基于时域波形特征认知的输电线路近端故障辨识与定位

张广斌; 陈柏宇; 束洪春; 司大军

doi:10.7500/AEPS20221230006

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基于时域波形特征认知的输电线路近端故障辨识与定位

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于时域波形特征认知的输电线路近端故障辨识与定位
- Identification and Location of Near-end Faults in Transmission Lines Based on Time-domain Waveform Characteristic Recognition
- 电力系统自动化 2024年48卷第5期页码：146-156
- 作者机构：
  
  1.昆明理工大学电力工程学院,云南省昆明市 650500
  2.云南电网有限责任公司电网规划建设研究中心,云南省昆明市 650011
- 作者简介：
  
  张广斌(1985—)，男，通信作者，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：新型继电保护与故障测距。E-mail：guangbin85@gmail.com
  陈柏宇(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：新型继电保护与故障测距。
  束洪春(1961—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统保护与控制。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51907085);云南省重大科技专项计划资助项目(202002AF080001);已申请国家发明专利（申请号：202211698142.0）
- DOI：10.7500/AEPS20221230006
  中图分类号：
- 收稿：2022-12-30，
  
  修回：2023-09-26，
  
  网络出版：2024-01-29，
  
  纸质出版：2024-03-10
- 稿件说明：
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张广斌,陈柏宇,束洪春等.基于时域波形特征认知的输电线路近端故障辨识与定位[J].电力系统自动化,2024,48(5):146-156.

ZHANG Guangbin,CHEN Boyu,SHU Hongchun,et al.Identification and Location of Near-end Faults in Transmission Lines Based on Time-domain Waveform Characteristic Recognition[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(5):146-156.
张广斌,陈柏宇,束洪春等.基于时域波形特征认知的输电线路近端故障辨识与定位[J].电力系统自动化,2024,48(5):146-156. DOI： 10.7500/AEPS20221230006.

ZHANG Guangbin,CHEN Boyu,SHU Hongchun,et al.Identification and Location of Near-end Faults in Transmission Lines Based on Time-domain Waveform Characteristic Recognition[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(5):146-156. DOI： 10.7500/AEPS20221230006.

摘要

针对现有单端行波故障测距对近端故障存在测距盲区、双端行波故障测距对近端故障测距误差较大，无法满足工程需要的不足，提出基于波形特征认知的近端故障辨识与定位方法。首先，分析了线路故障行波传播规律，以固定分辨率显示波形。发现线路近端故障时，初始行波及其后续波形在长时窗整体宏观观测下呈堆叠缓变特征，而在短时窗局部放大观测下呈周期性变化特征，且周期与故障距离相关。不同线路的近端故障历史样本能统一作为参照基准为测距提供提示。进而提出基于波形密度和突变分布的近端故障辨识方法。最后，对辨识出的近端故障进行周期估计，利用近端故障与线长的无关性以及历史样本突变周期和故障位置已知性，搜索周期最近邻历史样本，并由已知故障距离插值实现故障位置确定。基于大量实测数据进行仿真测试，结果表明所提方法能够显著提升单端行波测距可靠性和成功率。

Abstract

In view of the shortcomings that the existing single-ended traveling wave fault location has a blind spot for near-end faults and the error of double-ended traveling wave fault location for near-end fault location is large

which can not meet the needs of engineering

a method for the identification and location of near-end faults based on waveform characteristic recognition is proposed. First

the traveling wave propagation rule of line faults is analyzed

and the waveform is displayed at a fixed resolution. It is found that when the fault is at the near-end

the initial traveling wave and its subsequent waveforms show the characteristics of stacked slow change under the overall macro-observation of the long-time window and the periodic change under the local zoomed-in observation of the short-time window

and the period is related to the fault distance. The near-end fault history samples of different lines can be used as a unified reference to provide tips for fault location. Then

a near-end fault identification method is proposed based on waveform density and sudden change distribution. Finally

the periods of the identified near-end faults are estimated

using the independence of the near-end faults and the knowledge of the mutation period and fault location of the historical samples

the nearest historical samples of the period are searched and the fault location is determined by the known fault distance interpolation. Based on a large number of measured data

the results of simulation tests show that the proposed method can significantly improve the reliability and success rate of single-ended traveling wave location.

关键词

Keywords

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