配電網單相接地故障特征分析軟件設計

馬玎, 牟龍華, 張鑫

(同濟大學 電氣工程系,上海 201804)

0 引 言

配電網的安全穩定運行是保障整個社會生產和生活的必要條件。我國配電網廣泛采用小電流接地方式,其中80%以上的故障都為單相接地故障。單相接地故障電流較小,故障檢測與選擇性保護較困難[1-2]。及時找到故障線路并將其快速隔離,有利于維護配電網的安全穩定運行。

小電流單相接地故障的主要解決方法有穩態量分析法和暫態量分析法,由于故障條件的復雜性及現場數據采集的局限性,這些方法在實際應用中存在較大的局限性[3]。現有的接地故障分析處理方法多為僅有理論分析或基于仿真數據[4-5],這些研究與實際測量得到的數據分析結果有較大的出入,使得故障診斷判據在實際應用中不是很理想。本文將大數據技術應用于小電流接地系統進行接地故障檢測。在利用小波分解提取新的故障特征的基礎上,基于現場數據進行故障診斷分析。

電力系統運行過程中會產生大量運行數據,逐漸構成電力大數據。近年來,具有故障錄波功能的故障指示器在配電網中得到廣泛應用[6]。除實時故障錄波數據外，還存在著大量的歷史數據信息,使得電力系統中的信息量呈爆炸式增長。為了順應電力系統大數據應用的潮流,除了需要完善的數據存儲與數據分析系統外[7],還需要設計功能完備的人機交互界面，更好地對接地故障大數據進行系統管理。

目前已有的單相接地故障診斷軟件存在較多不足之處,且尚未形成成型的完備系統,功能方面也有所欠缺，例如不能夠滿足波形顯示、訓練數據篩選以及饋線選擇等多種人機交互功能的需求。部分接地故障分析軟件存在封裝不完備的情況,無法適用于各種操作系統下的PC機。

本文首先根據故障錄波數據提取了三種故障特征(小波能量比、小波重構系數方差和小波功率方向),設計了用于單相接地故障特征信息提取的解析軟件,在實現完備的波形顯示、數據篩選與分析的人機交互界面的基礎上,對設計完成的人機交互界面進行軟件封裝,生成了能夠應用于各種操作系統的可執行文件,提高了單相接地故障特征分析軟件的適用范圍。

1 接地故障數據獲取

配電系統中廣泛采用的單相接地故障錄波分析系統如圖1所示。

圖1 接地故障錄波分析系統

接地故障錄波分析系統主要由故障指示器、無線通信網絡和系統主站等構成。故障指示器分別安裝在每條線路的A、B、C三相上。電網發生單相接地故障時,故障點附近桿塔的故障指示器記錄波形數據,通過無線通信網絡上傳到系統主站。系統主站處理每個故障指示器上傳的錄波數據,完成對配網線路故障錄波數據的存儲和分析。

進行電網大數據分析需要建設相應的特征提取與數據分析平臺,而與之相配合的交互界面和軟件封裝也有很高的要求。本文著重討論此分析平臺中單相接地故障特征分析軟件的交互界面的設計以及軟件封裝的思路。

2 單相接地故障特征分析軟件體系結構

圖2 故障特征分析軟件基本架構

本文設計的單相接地故障特征分析軟件由兩個模塊構成,分別是故障特征提取模塊與數據分析模塊。軟件的基本結構如圖2所示。

故障特征提取模塊的工作主要有三個流程：首先對故障波形進行小波分解；然后對分解后的波形進行分析；最后選取合適的特征頻帶，從而完成對故障特征的提取。

數據分析模塊的工作有三個流程：首先構建KNN算法模型；之后利用特征提取模塊得到的三個故障特征對單相接地故障診斷模型進行訓練；最后對得到的模型進行貝葉斯優化自適應調參，最終將訓練結果和測試結果輸出到界面。

本文共提取三個故障特征,分別是小波能量比、小波重構系數方差和小波功率幅值。

小波能量比是選線尺度高頻能量與最大尺度分解后的低頻能量比ρic：

ρic=Ei_hc/Ei_ls

(1)

式中:i為線路編號;c為選線尺度;Ei_hc為第i條線路對應選線尺度c的高頻能量;Ei_ls為第i條線路在最大尺度s分解后的低頻能量。

本文采用小波重構系數方差來表征單相接地故障后零序電流暫態突變過程。方差是衡量源數據和期望值相差的度量值。D(dc)為小波重構系數方差，反映選線尺度下小波重構系數的波動程度,可表示為：

(2)

本文采用基于小波系數的暫態功率方向法進行功率方向特征提取。暫態零序電壓u0(t)與故障線路零序電流if0(t)間為感性約束關系,故du0(t)/dt與if0(t)方向呈反極性；相應的,暫態零序電壓u0(t)與健全線路零序電流i0(t)呈容性約束關系,du0(t)/dt與i0(t)方向呈同極性。根據選取的選線尺度c,可得零序電流暫態分量在該尺度下的小波系數，記作dIc；對零序電壓暫態分量在該尺度下的小波系數求導記作dVc。定義線路i在尺度c下零序電流暫態分量與零序電壓暫態分量的暫態功率方向系數為：

(3)

數據分析模塊首先構建基礎的KNN算法模型,之后利用特征提取模塊得到的三個故障特征對單相接地故障診斷模型進行訓練,最后將訓練結果和測試結果輸出到界面。

3 解析軟件主要模塊功能實現

3.1 故障特征提取頁面設計

在特征提取頁面中，需要選擇希望進行分析的文件，即需要一個文件選擇功能以及一個將CFG文件中的數據進行提取并且繪制波形的執行按鍵，在繪制波形按鍵下方需要顯示繪制完成的波形。

在特征提取界面完成CFG文件選擇以及波形繪制的工作后，需要對要提取特征的數據進行小波分解。小波分解功能需要人機交互功能有饋線選擇、小波函數選擇以及分解層數選擇三種功能，這三處人機交互功能均選用下拉菜單選擇方式實現。

設計完成后的特征提取交互頁面如圖3所示。

圖3 特征提取頁面(未執行程序)

在圖3界面下，點擊“選擇文件”按鍵即可對需要進行分析的文件進行輸入。選擇文件完成后，文件路徑及名稱會顯示于底部狀態欄。點擊繪制波形按鍵即可對波形進行繪制并顯示。波形繪制的效果如圖4左側所示。

完成對波形的繪制后，即可選擇需要進行小波分解的饋線名稱、使用的小波函數以及分解層數。選擇完成后點擊執行按鍵，即可得到小波分解結果。效果如圖4右側所示。

圖4 特征提取程序運行后界面

3.2 數據分析頁面設計

數據分析頁面模型訓練模塊需要具備選擇導入訓練數據與測試數據的人機交互功能，本文在選擇導入接口時選用了下拉菜單模式。在完成對訓練數據和測試數據的選擇后，需要一個執行訓練與測試按鍵，在按鍵下方布置一個用于顯示在完成模型訓練后測試時展示正確率的標簽。

單相接地故障診斷模型訓練模塊除了以上的人機交互部分以及執行按鍵部分，還需對診斷模型訓練結果以及對模型測試的效果圖進行展示，故需要在以上內容下方加入兩張畫布，用于顯示訓練結果和測試結果。軟件還設計了未來用于用戶使用的用戶接口，在下方的大數據判別結構會自動顯示是否發生了單相接地故障。

設計完成后的數據分析交互頁面如圖5所示。

圖5 數據分析頁面(未執行程序)

在數據分析頁面的導入數據下拉菜單中，內容為all、bj和xh，其作用是供用戶選擇希望進行診斷模型訓練和測試的單相接地故障相關的數據。選擇bj后執行訓練與測試，即對不接地系統中的數據進行診斷模型訓練與測試；選擇xh后執行訓練與測試，即對經消弧線圈接地系統中的數據進行診斷模型訓練與測試；選擇all后執行訓練與測試，即對不接地系統和經消弧線圈接地系統中所有的數據一起進行診斷模型訓練與測試。

選擇將經消弧線圈接地系統所得數據與不接地系統的數據進行統一訓練，效果如圖6所示。

圖6 混合數據訓練所得結果

4 軟件的簡化封裝

本文選用Pyinstaller對Python程序進行打包操作。Pyinstaller是一個專用于對Python程序進行打包的第三方庫,可以實現程序在沒有安裝Python的系統環境下運行。

Python程序打包完成后運行程序出現錯誤。由于程序能夠在Python環境下正常運行,故懷疑是打包過程有錯誤。經過traceback查錯發現運行程序時提示錯誤信息“ModuleNotFindError”,解決方案為首先使用Pyinstaller打包生成“.spec”文件,接著用文本編輯器打開“.spec”文件,在hiddenimport=[]部分添加traceback提示缺少的模塊。處理后即可對軟件進行正常封裝。

軟件經過封裝打包后大小為88.3 MB,可以在未搭建Python環境的Windows系統下直接運行。

5 結束語

本文利用小波分解與大數據分析處理技術,對小電流接地系統單相接地故障的故障信息進行解析與處理,提出了單相接地故障特征分析軟件的基本架構。首先提取出小波能量比、小波重構系數方差和暫態功率方向三種故障特征,在此基礎上進行大數據分析的研究,選定了數據處理算法,訓練診斷模型。軟件界面搭建完成后,對源文件進行打包,實現軟件在沒有安裝Python的環境中運行。本文設計的單相接地故障特征分析軟件能夠作為一個獨立文件自主運行,便于用戶對軟件進行安裝與應用。

本文所設計的單相接地故障特征分析軟件還存在提升的空間,例如本文提取的三個單相接地故障特征均為暫態特征,在之后的完善過程中可以加入穩態特征,如直流衰減和五次諧波等,以豐富大數據分析與處理部分的數據量,提高診斷正確率。