串联补偿设备对线路保护的影响及解决办法

串联补偿设备对线路保护的影响及解决办法

Im pacts of Series Com pensati on D ev i ces on Transm issi on

L ine Protecti on and Sol uti ons Thereof

曹 磊1

,周 满2

,张延鹏

3

(1.齐齐哈尔超高压局,黑龙江 齐齐哈尔 161000;2.浙江电力调度通信中心,浙江 杭州 310027;

3.东北电力科学研究院有限公司,辽宁 沈阳 110006)

摘要:串联补偿设备在电力系统中的广泛应用,对线路保护特别是距离保护的可靠动作带来了影响。通过对线路正方向、反方向有串补对距离保护影响的分析,提出了对串补线路圆特性和四边形特性距离保护的解决方案。关键词:串联补偿;距离保护;误动[中图分类号] TM 773;T M 714.3

[文献标志码] B

[文章编号] 1004-7913(2010)03-0014-02

1 串补设备对线路保护的影响

为提高系统运行的稳定性和输电线路的输送容量,采取在超高压远距离输电线路加装串联补偿电容。用串补电容的容抗补偿线路的感抗,使两侧电

源间的总电抗减小,提高系统稳定性,串联补偿设备原理接线如图1所示。当电容器两端电压升高时,MOV 电阻减小。当MOV 电压升至U p r 时,放电间隙GAP 被击穿,对放电间隙起保护作用(串补的最高电压为U pr )。阻尼绕组对故障时高频分

量起衰减作用。

图1 串联补偿设备原理接线图

M OV 金属氧化物非线性电阻;DL 旁路断路器;D 阻尼绕组

输电线路发生故障时,保护动作发跳闸命令的同时将串补电容旁路开关接通,相当于串补电容被

短接,实际上串补电容只对快速动作的距离 段产生影响,而对带延时的距离保护!、∀段没影响。

a .串补电容安装在保护的正方向

如图2所示,K 1点发生短路时,保护测量阻

抗Z m =-j X c ,过原点的方向阻抗继电器将拒动。

但对以记忆电压为极化量的阻抗继电器,由于X c

b .串补电容安装在保护的反方向

如图4所示,K 1点发生短路时,保护测量阻抗为Z m =j X c ,如果X c >Z set ,阻抗继电器将会误

动,如图5所示。

2 解决方案

2 1 圆特性距离保护

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a .串补电容安装在保护的正方向

串补电容上所产生的最大压降为电容MOV 的保护级峰值电压U pr ,故障时串补上的压降-j L X c 最大值不超过U p r /2I 。为解决区外短路距离 段超越问题,在距离 段的整定阻抗基础上再增加1个电抗型继电器。

如图3所示,直线下方为动作区,距离保护 段的保护范围将缩小(缩小值为U p r /2I),随着运行方式的变化而变化有一定的自适应能力,防止了区外短路距离 段的超越。

b.串补电容安装在保护的反方向

串补安装在保护的反方向,如果X c >Z set ,可配置如图5所示的电抗型继电器防止反方向故障时误动。电抗器下方为动作区。2 2 四边形特性距离保护

a .

距离方向元件

四边形特性距离保护的距离元件分为距离测量元件和距离方向元件。距离方向元件采用记忆电压,用故障前的记忆电压同故障后电流比相来判别故障方向。由于采用记忆电压判别方向,避免了保护反方向有串补时引起的阻抗继电器误动。因采用故障后电流,降低了距离方向元件的灵敏性。距离元件的动作条件为方向元件判为正方向,且计算阻抗在整定的四边形范围内。

b.距离测量元件

没有串补的距离保护动作特性如图6所示。正

方向保护范围AB 为防止经过渡电阻短路引起保护误动,保护范围BC 为躲过负荷阻抗,保护范围AD 、C D 为保证正方向出口短路时,保护有足够的灵敏性。

对于有串补电容的线路,为保证电容器故障后,保护能正确动作,在反向自动取1 25倍X c 定值。同时为避免正方向区外故障的超越,降低了电抗的整定值。阻抗特性采用图7所示特性。

改进后的阻抗特性保证了保护正方向有串补时距离保护 段避免出口死区及正方向区外故障保护的超越问题。

3 结论

a .对于圆特性阻抗继电器,通过增加不同电抗型继电器,可以有效避免保护正方向和反方向有串补引起保护误动。

b .

对于四边形阻抗继电器,通过采用记忆电

压和故障电流判别方向,避免了保护反方向有串补引起保护误动。通过改进的四边形阻抗特性,避免了保护正方向有串补引起保护误动和拒动。

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2010年第3期

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基于有效指数k-m eans算法

在电力系统不良数据辨识中应用

App li cation of k m eans A l gori t h m Based on E f fecti ve Index

t o Identif y ing Bad D ata of t he Pow er System

王宝石1,段志强1,翟登辉2

(1.沈阳工程学院,辽宁 沈阳 110136;2.沈阳理工大学,辽宁 沈阳 110168)

摘要:目前电力系统发展速度很快,电力网络的结构和运行模式也变得越来越复杂,电力系统中大量实时数据的质量决定电力系统运行的安全与稳定。为了确保电力系统运行的安全与稳定,必须对电力系统中不良数据进行检测与辨识。不良数据的存在会降低状态估计的收敛性能,甚至造成状态估计失败。采用有效指数与数据挖掘的k-m eans聚类算法相结合,并融合神经网络技术,利用VC++语言和MATLAB语言进行编程仿真,验证了算法的有效性,准确地对不良数据进行了辨识。

关键词:电力系统;不良数据;辨识

[中图分类号] TM711 [文献标志码] B [文章编号] 1004-7913(2010)03-0016-03

电力系统中大量实时数据的质量决定电力系统运行的安全与稳定。电力系统不良数据的辨识[1]是电力系统实时网络分析的重要功能,其目的是排除测量数据中偶然出现的少量不良数据。为了确保电力系统运行的安全与稳定,就必须对电力系统中的不良数据进行辨识(电力系统状态估计中很重要的一环)。其功能是在获得状态估计值的基础上,依靠系统提供的多余信息,发现和排除测量采样数据中偶然出现的少数不良数据,以提高状态估计的可靠性。迄今为止,国内外多采用传统的基于状态估计的辨识方法[1]。此方法的缺点是可能存在残差污染和残差淹没现象,从而造成不良数据漏检或误检[1][2]。

目前,数据挖掘技术被广泛应用于电力系统研究中,采用基于有效指数的k-m eans聚类算法,并融合人工神经网络技术[1]的特点,能有效地对不良数据进行了辨识,避免不良数据的漏检和误检。

1 基于有效指数的k-m eans算法

k-m eans聚类算法[4]也被称为k-均值算法。算法以k为参数,把n个对象分为k个类,使同一聚类中的对象相似度较高,而不同聚类中的对象相似度较低。

但k-m eans聚类算法存在其固有缺点:初始值k的选取直接影响聚类的结果,并可能出现无解的情况。通常情况下先确定聚类个数k很困难。为了得到一个有效的聚类个数k,需要对最终的划分结果进行度量。

把有效指数准则与传统k-m eans聚类算法相结合是对k-m eans聚类算法的改进,可通过动态调整聚类参数k,从而自动确定聚类个数k,使最终的聚类结果最优。Turi和Ray[3]基于簇内距离和簇间距离提出了一种有效指数度量方法。文中运用这种有效指数度量方法,其计算式为

Va li d ity(k)=

Intra(k)

Inter(k)

(1)

I n tra(k)=

1

N

#k

i=1

#

x∃C

i

%x-Z i%2(2)

I n ter(k)=m in

i,j

%Z i-Z j%2(3)式中:k为聚类的个数;Z i为簇C i的中心;N为

参考文献:

[1] 高中德.超高压电网继电保护专题分析[M].水利电力出

版社,1990.

[2] 朱声石.高压电网继电保护原理与技术[M].电力工业出

版社,1981.

作者简介:

曹 磊(1969 ),男,学士,工程师,从事继电保护和安全自动装置研究工作。

(收稿日期 2009-12-20)

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