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配电网馈线自动化技术的分析与展望






配电网馈线自动化技术的分析与展望
顾秀芳
(内蒙古工业大学电力学院,呼和浩特 010080)

摘要 馈线自动化的发展对提高配电网的故障处理能力有着重要作用。本文总结了国内馈线 自动化发展的主要阶段,提出当前馈线自动化在实施过程中存在的问题,并提出了今后发展的初 步设想。指出馈线自动化可以充分利用 FTU 进行信息的采集,并利用信息融合技术实现故障判断。 关键词:配电网自动化;馈线自动化;FTU;信息融合

Analysis and Prospect for Distribution Feeder Automation
Gu Xiufang (School of Electrical Engineering, Inner Mongolia Industrial University, Hohhot 010080) Abstract Feeder automation is of signification for improving fault management in distribution. This paper concludes the main stage of feeder automation development , pointing out the problems that exists while realizing the feeder automation, and preliminary idea for future development is proposed as well. At last, it is pointed out that the fault treatment can be aided by the fault information provided by FTU with information integration. Key words: distribution automation;feeder automation;FTU;information integration 次数多,影响非故障区段的正常供电等缺点。 (2)远方控制阶段 为实现配电网自动化的优化管理,在开关处和 配电变压器低压侧配置远方监测装置 FTU、TTU, 并通过完善的通信网络实现远方监测、控制功能及 计算机管理。这一阶段在故障发生时将故障信息传 送到远方控制中心,由故障处理程序综合判断 [1] 后 下发相关开关的动作命令,实现故障判断、隔离和 非故障段的恢复供电。这种方式可以避免开关的多 次动作,故障处理更快捷。由于对开关的智能化程 度要求更低,因此可以采用具有电动开关的负荷开 关,这样开关投资会大幅降低。存在的不足是此方 案过分依赖通信系统,同样会影响系统运行的可靠 性。在开关数量较多时,由于开关时传送的数据会 大幅增加,因而也使故障处理时间加长而影响实时 性的要求。 (3)基于差动技术的馈线自动化 为满足用户对故障处理时间更短的时间要求, 提 出了对开关设备处的 FTU 不仅具有数据采集的功 能,还包括保护功能。在现场具备高速光纤通信的条 件下,相邻 FTU 之间在故障发生时相互交换信息判
2010 年第 9 期

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配电网馈线自动化的发展现状

随着电力系统的发展, 用户对电能质量的要求将 越来越高。 实施配电网自动化有利地提高了配电网的 运行和管理水平, 其中的馈线自动化对故障的判断和 处理水平的提高发挥了重要作用。 回顾我国馈线自动 化的发展,大致经历了三个阶段:就地控制方式、远 方控制方式和基于差动技术的馈线自动化。 (1)就地控制 在配电网自动化实施的初级阶段,只利用线路 上配置的智能分段设备(重合器、分段器)相互之 间的配合来判断故障区段并恢复供电。通常变电站 出线安装具有开断短路功能的断路器或重合器,线 路上安装重合器或分段器(包括过流计数型分段器 或重合式分段器) 。按出线和线路上配置开关的不 同,就地控制馈线自动化的实现方式包括重合器+ 重合器及重合器+分段器的配合方案。 不论哪种配合 方案,均需要设置开关的不同参数实现上、下级开 关之间的配合。在配电网自动化实施的初级阶段, 这种通过开关之间的配合实现馈线自动化的方案简 单易行,投资省,见效快。但是也存在着开关动作

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断出故障所在,由开关处的 FTU 直接下发命令控制 当地开关动作。 由于省去了信息传送和故障处理程序 的时间,因而使故障处理时间大大缩短。但是此方案 不仅需要建立 FTU 和远方的通信,相邻 FTU 之间也 需要信息交换和处理, 因而使通信系统的建设和 FTU 的程序设计更加复杂。故障发生时,对每一个 FTU 来讲,故障判断的信息来源于其上、下级 FTU,信 息的冗余度较低,故障判断的可靠性受到影响。

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当前馈线自动化实现方案中的几个问题 的探讨

关于瞬时性故障和永久性故障的判断 电力系统中有 60%~70%的故障是瞬时性故障, 所以借助于开关的快速重合可以迅速恢复供电。如 果在故障发生时能准确判断是瞬时性故障还是永久 性故障,就可以大大减少开关动作次数及故障处理 时间, 减轻开关操作产生的电压波动对负荷的冲击, 延长设备的寿命。 当前就地控制方案,若为瞬时性故障,则在出 线断路器或重合器第一次重合后就可恢复供电。若 为永久性故障,则第一次重合后还需要再次分闸, 这样增加了开关的动作次数,对负荷造成了不必要 的冲击。而远方控制方案中的馈线自动化的启动是 放在出线重合器第一次重合不成功后,故障判断程 序只是针对于永久性故障而完成的。不论上面的哪 种方案,开关的第一次重合都是针对于瞬时性故障 而设置的,而对永久性故障都必须经过一次无选择 的重合分闸后才可进行判断。 关于这个问题,文献[2]提出了一种区分两种故 障的判据:即通过波形分析瞬时性故障电流的有效 值和总谐波畸变率的变化较永久性故障更大,以此 来实现自适应重合方案。 理想的做法是:当网络检测到的电流大于给定 值时,由出线开关切断短路电流,随即启动故障判 断程序。程序首先判断发生的是瞬时性故障还是永 久性故障。如果是瞬时性故障,只需要合上相应开 关即可以。若是永久性故障,则通过综合网络故障 信息来判断出故障区段,控制相应的开关断开或合 上,这样在第一次重合后就恢复供电。瞬时性故障 和永久性故障发生的条件不同,其暂态过程也有很 大差别,所以可以从发生故障时的波形入手找出二 者的差异。 2.2 关于配电网故障分析方法的探讨 随着配电网架空线路的不断延伸和电缆线路的

增加,单相接地电流呈现不断增加的趋势。为限制 短路电流及产生的过电压等问题,配电网的接地方 式呈现多样性。接地方式包括中性点不接地方式、 经消弧线圈接地、经电阻(分高、中、低阻)接地、 或经消弧线圈和电阻组合接地方式等。不同的接地 方式对系统的运行方式有不同的影响,也影响到故 障处理方式的不同。同时配电网也存在线路参数不 对称、负荷不对称的现象,因而通用的配电网故障 分析必须考虑上述各方面的因素。只有这样,才有 可能通过故障分析找到各种条件下的故障特征,以 此来作为故障分析判断的依据。 在建立配电网故障模型时,应采用三相系统模 型而不是对称分量模型。同时由于中性点和故障点 处有较多的变化, 可以将这两个端口单独提取出来, 根据故障类型的不同接入相对应的支路和参数,再 利用叠加原理将端口接入建立统一方程求解。 2.3 关于故障处理及算法的选择 电力系统可能发生的故障类型包括: 单相接地、 两相及短路接地、三相短路接地及断线故障。当前 馈线自动化实施的重点是:是否发生故障、故障区 段的判断,而对故障类型和故障相关注不够。不同 的故障类型及故障相的不同,其处理方法也不尽相 同。为做好事故原因的分析及应对措施的准备,必 须对故障的更多特征有更深入的了解。这包括:故 障发生的时刻、故障类型、故障相、故障区段等。 当前实现馈线自动化的主要措施是:当配电网 自动化实施范围内 FTU 较多时,为降低 FTU 与远 方系统的数据吞吐量, 只要求各 FTU 产生“虚拟遥 信量”来传送是否发生故障(用 0、1 表示有无) , 其他故障数据在远方系统在需要时按一定的通信规 约调取。按照网络的拓扑结构及“虚拟遥信量”形 成故障判断的矩阵,直接下发开关动作命令。这种 实现方案在网络接线、运行方式发生变化时,需要 随时维护网络的拓扑结构。由于故障判断的初始信 息只是故障发生的有无,所以故障判断的结果不可 能给出故障类型、故障相等详细信息。 近年来,在故障处理中将更多的人工智能算法 引入进来。这些方法有:专家系统、人工神经网络、 粗糙集理论、小波变换等 [3-5]。为弥补不同算法的缺 陷,也有将不同算法结合起来。小波分析在时域、 频域同时具有良好的局部化性质, 使得具有奇异性、 瞬时性的故障信号检测变得更加准确。小波分析的 主要特点之一是具有用多重分辨率来刻划信号局部

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特性的能力,使它很适合探测在正常信号中出现的 瞬态反常现象并展示其成分。而神经网络具有较强 的在线学习能力、非线性映射能力、联想记忆能力 等特点。为减小神经网络的规模和提高其性能,利 用运算速度快,对暂态信号有很强故障特征提取能 力的小波对故障电气量进行数据预处理。其他的还 有将模糊集理论与专家系统、神经网络等相结合。 这些方法的利用将大大改善了信息处理的智能化水 平,能对规模较大的配电网具有一定的适应能力。 在配电网故障分析中,虽然采用了较为完善的 模型考虑中性点和故障类型的各种可能的形式,但 是由于考虑的因素纷繁复杂,要提取出可供故障判 断的特征量也不容易。而人工神经网络最大的优势 在于: 不需要建立起来输入与输出之间明确的函数, 通过样本的训练学习也可以处理新数据,这一特点 很适合于参数特性复杂的配电网故障处理。应用神 经网络进行故障判断通常的做法是:通过 EMTP 或 现场产生具有代表性的故障数据进行样本训练。随 着 FTU 的广泛应用,将故障时 FTU 产生的数据作 为人工神经网络的输入,同时将人工神经网络的工 作和训练合二为一将成为一种趋势。当然这样的前 提条件是:人工神经网络要具有较强的对输入数据 的识别功能,或者通过其他(如小波分析)先对数 据进行预处理。信息的预处理能减小后续智能算法 的规模和提高计算速度,当然要保证经预处理后的 所有特征都不丢失。 2.4 关于故障信息的采集 线路开关将配置功能完善的 FTU,完善的通信 系统又将为信息的快速、准确的传递。随着配电网 管理运行水平的提高,借助 FTU、TTU 及通信系统 来实现实时数据的传送将为故障判断提供更好的条 件。FTU 可以提供的信息非常丰富,包括故障前、 故障起始、故障结束的电压、电流的幅值或波形。 对信息的处理应能基本做到两点:一是对信息进行 辩识,去掉由于通信通道而造成的信息偏差;二是 通过信息处理技术提取反映故障的主要特征量, 如: 故障方向、正序、负序、零序、阻抗、导纳、功率、 能量等。故障特征的提取和判断应更多地反映不同 线路、区段之间的特征,使故障范围的判断很快定

位在两相邻的 FTU 之间。

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结论

配电网馈线自动化是提高供电部门供电质量的 重要内容。本文在回顾了当前几种馈线自动化的方 案的基础上,提出了在实施过程中需要进一步考虑 的几个问题及初步设想: (1)建立统一的故障分析的方法,使之能够 充分考虑参数、负荷的不对称、中性点的多种接地 方式。 (2)建立统一的故障处理模式,使之能够处理 永久和瞬时性故障、 单相接地故障及其他故障类型、 任意区段的故障等。 (3)建立统一的信息处理机制,使之能够在故 障发生时能够快速、有效地处理数据,提取有效的 故障特征量,并与人工智能方法相结合来判别故障 类型和区段。 参考文献
[1] [2] 杨伟,吴军基,张俊芳. 配电网故障定位算法研究[J]. 南京理工大学学报.2005,29(2):213-215. J.-H.Oh, J.-C.Kim. Feature exaction of fault currents associated with multi-shot reclosing scheme in power distribution system, Electrical power and energy system, 2002(24):79-85. [3] N. Rezaei, M-R. haghifam. Protection scheme for a distribution system with distributed generation using neural network, electrical power and energy system, 2008 (30):235-241. [4] 杨光亮,乐全明等. 基于小波神经网络和故障录波数 据 的 电 网 故 障 类 型 识 别 [J]. 中 国 电 机 工 程 学 报 , 2006,26(10):99-103. [5] 束洪春.配电网络故障选线[M].北京:机械工业出版 社,2008.

作者简介 顾秀芳(1974-) ,女,硕士研究生,副教授,研究方向:配电网自 动化及其监控系统的研究。

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