- 頭條學術簡報｜柔性直流配電網高阻接地故障檢測方法2020-03-25 作者：王曉衛、高杰、吳磊、宋國兵、韋延方 | 來源：《電工技術學報》 | 點擊率：導語河南理工大學電氣工程與自動化學院、西安交通大學電氣工程學院、浙江省電力有限公司溫州供電公司的研究人員王曉衛、高杰、吳磊、宋國兵、韋延方，在2019年第13期《電工技術學報》上撰文指出，新能源電源、直流負荷等的大量出現，極大地促進了柔性直流配電網的發展，但作為柔性直流配電網的單極高阻接地故障（HIF）檢測問題，一直以來并未得到重點關注。 針對這一實際工程問題，提出一種基于改進互補集合經驗模態分解算法（CEEMDAN）的HIF檢測方法。首先，對暫態零模電流（TZMC）采用CEEMDAN算法提取出特征模態IMF1分量，進而對IMF1進行一階差分運算，獲得突變奇異點，通過在奇異點附近計算累積斜率和，與啟動閾值進行比較，區分故障狀態與正常狀態；然后，采用Prony算法對IMF1分量進行參數辨識，獲得IMF1分量中的特征頻率分量（CFC）與DC分量，再計算CFC與DC的能量比，通過能量比數值的不同取值進一步區分小阻抗接地故障（SIF）、中阻接地故障（MIF）、高阻接地故障（HIF）、負荷投切（LS）狀態。 大量實驗表明，該檢測方法準確有效，與現有其他方法相比，在特征提取準確率、檢測精度、計算速度等方面具有優勢。
近年來，直流負荷數量日益增加，利用傳統交流配電系統實現分布式能源的消納以及直流負荷的供電時，需要大量電力電子換流設備，投資成本大幅提高。相反，若通過直流配電系統進行分布式能源的消納與直流負荷的供電，則可以節省大量的換流設備，降低投資成本。
除了在經濟性方面的優勢，直流配電系統與傳統交流配電系統相比，其優點還體現在供電可靠性與電能質量方面。同時，近年來柔性換流技術逐漸成熟，推動了直流配電網的快速發展。因此，柔性直流配電系統已成為未來能源互聯網發展的主流趨勢之一。
然而，柔性直流配電系統的發展尚面臨若干關鍵技術問題亟待解決，其中包括運行工況的準確識別。當發生高阻故障（High Impedance Fault,HIF）時，如何與小電阻故障（Small Impedance Fault,SIF）、中阻故障（Medium Impedance Fault,MIF）、負荷投切（Load Switching,LS）等工況進行準確區分，是限制直流配電網發展的問題之一。
但現實情況是直流線路阻尼很小，一旦線路發生故障，則故障電流會在幾毫秒內迅速完成放電，致使可供利用的故障數據窗太短，故障信息太少，導致現有保護方法無法適應如此快的故障電流放電過程，進而失效；由于故障電流非常大，因此，對于直流斷路器的開斷能力提出了更高要求。
另外，HIF屬于隱形故障，若不及時排除，其對人身與設備安全均會造成極大威脅；正常負荷投切時，也易產生類似于HIF時的電壓、電流信號，因此，直流配電網中，如何在HIF、SIF、MIF、LS等工況下準確區分出HIF是本文的研究目標。
現有的濾波變換、形態整形/形態濾波、小波變換、S變換等均是針對交流配電網的HIF進行識別，到目前為止，國內外還未見在直流配電網中開展HIF故障識別研究的文獻。
深入分析可知，對于直流配電網的HIF檢測研究在一定程度上可以借鑒交流配電網HIF檢測方法，但正如以上所言，直流配電網由于特有的故障物理特性，對其準確、可靠、快速的HIF檢測方法提出了新的挑戰。
對現有的交流配電網HIF檢測方法進行梳理發現其存在以下問題：
1）特征提取方面：現有的形態濾波、小波變換、S變換等方法在特征提取時，基函數均是固定的，導致特征提取的表征能力不足；提取過程不具自適應性，雖然經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）算法具有自適應性，但易發生模態混疊與端點效應，導致部分本征模態函數（Intrinsic Mode Function, IMF）物理意義不清晰。
2）檢測判據方面：一方面現有HIF檢測法的啟動判據不夠靈敏，在發生HIF時，容易誤判配電網為正常狀態（Normal Condition,NC），進而導致啟動判據未正常啟動；另一方面，沒有將啟動判據與區分判據分開構造，導致HIF整體的檢測準確率低，且某些方法的判據構建沒有物理意義，計算復雜。
交流配電網的HIF檢測方法除以上的本身問題外，若將其直接應用于直流配電網HIF檢測中，還存在一些亟待解決的問題。需面臨的是直流配電網特有的故障特性：直流配電網發生故障后，故障放電過程快，可供利用的故障信息數據窗非常短；瞬間放電電流大，威脅換流站安全運行，需及時隔離故障；故障電流沒有過零點，對直流斷路器的開斷能力提出了更高的要求。
現有直流配電網的故障特性研究表明，可行的方法在于必須在故障電流上升到最大值前進行故障判別與故障區域隔離，如若不然，則過大的故障電流會損壞換流站。
基于直流配電網的故障特性及HIF檢測的現實需求，本文提出了一種直流配電網HIF檢測方法。采用改進互補集合經驗模態分解算法（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN）提取暫態零模電流（Transient Zero Mode Current, TZMC）的第1個本征模態函數分量IMF1，進而對IMF1進行一階差分獲得奇異值點nq，通過對nq點附近計算累積斜率k進而構建出檢測判據；在區分判據方面，通過Prony算法對IMF1進行參數辨識，分別得到特征頻率分量與直流分量的參數，進而構建能量比計算式，通過比值大小區分SIF、MIF、HIF、LS。
分析可知，本文構造的啟動判據可在獲取幾個采樣點時即可啟動，速度快；區分判據是對2ms以內的特征頻率與直流分量進行能量比運算，結合現有文獻可知，2ms以內時，直流配電網故障放電電流還未上升到最大值，因此，區分判據同樣具有快速性。大量仿真測試，驗證了本文判據的準確性與可靠性。
除此之外，本文方法僅通過首端的零模電流即可實現對直流配電網HIF、MIF、SIF、LS工況的準確區分，無需雙端數據量，工程實用性較強。
圖12 改進的IEEE-13節點直流配電網系統
結論
- 1）采用CEEMDAN提取IMF1分量，可準確地反映故障狀態與正常擾動中的細微變化，適合零模電流的特征頻率提取，能適應強噪聲環境下的準確特征提取，特征提取過程具有自適應性，應用方便。
- 2）對IMF1分量進行一階差分取模值，模值最大點確定為奇異值點，進而在奇異值附近計算累積斜率和作為啟動判據，靈敏度高，能敏銳判定出配電網系統是否處于非正常運行狀態。
- 3）采用Prony算法辨識出IMF1分量中的CFC與DC分量參數，進而構造能量比，通過比較能量比數值的大小區分HIF、SIF、MIF運行工況，工程應用較為簡單。
