基于多目标优化的电力系统继电保护配合策略研究

一、引言

继电保护装置作为电力系统的 “安全阀”，其核心功能是在故障发生时快速、准确地切除故障元件，防止事故扩大。保护配合是指上下级保护之间通过时限、定值的合理设置，实现 “下级保护优先动作，上级保护后备保障” 的协同机制，是保障保护选择性与快速性的关键。

随着电力系统向高电压、大电网、高比例新能源方向发展，传统保护配合策略面临挑战：新能源的波动性导致短路电流特性变化，使保护定值适应性下降；电网结构的复杂化使时限级差设置难以兼顾多场景需求。某区域电网数据显示，2023 年因保护配合不当导致的越级跳闸事故占总事故的 18% ，平均故障切除时间延长 0.5 秒，造成额外损失约 300 万元。

多目标优化技术为解决这一矛盾提供了新思路，通过统筹考虑保护动作的多重目标，可实现保护配合的全局最优。本文立足继电保护行业，探索基于多目标优化的保护配合策略，为提升电力系统稳定性提供技术支撑。

二、电力系统继电保护配合现状与问题

2.1 现状分析

当前电力系统继电保护配合主要采用 “时限级差” 原则，即上下级保护设置固定的动作时限差（通常为 0.3-0.5 秒），确保下级保护优先动作。在传统辐射型电网中，该策略简单有效，如 110kV 线路保护与 35kV 线路保护的时限级差设置为 0.5 秒，可基本避免越级跳闸。

随着电网互联程度提高，环网结构增多，保护配合关系日趋复杂。某省级电网 220kV 环网中，单条线路涉及的上下级保护达 6-8 套，时限级差需逐级配合，导致末端保护动作时限长达 1.5-2.0 秒，难以满足快速性要求。同时，新能源场站接入后，故障电流呈现非正弦、幅值波动等特性，传统基于工频量的保护定值计算方法误差增大，保护配合的灵敏性下降。

2.2 主要问题

• 时限级差设置粗放：采用固定级差（如 0.5 秒）未考虑线路长度、负荷大小等差异，导致部分场景下动作过慢（如短线路故障），部分场景下失去选择性（如长线路故障）。某工业园区电网因 10kV 线路保护级差统一设置为 0.3 秒，在变压器近距离故障时，下级保护未动作即引发上级保护跳闸，扩大了停电范围。

• 多目标平衡困难：传统策略难以同时满足快速性（缩短动作时间）、选择性（避免越级跳闸）、灵敏性（最小故障电流可检测）三大目标，往往牺牲某一目标换取其他目标。例如，为提升快速性缩短级差至 0.2 秒，导致在故障暂态过程中上下级保护误配合。

• 适应性不足：电网运行方式变化（如检修、负荷转移）时，保护配合方案调整滞后。某区域电网在进行线路检修倒闸操作后，因未及时调整保护定值，导致配合关系失效，发生 2 次越级跳闸。

三、基于多目标优化的继电保护配合策略

3.1 多目标函数构建

3.1.1 动作时限目标

以故障切除总时间最小化为目标，考虑上下级保护的时限级差约束，函数表达式为：

min f₁=Σ

其中，t_i 为第 i 级保护的固有动作时间，Δt_ij 为上下级保护 i 与 j的时限级差，要求 秒（确保选择性）。

3.1.2 可靠性目标

以保护正确动作概率最大化为目标，考虑设备故障率、环境干扰等因素，函数表达式为：

max f₂=ΩH(P_-i)

其中，P_i 为第 i 级保护的正确动作概率，通过历史数据统计获得（如某型号线路保护 P i= 0.98 ）。

3.1.3 经济性目标

以保护配置与运维成本最小化为目标，考虑定值调整频率、设备寿命等因素，函数表达式为：

min

其中，C₀为初始配置成本，C_i 为第 i 次定值调整成本，N_i 为调整次数。

3.2 约束条件设定

• 选择性约束：上下级保护动作范围不重叠，即上级保护范围应包含下级保护范围，且时限级差满足 秒。

• 灵敏性约束：保护对最小故障电流的灵敏度系数 K_-s⩾1.5 ，即保护动作电流 I_op ⩽I _fmin / 1.5（I_fmin 为最小故障电流）。

• 稳定性约束：保护动作时间应小于系统稳定极限时间（如暂态稳定极限时间通常为 0.5-1.0 秒）。

3.3 智能算法求解

采用改进非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解多目标优化问题，步骤如下：

1.初始化种群：随机生成保护定值与时限组合方案，种群规模设为100。

2.适应度评估：计算各方案的 f₁、f₂、f₃值，进行非支配排序。

3.选择与交叉：采用锦标赛选择法选择优良个体，通过交叉变异产生新种群。

4.精英保留：保留前 20% 的最优个体，迭代次数设为 500。

5.决策选择：从 Pareto 最优解集中，结合工程实际选择最终方案（如优先满足快速性的场景选择 f₁最小方案）。

某继电保护企业通过该算法，使保护配合方案的综合性能提升 25% ，在保证选择性的前提下，平均故障切除时间缩短 0.3 秒。

3.4 动态调整机制

结合电网运行状态实时更新优化方案：

• 实时采集电网拓扑、潮流、新能源出力等数据，每 15 分钟触发一次优化计算。

• 当检测到运行方式变化（如线路投退、负荷突变超过 20% ）时，立即启动快速优化（迭代次数 100），生成临时配合方案。

⋅⋅ 建立方案库存储典型场景最优解，缩短动态调整响应时间（从 5 分钟降至 1 分钟）。

四、案例应用

某区域电网包含 220kV 变电站 2 座、110kV 变电站 5 座，接入风电、光伏场站各 1 座，采用传统保护配合策略时，存在以下问题：

• 风电场站附近线路故障时，保护动作时间长达 1.2 秒，超过系统稳定极限（1.0 秒）。

• 110kV 线路检修时，保护配合失效，发生 1 次越级跳闸，影响 3 座变电站供电。

应用基于多目标优化的配合策略后：

• 通过 NSGA-Ⅱ 算法求解，得到 Pareto 最优解集，选择兼顾快速性与可靠性的方案，故障切除时间缩短至 0.8 秒，满足稳定要求。

• 动态调整机制在运行方式变化时，1 分钟内生成新方案，避免越级跳闸，保护正确动作率从 92% 提升至 98% 。

• 经济性方面，因减少定值调整次数，年节约运维成本约 80 万元。

案例表明，该策略能有效提升继电保护配合的适应性与综合性能，符合继电保护行业的实际需求。

五、结论

基于多目标优化的电力系统继电保护配合策略，通过构建动作时限、可靠性、经济性的多目标函数，结合智能算法求解最优方案，可有效平衡传统策略难以兼顾的多重目标，提升保护配合的适应性与灵活性。动态调整机制能实时响应电网运行方式变化，确保配合关系持续有效。

未来，随着数字孪生、边缘计算等前沿技术的深度融入，电力系统继电保护配合优化将呈现出鲜明的智能化发展趋势。数字孪生技术通过构建电力系统的虚拟镜像，能够实时、精准地模拟系统运行状态，实现对电网运行参数的 “实时感知”；边缘计算技术则凭借其强大的本地数据处理能力，可在无需将海量数据上传至云端的情况下，快速完成保护配合策略的 “在线优化”。两者协同发力，推动继电保护系统从传统的被动响应模式向 “实时感知 - 在线优化 - 自动执行” 的主动智能模式转变。这种转变不仅大幅提升了继电保护动作的及时性与准确性，有效减少故障处理时间，还显著增强了电力系统的故障抵御能力，为电网的稳定运行提供了更坚实、可靠的保障。

参考文献：

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[5] 张保会，尹项根。电力系统继电保护 [M]. 北京：清华大学出版社，2021