电容式电压互感器暂态噪声的研究

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1、电容式电压互感器暂态噪声的研究

2、第1摘要：研究电容式电压互感器（CVT）的暂态过程。对故障时CVT电路采用叠加原理，通过理论分析和仿真计算，可从其输出中分解出CVT的暂态噪声，从而建立暂态噪声模型。暂态噪声由低频、高频和非周期三个分量组成，占主导地位的是低频分量，高频分量一般只在故障5ms内发生作用。可以利用这一特点来提高保护电压的测量精度：通过采用一低阻滤波器来滤去暂态噪声中的低频分量，或是采用补偿算法对CVT输出中由于暂态噪声造成的误差进行补偿。这对于提高高压保护的动作准确性和动作速度是非常

3、有意义的。关键词：电容式电压互感器；暂态噪声模型；衰减因子1引言在超高压输电线路上，由于经济、技术等方面的原因，通常采用电容式电压互感器（CVT）作为电压变换元件，输出较低电压供保护和测量元件使用。这种电压互感器暂态特性差，当一次侧发生近距离短路时，输出的二次电压中含有大量的噪声，有可能使继电保护装置误动作。因此，有必要对CVT的暂态噪声进行研究，找出其中的规律；这对于消除噪声的影响，研究新的保护算法是非常有意义的。CVT暂态过程的研究，已做了很多的工作，但主要集中在CVT参数和负载变化对暂态过

4、程大小的影响。本文则从建立CVT暂态噪声模型入手，深入研究了暂态噪声的组成、变化规律以及频谱特点，得到了一些有价值的结果。2CVT的等效电路CVT由分压电容、补偿电抗器、中间变压器、阻尼器等部分组成。本文是研究系统短路故障时CVT的暂态过程。系统短路故障时，电压降低，中间变压器的铁心不会饱和，其励磁回路对CVT暂态过程的影响可以忽略。因此CVT的等效电路可以由图1来表示。为了提高测量精度，在工频下Cf与Lf处于并联谐振状态，Ce与L1也近似处于串联谐振状态。3CVT的暂态噪声设CVT一次和二次电

5、压分别为u和u2。相应的拉普拉斯变换为U（s）和U2（s），从图1知CVT等效电路是一个线性系统，因此可表示为500)this.style.ouseg(this)">500)this.style.ouseg(this)">式（1）中，G（s）为CVT的传递函数。根据叠加原理，故障后CVT的一次电压可表示为500)this.style.ouseg(this)">式（2）中u（0）是系统正常运行电压，Δu是故障分量电压。对式（2）进行拉普拉斯变换，得500)this.style.ouseg(this

6、)">式（4）中L－1（）为拉普拉斯反变换的符号。考虑到u（0）是稳态量，将一次电压和二次电压归一化（以系统额定电压为基值），并忽略CVT的稳态测量误差后，不难知500)this.style.ouseg(this)">综合式（5）、式（4）和式（2）的结果，得500)this.style.ouseg(this)">显然，ε就是CVT的暂态噪声。为了进一步分析ε，设t＝0时刻发生故障，故障前后的CVT一次电压分别为500)this.style.ouseg(this)">由于电压是采用归一化表示的，

7、因此式（8）中假设了故障前电压u（0）的大小等于系统的额定电压，而U则是故障后测量点的残压与系统额定电压的比值，显然U＜1。就是故障角，φd是故障前后电压相位的变化。如果系统阻抗与线路阻抗的阻抗角相等，金属性故障时φd＝0°，线路出口经小电阻故障时φd最大可达90°。将式（8）和式（9）代入式（2），可得故障分量电压为500)this.style.ouseg(this)">达式当然也可以从式（8）和式（9）中求出，但无必要。只需注意一点：Δ在金属性故障时就等于故障角；经过渡电阻故障时则与故障

8、角不相等。将式（10）进行拉普拉斯变换后代入式（7），得500)this.style.ouseg(this)">从式（11）知，CVT的暂态噪声ε与电压的故障分量ΔU成简单的正比关系，ε在故障后的变化规律则取决于α。由于故障暂态过程结束后暂态误差ε＝0，而对于某个具体的故障ΔU是个常数，因此α是一个逐渐衰减到0的量，本文称之为衰减因子。α不但与CVT参数有关，也与故障的初始角度φΔ有关。4暂态噪声的变化规律下面是一组典型的CVT参数［1］，各参数已折算到一次侧。500)this.style.ou

9、seg(this)">CVT的额定负荷为：Rb＝1352kΩ；Lb＝3229H；根据这些参数和图1电路，运用MATLAB仿真计算工具，求得CVT的传递函数为500)this.style.ouseg(this)">500)this.style.ouseg(this)">500)this.style.ouseg(this)">从式（14）和（15）中可以看到，α由低频分量、高频分量和非周期分量组成，它们的衰减时间常数分别为τ1、τ2和τ3，大小主要由CVT的参数决定。由于时间常数τ1≥τ2，τ3，因