配網饋線自動化系統中繼電保護策略的改進與實踐

［摘 要］目前電力系統逐漸向智能電網快速轉型，其中配網饋線自動化系統可靠性變得尤為重要，而繼電保護作為該系統的核心，其性能直接影響著系統故障的快速響應處理能力。文章針對配網饋線自動化系統進行了概述，分析了配網饋線自動化系統中繼電保護策略現存問題，提出了一系列基于配網饋線自動化系統的繼電保護策略改進方案。通過實施這些方案，可提高系統的響應速度及保護的準確性，為配網饋線自動化系統的優化提供參考。

［關鍵詞］配網自動化；繼電保護；改進策略；系統優化；智能電網

［中圖分類號］TM76 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0068–03

1 配網饋線自動化系統概述

1.1 配網饋線自動化系統結構及功能

配網饋線自動化系統作為智能電網框架的重要組成部分，主要負責配電網絡監控優化。該系統由監控中心、通信網絡、分布式控制終端和用戶接口4 大核心組件構成。配網饋線自動化系統基本組件及功能見表1。

配網饋線自動化系統通過關鍵組件相互作用有效提升了電網可靠性、靈活性、經濟性，也一定程度上實現了對配電網進行智能化管理的目標。

1.2 配網饋線自動化系統關鍵技術

（1）故障檢測與定位技術。該技術采用先進傳感器和算法如基于高頻信號的分析方法，以快速準確地識別并定位故障，由此大幅減少了故障處理時間。

（2）自動化控制技術。其通過使用智能斷路器和繼電保護設備，可自動隔離故障區域并迅速恢復健康區域供電，以最小化故障影響范圍。

（3）通信技術。其采用高可靠性通信協議、加密技術以切實保障數據傳輸安全穩定，使監控中心能夠實時接收各分布式控制終端的數據并進行準確分析。

這些技術的集成應用很大程度上提升了配網管理精確性，也有效提高了電網可靠性、用戶滿意度。

2 配網饋線自動化系統中繼電保護現存問題

2.1 響應速度問題

當前系統設計要求故障清除時間應在200 ms內，以最小化對電網和用戶的影響。然而，實際測量表明，從故障發生到斷路器開斷的時間通常需要120～180 ms，加上斷路器的分閘時間在50～70 ms，總時間通常超過了理想值。

影響響應速度的因素主要包括信號傳輸延遲、數據處理算法復雜度及執行機構動作時間等。例如，使用傳統的過流保護算法時，算法處理時間和信號傳輸延遲成為限制因素。假設信號在通信線路中傳輸速度為光速，即299 792 km/s，對于距離監控中心30 km的遠程站點，理論傳輸延遲為：

雖然傳輸延遲本身較小，但由于多節點傳輸和數據處理隊列等因素，實際延遲遠超此值。再加上傳統的繼電保護算法如過流保護，通常包含復雜的濾波和判定邏輯，進一步增加了處理時間。

2.2 選擇性不足

選擇性是指繼電保護系統準確識別并僅對故障區域進行隔離，而不影響健康區域的能力。當前系統中選擇性不足主要表現在誤跳閘或未能及時隔離最小故障區段兩方面。某配電網絡中采用傳統電流保護繼電器，故障案例中70% 左右都是無法正確識別故障點近端的斷路器，導致整個分支線路甚至主線路斷電。選擇性不足主要是由于保護設定值與實際運行條件不匹配所致。例如，兩個相鄰的繼電器動作電流設置過于接近，當下游發生故障時，上游繼電器可能因電流接近設定值而誤動作，數學表達式為：

I動作，上游≈I動作，下游

當I 故障＞ I 動作，上游時，上游繼電器誤跳閘。這類情況下即使I 故障僅略高于下游繼電器的動作電流，上游繼電器也可能因設定值接近而錯誤地執行跳閘。選擇性不足不僅擴大了停電范圍，也增加了系統的不穩定性，對電力供應可靠性造成了嚴重影響。

2.3 過載保護不精確

當前配網饋線自動化系統面臨的主要技術問題是過載保護動作不精確，通常情況下由固定閾值設定及負載波動引起。假設一條配電線路其額定電流為100 A，傳統過載保護可能設定閾值為120%，即120 A，持續時間為10 s。然而若是實際負載電流經常在115～125 A 波動，這種設定將難以準確區分正常負載波動與真正過載情況，這一情況下保護系統便會頻繁錯誤地觸發或完全失效。為改進這一問題，可采用基于實時負載監測的動態過載保護設定方法。該方法根據實時負載數據動態調整過載保護閾值，使用以下公式計算動態閾值I 動態：

I 動態＝I基線+f（L變化，t）

式中，I基線為實際測量的基線電流，f（L變化，t）為充分考慮了負載變化和時間t的函數。

基于該方法可更準確地反映實際運行條件，以盡可能地減少誤操作，提高保護系統可靠性。

3 配網饋線自動化系統中繼電保護策略改進優化方案

3.1 采用傳感技術和改進算法提高系統響應速度

為有效解決配網饋線自動化系統中響應速度慢的問題，提出一種結合先進傳感技術和改進算法的解決方法。該方法主要涉及兩個關鍵技術組件：高靈敏度傳感器和基于機器學習的快速數據處理算法。

（1）系統更新使用高靈敏度的光纖電流傳感器和電壓傳感器，這些傳感器能夠提供更快的檢測速度和更高的測量精度。例如，光纖電流傳感器可在1 μs 內精確捕獲到故障電流的突變，敏感度高達0.1 A，遠高于傳統傳感器的5～10 A 敏感度閾值。這種技術應用可表示為：

I檢測＝f（t）where|f′（t）|＞0.1A/μs

式中，I檢測為在t時刻檢測到的電流，f′（t）為電流變化率。

（2）引入基于機器學習的算法優化故障檢測及其分類過程。這些算法可以在接收到傳感器數據后即時進行分析處理，以盡可能地減少傳統算法中復雜的計算延遲。通過訓練機器學習模型識別各種故障模式，如短路、接地等，算法可以在幾毫秒內做出準確判斷并發出動作指令。這一過程可以用以下公式簡化表示：

T決策=T數據接收+T模型處理whereT模型處理＜5 ms

式中，T決策為總決策時間，T數據接收為數據接收時間，T模型處理為模型處理時間。

實施以上技術可有效改善整個系統響應時間，從故障發生到系統反應的時間可從傳統的數百毫秒降低至幾十毫秒以內，這就切實保證了電網穩定性、安全性。此外，這些技術的引入還有助于減少因延遲響應造成的設備損害和電能損失，以大幅提升電網運行整體效率。

3.2 引入故障檢測技術和智能決策支持系統提升選擇性

為應對配網饋線自動化系統中選擇性不足問題，提出綜合性改進措施，主要涉及先進的故障檢測技術和智能決策支持系統開發應用。

（1）引入基于人工智能的故障檢測技術如深度學習網絡，用于精確識別和分類電網中的各類故障。這些技術能夠分析處理復雜的電網數據，如電壓、電流波形及頻率變化等，從而實現對故障的快速準確檢測。使用卷積神經網絡（CNN）進行波形分析，可表示為：

F類型=CNN（W輸入）

式中，F類型為識別出的故障類型，W輸入為輸入電流或電壓波形數據。

該技術的應用極大地提高了故障檢測的準確性和速度，減少了由于故障識別錯誤引發的誤操作。

（2）開發智能決策支持系統，該系統利用實時數據分析和機器學習算法，提供準確保護動作推薦。系統實時收集分析來自電網各節點的數據，動態調整保護設定以適應電網的實際運行狀態。這種調整可以通過以下公式計算：

I設定（t）=I 基線+ΔI（t）

ΔI（t）=f[L（t），T（t），H（t）]

式中，I設定（t）為時間t的自適應電流設定值，I基線為預設的基準電流值，ΔI（t）為根據電網負載L（t）、歷史故障數據H（t）、溫度T（t）計算出的電流調整值。

具體實施步驟為：先進行數據采集，布署高精度傳感器于關鍵節點，實時監測電壓、電流等關鍵參數。將采集到的數據送入數據中心，利用深度學習算法進行分析處理，識別潛在的故障模式。智能決策系統根據處理結果動態調整保護參數，并通過控制系統實施必要的保護措施。系統運行后收集實際運行數據，用于進一步優化算法和調整策略。基于此，可顯著提升繼電保護系統的選擇性，且該技術的引入還大幅減少了因保護裝置錯誤操作導致的不必要停電和維護成本，提高了整個電網的操作可靠性。

3.3 根據實時負載情況動態調整過載保護閾值

基于實時負載數據的動態調整機制可通過實時監測電網狀態智能調整過載保護參數，從而提高保護措施準確性。這需要于電網關鍵節點布署高精度傳感器，以實時監控電流、電壓的變化。這些數據實時傳輸至中央處理單元，用于分析電網的實時負載情況。接下來，引入一個自適應算法，該算法根據實時負載和其他關鍵參數如環境溫度、設備老化程度等，動態調整過載保護閾值。這一過程可以用以下公式表示：

I 閾值（t）=I 基線+ f [L（t），T（t），H（t）]

式中，I閾值（t）為隨時間變化的過載保護閾值，I基線為預設的基礎閾值，f為一個根據實時負載L（t）、歷史故障數據H（t）、溫度T（t）計算的調整函數。

某工業區的配電系統中實施了這一方案，該系統之前因固定保護閾值而頻繁發生過載跳閘。采用新的動態調整機制后，設置了基礎閾值I 基線為100 A。在某一高溫日實時負載L（t）上升至120 A，溫度T（t）導致設備效率下降3%，H（t）顯示設備已運行超過5 a 條件惡化。通過以下公式計算，系統自動調整閾值至110 A ：

I 閾值=100 A+[0.97×（120 A–100 A）]=100 A

計算結果結果顯示，系統沒有發生跳閘而是保持穩定運行，有效避免了生產中斷。通過實施這一系列技術措施，顯著改善了過載保護的精確性。實際布署后過載誤操作次數由原先的每月平均5 次降低到1 次以下，同時在真正發生過載時能及時進行保護動作，極大地提高了電網的安全性。

3.4 跟蹤最新技術發展，定期升級系統

為適應現代電網發展需求，必須跟蹤最新技術發展并定期升級系統。對此，一方面可引入基于云計算的數據平臺，通過高速數據傳輸處理能力實現對電網狀態的實時監控和數據分析。例如，使用分布式光纖溫度傳感技術有效監測電纜實時溫度，結合歷史數據、環境因素或通過機器學習算法預測潛在的過載風險。另一方面則可引入物聯網（IoT）技術對電網中的關鍵點進行智能監測控制，這也是提升系統智能化水平的有效途徑。具體可布署大量傳感器和智能設備如智能繼電器、故障指示器等，實現對配電網絡的精細管理。這些設備可自動收集并上報運行數據，當檢測到異常時立即啟動預設的保護程序，快速隔離故障區域以盡可能地降低停電影響。隨著大數據和人工智能技術的不斷進步，可嘗試構建更復雜的數據分析模型以對電網運行進行深度分析優化。如通過分析歷史故障數據、天氣變化、負載波動等因素建立更精準的負荷預測、故障預警模型。升級傳統的保護繼電器為具備網絡通信和遠程控制功能的數字繼電器，由此可顯著提高保護靈活性和響應速度，為未來系統擴展提供可能。

4 結束語

文章通過分析配網饋線自動化系統中繼電保護現存問題，提出了以上改進優化方案。通過實施這些技術方案，一定程度上提高了配網饋線自動化系統的可靠性，切實保障了電力供應穩定性。未來，可進一步深化配網饋線自動化系統中的繼電保護策略，為電力系統的穩定運行作出更大貢獻。

參考文獻

[1] 史光宇. 分布式電源對于配網繼電保護的影響分析[J]. 產業科技創新，2024，6（1）：78-80.

[2] 涂崎，沈冰，鄒曉峰，等.5G 環境下配網差動保護采樣數據缺失應對策略[J]. 電力工程技術，2022，41（3）：143-151.

[3] 葉遠波，謝民，王同文，等. 配網靈活接地保護策略研究[J]. 自動化技術與應用，2022，41（2）：80-85.