基于自適應控制的電力系統繼電保護裝置改進策略

摘 要：繼電保護裝置是電力系統穩定運行的可靠保證，在運行中面臨過度依賴人工操作、自動化程度低、難以快速準確判讀故障數據的問題。為了減少對人工操作的依賴并提升工作效率和自動化水平，本文提出了一種適用于繼電保護裝置的改進方法。利用自適應PID方法可以穩定地控制執行機構的動作，減少機構誤動作的可能性；利用k-means算法可以對繼電保護裝置采集的數據進行快速判斷，及時給出故障模式的辨識結果。通過這些措施可以提高繼電保護裝置的工作可靠性以及對故障的響應速度，進而提高電力系統的運行效率。

關鍵詞：電力系統；繼電保護；自動控制；數據聚類

中圖分類號：" "TM 77 文獻標志碼：A

繼電保護裝置對電網運行質量進行監測，并給出故障預警信號[1]。作為一種遠程監控裝備，繼電保護裝置在確保工作人員的人身安全方面具有優勢，但是面臨自動化程度不高、難以快速分析繁雜監測數據的問題[2]。

1 繼電保護裝置缺陷與改進目標

當前，我國大部分供配電網存在運行缺陷，例如網絡接地電阻變化不均勻導致供電安全性難以得到完全保證，網絡故障模式多樣導致故障在線辨識難度較大。為了解決這些缺陷，需要對繼電保護裝置進行改進，實現減少對人工操作的依賴、提高工作效率和經濟效益的目標。

供配電網絡的相關設備多數集中放置在相對狹小的物理空間內，新添置的設備會進一步擠壓有限的物理空間。繼電保護裝置屬于輔助設備，希望不要占用有限的配電間空間。此外，利用自動化和信息技術對系統工作狀態進行監測、對監測數據進行判讀是提高供配電系統運行質量的關鍵，對提高繼電保護裝置的工作效益具有重要意義[3]。

2 繼電保護裝置改進策略

2.1 繼電保護裝置工作原理

繼電保護裝置是電力系統的重要組成部分，能夠保證電力系統安全、穩定地運行。繼電保護裝置能夠高效地實現電力系統故障模式在線辨識，通過在電力系統運行端設置傳感器完成電網運行狀態監測任務，對采集到的電網運行數據進行分析后預判故障點和故障模式，最終給出合理的故障處置預案，實現潛在故障提前發現、提前預測、提前處理的多重作用。

在電力系統中，繼電保護裝置融合了多個工作步驟，包括電網運行數據采集、故障模式分析與預判、應以預案調取與實施等，是自動化檢測與控制技術的綜合應用。

2.2 繼電保護裝置結構組成

在電力系統中，繼電保護裝置一般由遠程監控、故障模式識別、就地保護等功能性部分構成，此外就地保護信息經過二次回路以數據回傳的方式上傳至配電網，而遠程監控直接面向配電網采集數據，如圖1所示。

在圖1中，繼電保護裝置利用遠程監控的方式采集配電網的工作狀態數據，之后進行數據分析并在線辨識潛在的故障。如果沒有監測到故障隱患，那么繼電保護作用不啟動；如果發現潛在故障，那么繼電保護功能啟動，對電力系統實施就地保護措施，并將相關控制指令和數據信息通過二次回路回傳至配電網。利用繼電保護裝置，配電網的運行狀態監測、運行故障判別與潛在故障消除等功能均可以在遠程端完成，避免了工作人員長時間或者頻繁地與配電網近距離接觸，有利于保護工作人員的職業健康。

為了實現圖1中的遠程監控、故障模式識別、就地保護等功能，繼電保護裝置中集成的設備元件如圖2所示。

在圖2中，繼電保護裝置的關鍵設備元件發揮不同的作用。高壓開關柜主要負責采集配電網高壓側的運行數據，對數據信息進行分析并在發現故障時啟動斷路器，通過接觸網開關箱和控制開關對電網實行隔絕處理。主變壓器差動保護裝置監測整個電網的運行質量，利用測量裝置和邏輯電路使出線或母線電路出現差動電勢，通過消除這種差動電勢實現對電網運行的不間斷保護。備用電源在電網被隔離保護時利用不間斷供電鋰電池為電網提供電力保障，其中，鋰電池在電網正常運行時處于充電或者電量飽和狀態，當電網出現故障時進行功能切換，從而實現不間斷連續供電的目標。

2.3 繼電保護裝置的自適應控制

在自動化控制技術中，比例-積分-微分（Proportional-Integral-Derivative，PID）控制方法具有較強的魯棒性，且結構形式簡單，因此獲得了廣泛應用。這種控制方法主要由比例器、積分器和微分器3個部分構成，采用反饋式結構和誤差最小化原則對目標進行控制[4]。PID控制方法利用PID控制器實現，適合對機械結構進行控制，具有較快的反應速度，能夠抑制控制目標本身及環境中干擾的不良影響。

2.3.1 PID控制器的基本原理

PID控制器的反饋特性決定了其可以直接被應用于繼電保護裝置的機械機構中。這些機械結構包括各種斷路器、信號測量裝置和開關等。在繼電保護裝置中，為機械機構配置PID控制器，將控制指令作為輸入信號，將機械機構執行控制指令后的響應作為輸出信號。PID控制器的目的是消除機械機構對控制信號響應的偏差，使機械機構執行指令時始終按照控制信號的預期進行動作。

假設輸入信號為u（t），輸出信號為y（t），兩者的差值被表示為e（t）=u（t）-y（t），則PID控制器的運算過程如公式（1）所示。

（1）

式中：kp為比例系數；ki為積分系數；kd為微分系數。

3個系數，也就是比例系數、微分系數和積分系數，直接決定了PID控制器的執行效果。PID控制器的設計關鍵是確定這三個系數的大小。

2.3.2 PID控制器參數調整方法

為了使3個系數根據控制效果進行自適應調整，本文提出了一種基于粒子群的參數調整方法。

粒子群是一種常用的自適應優化方法，主要通過粒子在物理空間中的隨機運動來確定控制器參數的大小。假設每一個粒子的運動位置代表比例系數、積分系數和微分系數可能的一種取值，粒子在物理空間內隨機運動。粒子的位置和運動方程如公式（2）和公式（3）所示。

xi（n+1）=xi（n）+vi（n+1） （2）

vi（n+1）=wvi（n）+c1r1（pi（n）-xi（n））+c2r2（g（n）-xi（n）） （3）

式中：n為當前的迭代次數；i為粒子的編號；vi（n）、vi（n+1）分別為第i個粒子在第n輪、第n+1輪迭代中的速度；xi（n）、xi（n+1）分別為第i個粒子在第n輪、第n+1輪迭代中的位置；pi（n）為第i個粒子在第n輪迭代中的最佳位置；g（n）為粒子群的最佳位置；w為速度慣性；c1、c2為加速度；r1、r2為隨機數[5]。

在粒子群的作用下，PID控制器的3個參數隨著控制過程的進行而動態迭代，最終趨于穩定。3個參數的穩定終值被用于PID控制器中，進而獲得預期的控制效果。

2.3.3 PID控制器在繼電保護中的應用

為了在繼電保護中利用PID控制器實現對保護效果的動態調整，構建如圖3所示的控制器邏輯結構。在繼電保護的工作流程中，電網質量的變化信號被實時輸入繼電保護裝置中，繼電保護裝置計算信號數據與標準數據之間的偏差。當偏差不滿足要求時，啟動PID控制器，對偏差信號進行計算，根據計算結果確定是否執行相應動作以斷開電網，確保電網安全不會受到影響。

在圖3所示的PID控制器基本結構中，將輸入信號u（t）與輸出信號y（t）進行比較，得到偏差信號e（t）=u（t）-y（t），當偏差信號趨近于零時，表示輸出信號與輸入信號保持一致，獲得了理想的控制效果。為了達到這一目的，將偏差信號分別進行比例、積分和微分處理，計算過程如公式（1）所示。利用公式（1）進行計算的目的是為了得到最接近輸出信號y（t）的輸入信號，為此需要對3個控制參數進行動態調整，調整的過程利用粒子群算法實現。具體來說，將3個系數分別假設為初始位置隨機的粒子，按照公式（2）和公式（3）對粒子的位置和速度進行更新。隨著粒子的位置和速度不斷變化，會產生不同的控制參數，將這些參數帶入公式（1）中會得到不同的輸入信號u（t），直到出現與輸出信號y（t）一致的輸入信號u（t）時，粒子群算法的計算過程結束，得到最優的控制參數。這種反饋機制循環運行，確保輸出信號與輸入信號之間的偏差最終被消除，使輸出信號與輸入信號保持一致。

2.4 故障數據分析與模式判斷

繼電保護裝置對供配電網絡實行不間斷監控，收集并積累大量的配電網運行數據。這些數據屬于不同的類型，用于故障模式識別時需要進行聚類分析。本文利用k-means算法對故障數據進行聚類分析。

k-means算法適合用于大規模數據的歸類與統計分析[6]。在k-means算法中，采用歐幾里得距離作為數類型判斷的主要依據。歐幾里得距離如公式（4）所示。

d（x，y）=||xi，yi|| （4）

式中：x和y為不同的數據；|| ||為向量的范數運算。

針對所有采集的數據，選擇穩定運行時的狀態數據作為聚類中心，選擇故障數據的最大值作為聚類邊緣，兩者之間的歐幾里得距離作為聚類標準。當某一時刻采集的數據與聚類中心之間的歐幾里得距離值小于公式（4）中的d（x，y）時，被判定為正常數據；當所采集的數據與聚類中心之間的歐幾里得距離大于公式（4）中的d（x，y）時，被判定為故障數據，對故障數據進行分析，并判斷其對應的故障模式。

在配電網網絡運行過程中，繼電保護裝置對電網運行數據進行實時測量，反復執行k-means聚類算法，實時篩選故障數據，通過辨識故障數據來判斷故障模式。對出現的故障模式建立數據庫進行統計分析，發現電網的運行規律，從而提前預測電網運行狀態，一旦發現故障數據或者故障隱患，立即發出報警信號，電網切換至不間斷鋰電池進行供電，確保用戶的穩定用電。

3 繼電保護裝置改進的試驗驗證

利用自適應PID算法和k-means聚類算法對繼電保護裝置進行改進，可以顯著提升繼電保護裝置的自動化水平與工作可靠性。為了驗證繼電保護裝置的改進效果，在實驗室內搭建如圖4所示的實驗平臺。

在圖4中，信號模擬器發射線性正弦變化+階躍突變的信號，代表正常供電過程中電源受到擾動而發生突變的現象。繼電保護裝置利用自適應PID算法對突變信號進行處理，當突變信號峰值達到電網能接受的閾值時，自動斷電，避免負載遭受過電壓或者過電流攻擊。對繼電保護裝置的輸出數據進行實時采集，利用k-means聚類算法對采集的數據進行分析，之后建立評價指標對改進效果進行評價。

在頻率為65Hz、正常峰值為25V、突變隨機發生且最大峰值為60V的信號作用下，PID控制器的參數利用粒子群算法進行自適應選擇。根據繼電保護裝置的性能判斷，當電壓幅值達到48V及以上時，跳閘概率變大。選擇跳閘次數作為評價指標，選擇沒有改進的繼電保護裝置作為對照組。在算法的作用下，采集對照組和改進組在24h內的監測數據進行分析，結果見表1。

由表1可知，在同樣的最大峰值電壓作用下，對照組的跳閘次數比例為38/42×100%=90.5%，改進組的跳閘次數比例為5/45×100%=11.1%。由此可見，改進組的跳閘次數比例明顯比對照組低，說明對繼電保護裝置所進行的自適應改進具有顯著的性能提升效果。

4 結語

為了維護供配電系統的穩定運行，利用繼電保護裝置對電網運行狀態進行監測并識別其中的故障，當故障出現時及時發出報警信號并采取保護措施。為了提高繼電保護裝置運行的自動化水平，利用自適應PID算法對機械執行結構進行控制和調整，利用k-means聚類算法對采集的故障數據進行分析并給出故障模式識別結果。通過這些改進措施，可以顯著提升配電網繼電保護裝置的工作穩定性。本文的研究結論如下。1）利用繼電保護裝置可以對供配電網絡進行實時監控，并給出故障模式判定結果。2）利用自適應PID方法可以穩定地控制執行機構的動作，使執行機構在控制指令的輸入下準確地動作，減少機構誤動作的可能性。3）利用k-means算法可以對繼電保護系統采集的數據進行快速判斷，及時給出故障模式的辨識結果，提高繼電保護機構對故障的響應速度，從而提高供配電系統的工作效率。

參考文獻

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