马玎, 牟龙华, 张鑫

(同济大学 电气工程系,上海 201804)

0 引 言

配电网的安全稳定运行是保障整个社会生产和生活的必要条件。我国配电网广泛采用小电流接地方式,其中80%以上的故障都为单相接地故障。单相接地故障电流较小,故障检测与选择性保护较困难[1-2]。及时找到故障线路并将其快速隔离,有利于维护配电网的安全稳定运行。

小电流单相接地故障的主要解决方法有稳态量分析法和暂态量分析法,由于故障条件的复杂性及现场数据采集的局限性,这些方法在实际应用中存在较大的局限性[3]。现有的接地故障分析处理方法多为仅有理论分析或基于仿真数据[4-5],这些研究与实际测量得到的数据分析结果有较大的出入,使得故障诊断判据在实际应用中不是很理想。本文将大数据技术应用于小电流接地系统进行接地故障检测。在利用小波分解提取新的故障特征的基础上,基于现场数据进行故障诊断分析。

电力系统运行过程中会产生大量运行数据,逐渐构成电力大数据。近年来,具有故障录波功能的故障指示器在配电网中得到广泛应用[6]。除实时故障录波数据外，还存在着大量的历史数据信息,使得电力系统中的信息量呈爆炸式增长。为了顺应电力系统大数据应用的潮流,除了需要完善的数据存储与数据分析系统外[7],还需要设计功能完备的人机交互界面，更好地对接地故障大数据进行系统管理。

目前已有的单相接地故障诊断软件存在较多不足之处,且尚未形成成型的完备系统,功能方面也有所欠缺，例如不能够满足波形显示、训练数据筛选以及馈线选择等多种人机交互功能的需求。……