基于正弦信号固有特征的故障选相研究.pdf

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1、第41卷第19期电力系统保护与控制Vl01．41No．192013年10月1日PowerSystemProtectionandControl0ct．1．2013基于正弦信号固有特征的故障选相研究沈静，方春恩，梁呜华，李伟，罗彦，张彼德，翟帆。(1．西华大学，四川成都610039；2．四川省水电投资经营集团珙县弘利电力有限公司，四川宜宾644500；3．9)1l省电力公司遂宁公司，9)1l遂宁629000)摘要：为快速准确识别高压输电线路短路故障，提出一种故障检测与选相的新方法。基于正弦信号经矩阵变换时移不变的特性，应用4采样点短数据窗的矩阵行列式变换函数，动态滑动

2、窗口进行短路故障检测。对采集的各相电流电压值经短时动态去噪后计算其矩阵变换函数系数值，通过值与阈值的比较识别故障类型。在Matlab／Simulink下搭建220kV双端电源输电系统短路故障模型进行验证，结果表明，该方法能在不同条件下准确识别短路故障，具有较高的灵敏性、可靠性，理论上故障检测与选相不超过5ms。关键词：输电线路；短路故障；故障识别；矩阵变换函数；短时动态去噪Studyoffault-typeidentificationusinginherentcharacteristicsofthesinusoidalsignalSHENJing，FANGChun

3、．en，LIANGMing．hua，LIWei，LUOYan，ZHANGBi．de，ZHAIFan(1．XihuaUniversity，Chengdu610039，China；2．GongxianHongliPowerLtd．ofSichuanHydropowerInvestment&ManagementGroupLtd．，Yibin644500，China；3．SuiningElectricPowerCorporationofSEPC，Suining629000，China)Abstract：Inordertoidentifytheshort-circuitfa

4、ultofhigh-·voltagetransmissionlinesfastandaccurately,anovelmethodforfaultdetectionandphaseselectioniSdiscussed．Basedonshiftinvariantfeaturesofsinusoida1signalsaftermatrixtransformations．applyingmatrixtransformationfunctionwith4samplingpointsultra-shortdatawindow,theshort—circuitfaulti

5、sdetectedbydynamicslidingwindow．ThesamplingvaluesofeachphasecurrentandvoltageareusedtocalculatetheirKvaluesaftershort—timedynamicdenoising，throughcomparisonoftheKvalueandthethreshold，thefaulttypeisidentified．Ashort—circuitfaultmodelof220kVdual—sourcepowertransmissionsystemiSestablishe

6、dinMATLAB／Simulinkenvironment．simulationresultsshowthatthemethodhashighsensitivityandreliabilityanditcanaccuratelyidentifytheshort—circuitfaultunderdiferentconditions，theoretically,thetimeoffaultdetectionandphaseselectiondoesnotexceed5ms．Keywords：transmissionline；short—circuitfault；fa

7、ultidentification；matrixtransformationfunction；short．timedyrnamicdenoising中图分类号：TM731文献标识码：A文章编号：1674．3415(2013)19．0087．08其重要性不言而喻。通常，故障检测与选相重点在0引言于故障特征的提取，其故障识别的准确性、可靠性随着电网电压等级不断提高和输电容量的增及故障识别算法自身的响应速度是评价故障检测与加，电力系统的稳定性相对下降。因此，快速可靠选相方法优劣的关键指标凭据。一种有效的故障识的保护在维持电力系统稳定性方面所扮演的角色曰别算法应当在保证故

8、障识别准确