一种浪涌电流的飞点检测算法

（长园深瑞继保自动化有限公司，广东 深圳 518000）

0 引言

浪涌冲击是电力系统中普遍存在的现象，在浪涌冲击的干扰下，继电保护设备采样中容易出现类似飞点的数据。在继电保护设备采样回路RC低通滤波的处理下，飞点数值受到抑制，但衰减时间则会延长，衰减时间由滤波参数确定，一般在3～5 ms。目前较为主流的飞点判别方法是滤波前的4 kHz 采样率下单个或连续飞点检测，主要适用于智能变电站SV（采样值）模式[1-3]。但上述飞点检测方法在1.2 kHz 采样率、采样回路有RC 低通滤波的模式下无法可靠应用。

继电保护设备需要快速识别浪涌干扰的异常波形，避免因干扰带来的飞点影响采样而误动作，同时在发生区内故障时能快速正确动作出口。针对上述问题，本文提出一种抗浪涌冲击的动态波形识别及快速开放算法，能快速识别浪涌冲击干扰的异常波形，同时在区内故障时可快速开放保护设备动作。

1 飞点的影响

当电流产生飞点数据时，经RC 低通滤波后的波形如图1 所示。

图1 中，实线波形为工频电流由于干扰出现了一点飞点数据，经过RC 低通滤波后可抑制飞点数值，但是飞点衰减时间会延长。从图1 可以看出，1 个飞点影响了电流全周基波幅值约23 ms。

图1 1 点飞点数据经RC 低通滤波

继电保护设备快速段保护动作时间一般不超过5 ms，若对因干扰出现的飞点数据不做处理，则继电保护设备可能发生误动作[4]。若简单地延长快速段保护动作时间，则在发生区内故障时出口时间过长，不能满足技术规范要求。为解决飞点引起的误动作问题，需可靠识别飞点并主动消除其对基波幅值的影响，同时在区内故障时应能快速开放继电保护动作出口。

目前较为主流的飞点判别方法要求采样率一般不低于2 kHz，且通常考虑能识别出单个飞点，或不超过1 ms 时间的飞点，其主要应用场景为智能变电站SV 模式[1-3]。

使用上述常规飞点识别方法，可从图1 中的原始飞点波形中准确识别出飞点特征。但经过RC低通滤波后的波形，由于飞点衰减时间延长，一般的飞点识别方法并不能可靠识别出此类衰减的飞点数据特征。

当前电力系统内的大部分继电保护设备为传统电缆采样模式，采样率一般为1.2 kHz，在采样回路中配置RC 低通滤波，滤除不需使用的高频分量部分。当系统受到浪涌冲击等干扰，电流中出现飞点数据时，若不做防护处理，则继电保护设备很可能发生误动作。至今，电力系统内已发生多起由飞点导致的继电保护设备误动作情况。

2 浪涌干扰波形特征分析

浪涌抗扰作为电磁兼容的标准测试项目，可快速检验继电保护设备的抗浪涌干扰性能。本文以差模及共模2 种模式的浪涌抗扰测试为例，分析不同情况下的浪涌波形特征。

在上述2 种模式的测试过程中，继电保护设备采样在浪涌冲击的干扰下，低通滤波后的电流波形如图2、图3 所示。

图2 差模浪涌冲击电流波形

图3 共模浪涌冲击电流波形

图2 中，在差模方式下施加浪涌干扰，负荷电流出现峰值约2 A 的飞点数据，飞点数据衰减时间约3 ms。

图3 中，在共模方式下施加浪涌干扰，负荷电流出现峰值约1.5 A 的飞点数据，且出现2 个极值点，飞点数据衰减时间约6 ms。

在上述2 种浪涌抗扰测试模式下，均出现了明显的飞点数据。其中，在共模浪涌干扰下，电流波形性能更差，飞点衰减时间6 ms，影响工频基波26 ms，若继电保护不做处理，其快速逻辑段的保护将误动作出口。

为解决浪涌冲击等干扰对传统变电站继电保护设备采样的影响，本文提出一种新的抗浪涌冲击的动态波形识别及快速开放算法，在有浪涌干扰时快速识别浪涌飞点波形特征，动态调整快速逻辑段动作延时以避免误动作；当发生区内故障时快速开放快速段保护逻辑，快速动作出口。

3 动态波形识别及快速开放算法

动态波形识别及快速算法流程如图4 所示。

图4 动态波形及快速开放算法流程

如图4 所示，该算法分两步：第一步为浪涌波形动态波形识别；第二步为采样值动态调整快速开放。

若动态波形识别出飞点特征，则动态调整快速逻辑段延时，延长快速段动作时间。仅当动态波形识别未产生闭锁，且采样值方向连续满足、采样值门槛连续满足时，才开放快速段快速动作。

3.1 浪涌动态波形识别

如图5 所示，以波形特征更差的共模浪涌冲击为例进行分析。

图5 浪涌干扰波形识别

设f（x）为当前点数据，f（x-1）为前一点数据、f（x-2）为前两点数据、f（x-3）为前三点数据。

令：如式（1）所述，y1（x）为前一点与前两点的采样值之差，y2（x）为当前点与前一点的采样值之差，y3（x）为前一点与前三点的采样值之差。

令：

式中：y4（x）和y5（x）为对应采样点采样差矢量之积，根据乘积的正负方向来定位极值点的位置；y6（x）为飞点的门槛判断，本文考虑浪涌冲击干扰产生的飞点不应小于额定电流。

鉴于工频情况下波形的连续性，在50 Hz 工频下相邻采样点之差与其数值成比率关系。y7（x），y8（x），y9（x）为相邻采样值之差与f（x-1）点采样值大小的关系判断。考虑到工频情况下波形的连续性，设置一定的比较折算系数k1，k2，k3 来判断f（x-1）点采样值是否为非正常工频波形数据。

式（2）中，k0，k1，k2，k3 分别取1.0，0.5，0.6，0.5。y1（x），y2（x）为相邻两点采样值之差，y3（x）为间隔一点的采样值之差。考虑到工频波形的连续性及飞点的影响，除峰值左右点采样值之差的绝对值较相邻两点采样值之差的绝对值小，其他情况下均大于，故k2 取值比k1及k3 稍大。判断条件取y7（x）或y8（x）满足，可提高波形识别灵敏度。

令：

式中：“‖”表示“或”逻辑；“&&”表示“与”逻辑。

式（3）中，q1（x）检测极值点数据所处的位置，极值点位置左右的采样值之差矢量方向应相反，且极值数据需大于额定电流。当q1（x）满足条件，则定位（x-1）采样点为波形极值点。

q2（x）检测极值点左右的采样值之差是否满足正常工频电流的采样值连续性，当q2（x）满足条件，则定位（x-1）采样点数值为大于正常工频波形连续性的极值点。

h（x）函数根据上述结果判断前一点是否为异常数据飞点，当h（x）满足条件，则判断（x-1）采样点为飞点所处的位置。

以浪涌冲击波形为例，分析得到h（x）的结果如图6、图7 所示，其中h（x）非0 则表示已判断出前一点（x-1）点为异常飞点。

如图6、图7 所示，动态波形识别算法可识别出浪涌干扰波形的飞点特征，在当前点x 时，可准确识别出前一点，即（x-1）点为飞点极值点。当检测出前一点为异常飞点数据时，则闭锁采样值动态调整快速开放，闭锁展宽5 ms 返回。

图6 共模波形飞点识别

图7 差模波形飞点识别

3.2 采样值动态调整快速开放

采样值动态调整快速开放算法如式（4）所示。

令：

式（4）中，“！”表示“非”逻辑。samFlag（x）函数检测当前时刻无浪涌动态波形识别展宽闭锁标志，即浪涌动态波形识别未产生飞点闭锁条件。

samDir（x）函数，检测当前点与上一点的采样值方向是否同向。检测需满足连续4 ms 时间内，采样值数据方向同向。考虑到工频电流波形一个完整的半周内有9 ms 采样值数据同向，因此，采样值方向连续性判断选取4 ms 的连续数据，同时兼顾存在一定直流偏置的工频电流波形的快速开放。

samAm（x）函数检测本点采样值需满足一定比率的动作定值门槛，避免小电流未达动作定值门槛时误开放。其中k4 取值按照一个半周波形内应有足够采样点满足动作门槛，并预留一定裕度。按照5 ms 动作延时则可取峰值的折算系数sin40°，即0.908。Iset取动作定值门槛。

式（5）中，samOpen（x）函数即作为采样值动态调整快速开放算法的最终结果，即动态波形识别连续5 ms 未产生飞点闭锁条件，同时当前点及往前的连续4 ms 采样值方向同向，且采样点连续5 ms 满足门槛，上述综合判据满足，则判断当前波形正常，动态开放快速逻辑段保护；若上述综合判据不满足，则判断当前波形异常，动态延长快速逻辑段保护动作延时，以躲开飞点影响。

以浪涌冲击波形为例，得到h（x），samDir（x），samAm（x）的结果如图8、图9 所示。

图8 差模波形动态波形识别

为简化波形示意，图8、图9 中samDir（x）和samAm（x）为0 则表示不满足对应判据，非0则表示满足对应判据。

图9 共模波形动态波形识别

在浪涌冲击的干扰下，动态波形识别及快速开放算法结果如图8、图9 所示。

在差模方式下，h（x）点已判出飞点，在飞点附近的采样值方向和采样值门槛并不能连续满足条件，本文算法将动态延长快速段保护逻辑动作延时，可靠躲开飞点干扰的影响。

在共模方式下，波形特征较差，在飞点附近，更容易满足采样值方向和采样值门槛条件。由于在h（x）点已判出飞点，闭锁5 ms 的采样值调整快速开放判据，当闭锁展宽消失时，采样值已经下降至无法连续满足门槛，本文算法将动态延长快速段保护逻辑动作延时，可靠躲开飞点干扰的影响。

在上述2 种浪涌干扰情况下，本文算法均能可靠检测出飞点波形特征，并可靠动态调整快速段保护逻辑动作延时，以避免误动作。

4 仿真分析

为验证本文提出算法的适用性和准确性，对不同异常波形及正常故障波形进行仿真分析，分析结果如图11—15 所示。

图10 中，正常工频波形出现1 个飞点数据时，本文算法准确在h（x）判出飞点，由于1 个飞点仅影响1 点采样值高门槛，本文算法动态延长快速段逻辑动作延时，可靠躲开飞点干扰的影响。若在出现飞点后，同时出现区内故障，本文算法在飞点短暂闭锁的5 ms 后快速开放快速段保护逻辑，快速动作出口切除故障。

图11 中，正常工频波形时，本文算法不会误判出飞点情况，h（x）始终为无效状态。采样值方向满足连续条件，只要波形采样点满足动作条件即可开放快速段保护逻辑。

图10 1 个飞点波形分析

图11 正常工频变化波形分析

图12 中，发生区内故障时，本文算法不会误判出飞点情况，h（x）始终为无效状态。在故障期间采样值方向及门槛均满足条件，可快速开放快速段保护逻辑动作出口。

图13 中，发生区内故障，当故障波形含较大的直流分量时，本文算法不会误判出飞点情况，在故障期间采样值方向及门槛均满足条件，可快速开放快速段保护逻辑动作出口。

图14 中，当发生故障且TA（电流互感器）饱和，电流传变异常时，图14 中电流可正确传变5 ms，本文算法不会误判出飞点情况，不影响保护动作行为。

图15 中，当波形总含有较高比例的谐波时，本文算法不会误判出飞点情况，不影响保护动作行为。

图12 正常故障波形分析

图13 故障波形含衰减直流分量分析

图14 饱和波形分析

图15 谐波波形分析

通过对上述各种异常波形、工频波形及故障波形的仿真分析，发现本文提出的动态波形识别及快速开放算法可准确识别出异常飞点的波形特征，并能动态调整快速段保护逻辑动作延时，可靠躲开飞点的影响。同时，在正常工频波形、故障波形、较高含量的衰减直流故障波形、较高含量的谐波波形、电流饱和波形等情况下，本文提出的算法均能可靠不误判飞点，不影响保护动作行为。该算法对传统变电站内因浪涌冲击产生的干扰具有准确的识别度，可解决由于浪涌冲击导致的保护误动作问题；同时在发生区内故障时，可动态调整快速段保护逻辑，快速动作出口切除故障。

5 结语

本文提出一种能可靠识别浪涌电流飞点特征的动态波形识别及快速开放算法，有效解决因浪涌冲击等干扰导致的继电保护设备误动作问题，同时在发生区内故障时可动态调整快速段保护逻辑，快速动作出口切除故障。

通过对各种波形的仿真分析，验证了本文提出的算法比一般的单个飞点识别方法具有更高的准确性及更广的适用场景。