1、故障分析与反措基于PMU的故障测距新算法研究蔡田田周敏（广东省电力设计研究院 ， 广州市东风东路846号 ， 510600）摘要传统的故障测距技术采用的是理想化的线路参数 ， 由于运行环境的影响导致测距精度难以进一步提高 。
PMU的出现 ， 能精确测量线路的电压电流同步相量 ， 并在线计算出线路参数 ， 避免了由参数的不准确造成的测距误差 。
本文提出将PMU应用于输电线路的在线参数计算 ， 并提出一种新的精确线路模型 ， 使基于该模型的算法不受运行方式、运行环境、分布电容、故障电阻以及故障地点的影响 ， 并且能使故障测距达到99.95%的精度 。
EMTP的仿真算例证明了该测距方法的正确性及精确性 。
关键词故障测距广域测量系统（WAMS） 。

2、相量测量单元（PMU）参数在线计算0引言保证电力系统安全、稳定、可靠地运行是电力工作人员共同努力的方向 。
但在实际的电力系统中 ， 随着输电容量和结构复杂性的不断提高 ， 线路故障是不可避免的 ， 而一旦发生了故障 ， 就可能造成大面积长时间的停电 ， 甚至导致整个电网崩溃 。
因此输电线路准确的故障测距 ， 对于加速线路故障排除 ， 尽快恢复供电 ， 减少停电造成的经济损失和提高系统运行的稳定性都具有重要的意义1-2 。
国内外对故障测距的研究已经进行了几十年 。
PMU的出现 ， 为故障测距进一步提高精度提供了一个良好的契机 ， 目前很多学者在此基础上提出了不同的算法 ， 都取得了一定的效果 。
文献3-4系统介绍了一种基于PMU的故障检测与定位技术 。

3、 ， 提出一种基于新的离散傅立叶变换算法 ， 可达到99%的测距精度 。
文献5提出一种基于PMU的输电线路故障测距算法 ， 利用PMU的数据在线计算线路参数 ， 使算法具有很强的适应性 ， 但是没有考虑到分布电容的影响 ， 导致精度难以进一步提高 。
本文在此基础上提出了一种基于精确线路模型的测距算法 ， 具有更强的适应性 ， 不受故障类型、故障电阻以及分布电容的影响 。
并将PMU的测量数据用于线路参数在线计算 ， 可大大提高测距精度 。
EMTP的仿真结果证明 ， 该算法具有高达99.95%的精度 ， 满足电力系统实际的精度要求 。
1WAMS系统及相量测量单元PMU广域测量系统(Wide-Area Measurement System ， WAMS)是 。

4、近年发展起来的一项新技术 ， 受到广泛关注 ， 被称为电力系统三项前沿课题之一6-8 。
WAMS 可以在同一参考时间框架下捕捉到大规模互联电力系统各地点的实时稳态/动态信息 ， 这些信息在电力系统稳态及动态分析与控制的许多领域（如潮流计算、状态估计、暂态稳定分析、电压稳定分析、频率稳定分析、低频振荡分析、全局反馈控制等）都可能有用 ， 给大规模互联电力系统的运行和控制提供了新的视角 。
WAMS系统的外部基本单元 ， 基于全球定位系统（Global Positioning Systems ， GPS）的同步相量测量单元(Phasor Measurement Unit, PMU)作为一种实时测量模块 ， 能够高精度测量母线电压、 。

5、电流相量9 ， 它的发展使得直接监测系统相量成为可能 ， 从而产生发展了许多以它为基础的电气新技术 。
由于GPS能达到的精度 ， 因此在相角测量中能精确到0.018 ， 这使得电力系统线路故障测距精度进一步提高成为可能 。
2基于PMU的故障测距技术2.1线路参数在线计算的原理传统的故障测距都是利用电力运行部门给定的理想线路参数 。
但是事实上 ， 输电线路在现实运行中要受到沿线地质、气候、大地电阻率分布不均匀等因素的影响 ， 特别是恶劣的高寒地带 ， 当线路被冰雪覆盖时 ， 将会使线路参数明显偏离给定值；由于线材的收缩和重力的作用 ， 线路长度会发生变化；另外还有系统运行状态 ， 运行方式的影响等等 。
上面种种原因导致了线路参数的不确定性 ， 利 。

6、用理想化的参数进行故障测距 ， 精度会受到不同程度的影响 ， 有时还会造成很大的误差 。
PMU的发展 ， 已经能实现相当精确的输电线路状态的实时监测 ， 利用PMU所测量的电压电流数据进行线路参数的在线计算 ， 可以大大提高测距精度 。
对于一条实际的输电线路 ， 其参数是分布的 ， 尤其对于长线路来说 ， 若不考虑这种分布特性将会造成较大的测距误差 ， 所以 ， 本文采用的线路模型是分布参数模型 。
图1为一根长度为的单相均匀输电线路 ， 电压电流参考方向如图所示：图1单根均匀传输线根据均匀传输线的长线方程 ， 有下列式子成立5：(1)式中 ， ZC、分别为线路的特性阻抗和传播常数 。
根据系统可观测性原则配置的PMU9 ， 可以实时测量M、N两端的电压电流向 。

7、量UM 、UN 、IM 、IN ， 这样由方程(1)就可解出ZC、 ， 并且根据：(2)可进一步在线计算线路单位长度阻抗Z和导纳Y 。
以上公式中各电压电流可采用序分量或模分量 ， 求出的线路参数为相应的序分量或模分量参数 。
2.2测距算法图2为双侧电源系统 ， 假设F处发生故障 ， 有关各量如图所示 。
根据长线方程 ， F点的电压可以由M端的电压电流向量UM 、IM表示：(3)也可以由N端的电压电流向量UN 、IN表示：(4)图2双侧电源系统故障线路由(3)、(4)式消去 ， 并解出得：(5)上式中 ， 以上结果表明 ， 只要在系统中配置了PMU装置 ， 就可以得到故障前线路两端的电压电流相量 ， 在线计算出线路参数；并根据故障后线路两端的工 。

8、频电压和电流 ， 利用（5）式精确求出故障距离 。
必须注意的是 ， 以上公式推导是基于单相输电线路的 。
但是实际的高压架空输电线绝大部分采用的是三相交流输电模式 ， 而对于三相输电线而言 ， 由于相间存在着互感耦合 ， 因此在故障计算时需先进行解耦 ， 将三相耦合方程分解为多个独立方程来求解 。
可以采用Clark变换5将其解耦为三个独立的模分量系统 。
（6）其中：对于任一个模分量系统均可直接套用公式(6)得到故障距离 。
(7)其中i1、2、3 ， 分别代表序分量 。
3仿真算例3.1EMTP仿真按照前面图2所示的电力系统建立EMTP仿真模型 ， 设定线路全长为300km ， 在仿真中加入小扰动模拟线路受到的影响 。
输电线路单位正序（负序）参数 。

9、： ， 输电线路单位零序参数： ， 误差的定义公式如下：仿真运行实现后 ， 进行算法验算 ， 具体步骤如下：1) EMTP仿真所得的电压电流波形直接作为同步采样值进行计算；2) 用相量计算算法进行电压电流相量计算；3) 然后通过相模变化得到模域的电压电流量 ， 利用2.1节提出的线路参数估计算法进行线路参数估计；当故障发生后 ， 把故障后测得的同步采样值进行相量计算并通过相模变化进行解耦 ， 利用式（7）计算故障距离 。
3.2仿真结果表1采用不同线路参数的仿真结果相间电阻30 ， 接地电阻100故障类型实际故障点(km)给定参数的测距结果(km)误差(%)在线计算参数的测距结果(km)误差(%)单相接地3010015030.9 。

10、6998.389150.7860.3230.5370.26229.95599.910150.1230.0150.0300.041相间短路3010015028.449101.449150.6540.5170.4830.21829.862100.117150.0810.0460.0390.027相间接地短路3010015031.90296.817147.0030.6341.0610.99930.10299.913149.9310.0340.0290.023三相短路3010015030.795101.302146.1990.2650.4341.26730.07899.910150.3360.0260 。

11、.0300.112表2不同故障电阻情况下仿真结果故障点x100km故障类型实际故障点(km)给定参数的测距结果(km)误差(%)在线计算参数的测距结果(km)误差(%)单相接地3010015030.96998.389150.7860.3230.5370.26229.95599.910150.1230.0150.0300.041相间短路3010015028.449101.449150.6540.5170.4830.21829.862100.117150.0810.0460.0390.027相间接地短路3010015031.90296.817147.0030.6341.0610.99930.102 。

12、99.913149.9310.0340.0290.023三相短路3010015030.795101.302146.1990.2650.4341.26730.07899.910150.3360.0260.0300.1123.3结果分析表1、2的仿真结果表明以下几点：1）从表1可以看出 ， 线路参数的变化是造成测距误差的重要原因之一 。
利用运行部门给定的理想参数进行故障测距会引起很大的测距误差 ， 在单相接地短路时可高达0.537% ， 对于300km的传输线路来说 ， 测距点与实际故障点差了将近2km；而采用了本文提出的在线计算线路参数 ， 测距误差可以减少到0.03% ， 测距点与实际故障点的距离能控制在0.1km之内 。

13、 。
可见利用PMU的实测数据在线计算参数用于测距 ， 可以克服给定参数的理想化 ， 大大提高测距精度（最大可提高20倍精度） 。
而且值得注意的是 ， 利用PMU的计算参数 ， 所得的测距精度都能达到99.95%以上 ， 这对于准确排除故障提供了精确的数据保障 ， 因此对电力系统的安全运行具有深刻的现实意义 。
2）本文提出的故障测距算法 ， 对于线路内部不同地点发生的不同类型的短路故障有着很高的测距精度 ， 测距误差一般不超过0.05% 。
表2的仿真结果表明 ， 算法的测距精度还与故障点过渡电阻无关 ， 同时基本不受故障类型和故障点的影响；与单端测距算法相比 ， 其测距精度不仅高而且具有很好的稳定性 ， 而单端测距算法易受过渡电阻和故障点的影响 。
基于 。

14、PMU的故障测距算法有很强的适应性 ， 由于算法是基于精确的线路模型提出的 ， 故不受故障类型、故障电阻及分布电容的影响 。
4结论本文提出利用线路故障前后PMU的测量数据 ， 在线计算出线路参数 ， 克服了给定参数的不确定性 ， 从而提高了测距精度 。
提出新的精确线路模型 ， 使算法具有很强的适应性 ， EMTP的仿真结果证明 ， 基于PMU的测距算法不受故障类型、故障电阻、系统阻抗、分布电容的影响 。
将该测距算法应用于WAMS系统下 ， 对于快速排除线路故障 ， 增加大系统的稳定性有着很强的现实可行性 。
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稿源：(未知)

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标题：故障|故障分析与反措基于PMU的故障测距新算法研究