电流互感器自适应差动保护的区域化方法

电流互感器自适应差动保护的区域化方法

0超高压输电线路差动保护装置中考虑ta饱和的特殊性抗旱性差动配法简单可靠，灵敏度高，动作速度快，具有自然选相功能。广泛用于能源系统的主要装置，如线路、电机、变压器、电池、杆和动机。随着光纤通信技术的发展,通道容量问题得到解决,电流差动保护已成为高压、超高压输电线路首选的主保护原理之一。目前线路电流差动保护原理判据相对已很成熟,影响线路电流差动保护装置的可靠性和灵敏度的因素主要包括负荷电流、线路分布电容电流、电流互感器(TA)饱和等。TA饱和问题在主设备保护中比较突出,受到了广泛的关注,国内外已经提出了很多方法,主要包括异步法、附加制动区法、谐波制动法、磁制动原理、小波分析方法等。在过去电网结构比较简单、用电负荷不大的情况下,输电线路一般较长,短路电流容量较小,不易引起TA饱和或严重饱和,所以影响不大,因而对这方面的研究不多。随着大量新建电厂和变电站投入运行,电网规模急剧膨胀,电压等级不断升高,使得电网节点增多,系统的短路电流容量变大,短路时间常数变大,很容易引起TA饱和,因此很有必要对超高压输电线路差动保护TA饱和的一些特殊问题进行深入研究。本文深入分析了TA饱和时两个重要特性,提出了综合利用附加制动区判别法和短数据窗差动保护算法的抗TA饱和策略,同时分析出附加制动区法和异步法判据其实是等效的。实际动模数据分析结果表明所提出的方法可行、有效。1ta的饱和分析1.1ta饱和特性TA等效电路模型如图1所示,一次侧可以等效看成一个电流源。为了简化分析,将一次绕组折算到二次侧,忽略铁心损耗,因此励磁支路为纯电感回路,用Lμ表示,一次绕组的漏感和电阻对一次电流来说可以忽略不计,将二次绕组的电阻和漏感同二次负载等效电阻和电感归并到一起,用L2,R2表示。TA的二次电流为:i2=i1-iμ,TA的工频稳态传变误差就是励磁电流,令Z2=R2+jωL2为二次侧等效阻抗。根据图1可得:进一步化简可得:TA饱和表现为iμ大幅增加,即Lμ大幅度减小的非线性特性,从而二次侧不能正确传变一次侧电流。由式(2)可见,iμ与系统频率ω、二次侧负载Z2、一次电流密切相关,励磁电流和频率成反比,如频率很小(极限为0,比如变成直流分量),则励磁电流将非常大;如果二次侧的负载越大(极限为无穷大),那么一次电流也将全部流入励磁支路;另外,如果一次稳态激励变大,励磁电流也将增大。工程中一般通过选择暂态性能较好的TPY型TA、尽量减小二次负载,并采用先进的原理和算法等方法提高线路差动保护的抗TA饱和能力。以上分析仅仅是从工频稳态角度对TA的传变特性进行分析,便于得到一个比较形象的物理概念,真正的分析模型应该是基于瞬时值的微分方程模型。1.2ta饱和检测TA的铁心是非线性元件,讨论TA铁心磁化特性及是否饱和可从磁链-励磁电流()来分析。其磁化特性曲线如图2所示。由图2可见,TA正常运行时,在额定一次电流作用下,TA铁心工作在低磁密条件下,励磁电流iμ在零点附近小范围变化;当外部故障TA饱和时,iμ幅值增大,一次侧电流不能正确传变;实际工程中TA磁化曲线一般以简化的两折线表示,如图2(c)所示,TA需经过一段时间后才能达到饱和,当TA未饱和时,iμ一直为0,能正确传变二次侧电流。本文的仿真分析中运用的TA模型即是基于此简化曲线。由于TA存在饱和问题,当超高压线路发生外部故障时,短路电流中的非周期分量、工频分量共同作用易引起TA饱和,导致差动电流增大,从而引起差动保护误动。图3为一次实际外部故障引起TA饱和时的一次侧和二次侧电流实测波形。由图3可见,TA饱和有2个明显的特征:①由于磁链的增加是电流的时间积分,要使磁链达到饱和点需要一定的时间,故障发生初始时刻TA并不会饱和,二次侧能够正确传变一次侧的电流;②在每个周期内由于稳态工频电流的负向去磁作用,TA又会退出饱和,在一段时间内处于线性区,也就是在一个周期内TA在线性区与饱和区之间转换一次。充分利用这两个特征,就可以有效地抑制外部故障TA饱和导致的线路差动保护误动。例如现有的异步法、附加制动区判别法等即是利用了TA饱和的第1个特征,对有效地识别TA饱和具有一定的作用,但是单一利用异步法或附加制动区检测TA饱和依赖于检测算法的性能,且在区外转区内故障时有可能导致保护延迟动作或拒动。所以应充分挖掘TA饱和时的第2个特征,如果差动保护算法本身就具有抗TA饱和能力,再配合以一定的饱和检测器,则线路差动保护的性能将得到更进一步的提高。文献曾论述过采样值差动对于TA饱和具有固有的适应能力,主要原因是TA在每一个周期内总是有部分时间工作在线性区域,而采样值差动从滤波器的角度,它的数据窗长度等于1,因此不存在数据窗的暂态问题,但它不具备频域的分析能力[1,11,12,13,14,15];而全波傅里叶算法的数据窗长度由于有1个周期,所以它总是覆盖着有TA饱和误差数据的任何一个周期,暂态延迟使得全波傅里叶算法一直处于它固有的数据窗暂态过程中,易导致差动保护误动,由此不难想像出如果适当使用短数据窗的相量滤波算法,将能够得到类似采样值差动自然抗TA暂态饱和的能力,同时也兼有相量差动的频域分析能力。文献分析了在变压器差动保护中全波傅里叶算法与短数据窗算法抗TA暂态饱和的详细对比分析,得出短数据窗的算法比长数据窗算法具有更好的抗TA饱和性能,并分析了出口判别次数对于差动保护性能的影响。本节将在文献的基础上,进一步提出综合利用附加制动区判别法和短数据窗算法的自适应抗TA饱和线路差动保护原理。2差动保护误动在超高压线路中,外部故障下短路电流中的非周期分量、工频分量共同作用易引起TA饱和,一次侧电流不能正确传变到二次侧,导致差动电流增大,从而引起差动保护误动。内部故障时若短路电流过大,也会引起TA饱和。如何既要保证在外部故障TA饱和时差动保护可靠不动作,又要保证在内部故障TA饱和时差动保护快速动作,提高灵敏度,就需要从原理上提出切实可行的算法。为简化分析,本文中假设线路仅一侧TA饱和。2.1im+in内部故障时,故障起始阶段TA仍工作在线性区,一次侧电流能正确传变到二次侧,此时差流很大,故障发生时刻与差动保护启动时刻同时,TA饱和后差流有可能减小。外部故障时,因故障起始阶段TA工作在线性区,差流很小,经一段时间后TA达到饱和,引起差流迅速增大。图4为发生内部故障和外部故障TA饱和时差动保护动作轨迹。其中:Id=|Im+In|,为差动电流;Iz=|Im-In|,为制动电流。在内部故障时,由于TA刚开始没有饱和,差动电流与故障电流同时出现,差动启动与故障启动同时,轨迹为:①→②→①,内部故障TA饱和后,若饱和严重,差动保护也有可能回到制动区,但这种情况一般难以出现。在外部故障TA饱和时,由于故障起始阶段TA仍工作在线性区,差流很小,动作轨迹基本是沿着水平方向移动,随着故障的延续,TA达到饱和点,差流迅速增大,差动启动,快速进入动作区。由前面的分析可知,TA在每个周期内由于稳态工频电流的负向去磁作用,又会将工作点拉回到线性区并持续一段时间,差动电流又会减小,保护又会回到制动区,如图4所示。轨迹表现为:①→③→①→②～①,因此可设置如图4所示的附加区域,当差动保护进入附加区域时,则判为外部故障,增加出口判别次数,保证保护可靠不误动。异步法其实就是利用差动启动于与故障启动不同时来构成的,这与图4所示的差动保护在外部故障TA饱和时的动作轨迹先进入附加制动区,然后进入差动保护动作区的过程是一致的,因此附加制动区与异步时差法是一致的,均是利用了TA饱和时的第1个特征。2.2动模数据的仿真分析根据TA饱和时的第2个特性,在一个周期内TA在线性区与饱和区之间转换一次,线性区差动电流较小,不满足动作条件;饱和区差动电流较大,易满足动作条件。外部故障TA饱和时差流的波形如图5所示。目前线路差动保护大多采用全波傅里叶算法构成滤波器数据窗,全波傅里叶算法的特点是其时间的分辨尺度是1个周期,稳态误差小,但暂态误差大,不能观察出在一个周期内铁心何时进入饱和与何时退出饱和,一直处于其算法的暂态窗中,如图5所示,全波傅里叶算法的数据窗W1内既有饱和区的电流,又有线性区的电流,其计算出的差动电流有效值一直较大,使得差动保护的工作点一直满足动作条件。若利用短数据窗算法将时间的观测区间缩小到1个周期以内,则能够观测到TA何时进入饱和区与线性区,如数据窗W2内差流有效值满足动作条件,但是当W2滑动到W3后,将使差动保护不满足动作条件,若配以一定的连续出口判别次数Nc差动保护能可靠地不误动。综合考虑算法的精度和可靠性,本文采用半周绝对值积分算法构成短数据窗数字滤波器。根据文献,工频量),在任意半个周期内绝对值积分面积S为一常数,与积分起始点即初相位φ无关:则。利用矩形法求取面积S为:则式中:T为工频周期;Ts为采样周期;N为每周期采样点数,在第3节的实测动模数据分析中均取N=24;x(n-k)为对应的采样值。为消除衰减非周期分量的影响,对采样值加入差分滤波环节:Δx(k)=x(k)-x(k-1)。下面将在MATLABSimulink仿真环境中对半周绝对值积分算法利用实际动模数据进行验证分析,同时对全波傅里叶算法和半波傅里叶算法的动模数据验证结果进行比较分析。如图5所示,所用的差动保护动作判据为:式中:Idx为差流阈值;Ig为拐点电流;Ks为比率制动特性的斜率;本文中取Idx=1A,Ig=5A,Ks=0.4。3实测动态数据分析3.1故障判定算法以实际外部故障TA饱和的动模数据测试本文所提出的算法。图6为实际线路两端电流及差流波形,故障发生时刻1.92s,故障切除时刻2.12s。分别利用全波傅里叶算法、半波傅里叶算法和半周绝对值积分算法进行对比分析,结果如图7～图9所示。利用全波傅里叶算法时连续26个点满足动作条件,利用半波傅里叶算法和半周绝对值积分算法分别连续16个点和14个点满足动作条件。由以上外部故障TA饱和时动模数据测试结果可知,全波傅里叶算法虽然计算精度较高,但是在一个周期内计算出的电流相量总是受到TA饱和的影响,差动保护一直满足动作条件,容易误动;半波傅里叶算法和半周绝对值积分算法均能快速识别出TA饱和,但半波傅里叶算法受衰减非周期分量和谐波影响比较大,故障过程中计算出来的相量值波动方差较大,导致在差动状态平面上的波动比较剧烈,毛刺较多,抗干扰性较差;半周绝对值积分算法的抗干扰性能较半波傅里叶算法好,但误差要大些,但是这可以通过适当配合相应连续出口判别次数Nc与自适应调整定值来躲过这种计算误差,应该是可以消除由短数据窗算法本身滤波效果差带来的影响。3.2半周绝对积分算法为验证在内部故障TA饱和时该算法的性能,选取实际动模数据如图10所示,故障发生时刻0.475s,故障切除时刻0.53s。利用半周绝对值积分算法,结果如图11所示。可见连续约3.3个周期内均满足动作条件。因此适当选取Nc可快速动作切除故障。3.3连续出口nc的选择要合理短数据窗差动保护算法在TA铁心线性区域,能够保证算法可靠不动作,在饱和区计算出来的差动电流却可能比较大,差动保护工作点可能满足动作条件。为了保证差动保护的可靠性,并非是有一个点满足动作条件就出口跳闸,工程上一般在连续Nc个点满足动作条件后才发跳闸信号。因而如何选择连续出口判别次数Nc对提高差动保护的可靠性就显得比较重要。采用短数据窗算法后,一般外部故障TA饱和时差动保护持续一个周期都满足动作条件的情况很少。如Nc选取较大,就不容易误动,故安全性较高,但这会降低保护在区内故障时的动作速度;如果为了提高灵敏度而降低Nc值,又增加了误动的可能性。因此,在差动保护中应合理地选取Nc值,以达到保护灵敏性和可靠性之间的平衡。当然,该Nc值和差动保护所采用的滤波算法也有较大的关系,需要在实践中不断调整和适应。4附加制动区判别法+短数据窗算法Nc的选择是一个很重要的问题,如何兼顾保护区内故障时的灵敏度和外部故障时的可靠性?本文综合运用附加制动区判别法与短数据窗算法,利用附加制动区判别法判断出是内部故障时,则自适应减小Nc,使保护在区内故障时快速动作;判断出是外