变电站继电保护装置状态评估与故障检测技术研究

国核电力规划设计研究院有限公司 赵思敏

1 引言

在电力系统中，变电站是连接电网与用户的重要纽带，继电保护装置作为保护电力设备和保障系统安全的关键组成部分，其性能和可靠性直接影响电力系统的稳定运行。然而，随着电力系统规模的不断扩大和复杂化，继电保护装置的状态评估和故障检测面临着许多挑战。

2 变电站继电保护系统的基本原理与功能

变电站继电保护系统主要通过监测电力设备和电网运行状态，及时识别故障和异常情况，并采取相应的保护措施，以避免故障扩大和保护设备的安全。其基本原理包括接收电力系统的信号信息，进行数据处理和判断，然后执行保护动作，从而实现对电力设备的保护。其功能包括对电流、电压、频率等参数进行监测和测量，检测设备的故障和异常状态，对电力系统进行自动控制和调节。

3 继电保护装置状态评估技术

3.1 传统状态评估方法及其局限性

传统继电保护装置状态评估方法通常采用阈值判断和规则定义来评估设备的运行状态。这些方法基于特定的规则和经验知识，通过设定预定的阈值来判断设备是否处于正常工作状态或存在异常。然而，传统方法存在一些局限性。由于电力系统的复杂性和多变性，传统方法难以考虑所有可能的故障和异常情况，导致评估结果不够准确。且传统方法通常需要大量的手工制定规则和设置参数，对专业知识和经验要求较高，且耗时较长。随着电力系统规模和复杂度的增加，这种方法的可行性和有效性受到限制。

3.2 基于机器学习的状态评估技术

3.2.1 特征提取与选择

电力系统继电保护装置数据详见表1。

在进行3特征提取与选择时，首先从电力系统继电保护装置数据中选取需要的特征。这些特征包括电流、电压、频率和设备温度。需要对这些特征进行处理，以便能够提取有用的信息并用于后续的状态评估和故障检测。

对于电流、电压和频率这三个参数，可以利用时间序列分析的方法提取一些统计特征，例如平均值、标准差、最大值和最小值等，详见表2。这些特征有助于捕捉电力系统中这些参数的变化趋势和波动情况。此外，还可以使用滑动窗口的技术计算特定时间段内的滞后值，这样可以更好地了解这些参数之间的相互关系和周期性变化。

表2 提取到的特征

而对于设备温度，由于其通常变化较为缓慢，可以采用简单的方法，例如计算采样时间段内的平均温度作为特征。这样的处理便于查看设备温度的整体趋势，尤其是在长时间运行中的变化情况。

在特征选择方面，需要考虑各个特征对于状态评估和故障检测的贡献。可以通过相关性分析、信息增益等方法来评估特征与设备状态之间的关联程度[1]。例如，电流和电压在正常情况下通常会维持在一定范围内，而频率和设备温度可能存在较大的波动，特征选择过程中需要权衡不同特征的重要性。

3.2.2 支持向量机在状态评估中的应用

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，广泛应用于模式识别、分类和回归等领域。在继电保护装置状态评估中，支持向量机可以用于分类任务，通过训练数据建立一个分类模型，以判断设备状态是否正常或异常。

在表1的数据中，有电流、电压、频率和设备温度这四个特征参数，以及设备状态作为类别标签。因此，可以将设备状态（正常或异常）作为训练目标，利用已有的数据对支持向量机进行训练。

具体应用步骤包括：一是数据准备。将表1中的数据拆分为训练集和测试集。训练集用于构建支持向量机模型，而测试集用于评估模型的性能；二是特征向量构建。将电流、电压、频率和设备温度作为特征参数，构建一个特征向量。例如，对于第一天的数据，特征向量为[50, 220, 50.05, 30]，而对于第二天的数据，特征向量为[52, 280, 59.03,35]，依此类推；三是特征标签设置。将设备状态（正常或异常）作为类别标签，对应于每个特征向量；四是模型训练。使用训练集对支持向量机进行训练，使其学习特征向量和标签之间的关系，从而建立一个分类模型；五是模型评估。使用测试集评估模型的性能，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标，以判断模型在状态评估中的表现。

3.2.3 深度学习算法在状态评估中的研究对于继电保护装置状态评估，深度学习算法的应用可以分为以下几个步骤。

首先，需要将表1中的原始数据进行预处理，包括数据归一化、缺失值填充等操作，确保数据在合适的范围内，并且没有缺失。与传统机器学习不同，深度学习算法可以直接使用原始数据进行特征提取，无须手动设计特征。例如，对于时间序列数据，可以使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来提取时序特征。然后，根据数据的复杂性和任务的需求，设计合适的深度学习网络结构。对于状态评估，可以采用一种或多种深度学习模型，例如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等[2]。接着，使用已经预处理的数据对深度学习网络进行训练，通过反向传播算法调整网络参数，使得网络能够准确地学习输入数据的特征和对应的状态标签。最后，使用独立的测试集对训练好的深度学习模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标，以评估模型在状态评估中的性能。

4 继电保护装置故障检测技术

4.1 传统故障检测方法及其限制

传统继电保护装置故障检测方法依赖于规则和经验，通过设定阈值或规则来判断电力系统是否发生故障。然而，这种方法在复杂故障情况下无法适应，需要不断调整规则。对于未知故障，传统方法难以识别并缺乏自适应能力。此外，传统方法难以提供足够的细节信息，难以准确定位和判断故障的具体位置和原因，给故障排除带来困难。随着电力系统规模和复杂性增加，需要更先进的技术手段提高故障检测准确性和可靠性，如信号处理、机器学习和深度学习等新技术。

4.2 基于信号处理的故障检测技术

4.2.1 小波变换在故障检测中的应用

小波变换在故障检测中的应用，是基于小波变换的特性，对电力系统信号进行时频分析，从而实现故障检测。小波变换可以将信号分解成不同频率和幅度的小波系数，这些小波系数可以用于表示信号的局部特征。通过对信号进行小波变换，可以提取出信号的时频信息，包括瞬时频率和能量分布等。通过分析这些时频信息，可以检测出信号中的异常情况，如频率突变、能量泄漏等，从而判断是否存在故障。小波变换在故障检测中的应用步骤如图1所示。

图1 小波变换在故障检测中的应用步骤

小波变换在故障检测中的应用流程包括信号采集、小波变换、特征提取、故障判断、故障诊断和结果展示与报警等步骤。首先，通过传感器或测量仪器采集电力系统的时域信号。然后，应用小波变换将时域信号转换到频域，以捕捉频率特征。随后，从频域的小波系数中提取特征，如能量、频率等。通过设定阈值或规则，判断信号中是否存在异常频率，即可能出现故障。一旦检测到异常，需要进行故障诊断，确定故障类型和位置。最后，将检测和诊断结果展示，并及时报警，以便运维人员采取及时的处理措施，确保电力系统的稳定和安全运行[3]。

小波变换在故障检测中的应用流程可以帮助运维人员及时发现电力系统的异常情况，快速诊断故障，并采取有效措施进行处理，从而确保电力系统的稳定和安全运行。

4.2.2 频谱分析与谱净法在故障检测中的研究

频谱分析与谱净法在故障检测中的研究，是一种基于频域分析的故障检测方法。频谱分析是将时域信号转换为频域信号的过程，通过傅里叶变换或其他频域变换方法，将信号分解成不同频率成分的谱。谱净法是一种常用的频谱分析技术，用于去除信号中的噪声，以便更准确地分析信号的频谱特征。在应用频谱分析与谱净法进行故障检测时，首先需要采集电力系统的信号数据，如电流或电压信号。然后，对信号进行频谱分析，通过快速傅里叶变换（FFT）或其他频谱分析方法，将信号转换到频域，得到频率成分的谱图。接下来，利用谱净法，对谱图进行处理，去除背景噪声和干扰，从而增强故障信号的幅值，突出故障频率成分。最后，根据经过谱净法处理后的谱图，结合阈值或规则，对故障信号进行检测和判别，确定是否存在故障。频谱分析与谱净法在故障检测中具有较高的灵敏度和准确性，能够有效地检测出低幅值的故障信号，并对故障进行精确定位。

4.2.3 基于时频分析的故障检测方法

基于时频分析的故障检测方法是一种针对非平稳信号的故障检测技术。该方法通过对信号进行时域和频域的联合分析，能够更有效地捕捉信号的瞬态变化和频率特征，从而实现对故障的准确检测和诊断。应用时频分析方法进行故障检测的流程如下：首先，采集电力系统的非平稳信号数据。然后，采用时频分析技术，如短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）或时频谱图（TFR）等方法，将信号在时域和频域上进行联合分析，得到时频图谱或时频特征。接着，通过设置故障检测的阈值或规则，对时频图谱进行分析，判断是否存在异常频率和时域突变，从而识别故障信号[4]。基于时频分析的故障检测方法具有高分辨率和高灵敏度的优势，能够对故障信号进行精确的定位和诊断，且对于复杂的非平稳信号具有较好的适应性。

5 结语

通过研究继电保护装置的状态评估与故障检测技术，本文对提升电力系统的安全性和稳定性起到了积极作用。然而，随着电力系统的发展，还需进一步深入研究和优化这些技术，以应对更加复杂多变的故障情况。同时，结合人工智能、数据挖掘等领域的新技术，为继电保护装置的状态评估与故障检测提供更先进、有效的解决方案，为电力系统的安全稳定运行作出更大的贡献。