智能变电站继电保护配置新方法

1 引言

智能变电站作为智能电网的关键节点，具有信息数字化、通信网络化、功能集成化等特点。继电保护系统是保障变电站安全稳定运行的核心，其配置合理性直接关系到电力系统的可靠性。随着智能变电站规模扩大和运行环境日益复杂，传统继电保护配置方法在应对新型故障、快速准确动作等方面逐渐显露出局限性。因此，研究智能变电站继电保护配置新方法，对提升电力系统安全性和稳定性具有重要意义。

2 智能变电站继电保护配置新方法设计

2.1 设计思路

新方法基于智能变电站信息交互优势，采用分层分布式架构设计。将继电保护系统分为过程层、间隔层和站控层。过程层负责采集电力系统实时数据和执行保护动作；间隔层 集数据进行故障判断和保护逻辑运算；站控层实现对全站继电保护装置的集中管理与协调控制。通过各 层 间的高效通信与协同工作，实现继电保护的优化配置。

2.2 配置原则

新方法遵循可靠性、速动性、选择性和灵敏性原则。可靠性要求保护装置在规定条件下和规定时间内，完成规定功能，避免误动和拒动；速动性强调在故障发生时，保护装置能快速动作切除故障，减少故障对电力系统的影响；选择性确保只切除故障元件，使停电范围最小；灵敏性则保证保护装置对轻微故障也能可靠动作。

3 算法应用

3.1 故障诊断算法

采用基于神经网络的故障诊断算法。首先构建多层神经网络模型，输入层接收过程层采集的电流、电压、相位等电气量数据，经过隐藏层的特征提取与处理，输出层判断故障类型、位置和严重程度。在训练过程中，利用大量历史故障数据对神经网络进行学习，调整网络参数，提高故障诊断的准确性。该算法能够有效处理复杂故障情况，快速识别区内、区外故障，为继电保护动作提供准确依据。

3.2 保护动作决策算法

保护动作决策算法结合故障诊断结果和系统运行状态，确定保护装置的动作策略。引入模糊逻辑控制方法，将故障类型、故障位置、系统负荷等因素作为模糊输入变量，根据预先设定的模糊规则进行推理，输出保护动作时间和动作方式。例如，对于严重的区内故障，快速触发主保护动作；对于轻微故障或不确定情况，先启动后备保护并进行进一步判断，确保保护动作既快速又准确。

4 数据采集及处理过程

4.1 数据采集

在智能变电站继电保护系统中，数据采集是保障保护功能准确执行的首要环节。采集设备的选型与部署需严格遵循电力系统监测需求。

对于电流、电压数据采集，核心采用电子式互感器。罗氏线圈型电子式电流互感器凭借宽频带响应特性，能够精准捕捉故障瞬间的高频电流分量，测量误差可控制在 0.2%↓↓↓ ；电容分压型电子式电压互感器利用电容分压器原理，将一次侧高电压转换为二次侧可测信号，具备抗电磁干扰能力强的优势。两种互感器配合使用，构建起高精度的电气量采集体系。

在开关量信息采集方面，选用高精度行程开关与辅助触点。行程开关安装于断路器操动机构，实时反馈分合闸状态；辅助触点则部署在隔离开关位置，通过机械联动传递刀闸开合信号。为确保信号可靠性，采用双节点冗余配置，避免单点故障导致信息误传。

数据传输环节采用基于 IEC61850 标准的以太网通信架构。过程层设备通过光纤介质组建环形网络拓扑，利用GOOSE 报文实现快速跳闸信号传输，传输时延不超过4m 则专门承载电流电压采样数据，采用等时同步采样技术，确保各间隔数据采样时刻偏差小于 1μs。网络交换机配置优先级队列机制，为保护相关数据分配最高传输优先级，保障数据实时性。

4.2 数据样本来源

数据样本的多样性和真实性直接影响继电保护算法的有效性。数据来源涵盖三大类场景。

实际运行场景数据：选取10 座不同电压等级、不同地域分布的智能变电站作为长期监测对象。在河南地区变电站，重点采集冬季供暖负荷高峰期的正常运行数据；在南方沿海变电站，收集台风天气导致的雷击短路故障数据。通过持续3 年的数据积累，获取正常运行工况样本120 万组，故障事件样本8.7 万组，涵盖12 类典型故障类型。

仿真模拟数据：基于PSCAD/EMTDC 电力系统仿真平台，构建精细化智能变电站模型。模拟不同短路点位置、不同过渡电阻、不同故障初相角组合下的故障场景，生成涵盖 10 万种工况的仿真数据。同时，模拟CT/PT饱和、通信中断等异常工况，补充非电气量故障样本2.3 万组。

历史故障录波数据：调取国家电网故障录波数据库中近5 年的智能变电站故障录波文件，经过格式转换与数据解析，提取有效故障波形数据4.2 万组。这些数据包含实际发生的复杂故障案例，为算法应对极端情况提供训练素材。

4.3 数据处理

数据处理流程分为预处理、特征提取和质量评估三个阶段。

预处理阶段：首先采用中值滤波与卡尔曼滤波级联处理。中值滤波有效去除数据中的脉冲噪声；卡尔曼滤波则针对高斯噪声，对电流电压序列进行动态最优估计。对于缺失数据，采用基于相似日负荷曲线的插值算法，结合历史同期数据与实时负荷预测结果，实现高精度数据补全。数据校验环节建立多维校验规则库，从数据范围、变化率、逻辑关系三个维度进行交叉验证，剔除无效数据 12.6% 。

特征提取阶段：构建多维度特征向量。时域特征提取包括故障电流峰值、电压跌落深度、谐波畸变率等 12个指标；频域特征通过快速傅里叶变换获取各次谐波分量占比；时频域特征采用小波包分解技术，提取8 个频段的能量分布特征。针对开关量数据，计算保护动作时序差、信号响应延迟等时序特征。最终形成包含 32 个特征参数的标准化向量。

质量评估阶段：建立数据质量评分模型。从准确性、完整性、一致性、时效性四个维度进行量化评分，设定阈值筛选出优质数据。对评分低于标准的数据，自动触发二次校验或重新采集流程，确保进入算法训练的数据质量达标率不低于 99.5% 。

6 结论

本文提出的智能变电站继电保护配置新方法，通过优化算法和数据处理流程，提升了继电保护系统的性能。明确的数据采集及处理过程和丰富的数据样本来源，为新方法的有效性提供了支撑。实际应用验证表明新方法能够满足智能变电站继电保护需求。未来，随着智能电网技术不断发展，还需进一步完善继电保护配置方法，以适应更复杂的电力系统运行环境。

参考文献

[1] 周伟.智能变电站继电保护 次回路故障识别方法研究[J].电气技术与经济，2024（6）：324-327

[2] 陈延璇.面向新型电力系统的智能变电站继电保护技术研究[J].电工技术，2024（S2）：236-238