特高压直流输电线路雷击故障辨识方法分析

特高压直流输电线路雷击故障辨识方法分析

李江春，胡海，许朝兴，朱开平

中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局 云南 昆明 650217

摘要：近年来，我国的经济水平不断提升，带动了电力的提升。本文针对特高压直流输电线路有可能发生的雷电故障，±800kV昆柳龙直流线路、±800kV滇西北直流线路，通过雷击故障仿真进行相应的特征分析，建立计算模型获取电气故障数据，结合电气特征量和非电气特征量，采用BP神经网络方法对雷击故障原因进行辨识，将辨识结果与所设置故障作比较，以此来确定该方法的准确性。经检验，该方法能够准确辨识特高压直流输电线路的雷击故障。

关键词：特高压直流输电线路；雷击故障；故障辨识

引言

基于电网换相换流器的高压直流输电具有远距离、大容量的输电特点，对大规模消纳可再生能源、实现全国范围内资源的有效配置具有重要意义。随着特高压工程的建设与投运，中国特高压直流输电技术的发展已日益成熟，其发展具有额定电压逐步升高、额定容量逐步上升、送电距离更长的特点。特高压直流输电系统采用双12脉动换流器串联的接线方式，与常规±500kV高压直流系统相比，其拓扑结构更复杂、运行方式更灵活，对直流控制保护系统的要求也更高。根据典型直流保护事故统计，输电线路故障在直流输电系统故障中的占比达到50%。在实际运行中，直流线路保护不正确的动作可能引起直流闭锁并扩大故障的影响范围：直流工程发生在直流线路保护拒动由极保护响应动作，从而导致直流闭锁的案例，造成非故障极误动，继而引发线路双极闭锁。因此，可靠、快速的特高压直流线路保护原理及动作策略对输电系统的安全运行具有重要作用。但随着特高压工程的结构变化、电压等级与输电距离的提高，线路保护的各项性能也需适应性地提升，有必要在充分借鉴现有直流保护经验的基础上，对新的保护原理做进一步分析总结。

1基于BP神经网络的雷电故障辨识原理

1.1BP神经网络

BP神经网络包括输入层、隐含层、输出层，每一层有多个神经元，同一层神经元之间没有连接，各层神经元之间的联系用权值表示。根据实际需求，建立BP神经网络的基本结构，如图1所示。BP神经网络可以在输入量与预测值之间的数学关系模型未知的情况下，通过样本对神经网络进行学习和训练，反映输入量与输出值之间的非线性关系。辨识算法采用三层BP神经网络结构，输入层节点数为31，隐含层通过最小误差法选取。输出层节点数为2。隐含层和输出层的激活函数均采用Log⁃Sigmoid型函数，可以将输出控制在0~1之内。

图1神经网络模型

1.2故障原因辨识的BP算法模型

BP神经网络的雷电故障辨识原理为：当故障发生时，从气象系统、雷电定位系统、保信系统及录波数据中提取相关的电气与非电气特征量，输入雷击辨识模型中，计算得出故障原因的发生概率，根据故障概率输出关联度最大的故障原因。非电气特征量包括天气、时段、季节及温度、湿度、风速等，电气特征量包括过渡电阻、故障电流和故障电压等。BP神经网络的训练方法是：先从故障数据中提取故障特征，并将其作为BP神经网络的输入，已知的故障原因作为目标值。通过大量故障数据对BP神经网络进行训练，建立故障特征与故障原因之间的非线性映射。然后对训练后的神经网络进行测试，从检验样本的数据中获取故障特征作为BP神经网络的输入，BP神经网络的输出即该样本对应的故障原因。

2辨别方法分析

2.1中心站设计

后台管理基于C/S架构，前台查询基于B/S架构。开发平台使用DELPHI、．NET等，数据库采用MSSQLServer。中心站与现场监测装置间，具备通过GSM/GPＲS/CDMA系统或其它通信方式进行双向数据通信传输的功能，数据通信方式灵活多样。数据中心能够存储至少24个月的各类输电线路故障数据，所有历史数据能够转存到光盘或磁盘等大容量存储设备上作长期存档资料。客户端软件能够对现场监测终端进行各种参数的读取和设置，包括监测终端的实时运行状态和故障时刻的故障信息，能够以WEB方式查询运行或事故信息，并生成统计报表打印输出，有权限设置功能。

2.2做好抗电防雷保护，减少故障停电

由于输电线路多架设与野外地区，周边附属物都相对较低，因此在夏季等多雷雨天气，极易引起雷击等情况发生，从而引起高压输电线路故障停电的情况发生。因此防雷抗电工作在输电线路运行维护管理中占有相当重要的位置。除了在杆塔等设备加装避雷器设备外，在输电线路规划设计前期，也应提前考虑线路走廊状况，避开雷电高发地区和覆冰等区域，从而最大限度地降低雷电等自然因素引起的输电线路无法正常工作的情况发生。

2.3利用边界特性的单端量保护

采用边界元件的单端量保护往往利用特征频率或特征频带分量、高频分量构成区内外判据，旨在弥补行波保护抗高阻故障能力差的不足，实现直流线路保护的全线速动。在区内、外故障时，边界元件对特定频带信号表现出的阻滞作用不同，因此区内、外故障时分流器处检测到的特征频带电流大小不同。仅利用直流线路一端特征频带电流幅值便可识别区内外故障，且可实现故障极与故障方向的判别。指出来自区外的高频电压信号通过平波电抗器和直流滤波器后衰减，其能量显著减小，线路的边界具有隔离高频量的作用，因此可结合电流行波方向和形态谱判断区内外故障。根据边界元件对高频量的阻滞特性，得出区内、外故障时能量频谱分布存在差异的结论，利用信息熵测度描述极波暂态分量的分布并构造了保护判据，该方法具有良好的耐受高阻故障能力。分析了边界的频率特性及平波电抗器对电流频率的抑制作用，提出了基于特征频率电流幅值和变化率的单端故障识别方案。但是，上述原理未充分考虑特高压直流长线路对高频故障信号的衰减作用，可能存在保护死区。因此，给出一种单端暂态电流保护方案，将边界理论与故障突变量方向相结合：根据电流的突变量方向判断故障是否位于本侧区外；若否，则根据瞬时频率最大值判断故障位于对侧区内还是区外。此方案在考虑线路衰减作用的前提下实现了全线保护。

结语

特高压直流输电线路输送容量较大，一旦出现永久故障或短时间内无法查出故障原因，将会降低直流输电系统的能量可用率。本文针对特高压直流线路故障特征的辨识研究有助于提升直流输电系统的能量利用率，促进特高压直流输电更好地服务于社会经济发展。

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