基于智能信號分析的配電網(wǎng)故障定位方法的仿真研究.pdf

1、我國配電網(wǎng)大部分為中性點諧振接地系統(tǒng)，在配電網(wǎng)架空線路的各類故障中，單相接地故障占比最大。在線故障檢測和定位是智能電網(wǎng)自愈功能實現(xiàn)的基礎(chǔ)，目的在保證電力供應(yīng)的情況下迅速確定、排除單相接地故障，提高供電可靠性。所以研究配電網(wǎng)故障定位具有重要的實際意義。
　　行波故障定位是目前高壓輸電線路故障定位的主要方法，而由于配電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)復(fù)雜、分支較多，故行波故障測距方法不能直接運用于配電網(wǎng)故障定位。本文針對配電網(wǎng)配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)特征，對行波故障定

2、位方法進行了改進，提出采用多測點分段行波故障測距的方法，以解決配電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)復(fù)雜、分支較多、故障點定位困難的問題。多測點分段行波故障測距將配電網(wǎng)分成多段，在每個分段線路的兩端安裝檢測裝置，通過故障行波到達時間的先后，首先確定出現(xiàn)故障的區(qū)段，再在故障區(qū)段利用雙端測距方法計算出故障位置。分段故障測距方法縮短了故障測距線路的長度，有效減小了行波的衰減，提高了行波故障測距準確度。
　　雙端行波故障測距方法是利用故障初始行波的波頭按照電信號

3、傳播速度（接近光速）傳播至線路兩端的時延差值換算為距離差值進行故障定位，所以波頭檢測的準確度決定了故障測距的精度。目前常用的波頭檢測方法有小波變換和希爾伯特-黃變換。小波變換是一種非自適應(yīng)的方法，需要對于被分析信號選擇合適的小波基函數(shù)和分解尺度，當信號的特征發(fā)生變化時，選擇好的小波基函數(shù)和分解尺度將無法正確解析信號。希爾伯特-黃變換是一種自適應(yīng)的方法，它適應(yīng)于平穩(wěn)信號和非平穩(wěn)信號，但EMD算法中存在欠包絡(luò)和過包絡(luò)問題，IMF分量有偏差，

4、影響分解結(jié)果。同時Hilbert變換的計算量較大，無法滿足故障測距中的實時性要求。
　　針對行波法中存在的故障行波波頭難以準確檢出的問題，本文提出使用EEMD和Teager能量算子相結(jié)合的方法，以提高行波波頭檢測準確度，并且大大減少計算復(fù)雜度。本文使用Hermite插值算法來進行包絡(luò)線的擬合，有效的解決了過包絡(luò)和欠包絡(luò)問題，使 IMF分量中故障量的突變時間點更加精確。而且 Teager能量算子（TEO）的計算量比Hilbert變換