交流滤波器开关合闸参数对直流电压的影响分析与改进

胡宇林

摘 要：针对交流滤波器在投入过程中可能会出现交流系统扰动的问题，进而会显著降低直流输电系統的传输功率，本文采用BP神经网络与遗传算法结合选相合闸装置参数预测进行研究，提出一种自适应遗传算法优化的BP神经网络选相合闸预测模型。

关键词：交流滤波器;开关;合闸;参数;直流电压;影响;改进

中图分类号：TM721.1 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）23-0149-03

在传统的高压直流系统中，换流站需要装设各种型号的交流滤波器用于就近滤除换流器在整流或者逆变过程产生的谐波[1]。而当直流功率变化时，控制系统根据无功功率的要求自动投切交流滤波器，因直流功率调整是实时的，且次数多，所以同塔双回交流滤波器场断路器的投切频率远大于普通换流站的投切频率，同时换流站交流滤波器投入时，会对系统造成不同程度的暂态冲击。为了减少暂态冲击，安装选相合闸装置对断路器分相进行操作控制，使三相均在电压过零点附近合闸。选相合闸装置定值选取的可靠性将会影响到合闸效果，以此保证直流系统安全运行。

1 开关合闸偏差与换相失败

首先需要深入分析断路器选相开关合闸，当滤波器投入使用之后，由于滤波器不同原件会存在震动故障，进而会产生过电压或冲击电流等，在实际交流系统中所产生的电压会出现畸变，甚至会导致直流系统出现换相失败的问题[2]，除此之外，交流滤波器是一种常见的中心负载装置，具体电路如图1所示。

在该图中电源等效电阻和电感可分别用R0和L0表示，交流滤波器等容电容可用Cr表示，在合闸过程中短时间内可认为电压是一个给定值，该值与开关合闸时电压角度具有联系，严重情况下该值为E=Em回路微分方程可以用下列公式进行表示：

当Em值是零时，此时对系统冲击力是比较小的，在交流滤波器方面开关合闸处于电压过零点时是最佳的状态，可结合开关合闸装置以及电压过零点进行选相设定，最终确定的开关合闸输出时间如下公式测试。而Tc可确保电压在过零点过程中路段断路器合闸，其中T0是指在合闸过程中的时刻，能够在任意时刻对系统所发出的开关合闸指令实现有效控制，tr是指在选相开关合闸计算时的间隔时间，ta是断路器合闸时间在选相合闸装置中可以根据母线进行计算，进而可以使三相断路器实现分相合闸，并在电压过零点进行合闸。为确保系统符合开关合闸要求，三相合闸是一个连续过程，三相电压过电过零点并按照Uac作为参考电压，那么三相合闸角度abc相分别为210°，150°和90°。

预测换相失败的原因。当逆变器存在两个阀换向时，由于无法完成换向过程或存在预计阀关断的问题，当预计阀关断后在反向电压中为能够及时进行阻断的恢复，由于该阀电压为正值需要导通，这种情况下甚至会出现倒换相的问题，关断阀关断实际也就是换相失败的问题，在阀处于正常运行时关断角应低于固定极限角，并且处于这一条件下会使逆变器产生换相失败问题，其中固有极限关断角是可控原件中载流子负荷开关以及构建P-N解阻档层的时间，通常在10°左右范围内，而对于导致出现一边换相失败的交流系统故障来说，通过现研究学者发现当出现逆变器，侧流系统故障会降低换相电压，电压时间面积，进而会导致换流阀关断角过小，最终引起换相失败。我们检测到当初次交流网测电压扰动之后，换相失败预测能够起到一定功能，在短时间内快速发出指令，并增加换相角度可有效改善换流器功能，防止出现换相失败的问题。具体是在每次出现换相失败保护动作前，需要在短时间内快速增加换相失败预测功能[3]，比如可以适当增加r角或者减小α角。

2 针对合闸目标角的思考

对于处于静态过程中断路器特性进行分析时，需要结合断路器性能判断最佳的和开关合闸时间，当处于稳定状态下对于500kV断路器开关合闸时间偏差，应当控制在一毫秒范围内，对于带电合闸时其时间与断路器预计时间具有密切联系，如图2所示斜线为开关合闸时，绝缘强度降低程度。

在具体假设中s点为理想状态下开关合闸时间，在这一过程中由于气体均匀度是开关合闸中强绝缘下降率，假设s点为最佳合闸状态，在合闸过程中具体结缘度降低为a点时，会出现预计绝缘降低的问题，此时电压为最高值，断路器本身离散性特点条件下预击穿会超于a点发生，进一步会使电压产生较大波动范围，由于断路器需要存在一毫秒的偏差合闸时间，可假设断路器合闸为s点，在提前一秒完成开关合闸时，预计穿会在s-18的角度上，出现在x-a直线上，断口电压接近高电压值，要想在高电压高点位置完成滤波器充电，这对合闸电压产生的波动范围是比较大的，甚至会出现换相失败预测动作。如果按照断路器合闸时间为一毫秒的离散信息计算时，光和误差电压会延迟一毫秒，零点相角会扩大18度，合闸角度会扩大18度，并且应当确保其处于可控制的误差范围内，进一步能够确保预击穿发生在较小电压值范围内，防止出现电压快速波动的问题。

3 故障分析

在本研究中以某换流站作为研究对象，该换流站投入交流滤波器在实际运行过程中出现交流电压快速波动的问题，其中直流功率由5800MW快速降低到2900MW，并且在25毫秒之后恢复，整个功率降低持续170ms，在这一过程中电压值由490kV快速降低到460kV，且随直流功率缓慢恢复，在整个过程中并没有出现换相失败的问题，或者出现故障告警，进而会导致出现频率控制功能投入。电压恢复之后这种功能消失，选相开关合闸装置可以通过设置相应的时间，进而以使断路器在电压过零点位置合闸，然而从实际合闸角度上，我们可以发现在处于Uab参考电压条件下，B相合闸角度为82°，而该值高于系统所允许的误差范围，我们通过故障滤波结果可以发现，由于在B相过零点没有发生合闸，而B相合闸电流较大，合闸后电流交流电压快速出现畸变，通过与时间列表进行比对，在交流滤波器投入三相之后出现干扰而电压显著降低，因此可适当调整α角为24°，在系统检测时出现交流扰动两毫秒之后，此时α角命令会由过去的141°调到117°左右，上升α角降低电压值，该结果与实际公式计算结果保持一致，说明换相失败预测动作是合理的。

4 遗传算法优化的BP神经网络的合闸预测模型

将获得的最优权值赋予BP神经网络，通过遗传算法优化神经网络权值，遗传算法优化的BP神经网络，避免BP神经网络陷入局部极小值，提高神经训练效率，其核心代码如下：

通过仿真结果可知，如图3所示，遗传算法优化的BP神经网络在迭代50次之后，区域稳定。因此，改进后的模型可以以较少的迭代次数实现BP神经網络最优权值的搜索。

通过对比不同预测模型所需要的训练次数来验证各个预测模型的性能，遗传算法优化的BP神经网络训练次数如表1所示。

因此，采用改进后的选相合闸装置预测模型效率更高，在达到训练目标的同时，大大缩减训练次数。

将使用真实的相时间、相电流数据进行预测，对比相时间、相电流预测模型的预测精度仿真结果，不同模型的相时间、相电流预测结果如图4所示。

表2的仿真结果可知降低了总体误差表明其模型具有较强的预测性能，提高了预测精度，进行BP神经网络初始权值优化，通过自适应遗传算法优化的BP神经网络以及组合神经网络实现，遗传算法优化的BP神经网络校验之前数据如表3所示。

5 结语

总而言之，在直流系统运行过程中交流滤波器投切较为频繁，在合闸异常时会产生较大电压扰动，进而会在短时间内快速降低直流功率，针对换流站交流滤波器选相合闸具体设置可以参考下列建议：在选定相开关合闸装置设定时，需要结合断路器特性，在实际使用时能够结合开关和闸角度超前或者存在断路器合闸时间延误问题，降低开关合闸角度误差对系统产生的不利影响，在开关合闸配置时实际与换相象失败预测逻辑频率较低具有显著关系。在断路器机械系统无法满足选相合闸的情况下，可以通过提高换相失败预测动作逻辑，进而防止该问题的发生，也是目前比较可行的方案。

参考文献

[1] 谢惠藩，杨光源，彭光强.广州换流站交流滤波器投切对天广直流换相失败的影响[J].南方电网技术，2015，9（9）：17-22.

[2] 严伟，秦金锋，叶志良，et al.从西站交流滤波器投入导致直流电压跌落分析[J].广东电力，2019，32（04）：51-57.

[3] 杨帆，宋天奇，张雪波.±800kV侨乡换流站500kV交流滤波器小组断路器选相合闸问题分析[J].南方电网技术，2014，8（6）：34-38.