涂崎(1975),男,硕士,教授级高级工程师,从事电力系统继电保护相关工作(E-mail:
沈冰(1979),男,博士,高级工程师,从事电力系统自动化相关工作
邹晓峰(1985),男,硕士,高级工程师,从事电力系统继电保护相关工作
有源配电网中,电流差动保护相较于传统三段式过流保护能够整体地提升保护水平,但依赖光纤通道,而光纤通道的广覆盖难以实现。5G具有高可靠性、低时延、广覆盖等优势,有望成为有源配电网差动保护新的通信方案,但仍可能受环境干扰等因素导致采样数据缺失,影响线路正常运行和区外故障时保护的正确动作。为解决上述问题,首先,结合
Compared with the traditional three-section current protection, the current differential protection can improve the protection performance as a whole in the active distribution network, but reduce the wide coverage of fibre channel. The 5G, with its advantages of high reliability, low latency and wide coverage, is expected to become a new communication scheme for differential protection in active distribution network. However, the 5G communication may still be affected by environmental interference and other factors, resulting in the missing of sampling data, which may affect the correct operation of the protection under the normal operation and external fault scenarios. To solve the above problems, firstly, combined with the
近年来,分布式电源(distributed generation, DG)大量接入,导致配电网由传统单端辐射式结构转变为多端多电源结构,形成了有源配电网[
5G作为新一代移动通信的领跑者,具有高可靠性、低时延等满足差动保护通信要求的优势[
三段式过流保护难以适配有源配电网日益增长的保护水平需求,基于5G通信的差动保护有望解决该问题。但5G通信可能受外部干扰导致采样数据缺失,对保护的正确动作造成一定影响,而现有的插值应对手段难以兼顾计算量与插值精度。为解决上述问题,文中提出一种5G通信环境下有源配电网电流差动保护采样数据缺失应对策略,在插值精度方面有一定优势,且能在保护尽量不误动的前提下提升耐受的缺失点数量,不会影响保护实时性。
5G三大应用场景:增强型移动带宽(enhanced mobile broadband, eMBB)、高可靠低时延通信(ultra-reliable and low latency communications, uRLLC)、大规模机器类通信(massive machine type communications, mMTC)[
5G在线路
5G configuration scheme on line
但就目前的5G网络而言,仍存在传输时延抖动大、丢包率较高等主要问题。已有学者研究指出:5G通道的丢包率约为10-5,较光纤通道10-9的丢包率提升了约10 000倍[
有源配电网模型如
有源配电网模型
Active distribution network model
为充分体现有源配电网差动保护有别于三段式保护的作用,对于含IIDG的配电网,一般应在IIDG并网点上下游相邻线路上配置差动保护,如
式中:
同时,
差动保护
Differential protection
设保护装置采样频率
故障后周波采样电流
Cyclic sampling current after fault
一般而言,采样点缺失场景有缺失点数量、缺失连续性、缺失位置3种决定性特征,而5G干扰的随机性势必导致同一场景下的3种特征存在重合区。利用控制变量法,在3种特征下的不同采样数据缺失场景中,用
控制采样数据缺失的起点相同,从第3点开始连续增加缺失点数量,给出包括采样点未缺失在内的6种场景下(状态点分别为
采样点缺失数量对保护的影响
Impact of missing number of sampling points on protection
在
采样点缺失连续性问题有连续缺失、等间隔缺失、间隔式连续缺失、无规则缺失4种特征。缺失点数量为4时已可基本涵盖以上4种特征,下文控制缺失点数量和缺失起点相同,通过6种缺失场景(状态点分别为
采样点缺失连续性对保护的影响
Impact of missing continuity of sampling points on protection
在
控制采样点缺失数量和缺失连续性相同,以采样点连续缺失3点为例,通过6种缺失场景(状态点分别为
采样点缺失位置对保护的影响
Impact of sampling points missing location on protection
在
通过第2章的分析发现,5G环境下采样数据缺失对保护的影响不容忽视。为在有源配电网中更充分地利用差动保护这一性能优越的保护原理,可通过采用适当的插值算法对缺失采样点进行插值重构,替代其参与保护计算,一定程度上能弥补提升保护的动作性能。为此,文中提出一种阶次组合Neville插值法,能够在提升计算精度的同时降低缺失采样数据对保护动作的影响。
Neville是一种线性迭代的插值算法,在测绘科学领域的GPS精密星历中应用比较成熟[
其基本思想为:插值区间内,将若干个低阶插值式两两组合成高一阶的插值式,再将这些高一阶的插值式两两组合成更高一阶的插值式。通过不断组合迭代,插值式逐渐向更高阶发展,直至该插值式刚好通过所有已知数据点,此时可用此插值式进行任意缺失时刻的插值。
采用Neville进行插值的具体步骤为:对于
其次利用这些“零阶多项式”两两组合成通过2点的“一阶多项式”,后续步骤即将前一步所得低阶式不断组合直到最高阶多项式的过程。
当
式中:
因此,若已知
步骤1:
步骤2:
依次类推。
步骤19:
式(6)计算所得即为第5个数据点的插值结果。同理,在发生多点数据缺失时,也可按照上述步骤进行插值,相应的计算步骤会进一步减少。
采用Neville法进行高次插值拟合时经常出现龙格现象,具体表现为:插值区间边缘存在严重误差,插值曲线边缘有大幅度振荡,且插值阶数越高,误差和振荡幅度越大。针对上述问题,为提升插值精度,提出一种阶次组合法的应对措施,基本处理方式是:在插值区间中部使用高次插值,插值区间边缘使用低次插值,通过这种高次与低次插值相组合的阶次组合方法消除龙格现象。
阶次组合原理:对
式中:
为消除
综上,文中阶次组合方式拟选取为:在整周期
为更有效地应对5G环境下有源配电网差动保护采样数据缺失问题,可利用上述阶次组合方法进行数据插值:保护启动后收集对侧整周期采样数据并判断其中缺失点数量
差动保护采样数据缺失应对策略
Countermeasures for sampling data missing of differential protection
为验证所提应对策略的有效性,在PSCAD中搭建了
由前文可知,采样点连续缺失对保护影响最大,深入分析该场景,通过增加缺失点数量对比3种插值法,即线性Lagrange、三次样条(自然边界条件)、阶次组合Neville的性能。仿真从第2点开始逐渐增加缺失点数量(上限为
缺失点数增加时3种插值法的误差
Errors of the three interpolation algorithms when missing number increases
从
为验证所提阶次组合Neville插值法提升保护动作特性的有效性,文中将深入分析采样数据连续缺失场景下,发生区外三相短路故障与正常运行时使用插值法与不使用插值法的效果对比。需先说明的是,下文只进行了线路单侧发生采样数据缺失场景的分析,但在极端场景下两侧数据同时缺失也可得出相同的结论,文中限于篇幅不详证。
以
缺失点数量增加时差动电流和制动电流的变化趋势(不使用插值法)
Variation trend of differential current and braking current with increasing number of missing points (without interpolation method)
缺失点数量增加时差动电流与制动电流的变化趋势(使用3种插值法)
Variation trend of differential current and braking current with the increase of the number of missing points (using three interpolation methods)
从
前文仿真中均使用
缺失点数量增加时判据差动电流与制动电流的变化趋势(移动数据窗)
Variation trend of the criterion differential current and braking current with the increase of the number of missing points (under the moving data window)
根据3.1节中Neville插值法的描述,若有
为展开对比,应对当前常用的三次样条插值法进行计算量分析,其一般采用追赶法[
但是,使用阶次组合Neville插值法(
文中研究5G环境下有源配电网差动保护采样数据缺失场景,得到以下结论:(1) 提出一种在缺失点数量未达到整定阈值时使用阶次组合Neville插值法进行数据插值、缺失点数量超过整定阈值时闭锁主保护的应对策略;(2) 对比传统方法,所提阶次组合Neville插值法性能相对较好,能耐受的缺失点数量更多;(3) 所提阶次组合Neville插值法不会给保护速动性带来较大影响。综上,当有源配电网差动保护与5G通信紧密结合时,文中所提应对策略有望得到广泛应用。
本文得到国网上海市电力公司科技项目(52094019006B)资助,谨此致谢!
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