基于小波算法的小电流接地系统高阻接地故障的识别.pdf

内蒙古电力技术60INNERMONGOLIA ELECTRICPOWER引用格式：黄雯，张紫凡，梁展弘，等.基于小波算法的小电流接地系统高阻接地故障的识别J内蒙古电力技术，2 0 2 3，41(4)：6 0-6 5.HUANG Wen,ZHANG Zifan,LIANG Zhanhong,et al.Identification of High Resistance Grounding Fault in Small Current EarthingSystem Based on Wavelet AlgorithmJJ.Inner Mongolia Electric Power,2023,41(4):60-65.2023年第41卷第4期基于小波算法的小电流接地系统高阻接地故障的识别黄雯,张紫凡?梁展弘邝国员,王,刘彬博？（1.广西电网有限责任公司南宁供电局，南宁530 0 31;2.广州城市理工学院，广州510 8 0 0）摘要：在10 kV配电网络中，普遍采用中性点不接地或经消弧线圈接地的小电流接地方式，在发生高阻接地故障后，故障特征不明显，对故障识别的难度较高。基于上述问题，提出利用小波算法提取故障线路特征，将零序电流小波和小波能量熵作为识别高阻接地故障的特征量。利用仿真软件PSCAD搭建了10 kV中性点经消弧线圈接地配电网线路模型，仿真得到小电流接地系统发生高阻接地故障时的电压电流波形，然后采用Matlab软件分析故障波形，提取故障的特征量并识别故障。仿真试验证明该方法具有良好的故障识别效果。关键词：高阻接地故障；PSCAD仿真；能量炳；小波算法；小电流接地系统文献标志码：B中图分类号：TM862t.3文章编号：10 0 8-6 2 18(2 0 2 3)0 4-0 0 6 0-0 6doi:10.19929/ki.nmgdljs.2023.0056Identification of High Resistance Grounding Fault in Small Current EarthingSystem Based on Wavelet AlgorithmHUANG Wen,ZHANG Zifan,LIANG Zhanhong,KUANG Guoyuan,WANG Gan,LIU Binbo?(1.Nanning Power Supply Bureau,Guangxi Power Grid Company Limited,Nanning 530031,China;2.Guangzhou City Institute of Technology,Guangzhou 510800,China)Abstract:In 10 kV distribution networks,small current grounding methods with ungrounded neutral points or groundedthrough arc suppression coils are commonly used.After a high resistance grounding fault occurs,the fault characteristics arenot obvious,making it dfficult to identify faults.Based on the above issues,this paper proposes a method of using waveletalgorithm to extract fault line features,using zero sequence current wavelet and wavelet energy entropy as featurequantities for identifying high resistance grounding faults.In this paper,based on the simulation software PSCAD,a 10 kVneutral grounding distribution network line model through arc suppression coil is built,and the voltage and currentwaveform of low current earthing system when high resistance grounding fault occurs is obtained by simulation.Then,thefault waveform is analyzed by Matlab software,and the fault characteristics are extracted and identified.Simulationexperiments show that this method has good fault identification effect.Key words:high resistance grounding fault;PSCAD simulation;energy entropy;wavelet algorithm;low current earthing system0引言小电流接地方式在低压配电网系统中可短时间带故障运行，供电可靠性较高，在我国低压配电系统中应用广泛。由于小电流接地系统的故障电流小,其本身故障选线的准确性不高。当配电网的架空线或地下电缆因为各种原因导致线路直接或间接与碎石、树枝、建筑物发生连接的,故障线路基金项目】广东省高等教育教学改革项目“面向电力“紫领人才培养的电气工程专业基础课程教学改革研究与实践”(23JY0209)2023年第41卷第4期会发生高阻抗故障，与普通单相接地故障相比，高阻接地故障的暂态电阻较大，整体电流变化小3，一般的继电保护装置难以识别甚至无法识别。而且高阻接地故障经常伴随着电弧的产生，发生电弧燃烧的概率较高，如果不及时处理，故障范围则可能进一步扩大。传统的故障诊断方法主要基于数字信号处理算法，这类算法存在运算量大、鲁棒性不强等问题。在高阻接地故障识别领域，小波变换算法已经被广泛应用4。小波变换具有信号分析处理和特征提取能力，可以对高阻接地故障特征进行有效提取和准确诊断。与传统方法相比,基于小波变换的高阻接地故障识别方法具有计算复杂度低、鲁棒性强、准确性高等优点5,在高阻接地故障燃弧检测领域表现突出。目前小电流系统高阻接地检测方法主要有时频域法、行波法和人工智能法三种6-8 1。时频域法通过选择合适的滤波算法提取故障特征。在高阻接地故障识别上，时频域法一般是对故障时线路零序电流和零序电压的时域特征值进行分析，以物理特征变化作为识别依据。行波法主要是利用故障发生时的行波折反射和波头极性来进行高阻故障识别，但行波信号微弱通常无法检测，且存在对波速度依赖性强和易受干扰等不足。人工智能法利用人工神经网络、深度学习、专家系统等方法提取高阻接地故障特征并实现故障识别，但存在计算量大、需要训练数据、识别结果不可解释等问题1-11。本文采用时频域法，并选择离散小波算法提取零序电流的小波能量作为高阻接地的判定指标,并通过仿真试验验证该方法的有效性。1小电流接地系统发生高阻接地故障特征1.1高阻接地故障特征1.1.1故障电流小由于配电网系统覆盖面广，运行环境复杂，发生高阻接地故障的概率较高。高阻故障较为常见的介质为沙石、草坪和水泥混凝土等12,这类介质故障过渡电阻较大，故障电流较小。10 kV配电网系统发生典型高阻接地故障的电流如表1所示。1.1.2故障波形随机性强由于高阻接地点的电弧不稳定，过零点周围接地故障电流的畸变特性是随机的，且介质表面易受天气等因素影响，接地电弧会断续或完全熄灭，故黄雯，等：基于小波算法的小电流接地系统高阻接地故障的识别different types of media干燥干燥混凝土沥青沙地00障电流可能突然增大或减小，故无法通过设置电流阈值来判断故障是否发生91.1.3故障波形不对称接地故障电流正负半个周波的波形不对称。由于高阻接地故障会导致接地电流通过地面流失，因此接地故障电流波形可能会出现失真、峰值降低或脉冲不正常的现象。高阻接地故障还会产生高频分量，相位角也会发生变化，导致故障波形不对称,电压电流波形之间的相位差异常。1.1.4谐波含量高，高频分量丰富随着电弧燃烧，高阻接地故障会逐步形成大量的高次谐波和间谐波，且典型的电弧接地电流的高频分量占比高、易分辩。1.1.5故障波形非线性畸变由于高阻接地的故障电流随机性较大，且含有大量的高频容性谐波电流分量，从而引起故障电流波形畸变。1.2高阻接地故障模型及零序电流波形为研究不同线路类型下高阻接地故障特征，本文搭建了具有6 条配电线路的小电流接地系统仿真模型，当4号线路经过渡电阻发生单相接地故障时，故障线路及非故障线路的零序电流如图1所示。从图1可知，零序电流数值较小，在故障初期故障线路与非故障线路的零序电流有较明显的差别,经过1个周期后,故障相电流与非故障相电流大小基本一致，因此很难依据电流大小区分故障线路。0.0060.0040.0020.0002-0.002-0.006-0.0080.080.100.120.140.16 0.180.20t/s图中：L0;12.0-13.0;-140;-15:0;一-160;li0一16 0 线路1至6 的零序电流。图1小电流接地系统发生高阻接地故障时零序电流波形图Fig.1 Waveform of zero sequence current in case of highresistance grounding fault in low current earthing system61表1不同类型介质下高阻接地故障电流Tab.1 High resistance grounding fault current under湿润干燥湿润钢筋沙地草地草地混凝土015A254075622基于小波算法的零序电流故障特征分析2.1零序电流的小波分析连续小波变换可以清晰地将信号特征表现出来，但计算量大。而离散小波变换可以离散化平移因子和伸缩因子，计算出小波变换系数，大幅降低内蒙古电力技术设置为2 0 kHz,db4小波基函数分解层数设置为8层，以使分解后的各分量对应频段涵盖工频至高频振荡分量的频率范围。将m=8代人公式（1)可知，零序电流信号x(h)与各频段分量D,(k)满足：x(h)=ZD,(h)+.(h)=,(.)+.,()+.(1)+.(h)(2)=2023年第41卷第4期计算量2。因此本文采用离散小波变换处理零序电流信号，提取不同频段的小波能量熵作为故障特征量，获取更准确的高阻故障零序电流特征，为后续高阻接地故障检测提供训练样本。在多分辨率分析小波变换的方法中，故障零序电流会被逐层分解。高通滤波器和低通滤波器的输出成分是占据相同带宽的高频成分和低频成分。每层分解时,采样频率均减半,并对低频分量再次执行上述步骤，生成高低频分量，这个循环执行到设定的分解层数完成为止。以三层小波分解为例，多分辨率分析小波分解流程如图2 所示。H(-K)-?D(k)x(h)-L(-k）Fig.2Waveletdecompositionprocess图2 中，x(k)表示源信号,H(-k)和L(-k)分别为高通滤波器、低通滤波器，12 表示采样频率减半。零序电流信号x(h)进行多分辨率小波变换后，可描述为各分量的叠加：x(k)=ZD,(k)+A.(k),式中：D,(h)为第j层第k点单支重构下的高频分量，其频带范围为2-f，2 月;4,(6)为第j层第h点单支重构下的低频分量，其频带范围为o，2*月，其中，f.为采样频率；m为分解层数。在进行小波分解的过程中，考虑到高阻故障零序电流信号中包含多个谐波（如五次谐波等），本文采用多频段分辨率和运算速度较大的dbN系列小波进行分解,以db4小波作为小波基函数,提取配电网谐振接地系统的高阻接地故障特征量。分解层数同样会影响计算精度与计算量，若分解层数过多，会造成低频信息的亢余，计算量过大，若分解层数过少，则会导致信息识别精度降低。本文采样频率同理可得，高频分量D()所占的频带范围为2-2010，2 2 0 10,低频分量A,(k)所占的频带范围为0,2-2 0 10。小波分解进行单只重构时信号各层分量的频带范围A,如下：(3)A.=5k2式中：n是小波分解尺度。参照小波分解结果，将不同支路形成的零序电流分解为9 个db4小波层后，不同小波系数对应的每一层具备不同的特征。在故障发生后的暂态过程和随后的稳态过程中，各层不同的零序故障电流分量会呈现不同程度的波形变化和幅值，进而能够提取必需的故障信息。L(-K2图2 小波分解流程2.2小波系数的频带能量L-K-?A:(M)将各分支线路零序电流设为初始电流，对零序电流信号进行db4小波分解，然后采用分解出的小波系数对零序电流信号进行重构，进而对经信号重构后的零序电流信号结果进行叠加后得到：x(k)=cD,+cA,=cD,+cD,+cA,=cD,+cD,+cD,+.+cDm+cAm,式中：cD,是第j层高频分量的重构结果；cA,是第j层低频分量的重构结果；m是分解层数。(1)将cA,用cDj+来表示,则由公式(4)叠加后的结果可以记为：x(h)-ZeD,。对第j层第k点的值cD,(h)平方后进行求和,得到第j层重构后信号的系数频带能量E,：E,=ZcD;(k),=式中：N为第j层系数的数据点长度。计算过程中的每一层小波系数的频带能量都含有零序电流信息。因此，本文使用近似系数能量E,代替各层系数频带能量E，二者在数值上的总和为10 0。同时，近似系数能量与其他各层细节系数能量和各层总能量之比的总和为1。基于此，可以确定发生高阻接地故障的具体线路位置。(4)(5)N(6)2023年第41卷第4期2.3小波能量熵一一故障特征的提取小波熵是小波分析与信息熵理论的结合，两者相辅相成，不仅可以对突变信号进行多重识别分析，还具有强大的熵信息表征能力，可以更有效地分析信号特征。因此采用小波能量近似计算公式得到零序电流的小波能量熵作为高阻接地故障的识别特征量。将小波系数矩阵沿层数和采样点k进行二维展开，得到小波时频熵的定义如下：Wr(hi)=Wrr(t=T),Wrer(a=2),(7)其中：Wrr(t=kT)=-Z/=0WTer(a=2)-Po-m/k=1式中:P与 Pp(c-m)分别表示第j行与第h列的小波系数能量比。Wrem描述待分析零序电流信号的时域信息特征，WrEr描述待分析零序电流信号的频域信息特征。因此，可以使用小波时频来量化信号的时域频域特征信息，以提取故障特征。根据公式(6)可知,Ei,E2,Ej,Em+1为零序电流经小波分解后各层的能量值，E=E,为各层能量的总和，P,=E/E为各层能量与能量总和的比值，且满足ZP,=1,该比值可用来描述待分析信号各层能量的分布规律。小波熵W。可定义为式(9)：W.=-ZpP,ln P,。(9)j=0与总能量中各层能量值占比相比，小波熵可以准确描述零序电流在每层的能量分布情况，且能够识别接收信号在结构特征上的明显突变。当某一工作频率的能量值占比较大时，小波熵会明显变大。因此本文将零序电流进行小波分解，并根据分解得到的小波熵作为高阻接地故障识别特征量。3基于小波算法的小电流接地系统高阻接地故障识别仿真验证3.1仿真模型参数设置为验证本文提出的小波算法识别高阻接地故障的正确性，在PSCAD仿真平台中搭建10 kV配电网谐振接地系统仿真模型,采用中性点经消弧线圈接地方式，具体如图3所示。为保证故障识别方法具有普适性，在仿真模型中设计了多种线路类型，黄雯，等：基于小波算法的小电流接地系统高阻接地故障的识别e12kmlFault线路5A5V519kml线路6 A6V6n112kml(8)图3谐振接地系统仿真电路图Fig.3 Simulation circuit diagram of resonancelnPD(t=hT)6340.0MVA110.0kV10.5kV#11002m消弧线圈计算模块Cable4线路4A4V4Cable31Cable32earthing system线路1、2 是架空线和电缆的混合线路，线路3、4是地下电缆，线路5、6 是架空线。输电线路16 的长度分别为8 km,9km,15km，12km,9km，12 k m。消弧线圈的过补偿度为10%，有功损耗等效电阻百分值取3%进行消弧线圈的参数整定。高阻接地故障选择Emanuel模型,模型非线性畸变表征能力比较强，在对高阻接地故障识别中得到了广泛应用,其结构如图4所示。500.0Rp550.0R.X大DPR=0U图中：U、U 一直流电源；RR一可变电阻；Dp、D.一二极管。图4基于PSCAD搭建的高阻故障Emanuel模型Fig.4 High resistance fault Emanuel model builtbasedon PSCAD为了更好地描述高阻接地故障特征，选择了故障特征最明显的模型参数，具体参数设置见表2。该模型由两个可变电阻Rp、R，两个直流电源Up、U.和二极管Dp、D,组成。为模拟电弧电阻的非线性特征，Rp、R,应取值不同,通过改变Rp、R,对高阻接地故障电流的幅值和相位进行调节，Rp、R,取值范围在50 0 50 0 0 Q；U p、U.表示电弧的不15kml13kmlA1线路1VVCablel17 kml/12 kml口-线路22Cable2Emanu15kml/10kml口线路3N1TimedOBreakerLogicBRKOpento+RRU.R=064Tab.2 Parameter settings for line simulation model电阻/（0 km）电感/(Hkm)项目正序零序正序零序正序零序架空线0.170.231.36x10-33.910-31.510-8地下电缆0.0242.75.16x10-33.98x10-3.0810-82.03x10-8消弧线圈整定电感0.2 98 H，整定电阻10 Q高阻接地模型R取50 0 QR取550 2 U取8 0 0 0 V，U.取7 0 0 0 V同电压值，其值取决于模型所需的电压值，一般在310kV选择；二极管Dp、D,用于控制电流的通断。3.2高阻故障识别仿真验证当高阻故障发生在线路1时，6 条线路的零序电流如图5所示。故障发生在0.1s时刻，故障发生后6条线路均出现零序电流，线路1的零序电流在经过一个周期后和非故障线路的零序电流幅值接近，可见从电流大小上难以区分故障线路。0.0060.0040.0020.00020.002-0.004-0.006-0.0080.080.100.120.14 0.160.180.20t/s图中：-1L;-12.0;图5线路1发生高阻故障6 条线路零序电流Fig.5 Zero sequence current of six lines with highresistance fault in line1仿真试验中使用db4小波基函数对零序电流进行分解，当高阻故障发生在线路1时，故障线路1和非故障线路2 的零序电流小波db1一db9分解波形如图6 所示。对比可知，故障线路和非故障线路的小波分解波形的高频部分在幅值以及波形特点有明显的不同。通过式(9)计算零序电流的小波熵，故障所在线路的小波熵的计算数值为5.7 7 7 7,非故障线路2至6 的小波熵分别为2.2 138,2.32 8 9,2.46 32,2.46 7 0,2.2048。故障线路的小波熵数值是非故障线路的2倍以上，可明确识别线路1发生故障。为进一步验证故障识别算法的准确性,本节将故障位置分别设置在线路1至6 上，并计算线路1至6的小波熵，计算结果如表3所示。对比可知故障线路的小波与非故障线路的小波熵在数值上有明显的差别,将小波熵作为故障特征判断指标，可以准确识别出高阻故障所在线路。内蒙古电力技术表2 线路仿真模型参数设置0.085电容/(Fkm)x10-E0.085qP10-E6x10-90.085x10-E0.0850.0859qPx10-E0.085LqPx10-E0.0858qP10-E0.08510-E0.0850.08510-E0.085qPx10E0.085x10-E0.085x10-E0.0859qPx10-E0.085LqPx10-E0.085-13.0;-14.0:2023年第41卷第4期0.090.0950.090.0950.090.0950.090.0950.090.0950.090.0950.090.0950.090.0950.090.095t/s（a）线路1（故障线路）0.090.0950.090.0950.090.0950.090.0950.090.0950.090.0950.090.095-150;-16.000.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1丰0.10.1MWM0.10.10.10.18qPx10-E0.0856qPx10-E0.085图6 线路1和线路2 零序电流小波分解波形图Fig.6 Wavelet decomposition waveform of zerosequence current for Line 1 and Line 2Tab.3Identification results故障发生线路1线路2 线路3线路4线路5位置线路15.77772.21382.32892.46322.467线路22.05015.87922.48892.52922.34381.9042线路32.31952.54447.79792.54772.551 02.5382线路42.2481 2.439 32.344 56.766 02.40782.421 8线路52.483 42.4769 2.597 62.4975线路62.00951.88582.44882.45794结论针对小电流基地系统发生高阻接地故障时，继电保护装置难以识别故障线路的问题，本文提出一0.1050.1050.1050.1050.1050.1050.1050.1050.1050.1050.1050.1050.1050.1050.1050.1050.090.0950.090.095t/s（b）线路2（非故障线路）表3识别结果6.3972.484552.332.95.83840.110.110.110.110.110.110.110.110.110.110.110.110.110.110.110.110.10.1050.10.105线路6结果2.2048123460.110.11识别2023年第41卷第4期种基于小波算法的高阻故障识别方法，将零序电流进行分段分解后计算得到小波熵作为故障识别量。通过仿真试验验证故障线路的小波熵的数值明显高于非故障线路的小波熵，当故障分别发生在架空线、电缆线路以及架空线和电缆的混合线路时,本算法均能有效识别故障位置。参考文献：1刘炬，徐达,廖玄，等.中性点不接地系统并联线路异名相两点接地故障分析JJ.内蒙古电力技术，2 0 2 2,40(3)：38-45.LIU Ju,XU Da,LIAO Xuan,et al.Analysis of two pointgrounding fault of parallel line with different nominal phase inneutral point non earthing systemJJ.Inner Mongolia ElectricPower,2022,40(3):38-45.2朱承治,郑伟彦,夏晓春,等.基于暂态相电流频率特性的配电网单相接地故障选线方法J.内蒙古电力技术，2 0 2 1,39(6)：16-2 2.ZHU Chengzhi,ZHENG Weiyan,XIA Xiaochun,et al.A Methodfor Single Phase to Ground Fault Line Selection in DistributionNetworks Based on Transient Phase Current FrequencyCharacteristicsJ Inner Mongolia 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