吳通華，黎 釗，李新東，鄭宇超，李正天，林湘寧，童 寧

適配柔直系統(tǒng)快速性及可靠性需求的雷擊干擾識別方法

吳通華1，黎 釗2，李新東1，鄭宇超3，李正天2，林湘寧2，童 寧4

(1.智能電網(wǎng)保護(hù)和運(yùn)行控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南瑞集團(tuán)(國網(wǎng)電力科學(xué)研究院)有限公司，江蘇 南京 211106；2.強(qiáng)電磁工程與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華中科技大學(xué))，湖北 武漢 430074；3.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，江蘇 南京 210008；4.廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院，廣東 廣州 510006)

直流線路遭受雷擊干擾易導(dǎo)致行波保護(hù)等靈敏性較高的主保護(hù)誤動作。在主保護(hù)動作前，可靠區(qū)分雷擊干擾和短路故障將有效提高主保護(hù)的安全性，保障直流系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。但對于柔直系統(tǒng)而言，現(xiàn)有雷擊干擾識別方法動作速度不足，難以在主保護(hù)動作之前判定雷擊/故障性質(zhì)，且在因數(shù)據(jù)傳輸異?；蛟肼暩蓴_條件下出現(xiàn)遠(yuǎn)偏離實(shí)際值的壞數(shù)據(jù)時，動作性能有待進(jìn)一步提升。為此，提出了一種具有足夠速動性及安全性的雷擊干擾識別方法。首先揭示了反向線模電壓行波的特征。然后根據(jù)所揭示的特征分別提出了基于小波熵相對變化率識別算法的判據(jù)以及一種結(jié)合中值濾波的線性擬合函數(shù)一次項系數(shù)大小的判據(jù)，二者協(xié)同工作實(shí)現(xiàn)不同雷擊及故障疊加場景下雷擊非故障場景的識別與主保護(hù)的閉鎖，從而有效增強(qiáng)主保護(hù)的安全性?；赑SCAD/EMTDC的仿真結(jié)果表明，在短至1 ms的時窗內(nèi)即可在全線范圍內(nèi)完成對雷擊干擾的辨識，并具有良好的抗壞數(shù)據(jù)干擾能力。

雷擊識別；柔性直流系統(tǒng)；小波熵；中值濾波；線性擬合

0 引言

作為高壓直流輸電系統(tǒng)的主保護(hù)，行波保護(hù)在直流輸電系統(tǒng)中已取得廣泛應(yīng)用[1-3]。然而，發(fā)生雷擊時，不論是否引起短路故障，保護(hù)安裝處檢測到雷電流注入所引起的高頻分量與短路故障所引起的波過程極為相似，可能導(dǎo)致行波保護(hù)誤動[4-5]。為了避免保護(hù)誤動所引起的換流器停運(yùn)或線路切除，需要對雷擊未故障(也稱為雷擊干擾)的場景進(jìn)行準(zhǔn)確識別。

針對傳統(tǒng)高壓直流輸電系統(tǒng)的雷擊干擾識別問題，眾多專家及學(xué)者已開展了大量研究。文獻(xiàn)[6]介紹了與雷擊相關(guān)的仿真模型，為仿真系統(tǒng)的搭建奠定了基礎(chǔ)。文獻(xiàn)[7]根據(jù)極線上電壓行波與軸線的相關(guān)度分辨出雷擊干擾，利用小波變換分析行波高頻能量和中低頻能量的比值區(qū)分雷擊故障和接地故障。文獻(xiàn)[8]通過計算正、負(fù)極暫態(tài)電壓與±800 kV的相關(guān)系數(shù)區(qū)分雷擊干擾。上述方法在傳統(tǒng)直流高壓線路中取得了良好效果。不同于傳統(tǒng)高壓直流輸電系統(tǒng)，適用于柔直系統(tǒng)的專有雷擊識別原理具有一定的特殊性，對于基于VSC換流器的柔直系統(tǒng)而言，考慮到VSC換流器的開關(guān)管由對短路電流耐受能力較弱的IGBT構(gòu)成，為保障VSC的安全，主保護(hù)需要以更快的速度動作，因此雷擊的識別必然要先于主保護(hù)的出口。一般而言，柔直輸電系統(tǒng)要求主保護(hù)出口時間最短為3 ms[9]，由此導(dǎo)致適用于傳統(tǒng)高壓直流輸電系統(tǒng)的雷擊干擾識別方法無法在時間上與柔直系統(tǒng)的超高速主保護(hù)形成配合[10-15]，因此亟需提出一種面向柔直系統(tǒng)、出口速度更快的雷擊干擾識別方法。文獻(xiàn)[16]在分析地模、線模電流附加分量變化特征的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了幅值、幅值比和變化率判據(jù)。該判據(jù)能夠可靠區(qū)分雷擊干擾和雷擊故障，并且其數(shù)據(jù)窗長度僅為20 μs，速動性優(yōu)越；然而，該判據(jù)選取極短的采樣數(shù)據(jù)窗并采用了微分算法，在雷擊干擾伴隨采樣異常發(fā)生的場景下，其安全性不足。為良好應(yīng)對采樣異常場景、提高判據(jù)安全性，文獻(xiàn)[4]嘗試使用滑動平均值濾波算法對雷擊波形進(jìn)行處理，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了波形本身特征的還原，但對雷擊引入的尖峰等高頻噪聲的濾除效果不甚理想，也無法充分解決采樣異常引起波形畸變后的判據(jù)安全性問題。

鑒于此，本文綜合各種雷擊及短路故障場景下保護(hù)安裝處所得到的反向線模電壓行波波形的形態(tài)特征，提出了一種能夠區(qū)分雷擊未故障的場景、從而對主保護(hù)實(shí)現(xiàn)閉鎖并防止主保護(hù)誤動的雷擊識別方法。首先對反向線模電壓行波進(jìn)行高階中值濾波，并根據(jù)中值濾波前后1 ms時窗內(nèi)的小波熵變化情況，對線路是否遭遇雷擊進(jìn)行識別；然后根據(jù)中值濾波后波形的走勢特征，對是否因雷擊而發(fā)生短路故障做進(jìn)一步判斷，從而實(shí)現(xiàn)對“非雷擊短路故障”、“雷擊故障”以及“雷擊未故障”3種場景的劃分，使得主保護(hù)最終在“雷擊未故障”場景下可靠閉鎖、避免誤動?；赑SCAD/EMTDC的仿真結(jié)果表明，該方法可在全線范圍內(nèi)準(zhǔn)確識別雷擊干擾，同時，本文針對非雷擊短路故障、雷擊故障和雷擊未故障幾種場景對所提出方法的速動性、可靠性以及抗壞數(shù)據(jù)干擾能力進(jìn)行了研究。

1 ?雷擊后的暫態(tài)電壓行波特征

本節(jié)通過依次分析雷擊線路未引發(fā)接地短路故障、雷擊線路或桿塔引發(fā)接地短路故障、單極接地故障、極間短路故障(上述場景在后文依次簡稱為雷擊未故障、雷擊故障、非雷擊短路故障)中附加分量(雷電流或者短路故障所引入)的性質(zhì)，進(jìn)而揭示雷擊和接地故障場景下保護(hù)端檢測到的反向線模電壓行波的特征，為提出后續(xù)的雷擊識別方法提供了理論依據(jù)。

為解除正、負(fù)極電氣量之間的電磁耦合，本文使用凱倫貝爾變換將波形進(jìn)行解耦，線模分量相比于零模分量，不流經(jīng)大地，因此所測值不受大地電阻率和接地情況的影響，數(shù)值更加穩(wěn)定；且線模波阻抗的數(shù)值基本不受頻率的影響，在各頻率上基本為恒定值，因此更有利于計算準(zhǔn)確的反向線模電壓行波；此外，線模分量在線路上的色散度更小，行波在線路上傳播時可保留更為完整的頻帶分布，有利于提高后續(xù)判據(jù)的可靠性，因此本文選取反向線模電壓行波作為研究對象。下述波形均為基于文獻(xiàn)[17]中四端柔性直流輸電系統(tǒng)模型的仿真結(jié)果。

1.1 遭遇雷擊但未引發(fā)接地故障的場景

線路遭遇雷擊時，雷擊引入的干擾行波將在線路上傳播，為排除線路的耦合作用，將正、負(fù)極電壓、電流進(jìn)行解耦，經(jīng)凱倫貝爾變換，因雷電流引入的附加線模、零模電壓分別為

附加線模、零模電流分別為

根據(jù)文獻(xiàn)[18]的結(jié)論，雷電波超過80%的能量集中在1～100 kHz，低頻(0～100 Hz)的能量僅占2.3%，故當(dāng)雷電流引入的反向線模電壓行波在線路上傳播并發(fā)生折/反射時，保護(hù)端檢測到的反向線電壓行波將包含有頻率分布集中于1～100 kHz的雷電流引入的尖峰。

當(dāng)雷電流能量較小而未引發(fā)絕緣子串擊穿時，系統(tǒng)不存在經(jīng)過渡電阻的對地泄流通道，故雷電流引入的尖峰行波僅在線路邊界進(jìn)行折/反射，保護(hù)端將周期性地檢測到尖峰狀的行波。由前文分析，尖峰波形類似于雷電流波形。故該尖峰持續(xù)時間極短，當(dāng)尖峰經(jīng)折/反射離開保護(hù)端后，保護(hù)端檢測的反向線模電壓行波將恢復(fù)至初始值。因此，在遭遇雷擊而未引發(fā)接地故障的場景下，保護(hù)端檢測到的反向線模電壓行波將周期性地出現(xiàn)尖峰，隨后恢復(fù)至初始值。其波形如圖1所示。

圖1 雷擊未故障場景下的反向線模電壓行波

1.2 非雷擊短路故障場景下反向線模電壓行波特征

當(dāng)線路遭遇短路故障時，在MMC閉鎖前，文獻(xiàn)[19]已對直流側(cè)電壓的變化情況做詳細(xì)分析：在換流器閉鎖之前，直流側(cè)電壓的衰減過程是一個欠阻尼振蕩的過程，其振蕩角頻率為

將之換算成頻率信息，可見發(fā)生接地故障時，系統(tǒng)電壓的振蕩頻率＜13.6 Hz。

可見，相比于雷電流頻率分布，短路故障時的故障分量呈非周期性衰減變化，在反向線模電壓行波上反映為不含尖峰跌落特征，波形如圖2所示。

圖2 非雷擊故障場景下的反向線模電壓行波

1.3 遭遇雷擊并且引發(fā)接地故障的場景

當(dāng)線路遭遇較強(qiáng)的雷擊，導(dǎo)致絕緣子串發(fā)生擊穿并引發(fā)接地故障時，不同于雷擊未故障的場景，該場景下由于絕緣子串發(fā)生了擊穿，線路將由擊穿的絕緣子串經(jīng)桿塔與地相接，由此引發(fā)接地故障。該場景下，保護(hù)端檢測到的反向線模行波中不僅包含由雷電流引入的尖峰，還疊加有由接地故障點(diǎn)產(chǎn)生的附加故障分量，該分量將導(dǎo)致正極電壓發(fā)生跌落，進(jìn)而導(dǎo)致反向線模電壓行波呈跌落趨勢。

雷擊桿塔并引發(fā)接地故障的場景類似于雷擊線路故障，反向線模電壓行波同樣包含尖峰并呈跌落走勢。與之不同的是，由于雷電流首先擊中桿塔，并非直擊線路，故大部分雷電流的能量將經(jīng)由桿塔耗散至大地，因此，保護(hù)端檢測到的尖峰幅值較低，陡度較小。因此，該場景下(“雷擊線路、桿塔故障”場景)的反向線模電壓行波同樣包含有雷電流引入的尖峰，并呈跌落走勢，其波形如圖3所示。

圖3 雷擊故障場景下的反向線模電壓行波

1.4 波形特征分析

綜合1.1節(jié)與1.2節(jié)的分析結(jié)果，可得到關(guān)于各類場景下反向線模電壓行波的結(jié)論如下：遭遇雷擊的場景相比于非雷擊短路故障的場景，波形中含有雷擊引入的尖峰；雷擊故障場景相比于雷擊未故障場景，波形呈跌落走勢。將各類場景的反向線模電壓行波的波形特征歸納于表1。

表1 各類場景下波形特征總結(jié)

因此，如果采用合適的數(shù)學(xué)工具對波形中尖峰的含量進(jìn)行定量分析，則有望區(qū)分遭遇雷擊的場景和未遭遇雷擊的短路故障場景；若能排除雷電流引入的尖峰干擾以有效判別波形的走勢特征，則可進(jìn)一步區(qū)分雷擊場景下線路是否遭遇短路故障。

2 雷擊干擾識別方法

根據(jù)第1節(jié)的理論分析，在設(shè)計判據(jù)時：一方面，需要提出可量化分析波形中的高頻尖峰成分含量的算法，以區(qū)分是否遭受雷擊；另一方面，需要對反向線模行波的走勢特征進(jìn)行評估，以辨識是否發(fā)生短路故障。本節(jié)內(nèi)容將主要圍繞上述兩點(diǎn)展開：首先利用高階中值濾波算法(濾波窗長后續(xù)整定為50個數(shù)據(jù)點(diǎn))，濾除雷擊場景下波形中的高頻尖峰，計算中值濾波前后波形的小波熵相對變化率，以定量衡量原波形中雷電流引入的高頻尖峰的含量，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對是否遭遇雷擊進(jìn)行區(qū)分；與此同時，中值濾波后的波形由于濾除了雷電流引入的尖峰干擾，可更為直觀地反映波形的走勢特征，結(jié)合線性擬合函數(shù)一次項系數(shù)即可進(jìn)一步做定量衡量，從而實(shí)現(xiàn)對雷擊故障和雷擊未故障兩類場景的區(qū)分。

2.1 基于中值濾波的高頻成分分離算法

將式(7)用于對反向線模電壓行波的處理，以濾除雷擊產(chǎn)生的尖峰。

如圖4(a)—圖4(c)所示，在遭受雷擊的3種場景下，中值濾波算法對雷擊產(chǎn)生的尖峰濾除效果顯著，良好地還原了波形走勢特征。雷擊線路未故障時，中值濾波后波形近似于一條水平線；而雷擊線路或桿塔故障時，中值濾波后的波形呈跌落走勢。如圖4(d)和圖4(e)，發(fā)生單極接地故障和極間短路故障時，由于不存在雷擊引入的劇烈變化的尖峰，中值濾波基本不對波形產(chǎn)生影響，濾波前、后的波形基本重合，并呈跌落的走勢特征。

圖4 反向線模電壓行波經(jīng)中值濾波后的波形

2.2 基于中值濾波與小波熵算法的雷擊/非雷擊場景識別判據(jù)

2.2.1 小波熵算法

將小波變換與Shannon信息熵相結(jié)合得出小波熵的定義由式(8)給出。

由式(9)和式(10)可知，對于頻率分布比較單一的信號，小波變換所得的小波系數(shù)的分布更集中，其他頻帶下的小波系數(shù)接近0，信號的能量譜分布比較集中，因此由式(8)計算的小波熵數(shù)值較??；相反，對于“混亂”的信號，各種頻率的信號發(fā)生混疊，小波系數(shù)的分布比較均勻，其能量譜分布散布在各個尺度上，小波熵數(shù)值較大[22]。

在雷擊場景下，由2.1節(jié)可知，因尖峰的存在，波形中存在大量由尖峰引入的中高頻頻帶，波形的能量譜分布較為廣泛，因此所計算小波熵較大；經(jīng)中值濾波后，由于尖峰被濾除，波形中的中高頻成分大幅削弱，能量譜分布變得更為集中，從而使小波熵數(shù)值大幅度降低。而在非雷擊短路故障下，由于不存在雷電流引入的尖峰，故中值濾波前后的中高頻成分無明顯變化，波形的能量譜分布基本不變，波形的小波熵?zé)o明顯變化。因此，通過計算中值濾波前后的小波熵相對變化率，即可定量反映中值濾波的濾波效果，判別原波形中是否存在雷電流引入的高頻尖峰，進(jìn)而對線路、桿塔是否遭遇雷擊進(jìn)行判別。

2.2.2 小波熵相對變化率判據(jù)

根據(jù)中值濾波對雷擊場景與非雷擊短路故障場景的反向線模電壓行波不同的濾波效果，本文用小波熵相對變化率區(qū)分遭遇雷擊和非雷擊短路故障的場景?？紤]到雷擊判據(jù)的出口時間應(yīng)不大于主保護(hù)的出口時間，根據(jù)文獻(xiàn)[9]的分析，主保護(hù)出口時間最短為3 ms，考慮一定的時間裕度，本文以啟動判據(jù)啟動為起始時刻開始采樣，采樣時長為1 ms。其中，雷擊干擾識別判據(jù)和與它相配合的主保護(hù)共用同一個啟動判據(jù)，本文采用文獻(xiàn)[23]中所述的方向突變量啟動判據(jù)。與傳統(tǒng)行波主保護(hù)所面臨的問題類似，采用該啟動判據(jù)時，雖然能夠保證對輕微故障的靈敏響應(yīng)，但雷擊干擾同樣會導(dǎo)致保護(hù)啟動，若此，則后續(xù)保護(hù)誤動的情況無法完全避免，需要可靠的雷擊干擾識別判據(jù)予以應(yīng)對。

計算上述5種場景的小波熵和小波熵相對變化率，結(jié)果如表2所示。從表2中數(shù)據(jù)可知，遭受雷擊場景和非雷擊短路故障場景的小波熵相對變化率數(shù)值差別較大，應(yīng)證了2.2.1節(jié)的結(jié)論，由此構(gòu)造小波熵相對變化率判據(jù)，如式(11)所示。

表2 5種場景下的小波熵相對變化率

2.3 基于中值濾波與線性擬合函數(shù)一次項系數(shù)的雷擊故障/雷擊未故障的識別判據(jù)

由2.1節(jié)對中值濾波后的波形分析，中值濾波可以濾除由雷電流引入的尖峰，還原波形的走勢特征。對于雷擊故障，中值濾波后波形呈跌落走勢，而對于雷擊未故障，波形近似于水平線。為量化分析波形的跌落走勢，本文首先對初始波形進(jìn)行中值濾波處理，濾除雷擊引入的尖峰干擾，隨后利用最小二乘法對中值濾波后的波形進(jìn)行線性擬合，構(gòu)造反向線模電壓行波與時間的一次多項式函數(shù)，由函數(shù)的一次項系數(shù)對波形的走勢進(jìn)行量化，以判斷波形的走勢特征。

2.3.1 基于最小二乘法的線性擬合法

解得：

根據(jù)值的大小，即可定量判斷波形的走勢特征。

事實(shí)上，當(dāng)波形中存在大量由雷電流引入的尖峰等干擾時，短時窗內(nèi)擬合系數(shù)的大小將無法準(zhǔn)確衡量波形的走勢特征，以雷擊故障為例進(jìn)行說明，分別以0.5 ms、1 ms、5 ms的時窗對未經(jīng)中值濾波的波形進(jìn)行線性擬合，結(jié)果如圖5所示。

圖5 不同時窗下的線性擬合結(jié)果

圖5可較為直觀地反映不同時窗下的擬合情況：隨著擬合時窗的增加，擬合直線的斜率逐漸逼近波形的真實(shí)走勢，當(dāng)擬合時窗分別為0.5 ms、1 ms、5 ms時，擬合直線斜率分別為4.112×106kV/s、8.622×105kV/s、-1.684×106kV/s。在0.5 ms以及1 ms窗長下的擬合系數(shù)遠(yuǎn)大于0，與波形的跌落走勢相悖?？梢姡纂娏饕爰夥宓母蓴_將導(dǎo)致短時窗下的擬合結(jié)果無法準(zhǔn)確反映波形的走勢特征，而較長的時窗雖可準(zhǔn)確反映波形走勢特征，卻無法滿足快速性的要求。因此，本文為兼顧擬合的準(zhǔn)確性和快速性，首先將原始波形進(jìn)行中值濾波，濾除雷電流引入的尖峰干擾，再于短時窗內(nèi)對濾波后波形進(jìn)行擬合，以實(shí)現(xiàn)波形走勢特征準(zhǔn)確而快速的判別。

2.3.2 擬合系數(shù)判據(jù)

利用最小二乘擬合法，取啟動判據(jù)啟動后的1 ms時間窗，對雷擊故障和雷擊未故障場景下的反向線模電壓行波經(jīng)中值濾波后的波形進(jìn)行線性擬合。擬合結(jié)果如圖6所示。

對比圖6中的3類遭遇雷擊場景的反向線模電壓行波依次經(jīng)中值濾波后的波形，以及經(jīng)線性擬合后的直線，可知中值濾波將雷擊引入的尖峰濾除后，波形的走勢特征更為明顯：遭遇雷擊并導(dǎo)致短路故障時，由于對地存在泄流通道，附加故障分量將導(dǎo)致反向線模電壓行波呈跌落走勢，因此擬合函數(shù)的一次項系數(shù)(直線斜率)遠(yuǎn)小于0，且與雷擊未故障的場景相差多個數(shù)量級；雷擊未故障場景下，由于不存在故障分量，中值濾波后波形在初始值附近，因此擬合直線接近于水平線，擬合系數(shù)的一次項系數(shù)更接近于0。3種雷擊場景下的擬合函數(shù)一次項系數(shù)分別為：雷擊線路未故障為2.29×102kV/s；雷擊線路故障為-2.04×106kV/s；雷擊桿塔故障為-1.09×106kV/s?？梢?，雷擊故障與雷擊未故障場景下的線性擬合函數(shù)的一次項系數(shù)有較大數(shù)量級的差別，利用該特征可進(jìn)一步構(gòu)造判據(jù)區(qū)分雷擊故障和雷擊未故障的場景，判據(jù)如式(15)。

圖63類工況下的線性擬合結(jié)果

2.4 雷擊識別方法的詳細(xì)流程圖

綜上所述，所提方法的流程圖如圖 7所示。

圖7 所提雷擊識別方法的流程圖

3 判據(jù)整定方法

3.1 中值濾波窗長的整定

中值濾波窗長的整定需要滿足兩個原則：其一，需要完全濾除雷電流在波形中引入的尖峰，以盡可能排除其干擾，故窗長不能太?。黄涠?，為使遭遇雷擊與未遭遇雷擊的場景的小波熵相對變化率存在較大的差別，窗長不能過大。

針對原則一：為盡可能完全濾除雷電流在反向線模電壓行波中引入的尖峰，并考慮到尖峰在邊界折/反射作用以及線路色散作用使尖峰持續(xù)時間增大的影響，應(yīng)使中值濾波窗長對應(yīng)的時間遠(yuǎn)大于雷電流的波長時間。本文選用雷電流模型為典型雙指數(shù)2.6/50 μs模型，取雷電流波尾時間的5倍作為中值濾波窗長對應(yīng)時間的最小值，即250 μs。本文采樣頻率為100 kHz，對應(yīng)中值濾波的數(shù)據(jù)窗長為25。故為保證雷電流引入的尖峰被完全濾除，中值濾波窗長不應(yīng)小于25個數(shù)據(jù)點(diǎn)。

針對原則二：對于典型場景，計算了桿塔位于線路上不同位置時(由于絕緣子串擊穿位置與桿塔所在位置相同，故將故障點(diǎn)、雷擊點(diǎn)所在位置近似等同于與故障點(diǎn)距離最近的桿塔所在位置)，雷擊線路未故障、雷擊線路故障、雷擊桿塔故障3種雷擊場景和單極接地故障、極間短路故障兩種非雷擊短路故障場景在0～80個采樣點(diǎn)的濾波窗長下，中值濾波處理前后的小波熵相對變化率結(jié)果如圖8所示。

圖8 小波熵相對變化率在不同場景下的計算結(jié)果

圖9? 隨中值濾波窗長的變化情況

如圖9中陰影部分所示，當(dāng)中值濾波窗長為45～ 55個采樣點(diǎn)時，雷擊場景和非雷擊短路故障場景計算出的小波熵相對變化率差值最大。本文將中值濾波窗長整定為50個采樣點(diǎn)，既滿足了原則一的要求，又保證了遭遇雷擊和非雷擊短路故障場景下的小波熵相對變化率具有充足的區(qū)分度。針對不同的柔直工程，可參照上述流程，整定兼顧上述兩原則的中值濾波窗長。

3.2 小波熵相對變化率的整定

3.3 一次項系數(shù)的整定

4 ?仿真驗(yàn)證

4.1 仿真案例基本情況

基于電磁暫態(tài)仿真軟件PSCAD/EMTDC搭建了如圖10所示的張北四端柔性直流輸電線路模型[24]。系統(tǒng)的電壓等級為±500 kV，以線路Line1為研究對象，仿真采樣頻率為100 kHz。

圖10 張北四端柔性直流輸電線路仿真模型

4.2 所提方法的動作性能分析

以桿塔位于Line1線路上各個位置進(jìn)行上述5類場景下的仿真驗(yàn)證。由于篇幅限制，以桿塔距離左側(cè)保護(hù)端90 km為例進(jìn)行詳細(xì)分析，剩余仿真結(jié)果詳見圖11。以文獻(xiàn)[25]所取雷電流幅值為參考，雷擊線路未故障時，雷電流幅值取10～30 kA；雷擊線路故障時，取雷電流幅值為40～160 kA；雷擊桿塔故障時，由于反擊造成故障所需的雷電流應(yīng)大于繞擊故障所需的雷電流[16]，故取雷擊桿塔故障雷電流幅值為140～180 kA；柔直系統(tǒng)遭遇非雷擊短路故障時，在單極接地故障場景下需要考慮的最大過渡電阻為300W[23]，極間短路故障場景下需要考慮的最大過渡電阻為20W[26]，仿真結(jié)果匯總于表3。

由表3可知，發(fā)生雷擊時，由于中值濾波對尖峰的濾除效果顯著，小波熵相對變化率均超過80%，在單極接地故障和極間短路故障時，由于中值濾波無明顯作用，小波熵相對變化率均小于30%。根據(jù)式(16)，小波熵相對變化率判據(jù)可以準(zhǔn)確區(qū)分雷擊場景和非雷擊短路故障場景，并留有足夠裕度。

圖11 桿塔位于線路不同位置時的仿真結(jié)果

表3 不同場景下仿真結(jié)果匯總

4.3 采樣異常對所提雷擊識別方法的影響

由于采樣數(shù)據(jù)異?？赡軐讚舯孀R帶來較大影響，因此本節(jié)重點(diǎn)對此進(jìn)行分析，并與文獻(xiàn)[16]所提方法進(jìn)行對比。由前文所述：文獻(xiàn)[16]采樣窗長僅為20 μs，具有極佳的速動性。然而，當(dāng)發(fā)生采樣異常時，如采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)異常時，判據(jù)可能誤判。假設(shè)在0.7507 s出現(xiàn)一個異常采樣點(diǎn)，電流附加分量歸0。以10 kA雷擊線路未故障為例，線、零模電流附加分量如圖12所示。

采樣正常時附加分量波形如圖12(a)所示，符合預(yù)期。采樣異常時附加分量波形如圖12(b)所示，波形出現(xiàn)了一個凹形尖峰，有明顯畸變。分別計算采樣正常/異常時文獻(xiàn)[16]的判據(jù)參數(shù)值，如表4所示。

將表4中采樣正常數(shù)據(jù)代入文獻(xiàn)[16]中判據(jù)，判定為雷擊線路未故障。而將表4采樣異常數(shù)據(jù)代入文獻(xiàn)[16]中判據(jù)后，采樣異常雖不會對文獻(xiàn)[16]中的幅值比判據(jù)產(chǎn)生影響，但會顯著影響微分判據(jù)的結(jié)果，采樣異常造成的擾動將導(dǎo)致結(jié)果會被誤判為雷擊線路故障，造成保護(hù)誤動。

應(yīng)用本文的雷擊識別方法，基于上述數(shù)據(jù)進(jìn)行中值濾波處理后，同樣對10 kA雷擊線路未故障的場景進(jìn)行分析，當(dāng)在0.750 76～0.750 84 s時段內(nèi)出現(xiàn)連續(xù)5個采樣異常點(diǎn)的極端惡劣情況時，波形如圖13所示。

圖13 采樣異常時反向線模電壓行波

5 ?結(jié)論

為可靠、快速識別雷擊干擾，提升主保護(hù)的安全性，本文結(jié)合中值濾波、小波熵算法以及線性擬合函數(shù)法提出了一種雷擊識別方法，結(jié)論如下：

1) 所提雷擊識別方法將中值濾波與小波熵、線性擬合的方法進(jìn)行配合，兼顧了識別的準(zhǔn)確性和速動性，采樣窗長僅為1 ms，先于柔直系統(tǒng)配置的線路高速主保護(hù)出口，從而提高主保護(hù)的安全性；

2) 所提雷擊識別方法具有較高的安全性，即便是在連續(xù)5個采樣點(diǎn)異常的情況下，該方法仍可準(zhǔn)確判別；

3) 所提雷擊識別方法可準(zhǔn)確區(qū)分全線范圍內(nèi)不同雷電流幅值的雷擊場景、過渡電阻高達(dá)300W的單極接地故障場景以及過渡電阻達(dá)20W的極間短路故障場景，具有較高的選擇性和靈敏性。

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Lightning interference identification method for the speed and reliability of a flexible DC system

WU Tonghua1, LI Zhao2, LI Xindong1, ZHENG Yuchao3, LI Zhengtian2, LIN Xiangning2, TONG Ning4

(1. State Key Laboratory of Smart Grid Protection and Control, Nari Group Corporation, Nanjing 211106, China; 2. State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology (Huazhong University of Science and Technology), Wuhan 430074, China; 3. Economic Research Institute of State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd., Nanjing 210008, China; 4. School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China)

Lightning strikes on DC transmission lines can easily cause a malfunction in main protection with high sensitivity such as traveling wave protection. Before the main protection is activated, a reliable distinction between lightning interference and short circuit failure will effectively improve the security of main protection and guarantee the security and stability of DC systems. However, for the VSC-HVDC, the existing lightning interference identification scheme is inadequate in terms of speed, and finds it difficult to recognize the lightning strike/fault before the main protection activates. Also the action performance under the random interference such as sampling abnormality needs to be improved. To solve the above problems, this paper proposes a novel lightning interference identification criterion acting with high speed and safety. First, this paper reveals the characteristics of the reverse line mode traveling wave, according to the characteristics mentioned, and proposes a relative change rate of wavelet entropy criterion and fit coefficient criterion based on linear fixed function. These changes collaborate to deal with different lightning strikes and faults in the field of lightning strike non-fault scenes and the lock of the main protection. They thereby effectively enhance the security of primary protection. Based on simulation in PSCAD/EMTDC, the method can identify lightning interference in 1 ms within all the lines, and is provided with good anti-bad data interference ability.

lightning strike recognition; VSC-HCDC; wavelet entropy; median filter; linear fitting

10.19783/j.cnki.pspc.220272

This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 51907069).

國家自然科學(xué)基金項目資助“適配換流器極限耐受能力的多端柔直電網(wǎng)非邊界依賴型主保護(hù)判據(jù)研究”(51907069)；南瑞集團(tuán)有限公司《2020年國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題》“非邊界依賴型多端柔直電網(wǎng)超高速主保護(hù)判據(jù)研究”

2022-03-04；

2022-08-17

吳通華(1977—)，男，高級工程師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)繼電保護(hù)；E-mail: wutonghua@sgepri.com.cn

黎 釗(1998—)，男，通信作者，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)繼電保護(hù)；E-mail: 992717254@qq.com

林湘寧(1970—)，男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)繼電保護(hù)和新能源發(fā)電等。E-mail: xiangning.lin@hust.edu.cn

(編輯 魏小麗)