[發明專利]一種輸電線路風偏故障智能辨識方法

無效

• 申請號: 201210409178.2
• 申請日: 2012-10-22
• 公開（公告）號: CN103777106A
• 公開（公告）日: 2014-05-07
• 發明（設計）人: 黃松;邢鈾;陳欽柱;姚冬;錢冠軍;余剛華;張國清
• 申請（專利權）人: 海南電力技術研究院;武漢三相電力科技有限公司
• 主分類號: G01R31/02
• 分類號: G01R31/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及電力系統智能化領域，尤其涉及一種輸電線路風偏故障智能辨識方法。

背景技術

架空輸電線路長期運行在野外，受自然界氣候變化的影響很大，風偏閃絡事故是影響海南電網正常運行的重大安全隱患，且線路因風偏閃絡跳閘后重合閘不易成功，嚴重影響了電力系統的安全穩定運行。因而造成重大的經濟損失。

災害性氣象條件是線路跳閘重要的外部條件。特別是臺風中心風速一般在10～12級左右，可以把大樹攔腰折斷，將小樹連根拔起，所到之處破壞嚴重，局部微氣象，風口、山地形成風道使風力集中，也是造成風偏閃絡的原因。與此同時，大風總是伴隨著雷雨，這種惡劣天氣也是雨閃、風偏舞動以及植被閃絡的高發時刻，線路走廊附近的落雷疊加于工頻電壓上更容易導致這些故障。現階段對于輸電線路風偏故障跳閘的研究往往關注于輸電線路絕緣子串和跳線的風偏角以及導線到桿塔之間的最小空氣間隙，并對線路抗風偏閃絡性能進行評估，這種方法只能從理論計算考察電力系統風偏設計的情況，而對于輸電線路跳閘究竟是否因為風偏設計不足這個最基本的問題無法解答。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提供一種輸電線路風偏故障智能辨識方法，利用分形理論進行故障時刻行波電流波形相似度比較，實現輸電線路風偏故障智能辨識，具體包括以下步驟：

一、獲取輸電線路電流在線監測數據。在輸電線路A、B、C三相的相導線上安裝電流在線監測裝置，可以記錄輸電線路工頻故障電流和行波電流數據，并能記錄相應數據的GPS時標。

二、提取故障時刻行波電流數據。根據在線監測裝置24小時內記錄同一條線路多次跳閘的工頻故障電流GPS時標，篩選出相同GPS時標的行波電流數據。

三、計算每個故障時刻行波電流數據的分形維數。根據分形理論盒維數計算方法，計算提取的每個行波電流數據的分形維數。

四、分析分形維數并輸出辨識結果。如果有兩個以上行波電流數據的分形維數誤差在0.01以內，輸電線路故障跳閘辨識結果為風偏故障，否則線路跳閘辨識結果為非風偏故障。

與現有技術相比較，本發明的一種輸電線路風偏故障智能辨識方法基于故障跳閘波形相似性分析，物理概念清晰，判斷思路明確且無需大量計算，經過細致全面的仿真計算及現場數據的驗證，可有效辨識輸電線路是否是由于風偏故障跳閘。

附圖說明

圖1是本發明一種雷擊輸電線路避雷線及桿塔的辨識方法步驟流程圖；

圖2是輸電線路第一次風偏跳閘波形；

圖3是輸電線路第二次風偏跳閘波形；

圖4是輸電線路第三次風偏跳閘波形。

具體實施方式

請參閱圖1，圖1是本發明一種雷擊輸電線路避雷線及桿塔的辨識方法步驟流程圖。

所述測量方法包括以下步驟：

步驟S101，獲取輸電線路電流在線監測數據。

本步驟中，在輸電線路A、B、C三相的相導線上安裝電流在線監測裝置，一方面裝置可以記錄到電力系統發生電磁擾動時在輸電線路上傳播的行波電流及其GPS時標，另一方面輸電線路發生故障跳閘時裝置可以記錄到工頻故障電流及其GPS時標。

步驟S102，提取故障時刻行波電流數據。

優選地，根據在線監測裝置24小時內記錄同一條線路多次跳閘的工頻故障電流GPS時標，篩選出相同GPS時標的行波電流數據。圖2、圖3、圖4是海南電網2011年9月29日發生的三次跳閘時記錄的行波電流數據。

步驟S103，計算每個故障時刻行波電流數據的分形維數。

本步驟中，利用分形理論的計算方法，計算圖2的分形維數為1.203，圖3的分形維數為1.203，圖4的分形維數為1.202。

步驟S104，分析分形維數并輸出辨識結果。

本步驟中，如果有兩個以上行波電流數據的分形維數誤差在0.01以內，輸電線路故障跳閘辨識結果為風偏故障，否則線路跳閘辨識結果為非風偏故障。圖2、圖3、圖4的分形維數差值小于0.01，因此系統診斷的結果為風偏故障。經現場勘查，2011年9月29日臺風納沙登陸海南，最大風速35m/s，輸電線路防風偏設計為30m/s，在180號耐張塔跳線以及桿塔發現明顯放電痕跡，因此診斷該次故障為風偏故障。

以上所述的本發明實施方式，并不構成對本發明保護范圍的限定。任何在本發明的精神和原則之內所作的修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的權利要求保護范圍之內。