主动配电网智能控制终端自适应保护整定研究*

常成，熊炜，袁旭峰，张丽虹

（贵州大学 电气工程学院，贵阳550025）

0 引 言

主动配电网弥补了传统配电网的缺陷，具有灵活的拓扑关系和较强的分布式电源（Distributed Generation，DG）消纳能力，能够利用自动化、信息通信和现代电力电子技术对配电网进行主动管理、主动控制、主动规划和主动服务［1-3］。自愈控制是主动配电网智能化的重要体现，通过该系统能够实现对配电网必要的预防性控制和可靠的故障处理［4-5］。配网自动化技术是实现自愈控制的重要手段，其主要通过配置在馈线上的终端设备采集配电网运行数据信息，通过通信网络系统上传至主／子站，经控制中心进行分析后将控制指令回传至终端，终端再根据接收到的指令操纵相应的馈线开关实现故障隔离及供电恢复等功能［6-8］。该种控制方式在一定程度上实现了对配电网故障的智能化处理，但其过于依赖通信网络，若通信网络出现异常，将会影响到整套系统的正常工作［9］。智能分布式配网自动化系统无需主／子站的参与，仅依靠终端检测故障信息和各终端间的交互配合即可完成对故障的处理［10］。

常规的馈线终端单元（Feeder Terminal Unit，FTU）受开关类型限制，且仅适用于联络开关位置固定不变的场合，故难以适应复杂的配电网系统［11］。智能配电终端（Distribution Terminal Unit，DTU）是智能分布式配电自动化系统的核心设备，不仅具备FTU的一切功能，而且可配置在所有类型的开关设备上，不受网络拓扑结构和系统运行方式的影响，能够实时采集配电网正常及故障运行数据，通过其内部的保护控制模块即可完成对配电网故障的隔离［12］，具有很强的工程适用性。另外，DTU也具有很强的功能扩展性，除对系统的监测和故障处理外，通过其内部的控制器算法可根据需要实现其他对配电网的控制功能，具有广阔的发展前景。主动配电网不同于传统配电网，由于高渗透率DG的接入，其显著具有的双向潮流流向等特点均会导致常规的继电保护策略失效，这就对保护可靠性和选择性提出了严格的要求。

针对以上问题，综合智能分布式配网自动化系统和DTU的相关技术，设计了一种适用于主动配电网的智能控制终端（Distribution Feeder Terminal，DFT）。该终端采用基于多代理技术的混合分层控制方式，终端内部的保护控制模块采用改进的差动保护方案，保证了保护的速动性和可靠性。终端设备配置在线路开关上，将传统的线路保护转化为线段保护方式。针对主动配电网中负荷、DG出力和网络拓扑结构变化的特点，提出了一种将场景分析法与枚举法相结合的差动保护自适应整定方案，确保了保护的选择性和可靠性。该智能控制终端及相应的保护控制技术对于提高主动配电网的自愈控制能力和供电可靠性具有很好的作用。

1 智能控制终端结构及功能

智能控制终端（DFT）配置在配电网线路两侧开关上，其实际安装的连接拓扑图如图1所示。

智能终端内部采用分层分布式控制方式，如图2所示，由数据采集与存储层、故障处理层、其他功能层和通信层四个部分组成。数据采集与存储层由数据采集和GPS模块组成，可实时同步采集线路正常和故障状态时的数据，并将其存储在数据库中；故障处理层依据采集到的数据信息对线路故障进行处理，包括故障隔离、故障定位测距和故障选相；其他功能层是借助终端可完成无功优化、孤岛划分等功能；通信层可完成本终端与其他位置的终端及上级主／子站间进行通信交互。每个智能控制终端作为1个Agent，从而形成Multi-Agent系统。

图1 安装连接拓扑图Fig.1 Installation connection topology

图2 智能控制终端结构图Fig.2 Intelligent control terminal structure diagram

配电网正常运行时，智能终端能对电网的运行状态进行实时监测与控制；配电网发生故障时，智能终端能对电网故障进行快速处理，保证了主动配电网运行的经济性、安全性和可靠性。

2 智能控制终端保护控制关键技术

2.1 终端的保护控制

传统的三段式电流保护、距离保护均受到系统运行方式和接线形式的影响，不适用于结构复杂、高渗透率DG接入和自动化水平高的主动配电网系统。纵联保护可对被保护线路范围内的一切区域进行保护，且不受系统过负荷、系统振荡和网络拓扑结构的影响［13-14］，故本文选择纵联电流差动保护为主保护方式。

纵联电流差动保护直接比较线路两侧的电气量信息，这对数据信息的完备性要求较高。智能控制终端内部具有数据采集模块，可以实时采集本端线路的运行信息，并将信息存储在数据库中，可供终端内部的模块随时调用，保证了信息的完备性和不可丢失性。终端内部的GPS模块保证了两端信息采集的同步性。

2.2 改进的纵差保护

差动保护受过渡电阻和重负荷影响显著［15-16］。由保护判据公式和动作特性曲线可知制动系数Kres是影响差动保护性能的关键因素，保护动作区域的大小会随着Kres的变化而变化。

当发生区外短路时，由线路两侧保护通过的短路电流的特点可将判据公式整理为：

当Kres∈（0，1］时，区外故障时的制动特性角的范围θ∈［45°，90°］。而由制动特性曲线可知当0≤Kres≤1时，区外故障的非动作区较大，可靠性较高。

令相角特性函数：

Kres∈［0，1］，n∈（0，1］时的相角特性函数曲线如图3所示。由图3可知相角特性函数的取值范围为：f（Kres，n）∈［-1，0］故相角 α的取值范围是 αϵ（0°，90°），所以，发生区内故障时的相角应满足在区间内部。

图3 相角特性函数曲线Fig.3 Phase characteristic function curve

为提高纵差保护的灵敏性和可靠性，在保护判据中引入调整因子以使制动系数能够根据系统不同的运行状态进行自适应调整，改进后的保护判据为：

式中 Q（B）为调整因子，其中 B＝f（I1，I2）；K1为差动保护整定的制动系数；K2为某一比例常数，本文取 K1＝0.5，K2＝0.3。

Q（B）的取值根据差动保护制动特性和相角特性来确定。令差动保护制动特性系数B1＝Id，差动保护相角特性系数B2＝α，则调整因子可根据式（5）进行修改：

2.3 涌流与短路电流鉴别

高压侧变压器空载合闸瞬间产生励磁涌流和低压侧并联电容器投切瞬间产生冲击涌流均是一种正常的工作状态。涌流的产生使智能终端采集到的电流与短路故障电流相当，极易引起差动保护误动作。涌流电流谐波含量远高于故障电流［18］，在智能终端保护控制模块内部加装FFT模块对涌流和故障电流进行鉴别，若鉴定为涌流情况，终端则不应采取保护控制措施，其工作流程如图4所示。

图4 智能控制终端励磁涌流鉴别流程Fig.4 Identification flow of inrush current of intelligent control terminal

2.4 基于穷举法与场景分析法相结合的差动保护自适应整定策略

主动配电网中网络结构复杂，潮流方向多变，导致差动保护整定困难，而差动保护整定值又与网络拓扑、负荷、DG出力有很大的关系，这就需要保护整定值应能根据配电网的运行情况进行及时调整。

主动配电网的拓扑结构经常根据需要而发生变化，这对差动保护整定值的选取会产生严重影响。针对这一影响因素，提出基于穷举法的自适应保护整定方案，穷举所有类型的网络拓扑结构，所列举的结构须满足开环运行、潮流分布正常等条件。然后在负荷和DG出力不变的前提下分别对各种拓扑结构进行整定值计算，找到令整定值最大的网络拓扑结构，该值即为网络拓扑影响的整定权重系数。对于负荷和DG出力的变化情况，提出基于场景分析法的自适应差动保护方案。其基本思路是将某地区的负荷及DG出力情况进行聚类分析而划分为几种典型场景。由于粒子群算法（PSO）具有很好的全局寻优能力，能够有效克服K-means由于初始质心选取不当而导致的局部最优问题［19］，故本文的聚类分析采用PSO-K-means算法。然后在上述选取的拓扑结构下利用控制变量法分别求得各种场景下的负荷影响整定权重系数和DG出力影响整定权重系数。最后，利用 GM（1，1）灰度模型［20］对下一年的负荷进行预测，利用基于时间序列的ARMA模型［21］对下一年的DG出力进行预测。同理可对预测后结果按照上述方法确定各场景下各影响因素的整定权重系数，以此可达到对配电网各段线路差动保护自适应整定的目的。基于穷举和场景分析法的自适应整定方案流程如图5所示。

图5 自适应整定方案流程Fig.5 Flow chart of adaptive setting scheme

3 仿真验证

为便于研究，本文选取的主动配电网系统如图6所示，断路器、联络开关和分段开关上均配置有智能控制终端（DFT）。

将过渡电阻值分别设置为10Ω和100Ω，当B1和B2间在0.2 s时发生区内三相短路故障，对采用传统纵差保护和改进后的方案以及选用两种不同过渡电阻的情况进行对比，如表1所示。

表1 差动保护两种方案对比Tab.1 Comparison of two schemes for differential protection

由表1可知，使用改进后的纵差保护方案一方面可以有效提高保护动作的时间，另一方面可以显著克服过渡电阻对保护的影响。改进后的方案充分保证了继电保护的速动性和可靠性。

选取中国贵州省某地区2011年～2015年各月的负荷及光伏电站出力情况作为研究对象，对五年内各月的负荷最大值、最小值及光伏出力的最大值、最小值进行PSO-K-means聚类分析，聚类处理后可划分为四种场景，第一场景为5月、9月、10月、11月；第二场景为3月、4月；第三场景为6月、7月、8月；第四场景为12月、1月、2月。2015年各场景的负荷和DG出力如表2所示。然后由2.4节提出的差动保护自适应整定方法分别计算出各个场景下的网络拓扑、负荷和DG出力三种影响因素的整定权重系数。

对于第一种场景，在Ploadmax＝400 kW，PDGmax＝120 kW这一组合的情形下，分别对穷举出的各种网络拓扑结构各终端的整定值进行计算，选取出整定值最大的网络拓扑结构，并将该整定值作为该场景下的网络拓扑影响整定权重系数。然后，在选取的网络拓扑结构不变的条件下，令Pload固定，分别计算PDGmax和PDGmin两种情形下的差动保护整定值，选取整定值最大的一项作为该场景下DG影响整定权重系数。令PDG固定。分别计算Ploadmax和Ploadmin两种情形下的差动保护整定值，选取整定值最大的一项作为该场景下负荷影响整定权重系数。三种影响因素的权重系数如表3所示。同理可对其他三种场景进行影响因素的整定权重计算。

表2 2015年各场景的负荷和DG出力情况Tab.2 Load and DG output conditions of each scene in 2015

利用GM（1，1）灰度预测和ARMA预测算法对2016年的负荷和DG出力情况进行预测，结果如表4所示。然后利用同样的方法对预测后的各场景负荷、DG出力和网络拓扑影响权重系数进行计算，结果如表5所示。

由仿真结果可知，利用基于穷举法与场景分析法相结合的自适应保护策略可得到本年度及下一年度分场景下的网络拓扑结构、负荷和DG出力三种影响因素的整定权重系数，可有效对主动配电网各段线路的保护整定值进行自适应调整，保证了继电保护的选择性和可靠性。

图6 主动配电网系统Fig.6 Active distribution network system

表3 2015年第一种场景各终端影响因素整定权重系数Tab.3 Weight factor of influencing factor on differential protection setting of the first scene in 2015

表4 2016年各场景的负荷和DG出力情况Tab.4 Load and DG output conditions of each scene in 2016

表5 2016年第一种场景各终端影响因素整定权重系数Tab.5 Weight factor of influencing factor on differential protection setting of the first scene in 2016

4 结束语

针对主动配电网的特点，设计了一种基于智能分布式配网自动化技术的智能控制终端，该终端系统将线路保护转化为线段保护，可分段进行线路的保护控制。针对主动配电网特点和传统纵差保护的缺陷，提出了一种改进的差动保护方案，该方案可有效解决过渡电阻对保护的影响，保证了配电网保护的速动性和可靠性。作为正常工作状态的涌流现象易与短路电流相混淆，利用其谐波的特点，引入FFT环节可对两种情况进行区分，避免了保护的误动作。对于网络拓扑、负荷和DG出力对保护的影响，提出了将穷举法与场景分析法相结合的保护自适应整定方案，通过对DG和负荷情况的粒子群聚类分析可划分为四种场景，利用控制变量法对各场景下负荷、DG出力和网络拓扑对整定值影响的权重系数极值进行求取。然后对下一年的DG和负荷进行预测，同理可得到三种影响因素的整定权重系数，以此达到对主动配电网差动保护自适应整定的目的。