms。因此，与时域方法相比，混合解决方案呈现了更快的操作。
[0161]
在第二示例中，考虑线路的66％处的、具有50欧姆的故障电阻和0.095秒的故障开始时间的相间bc故障。测试了常规的基于时域的方法和具有基于时域的方法与基于行波的方法的组合的混合方法。
[0162]
图14描绘了在第一场景的第二示例中，用于故障区域标识的递增电流的阈值和实际变化率的曲线图。曲线图的线1402表示电流的实际变化率，以及曲线图的线1404表示电流的阈值变化率。如从曲线图中可以看出的那样，电流线1402的实际变化率没有越过电流线1404的阈值变化率，并且因此没有生成跳闸信号。观察到的是，使用基于时域的方法进行相位选择花费大约4.58ms来将故障类型标识为相b相c间故障。进一步，观察到的是，基于时域的区域标识不生成跳闸信号。
[0163]
图15(a)和15(b)示出了根据本主题的实施例的在第一场景的第二示例中，在母线m处记录的α和零模式行波信号的第一峰。图15(a)示出了α模式下bc故障的行波信号。线1502描绘了参考相位c的α模式信号，以及线1504描绘了参考相位a的α模式信号。在此，可以观察到的是线1504是最小的，并且具有11.9e-10的可忽略幅值。图15(b)示出了由具有1e-13的数量的可忽略幅值的线1506表示的零模式信号的行波信号。由于线1506示出了零模式
信号具有可忽略的幅值，因此推断出故障不涉及接地，并且该故障被分类为相b相c间故障。在这种情况下，当使用采用基于行波的方法进行的相位选择时，观察到的是进行相位选择以将故障类型标识为相b相c间故障所需的时间为36μs。
[0164]
图16示出了根据本主题的实施例的在第一场景的第二示例中，在母线m处记录的行波信号，描绘了前三个峰及其到达时间。对于0.095s处的故障开始，在端子m处记录的前三个峰和行波信号用于基于以上讨论的等式(4)来计算线路长度。在使用等式(4)时，所计算的线路长度被确定为199.98km，这与200km的实际线路长度非常接近。因此，在大约0.14ms处，根据基于行波的方法(混合方法)生成跳闸信号。表4提供了常规的基于时间的方法和混合方法的操作时间的比较研究。
[0165]
表4基于时域的方法和混合方法的操作时间的比较
[0166] 常规时域解决方案混合方法相位选择时间4.58ms34μs区域标识时间无跳闸0.14ms最终跳闸时间无跳闸0.14ms
[0167]
从表4中可以观察到的是，对于传输线路的段2(1/3至2/3)中的故障，时域算法无法单独生成跳闸信号。然而，在混合方法中，基于行波的相位选择在34μs内给出相位选择信号，并且基于行波的区域标识方法在0.14ms内生成跳闸信号。因此，在混合方法中，最终跳闸时间为0.14ms。这个示例表明，即使当时域方法失败时，该解决方案也以增加的速度生成跳闸信号。因此，与时域方法相比，混合解决方案提高了可靠性、具有较高的故障电阻和在线路的三分之一到三分之二处的故障位置。
[0168]
在第二场景下，针对具有用于220kv、50公里的单电路传输线路的基于弱逆变器的源的、具有30:5的源线阻抗比的传输线路系统测试了该系统。
[0169]
在第一示例中，考虑了线路的32％处的、具有5欧姆的故障电阻、0.3秒的故障开始时间的单相接地a-g故障。测试了时域方法和混合方法。
[0170]
图17描绘了在第二场景的第一示例中，用于故障区域标识的递增电流的阈值和实际变化率的曲线图。曲线图的线1702表示电流的实际变化率，以及曲线图的线1704表示电流的阈值变化率。如从曲线图中可以看出的那样，电流线1702的实际变化率没有越过电流线1704的阈值变化率，并且因此没有生成跳闸信号。观察到的是，使用基于时域的方法的相位选择不能基于电流信号标识准确的故障环路。进一步，观察到的是基于时域的区域标识花费17.5ms来标识故障在区域1内并且生成跳闸信号。
[0171]
图18(a)和18(b)示出了根据本主题的实施例的在第二场景的第一示例中，在母线m处记录的β和零模式行波信号的第一峰。图18(a)示出了β模式下a-g故障的行波信号。线1802描绘了参考相位c的β模式信号，以及线1804描绘了参考相位a的β模式信号。在此，可以观察到的是相位a的线1804是最小的，并且具有8.12e-9的可忽略幅值。图18(b)示出了由线1806表示的零模式信号的行波信号。由于线1806示出了零模式信号具有显著的幅值，因此推断出故障涉及接地，并且该故障被分类为相a接地a-g故障。在这种情况下，当使用采用基于行波的方法进行的相位选择时，观察到的是进行相位选择以将故障类型标识为相a接地故障所需的时间为34μs。
[0172]
进一步，对于0.1s处的故障开始，在端子m处记录的前三个峰和行波信号用于基于
以上讨论的等式(4)来计算线路长度。在使用等式(4)时，所计算的线路长度被确定为39.99km，这与50km的实际线路长度非常不同。因此，根据基于行波的方法没有生成跳闸信号。相反，时域方法用于区域标识(在通过行波方法进行的相位选择之后)并通过混合方法生成跳闸信号。表5提供了常规的基于时间的方法和混合方法的操作时间的比较研究。
[0173]
表5基于时域的方法和混合方法的操作时间的比较
[0174] 常规时域解决方案混合方法相位选择时间错误的环路输出34μs区域标识时间7.5ms7.8ms最终跳闸时间无跳闸7.8ms
[0175]
从表5中可以观察到的是，对于传输线路的段1(0至1/3)中的故障，基于时域的方法无法生成跳闸信号，因为故障环路没有被准确标识。然而，在混合方法中，基于行波的相位选择在34μs内给出相位选择，并且区域标识方法的时域部分在7.8ms内生成跳闸信号(区域标识通过时域方法完成，因为行波方法不能准确标识区域)。因此，在混合方法中，最终跳闸时间为7.8ms。因此，单独使用时域算法可能降低具有弱源/可再生能源的系统的可靠性。混合保护解决方案被证明提高可靠性，尤其是对于具有基于逆变器的源的系统。
[0176]
在第二示例中，考虑线路的66％处的、具有50欧姆的故障电阻和0.29秒的故障开始时间的相间接地ca-g故障。测试了基于时域的方法和具有基于时域的方法与基于行波的方法的组合的混合方法。
[0177]
图19描绘了在第二场景的第二示例中，用于故障区域标识的递增电流的阈值和实际变化率的曲线图。曲线图的线1902表示电流的实际变化率，以及曲线图的线1904表示电流的阈值变化率。如从曲线图中可以看出的那样，电流线1902的实际变化率没有越过电流线1904的阈值变化率，并且因此没有生成跳闸信号。观察到的是，使用基于时域的方法进行相位选择花费大约13.7ms来将故障类型标识为相c相a间接地故障。进一步，观察到的是，基于时域的区域标识不生成跳闸信号。
[0178]
图20(a)和20(b)示出了根据本主题的实施例的在第二场景的第二示例中，在母线m处记录的α和零模式行波信号的第一峰。图20(a)示出了α模式下ca-g故障的行波信号。线2002描绘了参考相位a的α模式信号，线2004描绘了参考相位c的α模式信号，线2006描绘了参考相位b的α模式信号。在此，可以观察到的是线2006与线2002和线2004相比是最小的。图20(b)示出了由线2008表示的零模式信号的行波信号。由于线2008示出了零模式信号具有显著的幅值，因此推断出故障涉及接地，并且该故障被分类为相c相a间接地ca-g故障。在这种情况下，当使用采用基于行波的方法进行的相位选择时，观察到的是进行相位选择以将故障类型标识为相c相a间接地故障所需的时间为36μs。
[0179]
图21示出了根据本主题的实施例的在第二场景的第二示例中，在母线m处记录的行波信号，描绘了前三个峰及其到达时间。对于0.29s处的故障开始，在端子m处记录的前三个峰和行波信号用于基于以上讨论的等式(4)来计算线路长度。在使用等式(4)时，所计算的线路长度被确定为59.99km，这与50km的实际线路长度非常接近。因此，在大约0.27ms处，根据基于行波的方法(混合方法)生成跳闸信号。表6提供了常规的基于时间的方法和混合方法的操作时间的比较研究。
[0180]
表6基于时域的方法和混合方法的操作时间的比较
[0181] 常规时域解决方案混合方法相位选择时间13.7ms36μs区域标识时间无跳闸0.27ms最终跳闸时间无跳闸0.27ms
[0182]
从表6中可以观察到的是，对于传输线路的段2(1/3至2/3)中的故障，时域算法无法单独生成跳闸信号。然而，在混合方法中，基于行波的相位选择在36μs内给出相位选择信号，并且基于行波的区域标识方法在0.27ms内生成跳闸信号。因此，在混合方法中，最终跳闸时间为0.27ms。即使当时域方法失败时，混合方法也以增加的速度生成跳闸信号。因此，混合解决方案提高了可靠性，尤其是对于非常接近区域边界的故障。而且，混合保护解决方案被证明提高可靠性，尤其是对于具有基于逆变器的源的系统。
[0183]
针对不同系统(包括正常单回路传输线路、双回路线路、串联补偿线路和具有弱源的线路)测试该系统和方法。这些系统的结果总结给出如下。
[0184]
图22(a)和22(b)示出了在一个示例中，具有弱的基于逆变器的资源的系统利用常规方法和根据本主题的实施例的混合方法来确定系统的可信赖性的操作时间。考虑了具有用于100km的传输线路的基于逆变器的资源的、具有15：2的源阻抗比的系统。图22(a)和图22(b)示出了利用常规时域方法和混合方法获得的操作时间的曲线图。在图22(a)中，针对以毫秒为单位测量的最大跳闸时间绘制故障的位置。线2202表示对于常规的基于时域的方法获得的操作时间曲线图，以及线2204表示对于混合方法获得的操作时间曲线图。在图22(b)中，针对以毫秒为单位测量的平均跳闸时间绘制故障的位置。线2206表示对于常规的基于时域的方法获得的操作时间曲线图，以及线2208表示对于混合方法获得的操作时间曲线图。从图22(a)和图22(b)可以观察到的是，随着位置(％)沿着x轴增加，系统基于常规方法生成跳闸信号所花费的时间也增加，而系统基于混合方法生成跳闸信号所花费的时间相对非常少，从而增加了系统的可信赖性。
[0185]
基于从常规方法和混合方法两者获得的操作时间，使用这两种方法的系统的可靠性在表7中示出。
[0186]
表7使用常规方法的系统可靠性及解决方案
[0187][0188]
所观察到的是，在故障位置增加超过传输线路长度的三分之一时，常规方法不能产生100％准确的结果，而混合方法产生100％可靠的结果。
[0189]
图23(a)和23(b)示出了在另一示例中，具有弱的基于逆变器的资源的系统利用常规方法和根据本主题的实施例的混合方法来确定系统的可信赖性的操作时间。考虑了具有用于50km的传输线路的基于逆变器的资源的、具有30：5的源阻抗比的系统。图23(a)和图23(b)示出了利用常规时域方法和混合方法获得的操作时间的曲线图。在图23(a)中，针对以毫秒为单位测量的平均跳闸时间绘制故障的位置。线2302表示对于常规的基于时域的方法
获得的操作时间曲线图，以及线2304表示对于混合方法获得的操作时间曲线图。在图23(b)中，针对以毫秒为单位测量的最大跳闸时间绘制故障的位置。线2306表示对于常规的基于时域的方法获得的操作时间曲线图，以及线2308表示对于混合方法获得的操作时间曲线图。从图23(a)和图23(b)可以观察到的是，随着位置(％)沿着x轴增加，系统基于常规方法生成跳闸信号所花费的时间也增加，而系统基于混合方法生成跳闸信号所花费的时间相对非常少，从而增加了解决方案的可信赖性。
[0190]
基于从常规方法和混合方法两者获得的操作时间，使用这两种方法的系统的可靠性在表8中示出。
[0191]
表8使用常规方法的系统可靠性及解决方案
[0192][0193]
所观察到的是，在故障位置增加超过传输线路长度的三分之一时，常规方法不能产生100％准确的结果，而混合方法产生100％可靠的结果。
[0194]
图24(a)和24(b)示出了在又一示例中，正常传输线路利用常规方法和根据本主题的实施例的混合方法来确定系统的可信赖性的操作时间。考虑200km的单回路传输线路。图24(a)和图24(b)示出了利用常规时域方法和混合方法获得的操作时间的曲线图。在图24(a)中，针对以毫秒为单位测量的平均跳闸时间绘制故障的位置。线2402表示对于常规的基于时域的方法获得的操作时间曲线图，以及线2404表示对于混合方法获得的操作时间曲线图。在图24(b)中，针对以毫秒为单位测量的最大跳闸时间绘制故障的位置。线2406表示对于常规的基于时域的方法获得的操作时间曲线图，以及线2408表示对于混合方法获得的操作时间曲线图。从图24(a)和图24(b)可以观察到的是，随着位置(％)沿着x轴增加，系统基于常规方法生成跳闸信号所花费的时间也增加，而系统基于混合方法生成跳闸信号所花费的时间相对非常少，从而增加了系统的可信赖性。
[0195]
基于从常规方法和混合方法两者获得的操作时间，使用这两种方法的系统的可靠性在表9中示出。
[0196]
表9使用常规方法的系统可靠性及解决方案
[0197][0198]
观察到的是，在故障位置增加超过传输线路长度的三分之一时，常规方法不能产生100％准确的结果，而混合方法产生100％可靠的结果。
[0199]
图25(a)和25(b)示出了在又一示例中，双回路传输线路利用常规方法和根据本主
题的实施例的混合方法来确定系统的可信赖性的操作时间。考虑200km的双回路传输线路。图25(a)和图25(b)示出了利用常规时域方法和混合方法获得的操作时间的曲线图。在图25(a)中，针对以毫秒为单位测量的最大跳闸时间绘制故障的位置。线2502表示对于常规的基于时域的方法获得的操作时间曲线图，以及线2504表示对于混合方法获得的操作时间曲线图。在图25(b)中，针对以毫秒为单位测量的平均跳闸时间绘制故障的位置。线2506表示对于常规的基于时域的方法获得的操作时间曲线图，以及线2508表示对于混合方法获得的操作时间曲线图。从图25(a)和图25(b)可以观察到的是，随着位置(％)沿着x轴增加，系统基于常规方法生成跳闸信号所花费的时间也增加，而系统基于混合方法生成跳闸信号所花费的时间相对非常少，从而增加了系统的可信赖性。
[0200]
基于从常规方法和混合方法两者获得的操作时间，使用这两种方法的系统的可靠性在表10中示出。
[0201]
表10使用常规方法的系统可靠性及解决方案
[0202][0203]
观察到的是，在故障位置增加超过传输线路长度的三分之一时，常规方法不能产生100％准确的结果，而混合方法产生100％可靠的结果。
[0204]
图26(a)和26(b)示出了在又一示例中，串联补偿线路利用常规方法和根据本主题的实施例的混合方法来确定系统的可信赖性的操作时间。考虑200km的串联补偿线路。图26(a)和图26(b)示出了利用常规时域方法和混合方法获得的操作时间的曲线图。在图26(a)中，针对以毫秒为单位测量的平均跳闸时间绘制故障的位置。线2602表示对于常规的基于时域的方法获得的操作时间曲线图，以及线2604表示对于混合方法获得的操作时间曲线图。在图26(b)中，针对以毫秒为单位测量的最大跳闸时间绘制故障的位置。线2606表示对于常规的基于时域的方法获得的操作时间曲线图，以及线2608表示对于混合方法获得的操作时间曲线图。从图26(a)和图26(b)可以观察到的是，随着位置(％)沿着x轴增加，系统基于常规方法生成跳闸信号所花费的时间也增加，而系统基于混合方法生成跳闸信号所花费的时间相对非常少，从而增加了系统的可信赖性。
[0205]
基于从常规方法和混合方法两者获得的操作时间，使用这两种方法的系统的可靠性在表11中示出。
[0206]
表11使用常规方法的系统可靠性及解决方案
[0207]
[0208]
所观察到的是，在故障位置增加超过传输线路长度的三分之一时，常规方法不能产生100％准确的结果，而混合方法产生100％可靠的结果。
[0209]
因此，本主题提供了一种对故障进行分类并标识传输线路上故障所在的区域的准确方法。该方法对故障类型、位置和故障电阻具有鲁棒性。因此，对于基于逆变器的资源或传统源，本主题提供了高可信赖性、具有增加的速度和安全性。
[0210]
尽管已经参考特定实施例描述了本主题，但是这个描述并不意味着在限制意义上进行解释。参考本主题的描述，所公开的实施例的各种修改以及本主题的可替代实施例对于本领域技术人员来说将变得清楚。

技术特征：
1.一种用于故障的区域标识的方法，包括：当所计算的线路长度和实际线路长度之间的差小于阈值线路长度时，基于行波信号标识传输线路上所述故障所在的区域；以及当所计算的线路长度和所述实际线路长度之间的差大于所述阈值线路长度时，基于递增端子电流相对于时间的变化率标识所述传输线路上所述故障所在的区域。2.根据权利要求1所述的方法，包括接收具有所述故障的传输线路的标识；以及基于从对所述故障期间在所述传输线路的端子处确定的电压或电流测量值执行的模态变换获得的行波信号，计算所述传输线路的线路长度，以获得所计算的线路长度。3.根据权利要求2所述的方法，其中基于所述行波信号标识的区域位于距所述端子所述实际线路长度的三分之一到三分之二的范围内，并且基于递增端子电流的所述变化率标识的区域位于距所述端子所述实际线路长度的三分之一的范围内。4.一种用于故障分类的方法，所述方法包括：获得在故障期间测量的三相中的每一相中的传输线路的端子处的电压或电流测量值；对所述电压或电流测量值进行模态变换，以获得参考所述三相中的每一相的行波信号；以及基于所述行波信号的幅值对所述故障进行分类。5.根据权利要求4所述的方法，其中：在不使用所述电压或电流测量值相对于时间的递增量的情况下对所述故障执行所述分类。6.根据权利要求4或5所述的方法，其中所述模态变换是克拉克变换。7.根据权利要求4所述的方法，包括基于所述故障的分类生成跳闸信号以引起单相跳闸或三相跳闸。8.根据权利要求4至7中任一项所述的方法：其中所述行波信号包括参考所述三相中的每一相的零模式行波信号；并且所述方法包括将所述零模式行波信号的幅值与零模式阈值进行比较，以区分涉及接地的故障和不涉及接地的故障。9.根据权利要求8所述的方法，其中所述行波信号还包括参考所述三相中的每一相的β模式行波信号，并且所述方法包括：当所述故障涉及接地时，在满足第一条件的情况下，将所述故障分类为涉及所述三相中的第一相和接地，其中当参考所述第一相的β行波信号的幅值是所述三相中的每一相的β行波信号的幅值的最小值并且小于β模式阈值时，满足所述第一条件。10.根据权利要求8或9所述的方法，其中：所述行波信号还包括参考所述三相中的每一相的α模式行波信号；所述方法包括，当所述故障涉及接地时，在满足第二条件的情况下，将所述故障分类为涉及所述三相中的两相和接地，其中当参考所述三相中的第三相的α行波信号的幅值是所述三相中每一相的α行波信号的幅值的最小值时，满足所述第二条件；以及在不满足所述第二条件的情况下，将所述故障分类为涉及所述三相和所述接地；以及
当所述故障不涉及接地时，在满足第三条件的情况下，将所述故障分类为涉及所述三相中的两相，其中当参考所述三相中的第三相的α行波信号的幅值是所述三相中的每一相的α行波信号的幅值的最小值并且小于α模式阈值时，满足所述第三条件；以及在不满足所述第三条件的情况下，将所述故障分类为涉及所述三相。11.根据权利要求4至10中任一项所述的方法，其中所述端子连接到同步发电资源或电网连接的传输线路或基于逆变器的发电资源。12.一种用于故障分类和区域标识的方法，包括：根据权利要求1至3中任一项所述的用于区域标识的方法和根据权利要求4至11中任一项所述的用于故障分类的方法。13.一种智能电子设备，包括处理器，所述处理器被配置为执行根据权利要求1至3中任一项所述的方法和/或根据权利要求4至11中任一项所述的方法。14.一种非暂时性计算机可读介质，包括指令，当由处理器执行时，所述指令使得所述处理器执行根据权利要求1至3中任一项所述的用于区域标识的方法和/或根据权利要求4至11中任一项所述的用于故障分类的方法。

技术总结
描述了输电系统中的故障分类和区域标识。在故障期间测量的三相中的每一相中在传输线路的端子处获得电压或电流测量值。对电压或电流测量值进行模态变换，以获得参考三相中的每一相的行波信号。基于行波信号的幅值，对故障进行分类。进行分类。进行分类。


技术研发人员：Od
受保护的技术使用者：日立能源瑞士股份公司
技术研发日：2021.12.22
技术公布日：2023/9/9