Аннотация: Для решения проблемы выбора линии и локализации малых токовых замыканий на землю в распределительной сети в данной статье анализируются свойства адаптивной фильтрации алгоритма EMD. IMF, разложенная с помощью EMD, отображает ток замыкания на землю малого тока при различных углах замыкания. Различные характеристики, когда количество низкой частоты велико, используется направление мутации точки повреждения низкочастотного слоя IMF, а когда оно мало, энергия переходного процесса конденсатора используется в качестве критерия для выбора линии повреждения. Кроме того, на основе взаимного сотрудничества между DTU и FPI волновые формы каждого соседнего FPI сравнивались для окончательного определения места повреждения, а соответствующие логические узлы для выбора линии повреждения и функции позиционирования были расширены в соответствии с протоколом IEC 61850, что обеспечило ссылку для главной станции для мониторинга функций DTU и FPI. Моделирование замыкания на землю малого тока в распределительной сети на базе MATLAB/Simulink подтвердило эффективность данного метода выбора и позиционирования линии.
Аварии с отключением электроэнергии, от которых страдают потребители, в значительной степени вызваны сбоями в работе распределительных сетей. Поэтому повышение надежности энергопотребления в жилых домах является основной задачей при построении интеллектуальных распределительных сетей. Однако в распределительной сети существует множество типов и количеств силового оборудования, включая минимальный блок (DTU), а также распределенные устройства с одной функцией, но большим количеством по экономическим соображениям, например, индикаторы прохождения неисправностей (FPI). Распределительную сеть, например, Still, использующую традиционные протоколы серии IEC 60870-5, будет сложно адаптировать к такой сложной информации.
Поэтому протокол IEC61850 в настоящее время признан наиболее подходящим для автоматизации распределительных сетей, особенно для его применения при выборе линии и локализации малых токовых замыканий на землю в распределительных сетях. DTU и FPI в настоящее время являются основным оборудованием для автоматизации распределения электроэнергии, которое решает проблему выбора линии и определения местоположения малых токовых замыканий на землю. Что касается метода реализации, то в литературе [1] предлагается, что DTU загружает направление тока нулевой последовательности для определения места повреждения, когда ток нулевой последовательности большой, или использует такие методы, как вейвлет-выделение компонентов признаков, для выбора и определения места повреждения линии [2-3].
Однако структура распределительной сети сложна и изменчива, а повреждения в разное время соответствуют различным переходным компонентам повреждения. В сочетании с неопределенными колебаниями и шумами системы алгоритмы фильтрации с фиксированной частотой или традиционные методы выбора и позиционирования линий, которые полагаются только на направление повреждения в качестве критерия, создают огромные проблемы. Что касается использования FPI, то в литературе [4] предлагается метод, использующий только Zig Bee. Однако из-за необходимости контроля затрат FPI обычно не имеет коммуникационных функций. Даже если у него есть коммуникационные функции, трудно самостоятельно поддерживать IEC 61850 для связи, и неисправности будут передаваться на внутреннее оборудование FPI для обработки в свою очередь. В литературе [5] описано использование этого FPI для реализации специального протокола для поиска неисправностей. Как заставить FPI поддерживать протокол IEC 61850, также является неизбежной проблемой при реализации автоматизации распределительных сетей.
В соответствии со стандартом IEC 61850 в литературе [6] создан логический узел выбора и позиционирования линии замыкания на землю малого тока, подходящий для специализированного метода, который является эталоном для применения IEC 61850 при выборе и позиционировании линии замыкания в распределительной сети. Исходя из вышеизложенного, в данной статье предпринята попытка использовать эмпирическое модальное разложение (EMD) с адаптивными свойствами для замены традиционного вейвлет-алгоритма, используемого для анализа переходных компонентов для выбора линии повреждения, а затем использовать DTU и FPI для обнаружения токов повреждения. Тестирование и определение места повреждения. Наконец, для этого метода выбора и локализации линии предлагается логический узел выбора и локализации линии повреждения, соответствующий расширению протокола IEC61850, и атрибуты мониторинга FPI интегрированы в узел, используя DTU в качестве средства связи для решения проблемы влияния FPI на вопросы поддержки протокола IEC 61850.
1 Введение в адаптивность алгоритма EMD EMD - это новый адаптивный метод временно-частотного анализа сигналов, предложенный и разработанный NE Huang в США в 1998 году [7]. Основываясь на характеристиках самого сигнала, он самостоятельно извлекает присущую ему модальную функцию (Intrin-sic Mode Function (IMF)). Большое количество инженерных примеров подтвердило, что алгоритм EMD имеет характеристики, схожие с бинарными фильтрами, и является эффективным инструментом для анализа форм сигналов нелинейных сбоев. Особенностью алгоритма EMD является адаптация к локальному масштабу, что отражается в определении мгновенных частот.
Выполните преобразование Гильберта для сигнала x(t), чтобы получить ^x(t), который представляет локальные характеристики x(t). Определите его аналитический сигнал z(t) как: z(t)=x(t) j^x(t)= a(t) ejθ(t)(1)(1)Мгновенная частота выражается как: fi(t)=-(2)fi(t)=21π-dθd(tt)(2)12πdt-dt(2)где fi(t) представляет i мгновенную частоту в момент времени t. В отличие от тригонометрического разложения, мгновенная частота, полученная с помощью преобразования Гильберта, является локальной величиной.
Математическая модель многокомпонентного сигнала x(t) строится следующим образом: x(t)=∑ci(t) r(t)(3)x(t)=i=∑N 1ci(t) r(t)(3) i=1ci(t) r(t)(3), где ci(t) - однокомпонентный сигнал, а r(t) - остаточный сигнал. Видно, что по сравнению с разложением Фурье, в котором в качестве временной шкалы используется треугольный базис, временная шкала в алгоритме EMD представляет собой неявную шкалу локальных колебаний сигнала [8]. Разложение EMD не требует предварительного определения базисных функций, а также предварительных знаний о сигнале, поэтому алгоритм обладает хорошей адаптивностью. EMD может быть разложен на несколько IMF и остаточный сигнал: s(t)=∑IMFi(t) r(t)(4)s