復雜電能質量擾動事件源定位方法

董海艷 賈清泉 崔志強 于 浩 石磊磊，2

(1.電力電子節能與傳動控制河北省重點實驗室(燕山大學) 秦皇島 066004 2.國網河北省電力公司邢臺供電分公司 邢臺 054001)

復雜電能質量擾動事件源定位方法

董海艷1賈清泉1崔志強1于 浩1石磊磊1，2

(1.電力電子節能與傳動控制河北省重點實驗室(燕山大學) 秦皇島 066004 2.國網河北省電力公司邢臺供電分公司 邢臺 054001)

復雜電能質量擾動事件包含多個相關的基本事件和多個擾動事件源。在對復雜擾動事件的類型和時空特征進行分析的基礎上，提出一種復雜電能質量擾動事件源定位方法。采用原子算法檢測擾動事件，給出根據各基本事件的起止時間進行擾動區段劃分的方法；采用疊加原理對瞬時功率進行分析，提出根據擾動能量的極性對各區段擾動事件源進行定位。算例結果表明，該方法能夠實現復雜電能質量擾動事件源定位。

電能質量 復雜擾動 事件源定位 原子分解

0 引言

隨著大容量非線性負荷、沖擊性負荷、波動性負荷及電力電子設備的廣泛使用，加上各種新能源發電設備接入電網，電能質量的污染程度更加嚴重，污染狀況更加復雜。在復雜電網環境下，網絡化電能質量監測系統檢測到的多個擾動事件之間可能存在關聯性，組成復雜電能質量擾動事件[1，2]。例如，故障導致電壓暫降事件、切除故障引起電壓中斷事件、重合閘不成功再次引起電壓暫降事件以及電壓暫降過程中可能伴隨有電動機自起動引起的電壓暫降事件。這些擾動事件接連發生，相互之間并不獨立，并且在事件發展過程中，除了故障事件源之外，還出現了感應電動機這一中間事件源。按照目前電能質量分析的方法處理類似復雜擾動事件只能獲得一個個孤立的擾動信息，不能演繹整個事件的發生發展過程，無法完成對事件的綜合診斷。相比單一事件，復雜擾動事件對電能質量分析提出了更高要求。擾動事件源定位是電能質量分析的核心工作之一，對含有多個基本事件和擾動事件源的復雜擾動事件進行定位，有利于全面解釋復雜擾動的完整過程和綜合信息，對分析事件后果、追究事件責任以及治理電能質量污染具有重要的指導價值。

擾動事件源定位技術主要是判別監測點和擾動事件源的相對位置。其中，基于功率和能量的方法是定位事件源的常用方法。文獻[3]首次提出根據擾動能量的極性和擾動功率的初始峰值進行擾動方向判別，定位思想是將擾動源視為一個從電網吸取能量的“能量池”，但缺乏理論依據。文獻[4，5]在此基礎上利用小波變換對該方法進行了改進，提高了對電容器投切擾動事件的判別準確率。文獻[6]將擾動源分為從系統吸取能量和向系統注入能量兩類，針對向系統注入能量的擾動采用符號函數作為改進系數，然后利用文獻[3]的方法實現定位。文獻[7，8]應用疊加定理分析擾動前后的網絡，利用三相電壓和電流中的擾動成分獲取擾動功率，定位準確率較高。文獻[9]從擾動無功功率和無功能量角度對功率能量法進行了擴展。除基于功率和能量進行定位的方法外，還有阻抗法、支路電流法等其他一些用于定位電壓暫降、電容器投切等擾動源的方法。文獻[10-12]采用阻抗法判別電壓暫降源，主要適用于對稱故障導致的電壓暫降，文獻[13]在此基礎上進行了改進，改進后的方法適用于含有線性和非線性負荷的系統。文獻[14]提出基于暫降起因定位的方法，適用于故障、感應電動機起動和變壓器勵磁導致的電壓暫降。文獻[15]提出利用支路電流偏移指標定位電壓暫降或電容器投切擾動源的方法。文獻[16]根據電網故障過程中擾動有功電流變化的規律，提出一種基于擾動有功電流方向的電壓暫降源定位方法。文獻[17]利用三點法估計系統參數，然后定量給出電壓暫降源定位結果。文獻[18]對電容器投切擾動進行了定位。

上述研究在擾動源定位領域做出了有益探索，但僅能實現單一事件的擾動源定位。復雜擾動事件中存在多個相互關聯的基本事件，并且在事件發展過程中可能存在多個擾動事件源，現有方法不能解決其定位問題。本文從復雜擾動事件的類型及時空特征出發，提出分區段定位策略實現復雜擾動事件源定位。采用原子分解算法檢測擾動事件，給出根據各基本事件的起止時間進行擾動區段劃分的方法；采用疊加原理對瞬時功率進行分析，提出根據擾動能量的極性對各區段擾動事件源進行定位。仿真算例結果表明，本文所提方法能夠實現含多個基本事件的復雜電能質量擾動事件源定位。

1 復雜電能質量擾動事件類型及時空特征

本文提出的復雜電能質量擾動事件，是指由具有因果時空關聯關系的基本事件組成的整體，關聯型式至少包括連鎖型、并發型或發展型關系中的一種以及傳導型關系?；臼录侵竼我粩_動事件，包括電壓暫降、電壓暫升、電壓中斷、脈沖暫態、振蕩暫態等基本事件類型。因基本事件引發系統電氣設備或負荷改變運行狀態而導致另一基本事件發生，則兩個事件之間是連鎖型關系；因基本事件在拓撲結構相連的線路上傳播而導致系統其他支路基本事件發生，則這些事件之間是傳導型關系；某基本事件發生后，與事件相關的某些參數值持續變化，最終演變為另一基本事件，則兩個事件之間是發展型關系；由同一原因引發兩個或多個基本事件同時同地發生，則這些事件之間是并發型關系。

基本事件之間的關聯類型不同，事件之間的時空特征也不同。從事件發生的起止時間來看，具有連鎖型或發展型關系的兩個基本事件隨時間依次發生，前一個事件的結束時刻是后一個事件的開始時刻；具有并發型關系的兩個基本事件，事件發生的起止時刻相同；具有傳導型關系的兩個基本事件，是由擾動傳播形成，事件發生的起止時刻也基本相同。從引起事件發生的擾動事件源的空間位置來看，具有發展型、并發型或傳導型關系的兩個基本事件，是由同一個擾動事件源引發，事件源的地點保持不變；具有連鎖型關系的兩個基本事件，引起兩個事件發生的原因可能相同也可能不同，若擾動原因不同，則兩個擾動源的位置也可能不同。引言中所述的復雜擾動事件，故障發生地點與感應電動機安裝地點分別位于不同的兩條線路時，屬于兩個擾動源不在同一位置的情況。

通過上述分析可知，具有連鎖型關系的兩個基本事件可能是由位于系統不同地點的兩個擾動源導致，除此之外，其他三種關聯類型的事件僅由位于系統某一地點的擾動源引起。

2 復雜擾動事件源定位的理論依據

2.1 單一擾動事件與復雜擾動事件的定位區別

電能質量監測中心通過對監測終端檢測到的電壓和電流擾動信號進行分析和處理實現擾動源定位及其他功能。對于單一擾動事件，電能質量監測終端記錄并上傳的擾動波形數據可能僅包含一個擾動事件發生的過程。而對于復雜擾動事件，監測終端記錄的擾動波形數據包含幾個擾動事件發生的過程，并且這些擾動事件彼此關聯、相互交織在一起。例如，短路故障引起電壓暫降，保護裝置三相跳閘引起電壓中斷，電壓恢復時電動機自起動引起另一類電壓暫降，這一系列事件相繼發生，構成具有連鎖型關系的復雜電能質量擾動事件。監測終端會將整個擾動過程作為一個電壓暫降記錄上傳給電能質量監測中心，監測中心需要對整個擾動記錄進行分析和處理，實現擾動識別、擾動源定位等功能。起止時刻不同的多個事件交織在一起，增加了擾動事件源定位的難度。

對于上述復雜擾動事件，短路故障作為事件發生的初始原因是起源性事件，直接導致故障線路和相鄰非故障線路發生電壓暫降；電動機自起動是在事件發展過程中出現的，是中間事件源，導致線路發生另一類電壓暫降。對復雜事件源進行定位，不僅需要判別起源性事件與監測點的相對位置，還需要判別中間事件源與監測點的相對位置。相比單個擾動源定位，復雜事件發展過程中多個不同地點擾動事件源的出現極大增加了擾動源定位的難度。

通過上述分析可知，復雜擾動事件源定位比單一擾動源定位更加復雜，主要體現在：①擾動波形數據中包含多個基本事件，且各基本事件的起止時刻不同；②基本事件之間通過連鎖型、發展型或并發型關系交織在一起，增加了擾動波形的復雜程度；③除起源性事件源外，可能包含其他中間事件源，且各擾動事件源在系統中的位置不同。

2.2 定位依據

本文研究的基本事件類型包括電壓暫降、電壓暫升和電壓中斷事件，且認為系統中的元器件是線性的。由復雜擾動事件關聯類型和時空特征分析可知，若某監測點同時檢測到兩個或兩個以上基本事件，則這些基本事件是并發型關系，是由同一個擾動事件源引發；若某監測點檢測到兩個或兩個以上基本事件相繼發生，則這些基本事件是發展型關系或連鎖型關系，可能是由兩個以上擾動事件源引發?；诖?，本文采用分區段定位策略實現復雜擾動事件源定位。將記錄的整個擾動數據按各基本事件發生的起止時間進行分段，每段擾動數據成為一個數據區段，簡稱區段。依據各基本事件發生的起止時刻對擾動記錄進行區段劃分后，對各區段分別進行擾動事件源定位。分區段定位能夠有效解決具有兩個或兩個以上擾動事件源的定位問題。這些擾動事件源的位置相對于某監測點而言，有可能在該監測點的同一側，也有可能分別位于該監測點的兩側。在一個區段內，有可能是一個擾動事件源起作用，也有可能是多個擾動事件源起作用。若各區段的定位結果相同，說明該監測點的定位結果均受同一側擾動事件源影響；若各區段的定位結果不同，說明在不同的數據區段分別受不同側的擾動事件源影響。

對每個區段進行擾動事件源定位時，采用疊加原理進行分析，將發生擾動時的電路看作由系統電源和擾動事件源共同作用產生。圖1是F點發生擾動的監測系統示意圖，其中M1、M2為監測點。該圖可以用圖2a和圖2b的疊加進行等效，圖1和圖2中箭頭的方向為傳輸功率正方向。由圖2b可知，當擾動功率的流向與功率傳輸正方向相同時，擾動事件源位于監測點的上游方向；當擾動功率的流向與功率傳輸正方向相反時，擾動事件源位于監測點的下游方向。因此擾動功率的流向可作為擾動方向判別的依據。

圖1 F點擾動的監測系統示意圖Fig.1 Monitoring systems diagram of F point’s disturbance

圖2 用疊加原理分析F點擾動的示意圖Fig.2 Diagram of analyzing F point’s disturbance by superposition principle

用ua、ub、uc分別表示系統中的三相瞬時電壓，用ia、ib、ic分別表示三相瞬時電流，用u和i分別表示三相電壓和三相電流矩陣列矢量，則三相瞬時功率可表示為

p=uaia+ubib+ucic=uTi

(1)

當擾動發生時，擾動期間各相電壓或電流可分別表示為穩態分量和擾動分量之和，即

u=up+ud

(2)

i=ip+id

(3)

式中，下標p表示穩態分量；下標d表示擾動分量。

將式(2)和式(3)代入式(1)，則擾動期間三相瞬時功率為

(4)

將擾動功率用Δp表示，則

(5)

根據式(4)、式(5)得

(6)

對Δp進行積分，可獲得擾動能量，即

Δe=∫Δpdt

(7)

本文利用擾動能量Δe的極性判別擾動源相對于監測點的位置，判別方法與文獻[3]的功率能量法不同。文獻[3]的擾動功率是擾動期間的三相瞬時功率與擾動前的三相瞬時功率的差值，即

(8)

式(8)定義的擾動功率DP中不僅包含由擾動事件源作用產生的擾動功率，還包含混合功率?；旌瞎β视蓴_動事件源和系統電源共同作用產生，其方向具有不確定性；擾動事件源產生的擾動功率是由擾動點流向系統其他位置。文獻[3]將兩者之和作為擾動方向判別的依據，認為發生擾動時系統各點的能量均流向擾動源，顯然沒有理論根據，定位準確率不高。

3 復雜擾動事件源定位的方法及步驟

對復雜擾動事件源進行定位主要包括兩個部分：①根據基本事件發生的起止時間對擾動記錄進行區段劃分；②通過計算擾動功率和能量實現各區段擾動源定位。

3.1 基本事件檢測及擾動區段劃分方法

復雜電能質量擾動信號中，包含多個基本事件發生的過程，事件之間可能相繼發生，也可能同時發生，可能具有連鎖型關系、發展型關系或并發型關系。在處理這種不連續、復合、變遷、分段混合信號方面，原子算法具有天然的優勢。原子算法源于S.G.Mallat和ZhifengZhang提出的信號在過完備原子庫上分解的思想，通過建立過完備原子庫和搜索算法，根據信號特征自適應地從原子庫中形成最佳匹配原子。原子算法對信號的不連續性、非并發性、變遷性等能夠很好地適應，而且可以得到分解信號的起止時間、幅值、頻率、衰減量等解析參數[19-21]。本文采用如式(9)所示的衰減正弦量模型來表示電能質量擾動信號。

g(t)=Acos(2πft+φ)e-ρ(t-ts)[q(t-ts)-q(t-te)]

(9)

式中，f為頻率；φ為相位；ρ為衰減系數；ts和te分別為衰減正弦量的起始和終止時間；A為衰減正弦量的幅值，也是使‖g(t)‖=1的系數，可由原子與待分析信號或殘差信號做內積求出；q(t)為單位階躍函數。

原子分解搜索算法采用最多的是匹配追蹤(MatchingPursuit，MP)算法。為減小匹配追蹤算法的計算量，在保證分析精度的同時，本文將優化算法用于時頻原子分解，采用粒子群尋優對原子算法進行優化求解。采用原子分解算法對基本事件進行檢測的流程如圖3所示，具體步驟為：

1)采用MP算法提取基波最佳匹配原子，并計算去除基波分量后的初始殘差信號能量E1。

2)初始化粒子群優化算法參數，將原子索引γ=[f,φ,ρ,ts,te]作為待尋優粒子。

3)將當前殘差信號與原子的內積值作為適應度函數，采用粒子群算法進行粗尋優，得到一組基本事件的最佳匹配粒子[fbest,φbest,ρbest,tsbest,tebest]。

4)以步驟3)的最佳匹配粒子為中心，按照參數離散化準則，生成小規模原子庫。應用MP算法在小規模原子庫中進行細搜索。首先搜索f、φ、ρ， 得到f、φ、ρ的最佳匹配參數；再搜索ts和te， 得到ts和te的最佳匹配參數，形成一組基本事件的最佳匹配原子。

5)利用步驟3)的殘差信號減去步驟4)的最佳匹配原子生成新的殘差信號，并計算殘差能量En。重復循環步驟2)～步驟4)。當迭代次數達到最大設定值或殘差能量En小于初始殘差能量E1的某一閾值ε%時，結束迭代，最終得到被檢測信號中所包含的所有基本事件的最佳匹配原子。

圖3 基本事件檢測流程Fig.3 Flow chart of basic event detection

通過采用原子算法對擾動信號進行檢測，可明確三相電壓擾動記錄中包含哪些基本事件。根據這些基本事件發生的起止時刻按照以下步驟實現擾動區段劃分。

1)將檢測出的各基本事件標注在以時間為橫坐標的圖中，建立基本事件時間分布圖。對于衰減電壓暫降擾動用單向箭頭表示，僅標記擾動的開始時刻。

2)根據a相、b相、c相發生基本事件的時間分布情況，搜索每個擾動事件的起止時刻，建立各相起止時刻集合。

3)合并各相起止時刻，求取三相起止時刻的并集，將其稱為臨界時刻集合。擾動檢測過程中會存在誤差，各檢測值與真實值可能并非完全一致，與同一個真實值相對應的幾個檢測值也可能不同。若幾個起止時刻的數值之間相差小于0.005s時，認為這幾個時刻為同一時刻，取幾個時刻的平均值作為臨界時刻。

4)根據三相臨界時刻集合內各個臨界值，對三相電壓、電流擾動波形記錄進行區段劃分。

對于具有連鎖型或發展型關系基本事件，劃分區段后，每個區段僅包含一個基本事件；對于具有并發型關系的基本事件，各基本事件的起止時間相同，劃分區段后，這些事件仍在同一數據區段內。由于僅連鎖型事件存在多個擾動事件源，所以同一數據區段內存在多個并發型關系的基本事件不會影響擾動源定位結果。

3.2 各區段擾動事件源定位方法

根據式(2)和式(3)計算第i個區段由擾動事件源作用產生的電壓擾動分量和電流擾動分量，分別為

udi=ui-upi

(10)

idi=ii-ipi

(11)

式中，ui和ii分別為擾動期間第i個區段的總電壓和總電流；upi和ipi是該區段總電壓和總電流的一部分，分別為該區段由系統電源作用產生的電壓穩態分量和電流穩態分量，頻率為50Hz，幅值和相位參數根據原子算法提取結果確定，起止時刻由第i個區段的起止時刻決定。與upi和ipi對應的各相電壓和電流的表達式分別如式(12)和式(13)所示。

upi(t)=Umicos(100πt+φu)[q(t-tis)-q(t-tie)]

(12)

式中，tis和tie分別為第i個區段的起始和終止時刻；Umi為upi(t)的幅值。

ipi(t)=Imicos(100πt+φi)[q(t-tis)-q(t-tie)]

(13)

式中，Imi為ipi(t)的幅值。

將式(10)和式(11)代入式(5)，計算第i個區段擾動功率Δpi。 對Δpi進行積分，即可獲得第i個區段擾動能量，即

Δei=∫Δpidt

(14)

本文根據Δei的極性判別擾動事件源相對于監測點的位置，當Δei為正時，擾動事件源位于監測點的上游；反之，擾動事件源位于監測點的下游。

3.3 擾動事件源定位流程

結合擾動區段劃分的具體步驟和各區段擾動事件源定位方法，復雜電能質量擾動事件源定位流程如圖4所示，定位步驟如下：

1) 采用原子分解算法對三相電壓擾動記錄進行擾動檢測，提取各相電壓穩態分量及各擾動分量參數。對三相電流擾動記錄進行檢測，提取各相電流穩態分量參數。

2) 根據三相電壓擾動檢測結果，求取臨界時刻集合，對三相總電壓、三相總電流以及對應的穩態分量進行數據區段劃分。

3) 根據式(10)和式(11)計算各區段電壓擾動分量和電流擾動分量。

4) 根據式(5)和式(14)計算各區段擾動功率和擾動能量。

5) 分別根據各區段擾動能量的極性對各區段的擾動事件源進行定位。

圖4 復雜擾動事件定位流程Fig.4 Flow chart of complex disturbance event source location

4 仿真驗證

4.1 算例1

該算例主要驗證在復雜擾動事件發展過程中沒有中間事件源的情況。建立圖5所示的輻射型電網，VS為無限大電源，短路容量為1 000MV·A；變壓器T1和T2的容量分別為6.3MV·A和1MV·A，額定電壓分別為110/11kV和10.5/0.4kV；110kV側為中性點接地系統，線路采用LGJ-240，R=0.13 Ω/km，X=0.388 Ω/km； 10kV側為中性點不接地系統，線路采用LGJ-120，R=0.27 Ω/km，X=0.335 Ω/km， 供電半徑為12.5km；380V側為中性點接地系統，線路采用LGJ-35，R=0.85 Ω/km，X=0.417 Ω/km。

圖5 典型配電系統拓撲結構Fig.5 Typical distribution system topology

仿真設置：令主線路F1點0.08s發生單相接地短路故障，0.2s發展為兩相接地短路，0.3s繼電保護裝置動作，斷路器切除故障，0.7s重合閘裝置重合于永久性故障，0.77s切除永久性故障，故障線路長時電壓中斷。

按照3.3節所述的定位流程，對所有監測點的電壓、電流仿真數據進行分析。表1給出了監測點M7、M8的三相電壓擾動檢測結果。表中第1列表示被檢測對象，下標第1位為監測點序號，第2位為V或I，描述檢測對象是電壓信號還是電流信號，第3位為a、b或c，描述檢測對象是哪一相。表中第2列表示檢測到的信號分量編號，編號1代表穩態分量，其他代表各擾動分量。

根據監測點三相電壓擾動檢測結果，建立基本事件時間分布圖。本文給出了監測點M7的基本事件時間分布，如圖6所示。

表2給出了每個監測點擾動信號的數據區段起止時刻以及各區段擾動方向判別結果，并與文獻[7]DPD方法的判別結果進行了對比。表2中“↓”表示擾動源在監測點的下游方向；“↑”表示擾動源在監測點的上游方向；“-”表示擾動區段不存在，不必判斷擾動方向。

由表2可知，各監測點劃分的數據區段的個數有所不同，每個監測點各區段擾動方向判別結果均相同。其中，監測點M8與監測點M7相比較，多了兩個區段的電壓中斷擾動事件；監測點M6與監測點M7相比較，少了0.08～0.2s之間的故障相電壓暫降和非故障相電壓暫升區段，這與變壓器T2的繞組連接方式以及故障類型有關；除監測點M8和監測點M6外，其他監測點的擾動區段個數與監測點M7相同。對于監測點M8而言，區段1和區段2的基本事件之間是發展型關系，區段2與區段3的基本事件之間、區段3與區段4的基本事件之間以及區段4與區段5的基本事件之間是連鎖型關系。不同監測點相同數據區段的基本事件之間是傳導型關系。表2的仿真結果中，同一個監測點不同區段的擾動方向判別結果均相同，并且符合仿真設定的情況，驗證了在整個事件發展過程中，沒有出現其他中間擾動事件源。采用本文方法得到的結果與采用DPD方法的結果一致，定位準確。

表1 三相電壓擾動檢測結果

Tab.1Three-phasevoltagedisturbancedetectionresults

檢測對象信號編號A/kVf/Hzφ/radρts/ste/sM7Va18.2862505.14200128.0170506.18200.0800.20234.1291505.13000.2020.30444.1359505.13400.7000.775M7Vb18.2862503.04600127.4791506.16200.0800.30336.6518506.12300.7000.77440.7385506.27600.0810.200M7Vc18.2862500.95400128.2057506.18200.0800.20037.2638504.25500.2000.30547.1690504.25900.7000.774M8Va18.1487505.13000128.1115501.99400.3020.70038.0397506.18200.0800.20448.2146501.99000.776154.0862505.13800.2030.30064.0829505.14200.7000.772M8Vb18.1488503.03800128.1464506.17800.080130.0713500.32600.0810.203M8Vc18.1488500.94600128.1508504.09000.200138.2118506.18200.0800.20040.0947505.65600.2000.302

圖6 基本事件的時間分布Fig.6 Time distribution graph of the basic events

表2 各區段擾動事件源定位結果

Tab.2Eachsectiondisturbanceeventsourcelocationresults

測點本文方法區段1區段2區段3區段4區段5DPDM1↓(0.080-0.200)↓(0.200-0.304)↓(0.701-0.774)——↓M2↑(0.080-0.200)↑(0.200-0.304)↑(0.701-0.774)——↑M3↑(0.080-0.200)↑(0.200-0.304)↑(0.701-0.774)——↑M4↑(0.080-0.200)↑(0.200-0.305)↑(0.701-0.774)——↑M5↑(0.080-0.200)↑(0.200-0.305)↑(0.701-0.775)——↑M6↑(0.200-0.305)↑(0.700-0.775)———↑M7↓(0.080-0.200)↓(0.200-0.304)↓(0.700-0.774)——↓M8↑(0.080-0.200)↑(0.200-0.302)↑(0.302-0.700)↑(0.700-0.774)↑(0.774-1)↑

4.2 算例2

該算例主要驗證在事件發展過程中存在中間事件源的情況。圖5中，將負荷SLD5分別設置為三種情況：①普通負荷；②容量是160kW的感應電動機負荷；③容量是480kW的感應電動機負荷。仿真設置：0.08s線路L4的F2點發生三相短路故障，0.16s繼電保護動作切除故障，0.55s重合閘成功，故障線路恢復供電。

表3給出了采用本文方法得到的監測點M6各區段定位結果，并與文獻[7]DPD方法的定位結果進行了對比。除監測點M6外的其他監測點，定位結果沒有受到感應電動機動態響應的影響，每個測點各區段的定位結果均一致，并且與文獻[7]DPD方法的定位結果也相同，這里不再詳述。對于監測點M6，當負荷SLD5為普通負荷時，定位結果為擾動事件源在監測點的上游方向，與DPD方法定位結果一致；當負荷SLD5為容量是160kW的感應電動機時，區段3的定位結果為擾動事件源在監測點的上游方向，而區段1、區段2的定位結果為擾動源在監測點的下游方向，DPD方法定位結果與區段1和區段2的定位結果相同；當負荷SLD5為容量是480kW的感應電動機時，各區段定位結果均為擾動事件源在監測點的下游方向。對比三種情況下采用DPD方法進行定位的結果，當負荷類型不同時得到的定位結果不同，此時按照傳統單一擾動源定位原理無法給出合理解釋，只能誤認為當負荷為感應電動機時定位結果錯誤。

表3 監測點M6擾動事件源定位結果

Tab.3Disturbanceeventsourcelocationresultsof

monitoringpointM6

SLD5類型本文方法區段1區段2區段3DPD1↑(0.080-0.161)↑(0.161-0.552)↑(0.552-1)↑2↓(0.080-0.162)↓(0.162-0.553)↑(0.553-1)↓3↓(0.080-0.162)↓(0.162-0.553)↓(0.553-1)↓

該算例是一個具有兩個擾動事件源的復雜電能質量擾動事件，短路故障是整個事件發生的根本原因，是起源性事件，感應電動機負荷在故障類電壓暫降影響下會出現動態響應，是中間事件源，系統各部分的擾動電壓和擾動電流是在兩個擾動事件源共同作用下產生的。各監測點的擾動方向判別結果取決于兩個擾動事件源的強弱以及與監測點之間的電氣距離。對于監測點M6而言，與感應電動機負荷距離較近，當感應電動機容量相對較小時，在數據區段1和區段2內，定位結果主要受感應電動機影響，在數據區段3內，定位結果主要受故障線路重合閘投入影響；當感應電動機容量相對較大時，三個數據區段的定位結果均受感應電動機影響較大。有感應電動機的定位結果與沒有感應電動機的定位結果相比較，感應電動機作為整個事件中的第二個擾動事件源對監測點M6的定位結果有很大影響，采用本文定位方法能夠給出正確且合理的解釋。

5 結論

本文提出一種基于分區段定位策略的復雜電能質量擾動事件源定位方法，主要結論如下：

1) 本文所提方法適用于復雜電能質量擾動事件，擾動信號中包含多個相互關聯的基本事件，并且可能涉及起源性事件之外的其他中間擾動事件源，而目前現有的擾動源定位方法僅適用于單一擾動事件。

2) 當存在其他中間擾動事件源時，系統各部分的電壓和電流是由系統電源和所有擾動事件源共同作用產生，各區段定位結果給出的是影響該監測點電壓和電流最嚴重的擾動事件源的相對位置。

3) 本文研究的主要目的是判別各個數據區段內擾動事件源相對于監測點的位置，所做工作能為定位擾動事件源在系統的哪一條支路上提供依據。

4) 本文在進行數據區段劃分時，充分利用電能質量擾動檢測結果，有利于在電能質量綜合診斷過程中信息資源共享、減少計算量。

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Source Localization Method for Complex Power Quality Disturbance Events

Dong Haiyan1Jia Qingquan1Cui Zhiqiang1Yu Hao1Shi Leilei1，2

(1.Key Laboratory of Power Electronics for Energy Conservation and Motor Drive of Hebei Province Yanshan University Qinhuangdao 066004 China 2.Xingtai Power Supply Company State Grid Hebei Electric Power Company Xingtai 054001 China)

Complex power quality disturbance events contain multiple related basic events and disturbance event sources.Based on the analysis of the types and spatial-temporal characteristics of complex disturbance events，this paper proposes a source localization method for complex power quality disturbance events.The atomic decomposition algorithm is used to detect disturbance events.And the disturbance interval division method according to the starting and ending time of each basic event is given.Then the superposition principle is used to analyze the instantaneous power.Therefore，based on the polarity of disturbance energy，the source localization method for each disturbance section is proposed.Results show that the method can achieve source location of complex power quality events.

Power quality，complex disturbance，event source location，atomic decomposition

國家自然科學基金(51477147)、河北省自然科學基金(E2016203268)和河北省教育廳科研項目(QN2015124)資助。

2016-02-18 改稿日期 2016-07-14

TM72

董海艷 女，1978年生，博士研究生，講師，研究方向為電能質量分析。

E-mail：dydldhy@163.com

賈清泉 男，1970年生，教授，博士生導師，研究方向為電能質量分析與治理、分布式發電和微電網運行控制與保護技術、配電網故障選線保護等。

E-mail：jiaqingquan@sina.com(通信作者)