张帆

摘 要：将集合经验模态分解（EEMD）边际谱熵方法融入单相自适应重合闸专家系统，以期提高输电线路故障识别效果。采用ATP-EMTP对输电线路的瞬时性故障和永久性故障进行仿真，根据两者电压波形和频谱特征差异，实现基于EEMD边际谱熵方法的故障识别设计。在单相自适应重合闸专家系统中，基于规则推理（RBR）采用EEMD边际谱熵对案例库进行更新，基于案例推理（CBR）采用欧氏距离法对故障的贴近度进行度量。EEMD边际谱熵方法与专家系统相结合，既提高了规则库的灵活性，又实现了案例库的实时更新，可以更好地发挥各自的优势，大幅提高针对输电线路瞬时性故障和永久性故障识别的速度和准确率。

关键词：线路故障；重合闸；自适应分析

1.引言

架空输电线路是电力系统中不可或缺的一部分，自动重合闸又是高压输电线路中必不可少的装置，对输电线路供电的安全性和可靠性起着重要作用。传统重合闸技术无法对瞬时性故障和永久性故障进行识别，只是通过时延进行故障后的重合闸，也容易在永久性故障时发生重合闸。因此，自适应重合闸技术的研究对整个电力系统的供电安全性和可靠性具有十分重要的意义。自适应重合闸的技术关键就是实现故障类型的分辨：瞬时性故障时发生重合闸、永久性故障时不发生重合闸。在已有研究中典型的方法有：经验模态分解法、小波分析法、电压判据法、智能算法和拍频电气量识别法等。戴永梁等利用HHT边际谱熵识别瞬时性故障和永久性故障，但HHT边际谱熵中的经验模态分解无法克服模态混叠问题。冷崇富等和Park等使用小波分析法识别故障时选择了不同的小波基，导致分析结果不尽相同，因此容易导致故障误判。Ahn等利用故障电压的幅值大小来判别故障类型，这是因为永久性故障比瞬时性故障时的电压小很多，但单纯从电压的幅值大小来判据故障性质容易受到系统运行状况的影响，容易发生诊断错误。Park等运用神经网络算法识别故障，但需要大量的电气量进行训练，导致识别速度下降。钟高越等和邵文权等区别故障类型的方法是运用拍频电气量，但拍频现象只会在电压恢复阶段出现，推后了重合闸的时间，且其只适用于带并联电抗器的线路。

本文将集合经验模态分解边际谱熵与单相自适应重合闸专家系统相结合，对故障类型进行识别，即采用EEMD边际谱熵对案例库进行更新，并结合专家系统解决故障识别的快速性和有效性问题。

2.自适应重合闸概述

自动重合闸采用的是固定时限自动重合，重合闸重合于永久性故障（即故障点绝缘未恢复）时，短路电流会对系统和电气设备再次造成冲击，保护将再次动作切除故障，恶化了断路器的工作环境，减少其使用寿命。针对这种问题，自适应重合闸概念被提出，即线路两侧断路器重合前预先对故障性质进行判断，瞬时性故障时重合断路器，永久性故障闭锁重合闸。避免自动重合闸的盲目重合，减少重合失败对电网和电气设备的不利影响。

目前单相自适应重合闸已进入实用化阶段，广泛应用于特/超高压输电线路上，提高电网稳定性的同时也大大提高了供电可靠性，是提高输电线路故障自愈能力的一种重要手段。自适应重合闸的概念在 20 世纪 80 年代由葛耀中教授提出。此后，国内外学者针对自适应重合闸也开展了大量的研究，经过多年不断地探索，自适应重合闸技术也取得了一定的成果。自适应重合闸技术的主要核心是故障性质的判别，根据瞬时性故障时电气信号（故障特征量）的不同，可分为基于瞬时性故障的电弧特性、恢复电压、基于参数识别等方法。根据研究对象的不同可分为带并联电抗器和不带并联电抗器输电线路两种故障电弧主要出现在故障发生到故障电弧完全熄灭之间的时间段，分为一次电弧和二次电弧两个阶段。根据两次电弧所处阶段不同表现出的不同的物理特征，将利用故障电弧阶段特性来判别故障性质的判别方法分为三类。

a. 基于一次电弧判据

一次电弧发生在故障发生时刻到断路器跳开时间段，存在于瞬时性故障和永久性故障中。输电线路处于一次电弧阶段时，会有大量的高次谐波信号存在于电弧电流和电压中；两种不同性质的故障在一次阶段的区别在于，瞬时性故障时的电弧电压远遠大于永久性故障时的电压，在其中存在有方波等较大电弧电压。正是由于此种不同，一次阶段的电弧电压的幅值特性被许多学者进行了大量研究并取得了一定成果。文献【1】利用傅里叶变换的方法对一次电弧的电压和电流进行频谱分析，然后利用最小二乘估计计算出两种不同性质故障的电压方波幅值，根据幅值大小的差异进行故障性质判别。文献【2】采用与文献【3】相同的方法，利用傅里叶变换对一次电弧阶段的线路的故障电流、电压进行处理，不同之处在于利用最小二乘计算的是三次谐波的幅值，比较该幅值大小与事先设定的门槛值的差异判别故障性质。文献【4】指出线路中发生故障时，由于故障电弧的非线性特性，母线电压也将含有高频分量，而母线电压和故障点电弧电压两者中谐波含量相差不大，因而可利用傅里叶变换的方法对母线电压进行分析处理，根据谐波分量的存在与否来判断故障性质。

b. 基于二次电弧判据

二次电弧发生在断路器跳开时到故障熄弧时间段，是一个电弧熄灭、重燃反复的过程。故障点对地电压低于重燃电压时，电弧处于熄灭状态；随着故障点的电压增大，当高于重燃所需电压时，电弧将重燃，直到电弧长度足够长，故障点电压不足以使电弧重燃，电弧真正熄灭。因此该阶段会存在较长时间，且只存于瞬时性故障中。另外，二次电弧具有的非线性特性，将会导致故障线路中出现丰富的高频分量以及谐波分量，通过连接线路这些特征也将出现在故障相上。因此可以利用该阶段线路的非线性进行故障性质的判别。二次电弧电压中含有的各次谐波，会对连接的线路产生影响，文献【5】通过检测谐波能量百分比变化以及各次谐波衰减快慢来判别故障性质，瞬时性故障时的奇次谐波含量明显高于永久性故障。文献【6】采用神经网络技术，利用故障线路中二次电弧阶段的高压频谱特性来判别故障性质。神经网络中输入特征量为故障相电压的直流分量、基波、3次、奇次、偶次、高次谐波等 6 种信号，鉴别故障电弧的产生到熄灭。文献【7】利用复小波分析来检测重合闸安装处的电压谐波含量，根据两种故障电弧电压谐波含量不同的特征，利用复小波的幅值大小以及相位来判别。该方法在故障熄弧之前就可以判断，有利于断路器在最佳时间点重合。

3.故障仿真与识别

3.1线路故障仿真

通过ATP-EMTP对750 k V输电线路的瞬时性故障和永久性故障进行仿真。

假设故障在0.05 s时发生，在0.1 s时两端断路器相继跳开。发生瞬时性故障时，由于电弧的反复重燃，通常持续10个工频周期。设置电弧熄灭时间为0.3 s，重合闸时间为0.8 s。由于永久性故障的可靠性接地，断路器断开后重合闸就闭锁

3.2单相接地故障分析

超高压输电线路中发生频率最高的为单相接地故障，因此单相故障中瞬时性故障和永久性故障的识别尤为重要。如果线路发生故障，线路两端的断路器将相继跳开。但非故障相对故障相会有耦合电压存在，从而导致断路器断开后，故障相仍会有较大的潜供电流。永久性故障时由于具有可靠的接地，使得潜供电流通过故障点迅速释放，电弧很快就会熄灭，几乎只有50 Hz的电压波形；瞬时性故障时由于没有接地，因此发生故障时，潜供电流无法消除，且存在电弧重燃导致的大量谐波波形。因此，可以根据故障电压复杂程度的差异进行故障识别。运用ATP-EMTP仿真得到两种故障下的电压变化时域图，然后运用傅里叶变换得到了频谱图。瞬时性故障下采集的是二次电弧阶段的电压信号，从图2和图3中可知，由于电弧的反复重燃，二次电弧阶段产生了大量的谐波，使得波形变得不再规则。永久性故障时采集的是断路器断开后的电压信号，从图4和图5中得出，由于电弧的迅速熄灭，断路器断开后线路几乎只存在50 Hz电压，并且后续时间的幅值在零附近振荡。因此，通过故障电压的复杂程度来区分故障类型是明显可行的。

4.单相自适应重合闸专家系统

4.1系统组成

单相自适应重合闸专家系统主要由数据库、知识库、解释器、推理机、知识获取和人机接口组成。知识库和推理机是专家系统中十分重要的组成部分，知识库中包含规则库和案例库，推理机中包含基于规则推理（RBR）和基于案例推理（CBR）。在RBR中，利用EEMD边际谱熵作为一个自适应规则，这不但可以使得规则更加智能，而且还可以对案例库中的案例进行不断的更新，并删除案例库中十分相似的案例，以提高专家系统处理问题的效率和准确率；在CBR中，利用欧氏距离法来度量两个故障的贴近度，从而判断故障性质。

4.2案例库表示和基于案例推理

案例库描述输电线路发生故障时断路器断开后的故障类型和故障特征。在案例库中存储的故障类型即为瞬时性故障和永久性故障，分别用0和1表示。案例库主要特征属性用故障电压和电流来表示。故障案例的组织是输电线路故障案例表示的基础，故障的表示和组织又是为了更加方便和快捷的检索，其中最重要和最难的也就是故障案例的检索。故障案例的检索根据贴近度方法，有效地检索到与待诊断故障相似的案例，用欧氏距离表示两个案例库之间的差距：如果案例的贴近度小于所设定的阈值，则为值得考虑的方案；是否真正选择此方案，还要与规则库中识别故障所用的时间进行比较，以最终选用用时较短的一个结果。

4.3重合闸执行条件集

根据GB/T 14285-2006《继电保护和安全自动装置技术规程》，重合闸手动跳闸和断路器失灵保护时动重合闸均不应该动作。因此在正常运行状态、冷备用状态和检修状态下，重合闸不应该动作，只有在热备用状态下才可能动作。热备用状态下，如果是瞬时性故障就重合，是永久性故障则不动作。两种故障的识别通过EEMD边际谱熵来实现。将每一项操作定义为一个事件，事件的行为就是对断路器的重合或闭锁，事件的执行具有一定次序性。比如，220 k V电压等级输电线路发生瞬时性故障时，应该先重合受电端侧断路器，后重合送电端侧断路器。

5小结

基于案例推理的专家系统在进行搜索时，根据输入的故障电压和电流，利用欧氏距離法度量两个故障案例的相似度，其主要特点是运行的快速性。在规则库中加入EEMD边际谱熵推理规则，既提高了规则库的灵活性，又可以实现案例库的实时更新。基于案例库和规则库的综合推理方法能够充分发挥各自的优点，特别是融入了EEMD边际谱熵方法，大大提高了整个专家系统的故障识别率，这是单独运用专家系统所无法实现的。输电线路两端断路器断开后，案例库和规则库同时运行，提取故障相电压和电流，采用欧氏距离法将其与案例库相匹配。规则库中主要运用EEMD边际谱熵识别故障类型，如果案例库中得到的贴近度大于整定值，则运用规则库中推理得到的结果。如果二者推理时间都超过整定重合闸时间，则重合闸尝试重合一次；如果再次跳闸，则重合闸不动作，并且跳开其他两相。

参考文献：

[1]Radojevic Z M， Shin Joong-Rin. New digital algorithm for adaptive reclosing based on the calculation of the faulted phase voltage total harmonic distortion factor[J]. IEEE Transactions on Power Delivery， 2007， 22（1）： 37-41.

[2]程玲，徐玉琴，宋秭霖.基于电弧小波谱能量分析的输电线路单相自适应重合闸[J].电网技术，2017（24）：81-85.

[3]范李平，袁兆强，张凯.基于小波变换的单相接地故障电弧模型及其 PSCAD/EMTDC 仿真研究 [J].电力系统保护与控制，2011（05）：51-56.

[4]蔡超豪.基于小波包变换的自适应重合闸[J].继电器，1999（02）：21-23.

[5]林湘宁，刘沛，程时杰.超高压输电线路故障性质的复值小波识别[J].中国电机工程学报，2015， 20（2）：33-38.