站內源荷集中接入直流母線的極間短路故障線路識別方法

祁歡歡，劉亞東，孔德煜，權思雨，武博慧，李 倩，巨云濤，陸振綱，趙宇先

（1. 中國農業大學 信息與電氣工程學院，北京 100083；2. 中國電力科學研究院有限公司，北京 100192；3. 全球能源互聯網研究院有限公司 先進輸電技術國家重點實驗室，北京 102211）

0 引言

隨著配電網中分布式電源、直流負荷等電力電子設備的大量接入，故障特性與傳統配電網相比出現較大差異，控制策略等因素的影響使故障特征更加復雜［1］。為實現可再生能源的本地消納和提高變電站的運行效率，通常在站內實現光伏、直流負荷、儲能等一體化運行，源荷經短線路集中連接至直流母線。當任一線路發生故障時，故障初期均為直流側電容放電，故障特征類似，給故障線路的識別帶來極大的挑戰。

國內外對配電網直流區域的故障識別方法主要有增加輔助裝置［2-3］、引入新的保護算法或改進現有保護算法。借助輔助裝置的方法會增加成本，不夠經濟。文獻［4-6］所提采用邊界元件電抗器的電氣量特征構成保護，此方法僅限于配置電抗器的情況。文獻［7］所提基于母線功率變化率的差動保護、文獻［8］所提加速縱聯保護、文獻［9］所提基于節點分支電流幅值的差動保護方法和文獻［10-11］所提快速差動保護方法等均需要采集線路兩端信息，對采集單端電氣量的配電網短線路不適用。文獻［12］采用控保協調的方法實現故障識別，但故障后往往控制策略本身就會發生紊亂，故障特征更加復雜。文獻［13］提出的基于暫態故障電流變化率絕對值的反時限保護、文獻［14］提出的基于母線測量導納變化的保護方法受過渡電阻影響較大。文獻［15］提出的基于故障前后電流相量夾角的保護方法、文獻［16］提出的暫態電流相關性的保護方法等存在選用的數學算法對非正態分布故障數據的適用性問題。工程中也有采用電流瞬時值判斷故障的方法，但對于電容瞬時放電期間的短數據窗計算可能存在誤差。

本文以配電網低壓直流母線集中接入多個電源和負荷線路為場景，分析了具有代表性的不同類型電力電子設備的故障特征，考慮不同線路故障下故障特征量持續時間和變化幅度的不同，提出一種基于符號秩和歐氏距離的故障線路識別方法。通過仿真驗證了該方法的正確性，并分析了互感器異常數據對所提的故障線路識別流程的影響。該方法能夠快速識別故障線路，大幅縮短了故障恢復時間和負荷停電時間，提高了分布式能源的利用率。

1 站內直流配電網負荷典型接線

圖1 為變電站內直流配電網負荷集中接入直流母線的典型接線，本文采用低壓交流電網和直流區域不接地的接地方式。直流母線與交流電網通過電力電子變壓器連接，光伏、儲能經過換流器連接至直流母線，負荷經過換流器連接至直流母線或直接接入直流母線。圖中：B1—B4為直流斷路器；P1—P4為故障識別判據的電流測點；F1—F5分別為電力電子變壓器線路故障、光伏線路故障、負荷線路故障、儲能線路故障、直流母線故障。

圖1 直流配電網負荷典型接線Fig.1 Typical load connection of DC distribution network

2 故障回路及電流變化特點

由于直流系統為不接地系統，直流單極接地下電流故障特征不明顯，一般用電壓特征進行判斷；而直流雙極短路故障下各線路故障電流特征類似，是直流故障線路識別的難點；同時考慮站內近距離直流負荷經母排連接，直流正極線路和負極線路之間的距離較近，一般為1 m 左右，認為極間故障的過渡電阻很小。因此本文重點分析直流雙極金屬性短路故障下的特征及故障識別方法。

根據故障流通路徑不同，故障回路分為交流系統側故障回路、本線路電源或負荷側故障回路。以圖1 中光伏線路故障F2為例，交流系統側故障回路如圖2 所示，其包括3 個階段［17-18］：①電力電子變壓器電容放電階段；②電力電子變壓器IGBT 閉鎖時的二極管自由導通階段；③交流電網電流饋入階段。類似地，光伏線路側故障回路包括2 個階段：①光伏換流器電容放電階段；②光伏電流供應階段。負荷線路側故障回路為負荷換流器電容放電階段。儲能線路側故障回路包括2 個階段：①儲能電容放電階段；②儲能電流供應階段。

圖2 光伏線路故障下交流系統側故障回路示意圖Fig.2 Schematic diagram of AC system side fault circuit under photovoltaic line fault

由于交流系統持續供電，且與線路電源或負荷側故障回路相比，交流系統貢獻的短路電流更大，因此故障期間，交流系統側故障回路流經的電流測點的電流均會遠大于其他回路經過測點的電流且持續時間較長。需要說明的是，盡管光伏等為間歇性負荷，但在其線路內部故障下，并不影響交流系統側貢獻短路電流，仍然有本線路測點測得交流系統貢獻短路電流較大且時間長的故障特征。

電力電子變壓器線路發生故障時，交流系統側故障回路不經過電力電子變壓器線路的電流測點；而其他線路發生故障時，交流系統側故障回路均經過電力電子變壓器線路的電流測點，因此電力電子變壓器線路發生故障時，其測點電流會更小且持續時間較短，根據此特征區分本線路故障與其他線路故障。而對于光伏線路、負荷線路、儲能線路，本線路故障期間，交流系統貢獻的短路電流均會經過本線路測點，因此，與其他線路發生故障相比，本線路發生故障時電流測點的電流更大且持續時間較長。

本文以電力電子變壓器為單向AC／DC 換流器、發生故障時儲能為充電狀態為例進行分析，當考慮電力電子變壓器為雙向換流器、儲能為放電狀態時，可以參考本文的方法進行判斷。

以直流母線流向線路的電流方向為正方向，以各線路正極電流為分析對象，不同故障點下各直流線路測點的電流方向變化和電流增大幅度及持續時間見表1。表中：“-→+”表示電流由反方向變為正方向；“+→-”表示電流由正方向變為反方向；“-”表示電流保持反方向不變；“+”表示電流保持正方向不變；“↑↑”表示電流增大幅度較大且持續時間長；“↑”表示電流增大幅度較小且持續時間相對較短。

表1 不同故障下各測點的電流變化Table 1 Change of current at each measuring point under different faults

3 直流故障線路識別方法

3.1 基于符號秩和歐氏距離檢測故障的原理

3.1.1 利用符號秩檢驗電流方向的原理

非參數統計中符號秩和的思想為［19］：對于1 組數據，將各觀測值都減去1個為μ0的值后，去掉差值等于0 的點，將剩余的差值進行排序，不考慮其正負符號，將絕對值最小的秩標為1，第二小的秩標為2，以此類推；當2 個或2 個以上秩的絕對值相等時，將其對應的秩取平均值后作為它們共同的秩；然后再對這些秩標記與對應的差值相同的正負符號，形成各樣本數據對應的正秩和負秩，從而統計得到樣本中的正秩個數ω+、負秩個數ω-。

若取μ0=0，則將故障前和故障后電流采樣數據窗的數據作為2組數據，分別減去μ0后，求其正秩個數及負秩個數，即統計出2 組數據中電流為正值和負值的情況，從而判斷出電流的方向。例如：由電力電子變壓器線路電流測點P1的數據計算的正秩個數從0 開始增加，說明該測點電流方向由反方向變為正方向，即可能為電力電子變壓器線路故障，否則可能無故障或線路以外發生故障；由光伏線路電流測點P2的數據計算的正秩個數從0 開始增加，說明該測點電流方向由反方向變為正方向，即可能為光伏線路故障，否則可能無故障或線路以外發生故障；由負荷線路電流測點P3的數據計算的正秩個數開始減少，說明該測點電流方向由正方向變為反方向，即可能為線路以外發生故障，否則可能無故障或負荷線路故障；由儲能線路電流測點P4的數據計算的正秩個數開始減少，說明該測點電流方向由正方向變為反方向，即可能為線路以外發生故障，否則可能無故障或儲能線路故障。

3.1.2 利用歐氏距離檢測電流變化程度的原理

存儲整個系統當前運行方式啟動穩定后第1 個時間窗的數據，以此為基準，采用滑動數據窗計算后續各時間窗的數據與基準數據的歐氏距離，表示故障后電流的變化程度。假設第1 個時間窗的數據個數為m，將其數據構成的向量記為［ia1，ia2，…，iam］，將滑動后的數據窗數據構成的向量記為［ib1，ib2，…，ibm］，則歐氏距離d的表達式為［20］：

d越接近0，說明2組數據的變化越小，即電流變化程度越??；d的數值越大，說明2 組數據的變化越大，即電流變化程度越大。例如：當由電力電子變壓器線路電流測點P1的數據計算的歐氏距離增大的數值較小，且判斷P1的電流由反方向變為正方向時，判斷為電力電子變壓器線路故障；當由光伏線路電流測點P2的數據計算的歐氏距離增大的數值較大，且判斷P1的電流由反方向變為正方向時，判斷為光伏線路故障；當由負荷線路電流測點P3的數據計算的歐氏距離增大的數值較大，且判斷P3的電流保持正方向時，判斷為負荷線路故障；當由儲能線路電流測點P4的數據計算的歐氏距離增大的數值較大，且判斷P4的電流保持正方向時，判斷為儲能線路故障；當由P1—P4各測點的數據計算的歐氏距離之和增大數值較大，且判斷各測點的電流為反方向時，判斷為直流母線故障。

3.2 故障線路識別方法

電力電子變壓器線路、光伏線路、負荷線路、儲能線路的故障識別判據分別如式（2）—（5）所示。

式中：ω1+—ω4+和nset1—nset4分別為電力電子變壓器線路、光伏線路、負荷線路、儲能線路電流數據的正秩個數及整定值；d1—d4分別為由電力電子變壓器線路、光伏線路、負荷線路、儲能線路測點的電流數據計算的歐氏距離；dset11、dset12和dset2—dset4分別為電力電子變壓器線路和光伏線路、負荷線路、儲能線路的歐氏距離整定值。

直流母線故障識別的判據為：

式中：nset5—nset8分別為發生母線故障時電力電子變壓器線路、光伏線路、負荷線路、儲能線路電流數據的正秩個數的整定值；dset5為發生母線故障時歐氏距離的整定值。

由于采集直流電流的光電流互感器受溫度等因素影響易出現數據異常，數據通常在正、負值之間多次波動。為避免此情況導致誤判，當正秩個數發生變化且變化率小于定值時，則判斷為互感器數據異常，不進入故障識別流程。當滿足式（2）—（6）時，判斷為對應線路故障。故障線路識別流程見圖3。

圖3 故障線路識別流程圖Fig.3 Flowchart of fault line identification

4 仿真驗證

搭建低壓配電網直流負荷區域仿真模型，交流電網電壓等級為10 kV，直流母線電壓為750 V，電力電子變壓器直流側容量為90 kW，光伏容量為30 kWp（Wp表示太陽能電池峰值功率），儲能容量為50 kWp，直流負荷為80 kW。儲能、光伏經換流器接入750 V直流母線，直流負荷直接接入750 V直流母線。

仿真中電流采樣頻率為20 kHz，采樣數據窗長度為1個基頻周期，即1個時間窗含有400個數據，判據計算時將采樣電流值中絕對值不超過10-6的值近似為0。若判斷正秩個數發生變化，且間隔1.25 ms內的正秩個數變化率連續1 ms 小于10，則認為是電流互感器采樣數據異常。若連續0.5 ms滿足故障識別判據式（2）—（6），則判斷為對應線路故障?？紤]誤差等因素，本算例中各判據的整定值如下。

1）電力電子變壓器線路的判據整定值為：nset1=10，dset11=5，dset12=60。

2）光伏線路的判據整定值為：nset2=10，dset2=20。

3）負荷線路的判據整定值為：nset3=390，dset3=20。

4）儲能線路的判據整定值為：nset4=390，dset4=20。

5）直流母線故障的判據整定值為：nset5=10，nset6=10，nset7=390，nset8=390，dset5=60。

截取故障前后1.299 75～1.302 10 s 的48 個數據點的波形進行分析，以數據點個數為徑向坐標的雷達圖表示由各線路測點電流數據計算的歐氏距離。

4.1 保護動作結果分析

4.1.1 電力電子變壓器線路故障

發生電力電子變壓器線路故障F1時，各線路電流波形i、線路電流正秩個數ω+、正秩個數變化率δω+、電流數據的歐氏距離分別如附錄A 圖A1、圖4、附錄A圖A2、圖5所示。正秩個數發生變化時，每個變化點代表增加或減少個數為1。

圖4 電力電子變壓器線路故障下的電流正秩個數Fig.4 Positive rank number of current under power electronic transformer line fault

圖5 電力電子變壓器線路故障下電流數據歐氏距離Fig.5 Euclidean distance of current data under power electronic transformer line fault

各線路電流增大主要發生在光伏換流器、負荷換流器、儲能換流器電容放電階段。從故障發生時刻后0.5 ms（第11 個數據點），電力電子變壓器線路電流正秩個數開始大于10，儲能線路電流正秩個數開始小于390；故障前后，光伏線路電流正秩個數始終為0；從故障發生時刻后1.15 ms（第24 個數據點），負荷線路電流正秩個數開始小于390。對于電流正秩個數發生變化的線路，其電流正秩個數的變化率均大于10，互感器數據未發生異常。

故障發生后0.05 ms（第2 個數據點），電力電子變壓器線路電流數據歐氏距離開始大于5，且故障后一直小于60；故障前后光伏線路和負荷線路電流數據歐氏距離一直小于20；故障發生后0.1 ms（第3個數據點），儲能線路電流數據歐氏距離大于20；故障發生后0.35 ms（第8 個數據點），各線路電流數據歐氏距離和大于60。

各判據的判斷時序如圖6 所示。由圖可見：只有判據式（2）被滿足，即從0.5 ms 開始，連續0.5 ms判斷為滿足判據式（2），在故障后1 ms 識別為電力電子變壓器線路故障；整個過程中，光伏線路的電流數據正秩個數、歐氏距離以及負荷線路的歐氏距離、母線的電流數據正秩個數均不滿足判據。

圖6 電力電子變壓器線路故障下的判斷時序Fig.6 Time sequence of judgment under power electronic transformer line fault

4.1.2 光伏線路故障

發生光伏線路故障F2時，各線路電流波形i、電流正秩個數ω+及變化率δω+、電流數據的歐氏距離分別如附錄A圖A3—A6所示，具體分析如下。

電力電子變壓器線路、光伏線路電流在故障后電流增大時間較長，負荷線路、儲能線路電流增大的時間主要發生在換流器電容放電階段。從故障發生時刻后0.5 ms（第11 個數據點），光伏電流電流正秩個數開始大于10，負荷線路和儲能線路電流正秩個數開始小于390；故障前后，電力電子變壓器線路電流正秩個數始終為0。對于電流正秩個數發生變化的線路，其電流正秩個數的變化率均大于10，互感器數據未發生異常。

故障發生后0.55 ms（第12個數據點），電力電子變壓器線路電流數據歐氏距離大于60 且此后一直大于60；故障前后負荷線路電流數據歐氏距離一直小于20；故障發生后0.1 ms（第3 個數據點），儲能線路電流數據歐氏距離大于20；故障發生后0.05 ms（第2 個數據點），光伏線路電流數據歐氏距離大于20；故障發生后0.05 ms（第2個數據點），各線路電流數據歐氏距離和大于60。

各判據的判斷時序如附錄A 圖A7 所示。由圖可見，只有判據式（3）被滿足，即從0.5 ms開始，連續0.5 ms判斷為滿足判據式（3），在故障后1 ms識別為光伏線路故障。

4.1.3 負荷線路故障

發生負荷線路故障F3時，各線路電流波形i、電流正秩個數ω+及變化率δω+、電流數據的歐氏距離分別如附錄A圖A8—A11所示，具體分析如下。

電力電子變壓器線路、負荷線路電流在故障后電流增大時間較長，光伏線路、儲能線路電流增大主要發生在換流器電容放電階段。故障前后電力電子變壓器線路和光伏線路電流正秩個數始終為0；負荷線路正秩個數始終為400；故障發生后0.5 ms（第11個數據點），儲能線路電流正秩個數開始小于390。對于電流正秩個數發生變化的線路，其電流正秩個數的變化率均大于10，互感器數據未發生異常。

故障發生后0.55 ms（第12個數據點），電力電子變壓器線路電流數據歐氏距離大于60 且此后一直大于60；故障前后光伏線路電流數據歐氏距離一直小于20；故障發生后0.05 ms（第2 個數據點），負荷線路電流數據歐氏距離大于20；故障發生后0.1 ms（第3 個數據點），儲能線路電流數據歐氏距離大于20；故障發生后0.05 ms（第2個數據點），各線路的電流數據歐氏距離和大于60。

各判據的判斷時序如附錄A 圖A11 所示。由圖可見，只有判據式（4）被滿足，即從0.05 ms 開始，連續0.5 ms 判斷為滿足判據式（4），在故障后0.55 ms識別為負荷線路故障。

4.1.4 儲能線路故障

發生儲能線路故障F4時，各線路電流波形i、電流正秩個數ω+及變化率δω+、電流數據的歐氏距離如附錄A圖A13—A16所示。

電力電子變壓器線路、儲能線路電流在故障后電流增大時間較長，光伏線路、負荷線路電流增大主要發生在換流器電容放電階段。故障前后電力電子變壓器線路和光伏線路電流正秩個數始終為0，儲能線路正秩個數始終為400；故障發生后0.5 ms（第11個數據點），負荷線路電流正秩個數開始小于390。對于電流正秩個數發生變化的線路，其電流正秩個數的變化率均大于10，互感器數據未發生異常。

故障發生后0.55 ms（第12個數據點），電力電子變壓器線路電流數據歐氏距離大于60 且此后一直大于60；故障前后光伏線路和負荷線路電流數據歐氏距離一直小于20；故障發生后0.1 ms（第3 個數據點），儲能線路電流數據歐氏距離大于20；故障發生后0.15 ms（第4 個數據點），各線路電流數據歐氏距離和大于60。

各判據的判斷時序如附錄A 圖A17 所示。由圖可見，只有判據式（5）被滿足，即從0.1 ms開始，連續0.5 ms 判斷為滿足判據式（5），在故障后0.6 ms 識別為儲能線路故障。

4.1.5 直流母線故障

發生直流母線故障F5時，各線路電流波形i、電流正秩個數ω+及變化率δω+、電流數據的歐氏距離分別如附錄A圖A18—A21所示，具體分析如下。

電力電子變壓器線路電流在故障后電流增大時間較長，光伏線路、負荷線路、儲能線路電流增大的時間主要發生在換流器電容放電階段。故障前后電力電子變壓器線路和光伏線路電流正秩個數始終為0；故障發生后0.5 ms（第11 個數據點），負荷線路電流正秩個數開始小于390，儲能線路正秩個數開始小于390。各發生變化的線路電流正秩個數的變化率均大于10，不判定為互感器數據異常。

故障發生后0.55 ms（第12 個數據點），電力電子變壓器線路電流數據歐氏距離大于60 且此后一直大于60；故障前后光伏線路和負荷線路電流數據歐氏距離一直小于20；故障發生后0.1 ms（第3 個數據點），儲能線路電流數據歐氏距離大于20；故障發生后0.15 ms（第4 個數據點），各線路電流數據歐氏距離和大于60。

各判據的判斷時序如附錄A 圖A22 所示。由圖可見，只有判據式（6）被滿足，即從0.15 ms 開始，連續0.5 ms 判斷為滿足判據式（6），在故障后0.65 ms識別為直流母線故障。

綜上所述，在直流配電網線路極間短路故障下，本文方法均能在1 ms內準確識別出故障線路。

4.2 直流電流互感器異常數據的影響分析

以電力電子變壓器線路為例，根據某低壓直流現場的采集直流電流的電流互感器的3 種數據異常情況，分析電流互感器異常數據對保護判據的影響。

1）第1 種情況：異常數據點主要為幅度與正常值相差較大的數值，如附錄A圖A23所示。

2）第2 種情況：異常數據點包括較多的幅值與正常值相差較大的數值和較多的幅值相差較小的數值，如附錄A圖A24所示。

3）第3 種情況：異常數據點與正常值相差較大的數值為個別值，數據中主要為與正常值幅度相差較小的數值，如附錄A圖A25所示。

計算3 種情況下線路電流正秩個數的變化率δω+，結果如圖7 所示?？梢娋€路電流正秩個數的變化率均小于10，判定為互感器數據異常，不進入故障識別流程。因此，正常情況下互感器數據異常不會影響故障線路的識別。

圖7 3種電流互感器異常情況下的電流正秩個數變化率Fig.7 Change rate of positive rank number under three kinds of abnormal data of current transformer

5 結論

本文針對多個電力電子設備經短線路集中接入配電網直流區域的場景，為快速識別故障線路以實現故障后的快速恢復，提出了基于符號秩和歐氏距離的故障線路識別方法，該方法具有以下優勢：①能夠準確識別直流母線、直流各線路故障，具有選擇性；②可在1 ms 內實現故障線路的快速識別；③整個故障識別流程在直流互感器數據異常的情況下不發生誤判。

本文所提方法可推廣至不同直流電壓等級下電力電子設備經短線路集中接入共同母線情況下的直流故障線路識別。后續將研究變電站以外的源荷接入且過渡電阻較大的情況下故障線路的識別方法。

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