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时间:2018-10-28
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1、lOkV配电线路故障点定位与排查方法探讨广东电网河源连平供电局广东河源517000摘要:随着电力企业快速发展和人们日常用电需求的增加,电网越来越多的被应用于我国的配电系统中。由于很多地区供电范围相对比较大,配电线路分散,并且混乱,严重影响了整体供电质量。在10kV配电网运行的过程中,通过利用现代化技术对配电线路故障进行准确的定位,同时能够进行针对性的隔离,有助于提高10kV配电网的运行质量。文章分析了10kV配电线路故障点定位与排查方法,提出了10kV配电线路故障点定位与排查优化措施。关键词:10kV;配电线路;故障点定位;排查引言通过利用现代化技术对10kV配电网中的配
2、电线路故障进行自动定位与排查,能够缩短故障处理的时间,并且不会影响到其他线路的正常工作,确保了用户用电的质量,有助于实现电力企业经济效益及社会效益的最大化,对电力企业的发展非常有利。随着配电线路距离增加该方法在准确性上已经不能满足现有技术。随着通讯技术、计算机网络技术的不断发展及其在配电线路中的应用,使得故障定位技术有了新的突破。1、10kV配网线路特征分析10kV配网属于低压配网线路,拥有自身的特征,对应的故障定位系统也要根据其特征进行设计,10kV配网系统特征如下:(1)线路较多、分支线路复杂。10kV配网线路数量较多、分布广泛,单个分支线路中乂含多个次分支,最多达到
3、几十代的分支,这样其中的信号就显得不再敏锐,从而为故障定位带来网难。(2)杆塔的不良影响。如果杆塔采用石灰杆,就会影响故障的高效定位与检测,因为当接地故障出现后,其电阻值可能飞速上升,达到上千欧,故障信号无法被有效定位与监测。(3)线路K:度较忪。配网线路长度过长,会导致对地电容的上升,从而对注入交流信号产生分流作用,导致故障信息逐渐变弱,无法对故障进行高效查找。310kV配电网故障快速定位系统介绍配网运转工作中常出现的故障为:短路故障与接地故障。以往通常选择逐个杆塔、线路进行定位排查,不仅浪费时2、10kV配电线路故障点定位技术2.1传感器技术不管是波形法还是故障分析法
4、,配电线路故障点的定位都是建立在能够准确获取配电线路上相关信号基础上,在配电线路中信号的准确获取需要通过传感器、电流互感器及电压互感器等进行数据采集,从而实现定位功能。电流互感器(CT)、传感器及电压互感器(PT)存在误差吋会使得定位误差变人,尤其是在电流互感器出现误差吋可使定位误差达到5%〜10%,从而使得定位失去意义。对于行波故障定位而言,一旦行波波头使用了误差大的传感器或互感器,苏结果是严重偏离定位致使定位不准确。针对这一问题国外提出了一种新的方法:将电压互感器及电容结合在获取行波信号上,然而该方法使用了特殊的电压传感器用于捕获故障点的高频暂态信号,同时将传感器和电
5、压互感器结合在一起,使得电力系统安全存在隐患,在中国推广比较难。2.2高速数据采集技术行波法与故障分析法由于定位原理不同,使得定位精确度也有所差异。当前行波法测量故障点位置关键技术为如何准确获取故障行波与光速之间的吋间差,这就需要提高数据采集速率。故障分法对于数据采集率在1〜20kHz间相对容易实现。在配电线路中行波的速率达到了3.0×106km/s,如果定位系统的米集速率为0.5MHz,则会导致定位误差在150m。将米集速率提高到10MHz则采集误差在15m。使得定位更精确,国内行波采集率在5〜20MHz,已经满足定位要求,国外己经出现了100〜200MHz
6、的采集装置,故障定位更准确。高速数据采集涉及到的技术非常复杂,主要包括:数据存储设备及通信、高速数字芯片、模拟通道的选择及设备之间的兼容问题等。由于高频信号的波长非常短,在高速数据采集中要考虑到电磁干扰问题,需要更进一步解决。2.3神经网络技术将人工神经网络技术应用于故障分类可以提高故障的分类速度及准确性。林圣提出了一种基于粗神经网络的高压配电线路故障分类方法,该方法主要是由10个独立的粗神经网络来识别及分类配电线路中故障类型。粗神经网络技术利用了模糊神经元及粗神经元用于代替传统的神经元,对提高祌经网络的训练速度是非常有用的,同时也能减少网络中训练的样本数量。通过对大量故
7、障数据的分析,将吋频域中的13个不同特征量及故障发生后5ms内的电流做为故障分类数据,从而提高了故障的分类准确率。通过PSCAD/EMTDC进行仿真,结果表明:该方法能够很快识别各种故障同时准确率也非常高,受过渡电阻、故障吋刻及故障位置的因素影响较小。下图为粗神经网络的故障分类模型。董天祯在研究现冇架空配电线路故障检测系统不足的基础上,提出了一种基于神经网络的配电线路故障检测系统。该技术针对复杂的10kV配电线路进行了研究,将配电线路上的数据采集器进行相关数字转化从而实现编码,利用载波通信将信号数据传送到总部;由总部对各种数据
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