变电站直流系统充电模块故障智能切除控制技术

曹立峰， 顾于昊， 施浩楠

(国网江苏省电力有限公司 张家港市供电分公司，江苏 张家港 215600)

0 引 言

变电站工作过程中，直流系统作为运行动力的提供方，发挥了极其重要的影响。直流系统主要由充电模块和蓄电池组构成。充电模块在日常运行中，总会产生或大或小的故障，使得直流系统的整体安全性受到影响。通过充电模块重要性的研究可知，需要加强充电模块故障处理重视程度，提出有效措施解决故障问题，从而保证变电站正常运转[1-2]。 周光阳等[3]提出一种含限流器的多端柔直系统故障保护方法，分析电阻型超导限流器对短路电流的影响,构建失超和恢复超导态的等效模型，提出R-SFCL和DCCB配合的故障处理流程。仿真结果表明：该配合策略能够快速地隔离故障,实现非故障站的故障穿越,提高了MTDC系统的稳定运行能力。此方法能够提升故障保护效果，但是故障处理时间较长。王盼宝等[4]提出基于线路电流二阶导数的中压直流系统故障识别方法，分析直流系统的故障特性，根据线路电流二阶导数设计中压直流配电系统直流线路故障快速识别方案，利用MATLAB验证了所提故障检测方案的有效性，此方法在故障电阻,故障距离及负载发生变化的情况下仍可实现直流线路故障的快速准确检测,但是此方法故障处理效率不佳。

本文针对故障处理方法的不足之处，提出变电站直流系统充电模块故障智能切除控制技术研究。通过本文的研究，准确分析了充电模块中故障状态，并对其进行快速智能切除和远程控制，从而保证变电站直流系统运行的安全状态。

1 充电模块故障智能切除控制技术设计

1.1 提取充电模块故障特征

为了对充电模块故障进行有效处理，需要通过交直流电转换进行脉宽调制信号过滤，这一环节需要充电模块发挥作用，充电模块的结构如图1所示。

图1 充电模块基本结构图

通过直流系统充电模块的作用，将直流电转换为交流电，利用高频逆变器对电源脉冲信号进行处理，在经历过滤波后得出最终结果[5]。利用脉宽调制技术，调节直流电源的电压，并将运行状态信息传达至监控模块。监控模块在电压调整和故障预警中也发挥着重要作用。

故障特征向量提取过程中，首先需要采集输入电流数据，并将采集信息完成三层小波包分解，将分解结果依据频率划分为8个频带，分解系数按照频率由低到高展示出来。为了保证信号的准确性，通过对香农采样定理的分析，将采样频率设定为原始信号最大频率的两倍。针对分解系数完成重构处理，并将不同重构信号提取出来[6]。将原始信号表示为S，依据能量积分恒等式，获得小波分解后的第j层总能量：

‖S0‖2=‖Sj,0‖2+‖Sj,1‖2+…+‖Sj,2j-1‖2

(1)

式中：k为重构信号排序顺序。小波包分解可以表示为：

(2)

针对充电模块中的电流，采用三层小波包形式，完成信号的分解与重构操作[9]。并将重构信号总数量用n表示，对三相输入电流的能量值进行计算，其计算公式为：

(3)

式中:E3,k为某一重构信号总能量值，并且该信号位于第三层的k个节点；S3,k为该信号的离散点幅值；ckn为细节系数。综上所述，小波包分解第三层频带总能量计算结果为：

(4)

针对式(4)计算结果，可以生成充电模块能量谱。在正常工作状态下，以频带的能量值计算结果为依据，构成充电模块故障特征向量。例如单相电流，将故障特征向量用T来表示，则其构造公式为：

T=E1E2E3…En

(5)

式中：E为频带能量值。通常情况下能量值不会太小，为了减少计算过程中梯度爆炸现象的出现，使得不同频带的能量值，根据归一化处理获得信号故障特征向量矩阵为：

(6)

通过计算获取故障特征向量之后，以此为依据。本文采用神经网络分类算法，将故障特征向量输入其中，完成故障识别。

1.2 设计故障智能切除装置

当充电模块故障问题出现后，通过智能切除装置内包含的电流互感器，采集故障电流。并通过计算机线路，完成测控装置的再次判断，从而启动跳闸部分，切除充电模块中的故障部分。采用GSM或CDMA网络，依托于远程无线传输模块，将故障数据向调度指挥中心传送。在调度指挥中心的作用下，终端控制端工控机获取故障跳闸信息，具体的技术原理如图2所示。

由图2可知，故障智能切除装置可以使得故障智能切除装置具有很多功能：其一是智能监控保护，通过充电模块工作状态的实时监测，在故障出现时能快速、准确完成判断，并且完成自动跳闸，智能切除故障；其二是“四遥”功能，将实时监测数据的故障情况，向调度指挥中心端不断传输。通过调度指挥中心，完成高压断路器的总体控制，并使控制系统完成参数采集和调节；其三是将远程操作、当场操作相结合，保证故障智能切除装置良好运行。

图2 故障智能切除装置技术原理

1.3 实现故障切除远程控制

为了保证故障智能切除装置具有远程控制的效果，在故障智能切除设计中包含两个系统，分别是管理系统A和管理系统B。其中，系统A为变电站直流充放电系统，系统B则是以铁路供电信息管理平台为依据，包括数据处理、数据库管理以及系统管理和服务、数据工程工具多个模块工程。系统A与系统B相比，包含的模块大部分相同，唯一差异是应用模块部分。通过GPRS网络对故障切除系统进行有效控制，从而达到故障切除的远程控制。操作人员面对变电站直流系统充电模块中的故障问题，通过调度指挥中心完成控制完成故障智能切除，并将相关故障处理数据进行记录汇总，以便后续的运行维护。

2 试验

2.1 试验准备

针对本文设计的故障智能切除控制技术，选择某一变电站的直流系统充电模块进行试验。试验过程的主要参数设置如表2所示。

试验中直流电网拓扑结构如图3所示。

表2 主要参数

图3 直流电网拓扑结构

当变电站直流系统充电模块产生故障问题时，快速识别并定位，并通过结构的切断隔离，保证直流系统的正常运行。在变电站直流系统充电模块故障智能切除过程中，故障处理效果主要受到网络传输性能的影响。通常情况下，对于直流系统运行可靠性的判断可以通过电量不足期望值(expected energy not supplied, EENS)指标完成。获得EENS指标的与时延相关性曲线如图4所示。

由图4可知，随着信息传输时延均值从50 ms开始，以10 ms的间距不断递增至100 ms，并且保持阈值不变。根据变化曲线可知，随着延时的不断增加，EENS值有所增长，而系统可靠性反而越差。在同样的试验环境下进行测试，将三种技术的试验结果进行对比，从而提升试验的科学性。

图4 时延均值对EENS指标的影响

2.2 试验结果分析

利用本文设计的故障智能切除控制技术以及两种传统的控制技术，分别进行试验测试。具体结果如图5所示。

图5 三种技术的试验结果对比

由图5可知，在1.52 s左右的变电站直流系统充电模块中，分别应用三种技术进行故障智能切除处理，应用本文设计的技术处理故障耗费了0.08 s，而两种传统方法处理故障则分别耗费了0.14 s、0.31 s。

对故障切除技术的处理性能进行了研究。采用迭代试验获取不同方法下故障处理平均耗时，得到结果如表3所示。

表3 三种故障切除技术耗费时间对比

由表3可知，本文设计的技术可以将故障处理时间大幅降低，与等效模型技术和线路电流二阶导数技术相比，分别将耗费时间降低了52.27 ms、242.51 ms。综上所述，本文设计的技术可以快速完成故障智能切除，从而提升变电站直流系统工作可靠性。

3 结束语

变电站正常运转过程中，其可靠性取决于直流系统的安全性。充电模块作为重要的组成部分之一，直接影响变电站运行状态。通过本文的研究，将充电模块故障状态准确识别出来，并通过智能切除装置完成故障有效处理。试验结果表明，本文设计控制技术可以达到预期效果，使得充电模块故障有效降低，并保证直流系统运行的可靠性。