基于Hilbert-Huang變換的配電自動化主站FA故障識別

【關鍵詞】電力系統；故障識別；配電自動化主站；信號處理；Hilbert-Huang 變換

引言

隨著電力系統的日益復雜和智能化，配電自動化作為保障電網安全、高效運行的關鍵技術之一，其重要性日益凸顯。然而，電網在運行過程中不可避免地會遇到各種故障，這些故障若不能得到及時準確地識別和處理，將可能對電力系統的穩定性和供電質量造成嚴重影響。Hilbert-Huang變換作為一種新興的信號處理方法，能夠有效地處理非平穩、非線性的信號。HHT由經驗模態分解和Hilbert譜分析兩部分組成，其中EMD能夠將復雜的信號分解為一系列本征模態函數，而HSA則能夠進一步提取IMF的瞬時頻率和能量分布信息。因此，HHT在電力系統故障識別領域具有巨大的應用潛力。秦雪[1]等人在探討不同故障波形的識別上，從時域、頻域和電弧三個維度構建了相應的模型，并提出了能夠反映不同故障波形特性的特征參數。通過檢測并分類這些特征量，實現了配網線路故障類型的自動辨識，無需人工干預。王東芳[2]等人采用了一種實時波形比對的方法。它首先實時采集暫態波形信號，然后與波形庫中的標準波形進行比對，尋找最為相似的波形。根據這些波形的特征參數和相關的故障信息，快速確定故障的類型、位置以及可能的原因。而本文方法通過對電網中的各種電氣量進行Hilbert-Huang變換，可以提取出這些電氣量的本質特征，進而識別出電網中的故障類型和故障位置。

一、基于Hilbert-Huang變換的配電自動化主站FA故障識別的設計

（一）配電自動化系統主站結構的分析

配電主站作為電力系統的核心組件，主要承擔數據處理、數據存儲、人機界面交互以及多種應用功能的實現，確保了電力系統的高效運行和智能化管理。其中，配電主站具備強大的數據處理能力，能夠實時采集、處理并存儲來自配電網的各種數據。這些數據包括但不限于電流、電壓、功率因數等實時運行參數，以及設備狀態、故障信息等。通過高效的數據處理機制，配電主站能夠迅速分析這些數據，為電力系統的運行提供有力支持。配電主站提供直觀、友好的人機界面，方便操作人員進行實時監控和控制。通過人機界面，操作人員可以及時了解配電網的運行狀態，包括設備參數、實時數據以及故障信息等。此外，人機界面還支持各種控制操作，如遠程切換、調節等，大大提高了操作人員的工作效率和便利性。配電主站功能多樣，確保電力系統高效智能運行。它能實時監控設備狀態，及時發現并處理故障；支持遠程控制電力設備，如開關操作；具有強大的故障診斷與定位能力，快速應對突發情況；同時，深入數據分析為運維提供決策支持，優化運行策略。此外，完善的用戶權限管理保障了系統安全穩定。這些功能共同助力電力系統的高效穩定運行。下圖1為常見的配電自動化主站的架構。

（二）基于Hilbert-Huang變換提取FA故障信號

Hilbert-Huang變換是一種強大的信號處理技術，由希爾伯特譜分析和黃氏變換組成，通常用于處理非線性、非平穩信號。在故障識別領域，HHT可以提取信號中的特征信息[3]，從而幫助識別和分類不同的故障模式。Hilbert譜分析則是對每個IMF分量進行Hilbert變換，從而得到其瞬時頻率和瞬時幅度。這些信息能夠揭示信號在時間-頻率平面上的能量分布情況，為故障識別提供了豐富的特征信息。因此，本文選擇該處理技術來提取FA故障信號。

在電力網絡的實際運行中，故障發生的可能性帶有顯著的不確定性和變動性，因此產生的故障類型也展現出多樣性，這些故障涵蓋了三相、兩相以及單相短路等多種類型。因此，本文以三相故障為例，選取10kV線路作為故障識別模型進行深入探討。

Huang變換是一種信號處理技術，其核心理念在于將原始信號拆解成一系列獨特的成分[4]，這些成分被稱為固有模態函數。當電網發生a，b，c三相同時相間短路或接地故障時，使用Huang變換三相電流與對地電壓，在故障點會產生以下情況：

由此可知，事故的主要電源側在事故發生時，供電系統仍繼續供應，且三相電流區均存在故障流過。但在事故的結尾部分，即純負載區，由于沒有電源供給，此部分也無故障電壓通過。另外，在三相短路現象時，電路的相電壓值大大減小，而該短路電壓中也沒有出現其他零序或負序成分[5]。此時，三相故障的識別信號條件為：

公式中： 代表三相故障短路時電流整定值。

Huang變換將非平穩信號變換成了多階平穩的IMF分量，再對每個IMF分量進行Hilbert 變換，可得出三相故障的第一階解析信號，其表達公式如下：

公式中：hi代表IMF分量。

在電流信號的檢測中，由于故障信息在高頻段表現顯著，選擇利用第一階IMF的時頻特性來精確分析并識別電流行波波頭的到達時刻[6]。這一方法聚焦于高頻信息，旨在通過IMF的特性來捕捉電流波動的重要時刻點。

（三）實現配電自動化主站的饋線自動化故障識別

一旦饋線出現異常情況，如故障發生，相應受到影響的饋線監控終端會迅速識別出超過其預設閾值的電流強度。終端不僅記錄下故障電流的最高值及其出現的確切時間，而且會將這一過電流信號迅速傳送給配網的主站系統。

主站系統接收到這些信號后，會進行一系列的數據處理，生成一個包含故障詳細信息向量。隨后，通過利用網絡結構向量與故障信息向量的綜合運算，系統會得到一個準確的故障診斷向量。基于這個向量，系統能夠精確地識別并隔離出發生故障的具體區段。其具體步驟如下：

1、根據上述章節提取到的故障信號，與配電主站結構，構造一個網基結構向量Y。該網基結構向量是一個N階方陣，其元素的賦值規則如下：當節點i直接連接到子節點j時，向量中的元素Cij將被設為1。設定饋線的方向為由節i點指向節點j時，如果這種連接關系存在，則Y向量中相應的Cij元素值為0。通過這樣的定義，網基結構向量Y能夠清晰地反映網絡中各個節點之間的連接關系及其方向性。

2、在單電源供電時，由于故障電流的方向無需特別考慮，僅通過檢測是否有故障電流流過各節點來構建故障信息向量S。當第i節點存在故障電流，則在向量S中，該節點對應的對角線元素Sij被設置為1，以指示故障的存在。反之，若該節點無故障電流，則Sij為0。

3、根據上述分析，故障區間識別向量C的表達公式如下：

此時，若某一饋線區段遭遇單重故障，其中主要節點檢測到故障電流，而所有附屬節點均未檢測到故障電流，這一特定情況直接指示該饋線區段為故障發生的具體區域。這一判斷基于故障電流在系統中的流動特性，即故障電流通常只在故障發生的直接區段內流動，而不會影響到其他非故障區段。因此，可知這一饋線區段即為故障區段。

二、實驗測試與分析

（一）實驗準備

為證明本文提出的基于Hilbert-Huang變換的配電自動化主站FA故障識別在實際應用中具有較高的可行性，現模擬一實驗環境，將本文方法與傳統方法分別帶入該環境中進行對比測試，以驗證本文方法的有效性。首先，模擬的配電網環境實驗參數如下表1所示。

本次測試以單相接地故障為例，設定在不同短路條件下發生的故障位置的識別，將兩種方法分別帶入實驗中，故障識別位置即為最終的測試結果。

（二）實驗結果與分析

基于上述實驗準備，兩種故障識別方法的測試結果如下表2所示。

根據上述測試結果可以看出，本文方法在單相接地故障中能夠準確識別出故障所在位置，而傳統方法的識別誤差較大，因此，可以證明本文方法的有效性。綜上所述，通過本次實驗，驗證了基于Hilbert-Huang變換的配電自動化主站FA故障識別的有效性和可靠性。本文方法能夠在故障發生后迅速準確地識別出故障的類型、位置，為配電網的故障處理和恢復提供了有力的技術支持。同時，實驗結果也表明，本文方法具有較高的識別準確率和良好的性能，適用于各種復雜的配電網環境。

結束語

在深入探討了基于Hilbert-Huang變換的配電自動化主站故障自動定位技術后，不禁對這項技術的潛力和應用前景感到振奮。HHT作為一種非線性、非平穩信號處理方法，為配電自動化主站中的故障識別提供了新的思路和方法。隨著智能電網建設的不斷推進，對故障定位的準確性和實時性要求也越來越高。基于HHT的FA故障識別技術，憑借其獨特的優勢，如能夠處理非線性、非平穩信號，以及具有高度的自適應性和魯棒性，成為解決這一難題的重要手段。當然，任何技術都并非完美無缺。在未來的研究中，還需要進一步探索HHT在配電自動化主站FA故障識別中的優化方法，如提高算法的計算效率、減少誤判率等。同時，也應該關注其他先進信號處理方法和技術，以期將多種技術結合起來，形成一個更加全面、高效的故障識別系統。相信在不久的將來，基于HHT的FA故障識別技術將在配電自動化主站中得到廣泛應用，為電力系統的安全、穩定運行提供有力保障。同時也期待更多的科研工作者和工程師們投身于這一領域的研究與實踐之中，共同推動電力行業向更高層次邁進。