基于故障電壓比較的廣域后備保護新算法

何志勤 張 哲 尹項根 汪 華

（華中科技大學電力安全與高效湖北省重點實驗室 武漢 430074）

1 引言

繼電保護是保障電網安全的第一道防線，傳統后備保護基于本地電氣量構成，在電網潮流轉移時難以區分線路內部故障與過負荷，易造成連鎖跳閘事故[1]。此外，傳統后備保護存在整定配合復雜、動作延時長等缺陷。由整定錯誤造成的隱性故障，將加大電網在擾動下失穩的風險[2]。隨著廣域測量技術的發展，基于廣域信息的電網保護受到了廣泛關注[3]。其中，基于故障元件識別的廣域后備保護是研究的重點之一[4]。該類新型后備保護首先利用廣域信息識別故障元件，之后相鄰斷路器間通過簡單的時序配合實現故障隔離。從而根本上解決了傳統后備保護整定配合復雜、在潮流轉移時易誤動等問題，對防止電網大面積停電事故具有重要意義。

利用廣域信息準確識別故障元件，是廣域后備保護研究的核心。現有的故障元件識別算法主要包括廣域電流差動[5-7]和廣域方向縱聯算法[8-10]。廣域電流差動保護原理簡潔，但對廣域范圍內多點數據的同步性要求較高，且多點電流值的測量誤差累積將產生較大的不平衡電流，從而導致保護的靈敏性和可靠性降低[11]。相比之下，廣域方向縱聯算法無需嚴格的采樣同步，通過序功率方向和阻抗方向元件即可實現故障的快速識別。但傳統方向元件受高阻接地、線路非全相運行和故障轉換等因素影響較大[12]，相關算法還需改進。為減小故障元件識別的計算量，相關文獻對故障區域檢測策略進行了探討[13]。但其啟動判據的靈敏性和母線電壓排序的可靠性還待進一步完善。此外，廣域后備保護需融合保護區域內多點信息進行故障元件識別，因此，降低廣域通信量，防止多點數據傳輸造成網絡通信擁塞是待解決的另一關鍵問題[14]。

本文提出了一種基于故障電壓比較的新型廣域后備保護算法。該算法利用線路對側電壓、電流的故障分量測量值推算本側電壓故障分量，以推算值和測量值的比值區分線路內外部故障。同時，通過故障區域檢測減少廣域信息傳輸量，并通過故障疑似線路檢測加快故障元件識別速度。該算法原理簡潔，所需通信量較少，對廣域多點數據的同步性要求較低。仿真結果表明，本算法在高阻接地、線路非全相運行、轉換性故障和潮流轉移等多種復雜條件下均能正確識別故障，具有良好的應用前景。

2 故障元件識別算法

2.1 算法原理

對于普通雙端線路，當其正常運行或區外故障發生時，均可根據對側保護安裝處的電壓、電流測量值及線路阻抗值推算本側電壓值，且推算值與實測值一致。而當區內故障發生時，由于線路上出現故障支路，電壓推算值與實測值相比將存在較大差異。根據上述特征，可構建新的故障元件識別算法。

圖1 為雙端系統在外部和內部故障時的附加網絡，故障點分別位于線路f1、f2點。Zm、Zn為雙端系統的等值阻抗；ZL為線路阻抗；Rg為故障點過渡 電阻；為故障點的附加電動勢；α為故障點到m側距離與線路全長的比值，取值范圍為[0，1]。如果利用線路一側的電壓、電流故障分量及線路阻抗推算對側的故障電壓值，則有

圖1 雙端系統的故障附加網絡Fig.1 Fault component network of two-terminal system

當外部故障發生時，線路兩端電壓故障分量的測量值與推算值顯然相等。而當內部故障發生時，線路兩端電壓故障分量的實測值可表示為

在此，引入故障電壓比值系數

從上式可知，當α等于0 或1 時，Km或Kn等于1，Kn或Km大于1；當0＜α＜1 時，線路兩側的故障電壓比值系數都將大于1。因此，可利用線路兩側故障電壓比值系數的最大值為動作參數，建立故障元件識別的通用判據：

考慮廣域后備保護范圍內各子站的測量誤差及電網運行狀態轉換時的暫態過程影響，Kset可整定為1.2。同時，式（4）中Km、Kn均與過渡電阻Rg無關，即本算法原理上不受過渡電阻的影響。

2.2 系統阻抗與線路阻抗的影響及改進策略

從式（4）可知，故障電壓比值系數與線路兩側的系統等值參數、線路參數及故障點位置有關，這些參數的不同將影響本算法在線路內部故障時的靈敏性。設圖1 中，兩側系統與線路阻抗的比值分別為：Pm=Zm/ZL，Pn=Zn/ZL，并忽略系統和線路電阻的影響，即Pm(n)取為實數。則故障電壓比值系數的表達式可轉化為

設阻抗比值Pm(n)為常數，且Pm≠Pn。可得的Km、Kn隨α變化的趨勢如圖2 所示。

圖2 故障電壓比值系數分布Fig.2 Distribution of fault voltage ratio coefficient

可見，當故障點由αm向線路一側偏移時，判據（5）的靈敏度逐漸升高。而當故障點位于αm時，Kmax將有最小值，對判據（5）屬于最不利的故障情況。令式（4）中的Km、Kn相等，可解得αm為

將式（7）代入式（4），可得Kmax的最小值為

設Kset=1.2，并設Pm(n)的取值范圍為（0，10]，可得算法的動作特性如圖3 所示。

圖3 故障元件識別判據的動作特性Fig.3 Operating characteristic of fault element identification criterion

為直觀反映Pm(n)對算法性能的影響，可將動作邊界由與之相切的3 條直線近似模擬。對應的非動作區域為

可見，只有當Zm，Zn?ZL時，判據（5）在內部故障時才會靈敏度不足。但實際高壓電網中，線路兩側的等效系統阻抗一般較小，且對于常見的接地故障，線路的零序阻抗遠大于正、負序阻抗。因此，判據（5）在大多數情況下均能正確動作。為進一步提高保護判據反映內部故障的靈敏度，對于圖3 中的非動作區域可加入輔助判據改進。本文對線路兩側故障電壓的推算值進行補償，將式（1）變為

式（10）中的補償阻抗Zm(n)-com 可分別整定為KrelZm(n)-min。其中，Krel為可靠系數，Zm(n)-min 分別為m，n側系統的最小等值阻抗。進而可得補償后的故障電壓比值系數和通用判據分別為

當圖1a 中的線路外部故障發生時，故障電壓比值系數將為

從Km.op的表達式可知，當Krel的取值范圍限定為（0，2）時，可保證遠離故障點一側的故障電壓推算值小于測量值，即有Km.op＜1。而當內部故障發生時，如果Zm，Zn?ZL，故障電壓比值系數將變為

設Zm＜Zn，并取Krel=2，則僅當Zn＞10Zm時補償后的判據（12）才會靈敏度不足。但在實際電網中，Zn＞10Zm與Zm，Zn?ZL，被同時滿足的可能性極小。因此，判據（12）在兩側系統阻抗遠大于線路阻抗時具有較高的靈敏度，圖3 中的非動作區域將被有效彌補。需指出的是，采用補償電壓比較的動作參數值由兩側故障電壓比值系數的最小值決定。當Zm，Zn?ZL時該判據可能靈敏度不足，因此，需根據判據（5）和（12）的互補性，建立故障元件識別的綜合判據。

2.3 綜合判據

上述分析適用于包括正序突變量、負序和零序分量在內的各種故障分量。本文綜合這三種故障分量，構建故障元件識別的綜合判據。根據式（1），可得m 側故障電壓補償前的推算公式如下：

同理，可求出n 側的故障電壓比值系數Kni，及兩側補償后的故障電壓比值系數Km(n)i.op，i=1，2，0。正序突變量在對稱和不對稱故障時均能識別故障元件，但其持續時間較短[15]，在用于后備保護時需加入輔助判據配合。因此，對電網中發生概率較高的不對稱故障，可采用長期存在的負序和零序分量進行識別，兩者可共同構成判據以保證算法的靈敏性

當兩相故障發生時，式（17）中的動作參數K2,0-max和K2,0-max.op將僅由負序電壓比值系數決定。對于對稱故障，可采用正序突變量進行故障元件識別，并加入低壓輔助判據

圖4 正序電壓突變量判據跳閘邏輯Fig.4 Tripping logic of positive sequence fault component

故障元件識別算法在用于廣域后備保護時，可在保護區域內各子站進行故障電壓推算，將本側故障電壓實測值和關聯支路的對側故障電壓推算值上傳至區域中心站計算。從上述分析可知，本算法利用電壓幅值而非相量識別故障元件，對廣域多點數據的同步性要求較低。根據算法原理不難進一步證明，故障元件識別判據在線路非全相運行、轉換性故障和潮流轉移時均能做出正確判斷。

3 故障區域檢測策略

廣域后備保護系統需融合多個子站信息進行故障元件識別。而實際電網規模龐大，變電站數目眾多，如將保護區域內所有子站信息上傳至中心站分析，則廣域通信網絡可能因海量信息傳輸造成通信擁塞。因此，降低廣域信息傳輸量、提高故障元件識別速度是廣域后備保護需要解決的重要問題。

3.1 子站啟動檢測

當電網發生故障時，保護區域內各子站的母線電壓和支路電流都有不同程度波動。但只有靠近故障點的部分子站因靈敏度較高而啟動。因此，可建立子站啟動判據，確定故障點所在區域和所需上傳的信息。當線路發生不對稱故障時，可利用負序和零序電壓、電流構成啟動判據

由于三相故障一般不考慮高阻[1]，因此采用電壓量構建判據已足夠反應故障。電壓比例系數KPV可整定為0.5，從而保證子站在電網運行方式切換時不會頻繁啟動。當子站啟動后，可將母線故障電壓測量值和鄰接子站的故障電壓推算值上傳至區域中心站分析。需指出的是，對稱故障時正序電壓和正序電壓突變量的幅值都將上傳，前者用以搜索故障關聯母線，后者用以識別故障元件。

3.2 故障疑似線路檢測

區域中心站在收集子站上傳信息后，可對各子站母線的序電壓測量值進行排序，搜索距離故障點最近的子站。理想情況下，如果某母線的負序或零序電壓幅值最高或正序電壓幅值最低，則表明該母線距離故障點最近，該母線即為故障關聯母線。但實際電網中，受子站測量誤差及短線路影響，故障關聯母線選擇可能出現錯誤。因此，對于不同類型故障，在母線排序后可順序選取排位前3的母線作為故障關聯母線，以保證排序的冗余性。當電網發生不對稱故障時，故障關聯母線將對應負序電壓幅值最高的3 條母線；對稱故障時，故障關聯母線將對應正序電壓幅值最低的3 條母線。

在上傳信息的線路中，設故障關聯母線連接的線路總數為N，則可構建故障疑似線路集合L為

Li可通過離線儲存的母線-支路關聯矩陣確定[16]，后續的故障元件識別計算只需針對集合L中的線路進行，從而降低區域中心站的計算量。

4 廣域后備保護方案

本文提出的廣域后備保護方案以有限區域電網為保護對象[17]。在保護區域內的各變電站中，選擇重要的樞紐站作為區域中心站，其他站作為子站。區域中心站與子站間經廣域通信網進行數據交互。各子站實時采集母線電壓、支路電流信息，并進行啟動判別。當故障發生時，相關子站將啟動并上傳本站故障電壓測量值、鄰接子站的故障電壓推算值至區域中心站分析。設子站編號為m，可得其啟動流程如圖5 所示。

區域中心站在采集子站上傳數據后，將對各子站的母線序電壓進行排序，搜索故障關聯母線和故障疑似線路。之后對各故障疑似線路進行故障識別計算。在確定故障線路后，將發跳閘令至相應子站執行順序跳閘操作。限于篇幅，詳細的保護跳閘策略與仿真將另文撰述。當保護區域內發生不對稱故障時，故障元件的識別流程如圖6 所示，對稱故障的識別流程與之類似。

圖5 子站啟動流程Fig.5 Flow chart of substation pickup procedure

5 算例分析

應用電磁暫態仿真軟件PSCAD/EMTDC，搭建了川渝500kV 電網模型進行仿真測試，系統相關參數源自華中電網PSASP 基礎數據庫。該系統由12臺電源、47 條母線和57 條支路組成，結構如圖7 所示。設洪溝站為區域中心站，測試系統內的各支路均置于廣域后備保護范圍之內。

圖6 區域中心站不對稱故障識別流程Fig.6 Flow chart of asymmetrical fault identification of regional central station

仿真測試包含2 部分：第1 部分對廣域后備保護方案進行綜合測試，考察在電網不同位置發生短路故障時，保護算法的動作性能。第2 部分對保護算法在線路高阻接地故障，非全相運行，轉換性故障和重負荷轉移情況下的動作性能進行專項測試。

圖7 川渝500kV 電網測試系統Fig.7 Chuan-yu 500kV grid test system

5.1 綜合測試

為綜合考察保護算法的動作性能，本文在仿真系統中設置了多處故障進行測試。在此以F1～F4等4 處故障點為例進行分析。其中，F1位于線路L18（北碚-陳家橋）距北碚側的全長 25%處；F2，F3分別位于線路L21（譚家灣-南充），L46（東坡-樂山）全長的50%處；F4位于線路L53（雅安-崇州）距雅安側的全長75%處。考察的故障類型包括：單相接地，兩相（接地）和三相金屬性短路。

表1 對比了故障發生后啟動子站數和子站總數。從仿真結果可知，當保護區域內發生各種類型故障時，鄰近故障點的各子站均能正確啟動。當線路發生不對稱故障時，伴隨故障嚴重程度的提高，啟動的子站數將隨之增加，但均遠少于保護區域內的子站總數。而當系統發生對稱故障時，由于本文針對三相故障專門設置了低壓啟動判據，啟動的子站數得到了較好限制。因此，通過子站啟動檢測可靈敏反映故障，并將需上傳信息的子站數限制在較小范圍，使廣域信息傳輸量大幅降低。故障關聯母線的檢測結果見表2。可見，對于各種類型故障，實際故障線路L18，L21，L46，L53兩側的母線均能被正確搜索到。因此，當單點量測錯誤發生時，實際故障線路將不會被遺漏，母線電壓排序的冗余性得以保證。同時，故障區域在故障關聯母線識別后被進一步縮小。表3 對比了故障疑似線路數目和仿真系統的支路總數。可見，故障疑似線路的數量遠少于支路總數，故障元件的識別速度可得到明顯提高。對于各故障疑似線路，可利用故障元件識別算法分別進行分析。對應的故障元件識別結果見表4。結果表明，保護算法能夠正確識別故障線路L18，L21，L46和L53，且具有較高的靈敏度。

表1 子站啟動比例Tab.1 Substation pickup ratio

表2 故障關聯母線檢測結果Tab.2 Results of fault incident buses detection

表3 故障疑似線路數與支路總數對比Tab.3 Suspected fault lines/total lines

表4 故障元件識別結果Tab.4 Fault element identification results

5.2 專項測試

在此主要測試故障元件識別算法在各種復雜條件下的動作性能。為簡化分析，故障區域檢測結果將不在本節列出。

高阻接地故障仿真中，在線路L21的5%～95%處設置故障點進行測試，故障類型為A 相接地。表5 對比了不同過渡電阻情況下線路L21的動作參數值。仿真結果表明，本算法不受過渡電阻影響，在高阻接地故障時能夠保持較高的靈敏度。

表5 接地故障的仿真結果Tab.5 Test results for grounding faults

在線路非全相運行仿真中，設線路L21兩側的A相斷路器在 0.5s 時斷開，可得該線路的動作參數K2,0-max變化如圖8 所示。由于全周傅里葉算法計算工頻分量時存在跨數據窗問題，L21的K2,0-max值出現抖動。但抖動幅度較小，在經歷約2 周波后重回1.0且保持穩定。因此保護系統將可靠閉鎖，不會誤動。

設線路L21于0.6s 時再次發生故障，故障類型包括單相接地和相間（接地）故障，仿真結果見表6。結果表明，保護算法能夠正確識別非全相運行線路再故障，且具有較高的靈敏度。

圖8 線路L21 非全相運行時的動作值Fig.8 Operating value of L21 under open phase operation

表6 非全相運行狀態下再故障的仿真結果Tab.6 Test results for faults under open phase state

轉換性故障包含內部轉內部，內部轉外部，外部轉內部，外部轉外部等4 種。本文在此主要考察線路外部轉內部故障時，保護算法的動作性能。設0.5s 時，L13（南充—廣安）發生A 相接地故障。0.02s后故障轉換至支路L21上。圖9 為L21發生C 相接地時，其動作參數K2,0-max的變化情況。

圖9 AG-CG 故障時線路L21 動作參數值變化Fig.9 Operating value of L21 under AG-CG fault

從圖9 可見，當外部故障發生時，L21的K2,0-max值維持在1.0 附近，保護不會誤動。而當故障轉換至L21后，K2,0-max值迅速上升，在約1 周波后趨于穩定。穩定后的動作參數值遠大于Kset，故障被正確識別。表7 列舉了L21發生其他幾種故障時的仿真結果。結果表明，當線路發生外部轉內部故障時，算法均能正確識別故障且具有較高的靈敏度。

表7 轉換性故障仿真結果Tab.7 Test result for evolved faults

正確區分潮流轉移和線路內部故障對防止連鎖跳閘事故至關重要。本文在此考察重載線路的K1-max值，在潮流轉移時的變化情況。經PSASP 潮流計算可知，線路L15（臨巴—達州）和L16（臨巴—南充）均為重載線路。仿真中在L15全長50%處設置三相故障，故障起始時間為0.5s。設0.58s 時，L15的主保護正確動作切除該線。可得線路L16的正序電流幅值變化如圖10 所示。

圖10 L16的正序電流幅值Fig.10 Positive sequence current magnitude of L16

可見，當L15被切除后，線路L16的正序電流幅值經短時振蕩后趨于穩定。該線路的電流幅值約增大至原有幅值的3 倍，說明L15上的原有功率已部分轉經L16傳輸。支路L16在潮流轉移期間的動作參數K1-max變化如圖11 所示。

圖11 潮流轉移時L16 動作參數變化Fig.11 Operating value of L16 under flow transfer

由圖11 可知，受傅里葉算法跨數據窗問題的影響，L16的K1-max值在L15故障和被切除時出現2 次抖動。但抖動過程中K1-max值基本在區間[1.0,1.05]內變化，且2 次抖動的持續時間較短。動作參數值在0.65s 后已穩定在1.0 左右，保護系統不會誤動。

6 結論

本文提出了一種基于故障電壓分布的新型廣域后備保護算法，該算法具有如下優點：①故障元件識別原理簡潔，易于整定，且對保護區域內多點量測信息的同步性要求較低；②保護系統可通過子站啟動檢測降低廣域信息傳輸量，并通過故障疑似線路檢測提高故障元件識別速度；③在各種內部故障，包括線路高阻接地、非全相運行后再故障、轉換性故障等復雜情況下，算法均能正確識別故障線路。而在外部故障、線路非全相運行和潮流轉移情況下，保護將可靠不誤動。基于川渝500kV 電網的仿真表明，本算法對實際超高壓電網具有較好的適應性。

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