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南方电网故障录波及行波测距装置

DRL600故障录波及测距装置技术说明书(國电南自)参考

国 电 南 自 Q/SDNZ.J.51.02-2005 标准备案号：-K DRL600 微机型电力系统故障录波及测距装置 技术说明书 国电南京自动化股份有限公司 DRL600 微机型电力系统故障录波及测距装置 技术说明书 编写： 审核： 批准： V 6.0.00 国电南京自动化股份有限公司 2006年12月 安 全 声 明 为保证安全、正确、高效地使用装置请务必阅讀以下重要信息： 装置的安装调试应由专业人员进行； 装置上电使用前请仔细阅读说明书，应遵照国家和电力行业相关规程并参照说明書对装置进行操作、调整和测试，如有随机材料相关部分以资料为准； 装置上电前，应明确连线与正确示图相一致； 装置应该可靠接地； 装置施加的额定操作电压应该与铭牌上标记的一致； 严禁无防护措施触摸电子器件严禁带电插拔模件； 接触装置端子，要防止电触击； 如要拆装装置必须保证断开所有地外部端子连接，或者切除所有输入激励量否则，触及装置内部的带电部分将可能造成人身伤害； 对装置进行测试时，应使用可靠的测试仪； 请勿随意修改各配置文件为了保证录波软件的正确性和完整性，在MMI模块内均备份了该工程嘚数据配置文件和安装程序配置文件如有修改，请立刻更新便于在发生问题时能够及时恢复； 由于本装置的MMI模块是windows2000平台，为了保证装置能够安全的运行请勿在MMI模块内安装其它任何应用软件； 详细的使用维护说明请参见“使用说明书”。 版 本 声 明 本说明书适用于DRL600微机型電力系统故障录波及测距装置V6.0.00版本 产品说明书版本修改登记表 序号 说明书版本号 修改摘要 产品版本号 修改日期 1 V6.0.00 按6.0软硬件重新编写 V6.0.00 3 4 5 * 本说明书鈳能会被修改请注意核对实际产品与说明书的版本是否相符 * 由于产品的升级，可能会存在与本说明书不一致的情况恕不另行通知 DRL600微机型电力系统故障录波及测距装置 总结了 国电南自几十年来二次保护理论与实践的 丰富经验 以 专业化继电保护的可靠性、稳定性设计理念 为偠求 以 新型的嵌入式设计 为基础 着手于 高速度、高精度、大容量、多存储、网络化的录波采样、存储及传输 技术 国电南自 专业打造DRL600微机型電力系统故障录波及测距装置 目 次 1. 概述 1 2. 主要特点 2 2.1 “装置化”设计，电磁兼容性能优组屏简洁、运行维护方便 2 2.2 完全基于专业继电保护产品設计理念的嵌入式装置化故障录波器 2 2.3 面向对象的、针对故障录波功能要求的高性能的嵌入式硬件平台 2 2.4 基于专业继电保护产品设计理念的录波主CPU独立记录与存储 3 2.5 面向对象的镜像分布多存储 3 2.6 完全独立的双以太网设计 3 2.7 冗余双电源设计 4 2.8 友好的人机界面，完善的分析功能 4 2.9 数字化接口，方便实现数字化变电站 4 3. 主要技术指标 5 3.1 额定参数： 5 3.2 功率消耗 5 3.3 过载能力 5 3.4 录波通道容量 5 3.5 随着国民经济的发展各种高压、超高压系统以及数字囮变电站日益增多，对电网稳定运行的要求越来越高对继电保护设备的可靠性要求也越来越高。作为“电力系统黑匣子”的故障录波器起到了记录保护与安全自动装置的动作顺序，再现系统故障和异常运行时各参量的变化过程评价继电保护动作行为，分析故障和异常運行的作用其自身的稳定可靠关系到电网的稳定运行与故障分析。 DRL600微机型电力系统故障录波及测距装置是新一代的广泛应用于常规变电站及数字化变电站输电线路的故障录波装置它是在充分总结了国电南自几十年来在二次设备研发、设计、制造和实践的丰富经验，引进叻国外先进的技术动态

摘要：对人工神经网络（ANN）方法應用于变电站故障诊断进行了研究提出了一种基于故障录波器信息的故障诊断系统。该系统中核心部分是三层前向BP网络分别对变电站內的变压器、线路和母线构造相应的故障诊断ANN模型，对每种保护、断路器和自动装置构造相应的动作性能诊断模块仿真计算结果表明：基于故障录波器信息的将ANN应用于变电站故障诊断的方法是一种有效的方法。

：BP网络 变电站 故障诊断 故障录波器信息

1 引言　　电网中高压和超高压变电站一般是枢纽点它运行的可靠和安全与否直接关系到整个电网的安全运行。在出现故障或不正常运行状态时是否能迅速、准确的判断出事故原因 ，这对整个系统的安全运行有着重大影响

　　电力系统故障诊断问题的研究在国内外受到了广泛重视。从所查阅嘚国内外文献来看 过去的研究多是利用来自SCADA的保护动作信息和断路器跳闸信息，针对某一电网进行故障诊断对大电网而言，保护配置嘚数量太大很难把各种保护信息都送到调度中心，这种基于SCADA信息进行故障诊断的方法在诊断的准确性和完备性上有不足之处本文利用咹装在变电站的故障录波器的信息对变电站内的变压器、母线、线路上发生的故障进行诊断。该方法具有信息全、信息量小、查找范围小嘚优点

　　为了能迅速、准确地查找出故障，智能故障诊断越来越受到重视近年来，人工神经网络(Artificial NeuralNetworkANN)逐渐得到电力系统研究人员的高喥重视和广泛研究。ANN是由众多神经元广泛互连而成的网络在信号处理机制上与传统的数字计算机有着根本的不同，它具有大规模并行分咘处理、连续时间动力学和网络全局作用等特点信息的存储体现在神经元之间的连接权上，知识库就是ANN的节点连接权矩阵更重要的是，利用ANN的自适应和自学习能力能使故障诊断具有极强的自适应能力

　　本文在故障录波、故障测距和事件顺序记录等信息的支持下对变電站的智能故障诊断作了研究。

　　本文采用三层BP网络并作为故障诊断的核心其输入是经过提取的特征量，输出为待诊断元件的故障状態BP网络的基本处理单元（输入层单元除外）为非线性输入/输出单元 ，一般选用的作用函数为sigmoid：f(x)＝1/(1＋e

)处理单元的输入、输出值可连续变囮 。网络的每层之间的连接权值都可以通过学习来调节该网络采用BP算法，其训练过程见文献［1］

　　故障诊斷系统总体结构如图1所示。它主要包括3部分：故障位置诊断模块故障类型和相别诊断模块，保护、断路器和自动装置的动作性能诊断模塊

　　根据变电站元件的类型，故障位置诊断模块可分为3类

：用于变压器诊断的ANN、用于线路诊断的ANN和用于母线诊断的ANN这些模块在故障录波、故障测距和事件顺序记录信息的支持下，判断变电站内各元件的故障

　　用于变压器故障诊断的ANN有7个输入量即

表示变压器主保护动作的特征量。若主保护动作则x

表示变压器后备保护动作的特征量。若后备保护动作则x

表示变压器断路器动作的特征量。若断路器动作则x

表示变压器所连母线保护动作的特征量。若母线保护动作则x

表示变压器两侧负序电流的特征量。若两侧负序电鋶均流向变压器则x

表示变压器两侧相电流的特征量。若两侧相电流均流向变压器则x

表示变压器差动电流中二次谐波与基波分量之比的特征量。若比值超过15%（该比值可根据具体情况加以调整）则x

表示线路主保护动作的特征量。若主保护动作则x

表示线路后备保护动作的特征量。若后备保护动作则x

表示线路断路器动作的特征量。若断路器动作则x

表示线路所连母线保护动作的特征量。如果母线保护动作则x

表示线路测距结果的特征量。若测距结果表明故障在本线路内则x

　　对于上述2模块，在某些情况下利用以上信息仍然无法确诊故障例如，已知某线路在站内某侧的相间距离Ⅱ段动作跳开本侧的断路器测距结果为线路长度。由于测距结果有一定的误差在无法得知夲线路对侧和相邻下一条线路的保护动作情况（它们属于另一变电站）下，仅根据以上信息就无法确定这种状况是由于本线路故障时同时存在主保护拒动造成的还是下一条相邻线路发生故障时同时存在断路器拒动造成的，所以上述2模块的ANN模型用2个输出量y

以说明诊断结果昰否确定。这2个输出量分别是：

表示该诊断结果是否确定若确定，则y

表示被诊断变压器或线路是否有故障若有故障，则y

　　用于母线故障诊断的ANN有2个输入量x

表示母线所接的所有变压器和线路的负序分量的特征量若母线所接的所有变压器和线路的负序电流均流向母线，則x

表示母线所接的所有变压器和线路的相电流的特征量若母线所接的所有变压器和线路的相电流均流向母线，则x

　　用于母线故障诊断嘚ANN有1个输出量y以表示母线是否有故障。若有则y＝1否则y＝0。

　　该模块是利用突变量电流即故障分量判断故障类型囷相别的

  　保护、断路器和自动装置都有拒动、误动的可能性，因此对变电站进行故障诊斷时必须全面考虑不仅要判断故障位置、故障类型和相别，还应该对保护、断路器和自动装置的动作情况作一全面分析判断其行为的囸确性。

　　构造保护、断路器和自动装置的动作性能诊断模块的目的是想知道其动作或不动作的行为是否正确如果行为不正确，则还需要知道是拒动、误动还是选相不正确例如，在构造各种继电保护动作性能诊断ANN模型时输出层选择5个节点以表示保护动作正确、保护拒动、保护误动、保护选相不正确和保护不动作是正确反应等5种情况。如果某一输出节点为“1”则表示发生了该节点所表示的情况。要想判别这5种情况就需要根据是否在保护范围内发生了故障、故障相别是什么以及保护所发的跳闸命令情况来考虑。于是在选择输入层节點时应将这几点作为输入节点。同样断路器的合闸和跳闸、自动装置的动作性能诊断ANN模型的构造，都应如此考虑

　　本文以高频保护為例对其ANN模型作一介绍。

　　高频保护输入层包含7个输入量输出层有5个输出量。输入、输出量含义如下：

表示高频保护发跳闸命令时故障点是否在高频保护所保护的范围内。若在所保护的范围内则x

＝－1。若无故障则x

分别表示故障相别A、B和C。

分别表示高频保护发跳閘命令情况下A相、B相和C相的出口动作情况

表示保护动作是否正确。若正确则y

表示保护是否拒动。若保护拒动则y

表示保护是否误动。若保护误动则y

表示保护动作选相是否正确。若选相出错则y

表示保护不动作是否正确。若保护不动作是正确反应则y

　　本系统的故障诊断知识由ANN隐式表示，知识库就是ANN的节点连接权矩阵知识获取就是通过用足够的样本训练ANN后，使ANN获得了通用的故障诊断知识这样，知识获取容易而且修改和扩充知识库也容易，只需重新训练ANN即可

　　本故障诊断系统的样本获取是通过EMTP程序仿真得到的：

　　①用EMTP程序仿真不同位置所有可能的故障类型，如内部故障、外部故障、变压器空载合闸投入和变压器空载合闸于内部故障状态等並获得每种故障相应的电压和电流瞬时值。

    ②处理电压和电流瞬时值提取输入特征量。　　

    ③以各保护和设备的基本工作原理及可能出現的故障情况为基本原则假定各种保护和设备的动作情况。

　　为了检验本文所构造的故障诊断系统的性能及效果用图2所示系统中变電站1进行验证。现用一个例子进行说明假定故障点d

发生A相永久性接地短路故障，故障后0．1 s由高频保护动作切除故障重合闸后高频保护拒动，由零序过流保护Ⅰ段动作切除故障其余保护和设备动作均正确。

上发生故障表1为故障位置诊断模块的输入、输出数据及诊断结果。故障发生后保护、断路器和自动装置动作性能诊断模块中有关线路L

的各ANN模型的输入、输出数据及诊断结果列于表2。

　　重合闸后保護、断路器和自动装置动作性能诊断模块中有关线路L

的各ANN模型的输入 、输出数据及诊断结果列于表3

结束语　　本文提出了基于故障录波器信息的运用人工神经网络方法构造变电站故障诊断系统的一种方法。该方法具有运行速度快、学习能力强、容错性好等特点由于采用叻模块化结构，因而该系统具有系统构造容易、运行维护和修改方便等优点经仿真表明：基于故障录波器信息，将ANN应用于变电站故障诊斷是一有效方法但ANN本身具有与符号数据库交互的功能较弱，不能直接同故障录波器相连也不擅长处理启发性知识，缺乏解释自身行为囷输出结果的能力等缺点这些不足之处有待下一步工作来弥补。例如将ANN与ES（专家系统）结合起来，利用ES具有较强的逻辑推理和符号信息处理能力由ES负责输入、输出数据处理，ANN作为故障诊断系统的核心^［26］；也可以将ANN与模糊控制结合起来，利用模糊控制的似然推理特點以模糊系统预处理人工神经网络输入信号^［7］；另外，也可以优化ANN模型及特征参数

　　同时，仅有一个变电站的信息有时在故障樾级跳闸时不能作出正确判断，只能给出估计范围因而如能将电网中各变电站的故障录波器通过传输介质连接起来形成故障录波局域信息网，使得站间数据能够互传这将对进一步确诊故障大有好处。

参考文献［1］胡守仁余少波，戴葵等．神经网络导论［M］．长沙：國防科技大学出版社，1992．

［2］顾雪平盛四清，张文勤等．人工神经网络和专家系统结合运用的电力系统故障诊断方法［C］．第九届国際电力系统保护的进展会议论文集，1993．

［3］段玉倩．神经网络式微机继电保护的研究［D］．天津：天津大学1998．

［4］陈德树．计算机继电保护原理与技术［M］．北京：水利电力出版社，1992．

［5］王东．具有时空结构性能NN群的高压输电线路在线综合故障识别和性能分析智能系统［D］．天津：天津大学1995．

［7］王士同．神经模糊系统及其应用［M］．北京：北京航空航天大学出版社，1998．