故障分量提取及故障选相的新方法

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1、第27卷第16期电力系统自动化Vol.27No.16582003年8月25日AutomationofElectricPowerSystemsAug.25,2003故障分量提取及故障选相的新方法11112索南加乐,张健康,刘辉,宋国兵,甫拉提·阿布力米提(1.西安交通大学电气工程学院,陕西省西安市710049;2.新疆大学,新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市830000)摘要:提出了一种中低压中性点不接地系统故障分量提取的新算法,该算法既能提取短时的暂态故障分量,也能提取长时间稳定的故障分量,对速断、定时限及过电流保护都适用

2、,可极大地改善延时保护的性能;在此基础上给出了自适应电流保护中系统阻抗准确计算的方法;针对目前利用相电流差故障分量选相存在灵敏度不够高的缺陷,提出了利用相电流之和的故障分量来进行故障选相的高灵敏度选相算法。关键词:继电保护;故障分量;系统阻抗;故障选相中图分类号:TM7730引言视为正常运行状态与故障附加状态的叠加。正常运行情况下,网络中的电流为负荷电流,故障附加状态目前,反应故障分量的保护在中低压中性点不下的电流是由故障点的故障电动势单独作用时在网接地系统中获得了广泛的应用,但故障分量的准确络中产生的,称之为故障

3、分量电流。即有:提取仍存在问题。以工频故障分量为例,它既包括···短时的、不稳定的故障分量,也包括长时间的、稳定I=ΔI+IH··的故障分量。目前的做法是将故障前一个周期的电式中:I为故障时某一相的电流;ΔI为故障分量电气量采样值记忆下来,再与故障后的采样值相减从·[1]流;IH为负荷电流。而得到故障分量。显然,它只能得到故障发生最故障分量电流等于故障后实测的电流减去负荷初的一两个周期很短时间内的故障分量,超出这个电流。目前,故障分量的提取是通过将故障前n个时间所得的值不再反映故障分量且逐渐衰减为0,周期的电流采样

4、值记忆下来,再与故障后的电流采因此,这种方法只适用于快速动作的保护,而不能用样值相减而得,其采样值算法为:于定时限及过电流保护,从而影响了延时保护动作性能的提高。本文针对中低压中性点不接地系统的ig(t)=i(t)-i(t-nN)特点,提出了一种既能获取短时暂态故障分量,又能式中:N为每周期采样点数。获取长时间稳定的故障分量的方法。考虑到系统存在频率偏差,n不能过大,一般取另外,自适应电流保护以其能反映系统运行方1或2。显然,它只能提取故障发生最初的一两个周式和故障类型而在系统中获得了推广,但系统阻抗期约20ms~

5、40ms内的故障分量,使定时限(约500ZS的准确性极大地影响着自适应保护的可靠性及ms)及过电流保护(大于1s)所需的故障分量不能获灵敏度。考虑到故障最初电流中含有的大量暂态分取,从而影响延时保护的动作性能。量会使ZS的计算误差增大,而中低压电网对保护对于中性点不接地系统,当发生相间短路时(以的动作速度要求不高,因此应选用稳态的电气量来BC相为例),如图1所示。将A相选为参考相,其计算。本文利用稳定的故障分量来计算ZS。复合序网如图2所示。故障选相元件要求动作迅速、灵敏度高。目前,电流保护普遍采用相电流差故障分量

6、选相,灵敏度不够高。本文提出了利用相电流之和的故障分量进行选相的算法,可以极大地提高选相的灵敏度。图1某一中性点不接地系统简图Fig.1Simplifieddiagramofsingle2sourcesystem1故障分量提取的新算法由于系统在大多数情况下短路时可以假定正、根据叠加原理,输电线路发生故障时的状态可负序阻抗相等,所以靠近保护安装侧M支路的正、负序电流分配系数都相等,设为c,则:收稿日期:2002209228;修回日期:2002212202。·研制与开发·索南加乐等故障分量提取及故障选相的新方法59NN

7、iAg(t)=-3iAt-+iCt-+1212iA(t)+iC(t)(5)NNiCg(t)=3iCt-+iAt--1212iA(t)-iC(t)以上只列出了电流故障分量的求法,对于电压图2相间故障时的复合序网类似。Fig.2Sequencenetworkunderphasetophasefault显然,它对故障发生的整个过程都是有效的,可Z1H+Z1LN以保证电流速动一段、二段以及过电流保护故障分c=Z1S+Z1LM+Z1LN+Z1H量的准确提取。设保护安装侧A相支路的正序故障分量电流、···2系统阻抗的准确计算负

8、序及零序电流分别为ΔIM1,IM2,IM0。于是有······系统阻抗ZS的准确性极大地影响着自适应电ΔIM1=-IM2=cIF1及IM0=0,所以ΔIMA=ΔIM1流保护的性能,但在故障发生最初的20ms内故障·····+IM2+IM0=0,根据叠加原理,ΔIMA=IMA-IHA,分量电流含有大量的暂态分量,使得ZS的计算误··从而有IMA=IHA。即非故

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