高压直流输电线路故障定位研究综述_1

高压直流输电线路故障定位研究综述
发布时间：2022-09-15T05:06:32.118Z 来源：《工程建设标准化》2022年37卷5月第9期作者：张天歌
[导读] 高压直流输电是我国的重点发展方向之一。

张天歌
国网内蒙古东部电力有限公司赤峰供电公司内蒙古赤峰市 024000
摘要:高压直流输电是我国的重点发展方向之一。

快速准确的高压直流输电线路故障定位对于保证高压直流输电系统的运行可靠性和减少停电时间具有重要意义。

详细分析和总结了目前应用于高压直流输电线路和DC柔性配电网的主要故障定位技术，包括行波定位法、固有频率法、故障分析法和非精确同步定位法。

讨论了不同故障定位技术在高压直流输电线路故障定位中的优缺点。

结合传感器技术、计算机技术和人工智能技术的发展趋势，展望了高压直流输电线路故障定位技术的未来发展。

该研究为高压直流输电线路故障定位方法的研究人员提供了很好的参考。

关键词:高压直流输电线路；故障位置；灵活的DC分销网络；固有频率法；故障分析方法
1自然频率法
输电线路发生故障后，故障行波在故障点和线路两端多次反射，形成故障暂态行波，在频域表现为一系列特定频率的谐波。

这个频率称为固有频率，其大小与故障距离和边界条件有关。

与交流输电系统相比，电压源换流器型DC输电系统的固有频率信号更强、更稳定，更适合采用固有频率法进行故障定位。

自然频率法虽然不需要识别故障行波的波头，但仍需要准确提取自然频谱。

近年来，研究人员常将固有频率法与智能算法相结合，解决故障行波固有频率的提取问题。

基于固有频率的故障定位智能算法主要包括PRONY算法及其改进算法、神经网络算法、多信号分类算法(MUSIC)、小波包分解方法以及上述方法结合形成的一种新方法。

PRONY算法或其改进算法解决了故障行波固有频率因易受噪声干扰而难以获得的问题。

它只使用单端数据，不需要传统固有频率法所需的线路参数，不受线路频变特性的影响，因此可以应用于长距离输电线路。

将固有频率与BP神经网络的测距算法相结合，利用神经网络的非线性拟合特性，解决固有频率难以准确提取的问题。

利用MUSIC提取固有频率信号的方法能有效处理近端故障时产生的高频信号，所需数据窗口短。

利用小波包分解提取故障暂态电压信号的频谱能量来训练和学习PSO-RBF混合神经网络。

该方法可以充分利用行波频谱能量中包含的故障信息。

结合了粒子群算法和径向基函数神经网络的优点，训练时间短，收敛速度快。

为了减小短数据窗带来的测距误差，提出了一种利用重合闸时剩余电流开关结合固有频率法进行定位的新方法。

该方法利用剩余电流创建一个长的暂态数据窗口，然后利用MUSIC算法提取固有频率和子频率，对故障位置进行粗略估计和精确定位。

该方法可以实现永久性故障的精确定位，验证估计结果和精确定位结果，解决MUSIC算法引起的假峰现象。

也有研究者提出了基于固有频率法和行波测距法互补特性的混合方法。

然后利用固有频率法进行粗略测距，在确定故障初始行波的到达时间范围后，通过综合经验模态分解得到波速相对稳定的高频行波分量，进行精确测距。

自然频率法不需要识别故障的初始行波头，可靠性高，可以补充行波测距法，不需要增加任何检测仪器。

是行波法失效时最理想的辅助测距方法。

但这种方法需要可靠地提取固有频率，测距精度也受行波速度的影响。

目前的解决方案主要集中在神经网络与其他算法的结合上。

但是，这些方法需要较长的运算时间，目前的研究仅处于模拟阶段，难以应用到实际工程中。

2故障分析方法
早期应用于高压直流输电线路的故障分析方法主要基于分布参数模型。

故障发生后，利用在一端或两端测得的电压、电流值，计算出沿线的电压、电流分布，并计算出过渡电阻的电阻值来定位故障。

与行波法相比，故障分析法可以利用故障过程中的任意一段数据来定位故障。

但由于贝瑞龙模型的测量精度受线路的特性阻抗影响较大，为了提高模型的精度，将线路电阻作为分布参数包含在DC传输线模型中，并采用McQuart方法实现了线路模式信号的高阶导数，从而减小了求导过程中的误差。

同时，在标准中引入粒子群优化算法，以方便结果的输出。

该方法要求采样率低，数据窗短，便于工程实现。

此外，如果采样率低，故障分析方法容易导致线路两端测距死区的问题。

因此，采用S变换提取行波头高频分量的累加值作为定位判断的依据，利用小波Teager能量算子进行精确测距。

距离测量结果不受故障条件、噪声和负载的影响。

针对MMC-HVDC输电系统中的单极接地故障，提出了一种基于频变参数模型的单端故障定位方法。

该方法在证明虚拟线路阻抗仅在故障点为常数的基础上，从故障信息中提取DC分量和三次谐波分量，在频域中计算沿线电压和电流分布，并与测距函数进行一元线性回归，从而实现准确的故障定位。

该方法对采样频率要求低，可靠性高。

利用混合MMC变换器注入主动检测信号，提出了一种基于故障分析法的故障定位方法。

通过向DC线注入具有特征频率的正弦信号，利用故障分析方法的参数辨识和定位原理，实现了故障定位的精确定位，并对注入信号的特征选择进行了定量分析，提出了详细的定位过程，进一步完善了利用变流器子模块进行有源故障定位的理论方法。

综合来看，故障分析法进行线路故障定位的前提是需要准确测量和计算线路参数，由于线路频变特性的影响，定位误差较大。

因此，目前主要采用人工智能方法来提高故障定位的准确性，但人工智能方法计算量大，尚未形成实用性好的有效方法。

3不精确同步测距方法
为了达到更高的定位精度，行波法一般借助GPS保持时间同步。

故障定位的准确性取决于对故障波形到达时间的准确检测。

一旦时间不同步，定位就会失败。

针对GPS信号丢失的问题，提出了一种基于1D-CNN的故障定位方法。

从整流侧和逆变侧提取故障电压的解耦线模分量，对信号进行经验模态分解，训练CNN模型。

利用CNN的分类机制和线性回归机制进行故障定位。

该方法能够识别800 km线路上接地电阻为5200ω的故障，平均定位误差小于170 m。

考虑到两端测量的不同步性和线路参数的不确定性，提出了一种高压直流输电线路时域故障定位算法。

时域故障定位方程由Bergeron线性模型构造，零时间参考点设置为行波头两端到达采样点的位置，所有采样点的时标随零时间参考而变化。

所以两端测得的时差等于行波头两端的到达时差。

基于以上分析，行波故障定位法结合贝瑞龙时域故障定位法适用于异步故障监测。

为了提高该方法的性能，引入了不同频率间的波速比系数和数字带通滤波器。

仿真和试验结果表明，即使GPS信号丢失，该方法也能准确定位高压直流输电线路的故障。

在GPS信号不同步的情况下，高压线路故障定位大多采用预测算法模型和深度学习进行训练，提高识别效率，在长距离输电线路高阻中
应用效果极佳。

4结论
长距离直流输电线路的安全稳定运行对解决我国一次能源和负荷中心逆向分布问题，实现“双碳”目标具有积极作用。

快速准确的故障定位是保证长距离高压直流输电线路供电连续性的关键。

本文对现有的高压直流输电线路故障定位方法进行了全面的总结和分析，并对技术的发展进行了展望。

1)在现有的高压直流输电线路故障定位技术中，行波定位法是比较成熟的，在高压直流输电系统中得到广泛应用。

目前，有必要提高其在长距离输电线路中的准确性和可靠性。

2)随着处理器计算能力的提高和智能算法的不断发展，固有频率法和故障分析法应用于实际工程的可能性不断增加。

这两种方法是对行波法的补充，有可能形成未来DC线路故障定位多种方法综合应用的格局，从而大大提高定位的精度。

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