输电线路智能故障诊断系统在一起树障故障中的应用

2018-03-19 01:39尹平安邹敏君严小敏
现代工业经济和信息化 2018年18期
关键词:行波杆塔波形

尹平安, 邹敏君, 许 玥, 严小敏

(1.云南电网有限责任公司红河供电局, 云南 红河州 654400;2.武汉三相电力科技有限公司, 湖北 武汉 430074)

引言

输电线路是输送电力的动脉,其分布范围广,传输距离远,可能途径山林、湖泊、重工业区等各种自然环境,遇有植被茂密地区,超高树木会对线路的安全运行造成严重影响,轻则可能发生跳闸故障,重则导致断线事故[1]。随着电网密度逐年增大,树线矛盾日益增强,每年因树障造成的直接经济损失越来越大,带来的安全问题越来越多,给电力系统造成很大的安全威胁和经济损失[2-3]。

传统的事故排查主要依靠人工巡视来实现,不仅耗费大量人力和物力,而且对于不能砍伐或无法协议砍伐,只能做封尖处理的树障,存在巡视计划不合理、效率低以及发现问题不及时等缺点,无法保证供电可靠性,由于对故障原因判断不准确,所采取的治理措施针对性不强,使线路故障跳闸率难以得到有效降低[4-5]。现有的在线监测方式检测对象单一,且大部分需要逐基杆塔安装,时效性不高。而智能故障诊断系统可以帮助专业工作人员快速查找故障点,判断故障原因,提高工作效率,大大提高输电线路的防护水平,降低人力劳动强度和人工成本,对保证电网的安全运行具有重要意义。

输电线路智能故障诊断系统是将监测装置分布式安装在导线上,实时获取故障时刻故障点附近的工频分量和行波分量,高精度定位各种故障跳闸的区间和位置,并智能辨识故障波形特征,判断事故发生的原因[1]。本文针对一起实际220 kV输电线路跳闸故障,应用输电线路智能故障诊断系统进行诊断分析,快速、准确地找到故障位置和原因,使工作人员能够及时修复故障,提升线路运行维护水平。

1 故障概况

2017年5月3日09时25分08秒,某220 kV输电线路发生跳闸故障,重合闸未成功,智能故障诊断系统的诊断结果如表1所示。

表1 诊断结果

故障发生后立即指派工作人员在给定的范围内进行现场排查,确定了293号杆塔附近树木超高覆盖在输电线上,引起线路短路而跳闸,对故障点进行拍照如下页图1所示。

2 故障诊断分析

2.1 输电线路智能故障诊断系统简介

输电线路智能故障诊断系统是进行输电线路跳闸故障定位及故障原因辨识的系统,由监测终端、服务器和客户端组成,如下页图2所示[2]。具体工作原理为:将监测终端分布式安装在输电线路导线上,实时采集线路的工频信号和各类异常放电行波信号,由GPRS上传至服务器,并存于内存和库文件中,再经后台软件对数据进行处理分析后得到诊断结果,将结果发送至客户端,以便工作人员能够及时掌握故障情况,了解故障信息并进行相应处理。

图1 293号杆塔树障现场图

图2 输电线路智能故障诊断系统结构图

2.2 输电线路故障定位

行波法始于20世纪40年代初,是根据行波传输理论实现故障测距的,是当前研究热点之一,也是公认的故障定位最有效的方法之一[3],可分为单端法和双端法,单端法是测量故障产生的行波在故障点及母线往返一趟的时间来测距,双端法利用故障行波到达线路两端的时间差来测距。根据线路实际情况,本文采用单端行波法对故障点进行精确定位,从而验证智能故障诊断装置诊断结果的准确性。

跳闸案例中的线路全长130.693 km,于两变电站间分别在1号杆塔、120号杆塔、182号杆塔、230号杆塔、274号杆塔、324号杆塔、372号杆塔上安装了输电线路智能故障监测终端,整体分布如图3所示。

图3 跳闸线路的故障监测终端分布图

输电线路智能故障诊断终端于2017年5月3日9时25分8秒 134毫秒844微秒在该线路B相上监测到工频分闸电流波形,如图4所示,波形中故障电流增大约两个半周期后归零,符合线路发生故障时工频电流特征,因此系统判定输电线路发生跳闸故障,故障相为B相。

故障行波电流在故障点与变电站折反射,故障电流行波主波头从故障点出发第一次到达182号杆塔上的终端的时刻记作“1”,故障电流行波主波头经小号变电站反射第二次到达182号杆塔上的终端的时刻记作“2”,故障电流行波主波头经小号变电站和故障点反射后第三次到达182号杆塔上的终端的时刻记作“3”,如图 5所示。

图4 68号杆塔B相故障分闸工频电流波形

图5 182号杆塔故障分闸高频电流波形

为定位故障点,画出如图6的示意图,对故障行波过程进行分析。

图6 故障点行波电流行进路线图

根据单端行波法测距的原理,基于系统测得的故障波形参数,可用下式计算故障点到182号杆塔的距离:

其中,L1为故障点到182号杆塔的距离;t2为故障电流行波主波头经小号变电站反射第二次到达182号杆塔上的终端的的时刻;t3为故障电流行波主波头经小号变电站和故障点反射后第三次到达182号杆塔上的终端的时刻;v表示行波在输电导线上传播的速度,以290 m/μs计算。

经过监测终端的GPS精确对时,可在后台软件中读取图5中标示的点2和点3两处波峰对应的时刻 t2和 t3的差值为 Δt=274 μs,代入公式(1)后,可求得故障点位于距离1号杆塔的距离L1=39 730 m处,最终定位在294号杆塔附近。这一定位结果与现场最终确认的故障杆塔293号杆塔相近,造成误差的原因是线路改造后,杆塔的档距有改动,未及时录入资料库中。

2.3 输电线路故障类型辨识

架空输电线路长期暴露在自然环境下,很容易遭受到外界的影响和损害,一般输电线路故障原因分为内在因素和外在因素,内在因素是由自身质量问题或线路老化引起的,外在因素是由外在环境、天气、外力因素引起的,一般将外在故障原因分为雷击和非雷击两大因素。

通过分析图5中故障行波电流波形,182号杆塔B相上故障时刻电流行波波尾持续时间大于20微秒,符合线路非雷击跳闸特征,故系统最终判定此次故障为非雷击跳闸故障,巡线结果为树障导致的线路跳闸。

3 结论

1)本文应用输电线路智能故障诊断系统对某220 kV输电线路的一起跳闸故障进行诊断分析,系统判定故障相为B相,为非雷击故障。

2)由单端行波精确故障定位计算得出,故障点距离182号杆塔大号方向39 730 m,在294号杆塔附近,与人工巡线结果相近,定位准确。

3)输电线路智能故障诊断系统在定位故障点和辨识故障原因方面高效精确,应加强推广应用,减少输电线路的运维成本和恢复时间,提高电力系统供电可靠性。

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