[发明专利]一种同塔多回输电线路故障识别方法与系统

说明书

本发明涉及一种同塔多回输电线路故障识别方法与系统。所述方法包括：获取各铁塔上各支架的位置、各相电流所在输电线路的位置和各铁塔上各测点的位置；对于输电线路中的任意一个铁塔，以铁塔的正算子矩阵的条件数最小为目标，以铁塔上各支架的位置为约束构建测点位置模型；正算子矩阵为由第i相电流所在输电线路的位置对铁塔上第y个测点的位置的积分组成的矩阵；对测点位置模型求解得到各铁塔的最优测点矩阵；获取最优测点矩阵内各测点处的磁感应强度；由磁感应强度确定输电线路的故障情况。本发明使用的磁传感器的数量少，节约成本，且提高了故障识别的精度。

技术领域

本发明涉及故障识别技术领域，特别是涉及一种同塔多回输电线路故障识别方法与系统。

背景技术

同塔多回输电线路由于输电能力强，应用性价比高等特点而广泛用于西电东输等高压输电线路项目，但同塔多回输电线路也存在故障类型繁多、耦合情况复杂、故障特征复杂的特点，因此需要研究同塔多回输电线路故障识别与定位，使之能够在故障发生之后准确地找到故障点，及时进行修复，保障整个电力系统能够安全稳定的运行。

传统故障识别方法主要分为基于稳态量和基于暂态量的识别方法。稳态量主要是指解耦后的分量和故障发生时的电压电流突变量，但稳态量的获取动作速度较慢，无法得到大量的故障点的信息，无法发挥出较好的选相效果，不能适应未来超高速保护的需要。暂态量主要是基于暂态量能量和小波分析的方法，目前准确识别出暂态分析所需要的高频的高压分量仍然存在一定困难，装置的成本也相对较高，且基于暂态量的系统对外界的干扰敏感性较高，当故障的暂态信号不明显时，有可能出现误判。传统故障定位方法按原理可分为故障分析法、行波法和智能算法。故障分析法主要根据测得电气量构建测距方程，此方法较为成熟，但是测距精度不高。行波法根据行波到达时间和速度确定故障点距离，此方法精度受行波速度、行波到达时间的识别影响，且成本较高。智能算法即蚁群算法、机器学习等智能算法与传统定位方法结合。但是，目前大多数的智能算法仅在实验仿真结果中进行验证，仍需在电力系统中进行大量实践验证其效果。上述传统的故障识别与定位方法都是基于接触式的做法，需要将设备连接到高压输电线路上，不便于安装、拆卸和维护，且设备通常复杂、较昂贵。对于非永久性故障，如风筝等物体挂在线路上引起的故障，考虑其临时性，可能在识别之前或者维修人员达到前系统已经恢复正常状态，传统方法对其识别和定位较为困难，不能排查可能存在的隐患。而非接触式基于电磁关系的方法只需在输电线路周围安装磁传感器，无需与输电线路接触，可在线监测永久性和非永久性故障，电气设备要求不高，安装和维护方便、使用寿命长、成本低、精度高，目前已有相关研究。但是目前非接触式方法的研究存在所需磁传感器过多、考虑不完全、大多在单回线路上等问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种同塔多回输电线路故障识别方法与系统，本发明使用的磁传感器的数量少，节约成本，且提高了故障识别的精度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种同塔多回输电线路故障识别方法，包括：

对于输电线路中的任意一个铁塔，以所述铁塔的正算子矩阵的条件数最小为目标，以所述铁塔上各支架的位置为约束构建测点位置模型；所述正算子矩阵为由第i相电流所在输电线路的位置对所述铁塔上第y个测点的位置的积分组成的矩阵，i＝1，2，…，I，I表示相电流的总数，y＝1，2，…，Y，Y表示测点的总数量；

对所述测点位置模型求解得到各所述铁塔的最优测点矩阵；所述最优测点矩阵是当所述铁塔的正算子矩阵的条件数最小时对应的测点的位置构成的矩阵；

获取所述最优测点矩阵内各测点处的磁感应强度；

由所述磁感应强度确定输电线路的故障情况，所述故障情况为无故障、断路故障或短路故障。

可选的，在所述由所述磁感应强度确定输电线路的故障情况之后，还包括：