基于电子式传感器的电力系统短路故障诊断系统

徐中贵

摘 要：在状态检修过程中，如何更为准确的测量、采集电力系统运行参数对于提高系统运行安全稳定性能有着重要的意义。在下面这篇文章里，我们将重点对基于更为先进电子式传感器的电力系统短路故障诊断系统进行分析。

关键词：电子式传感器；电力系统；短路故障；DSP

前言

在电力系统运行过程中，故障诊断的准确性和及时性对于保证电力系统的运行安全及稳定性有着积极的意义。目前在电力系统故障诊断过程中，首先需要对系统运行数据进行采集，如电压、电流、频率、功率等，传统的采集过程中，主要是应用到电磁式传感器，由于其存在磁饱和、铁磁谐振、动态范围小及频带窄等诸多缺点，所以无法满足日益提高的电力系统运行需求。随着电子式传感器技术的不断发展，目前可应用于电力系统的电子式传感器主要包括光学电子式和混合电子式两种，前者采用光学元件作为传感单元，后者则是采用Rogowski线圈、霍尔器件、电阻分压器、电容分压器等作为传感单元。在电力系统短路故障诊断过程中，混合电子式更具适用性，在下面这篇文章里我们就以采用Rogowski线圈为传感单元的混合电子式传感器为基础对短路故障诊断系统进行分析。

1 电力系统短路故障的类型及特点

在电力系统运行过程中，造成短路故障的原因主要包括：（1）设备绝缘因老化、机械损伤而损坏；（2）过电压导致设备绝缘击穿；（3）人为误操作；（4）鸟害；（5）恶劣气候等。

短路故障的类型可分为三相短路、两相短路、两相接地短路及单相接地短路这四种，其中输电系统发生短路故障的几率最大，是电力系统最为重要薄弱环节。三相短路及两相短路主要是发生在中性点不接地系统；而两相接地和单相接地故障则主要是发生在中性点接地系统中。

2 短路故障识别系统的设计

实现对电力系统运行故障的准确诊断，一般需要经过四个环节，分别是信号采集、信号处理、状态识别及显示分析。电子式传感器主要是应用在信号采集这一环节。整个诊断系统有软件和硬件两部分组成，其中硬件部分根据电压等级可分为高压侧和低压侧两部分。下面我们分别对系统的硬件结构和软件设计进行简单了解：

2.1 系统高压侧硬件结构

识别系统的高压侧主要是完成信号采集功能，其核心单元是电子式互感器，图1为高压侧系统结构示意图：

通过对图1的分析，我们可以了解到，系统高压侧主要是由电流、电压传感器、电压测量、电流测量及电流保护几个信息采样通道组成。在图1中通过同一个Rogowski线圈分出两路，一路用于测量，另一路用于保护。当发生短路故障时，故障电流远大于正常运行电流，为了满足测量需求，这两路选用了不同放電倍数的增益可调放大器，正常运行时，系统通过放大倍数大的测量通道进行数据采样，而当发生短路故障时，系统转向放大倍数小的保护通道进行数据采样。通道的选择是由低压侧控制模拟选择开关来实现。

Rogowski线圈输出的电流为被测电流的微分值，在电流保护通道的放大器间添加一个短路故障判断电路，通过简单的电压比较就能实现对短路故障的快速判断。在判断出确实发生短路故障时，电流采样切换至保护通道。图2为故障判断电路结构示意图：

图2中LM393是集成电压比较器；RP1、RP2是电位器，用来调整比较门限电压；Q1是三极管；U2A、U2B是比较器。当线圈输入信号正、负方向均小于门限值时，三极管输出端为高电平；当输出信号正负方向有任意一个超过门限值时，三极管输出端为低电平。在对是否存在短路故障进行判断时，就是对三极管输出端低电平持续时间是否超过允许值来完成，当判断发生短路故障时，电流采样将切换至保护通道。

2.2 系统低压侧硬件结构

通过对低压侧电路结构示意图3的分析，我们发现其主要是完成高压侧上传信号的处理、状态识别和分析显示功能。

2.3 短路故障诊断系统软件设计

系统的软件部分主要是包括单片机程序、数字信号处理器程序。其中单片机程序包括主程序、数据采集子程序和短路中断子程序。图4为主程序结构流程图。

通过对主程序流程图的分析，我们可以了解到，整个程序是循环往复的，当判断出故障未发生且定时时间溢出时，程序清除中断标志并返回，对定时器初始值进行重新设置并启动；当判断短路故障发生时，系统会通知DSP，由其完成对信号的处理及状态识别。

2.4 基于小波变换的故障特征提取

由于系统运行过程中出现故障的类型较多，在对电力系统短路故障进行诊断过程中，有必要根据不同故障类型的故障特征来对故障进行识别。传统的傅里叶变换只适用于暂态稳定信号，随着电力系统发展需求的提高，如何对暂态信号进行采集、处理直接影响着系统故障的快速定位与检修。通过研究发现，通过利用小波变换的奇异性检测特点，能够对故障信号进行多尺度分析，并提取出关键的故障特征信息。这一步骤是在DSP中完成。

2.5 基于人工神经网络的故障识别

在对故障特征信息采集完成后，还需要对故障种类进行识别，传统的故障识别是利用专家系统，但在实际应用过程中存在着较多缺点，如知识获取瓶颈、匹配冲突等。而随着人工智能技术的发展应用，神经网络技术得到了很好的发展，将其应用在故障识别过程中，能够很好的克服专家系统存在的缺陷，体现出很好的自组织、自学习和自适应能力。[1]

3 结束语

电子式传感器具有频带宽、动态性能好等诸多特点，弥补了传统电磁式传感器在应用过程中的缺点。在上面文章里，我们只是对基于电子式互感器的电力系统短路故障诊断系统进行了简单的分析。电子式传感器技术已经广泛的应用于电力系统的各个方面，诸如电气设备健康状况的实时监测、输电线路雷击、覆冰故障的监测等。随着相关技术的进一步发展应用，必将有效的提高电力系统整体运行水平，保证供电的安全可靠。

参考文献

[1]邵晓非，宁媛，刘耀文，等.电力系统故障诊断方法综述与展望[J].工业控制计算机，2012（12）：4-7.