一种接触网故障位置智能预测方法技术

本发明专利技术涉及一种接触网故障位置智能预测方法，包括故障数据完整性检查、故障区间智能判断及基于多种故障测距方法进行故障位置智能预测，在出现故障跳闸后，先判断采集的电流信息是否匹配，不匹配时通过电抗测距法进行故障测距；匹配时结合所亭吸上电流大小比较法和上下行电流大小比较法判断故障区间位置，对比分析并给出可信度；然后对可能的故障区间均进行故障测距，综合多种故障测距方法混合计算得出最终预测故障点位置。本发明专利技术可准确预判故障点位置，避免由于数据异常、跳闸在特殊区段、跳闸类型特殊等原因造成故障测距的极大误差，也可有效提高正常数据下的故障测距精度，减少抢修时间，进而减少高铁晚点时间，具有极大的社会效益。会效益。会效益。

【技术实现步骤摘要】
一种接触网故障位置智能预测方法


[0001]本专利技术涉及电力系统故障预测
，特别是一种接触网故障位置智能预测方法。

技术介绍

[0002]接触网是露天设备，它受自然条件（风、雨、冰、雾、温度）的影响较大，周边环境也随时影响供电安全。在恶劣的条件下，接触网故障几乎是不可避免的。接触网没有备用，一旦故障就会直接造成高铁运行中断，严重影响人们的通行。抢修时间主要由三部分组成：到达现场时间、寻找故障点时间、临时处理故障时间。SCADA系统提供的故障信息并不能直接指向故障点位置，需要对数据进行分析、计算得到概率最大的故障位置。计算的精确度直接决定了故障测距的精度，而寻找故障点的时间由故障测距的精度决定，也间接决定了抢修时间，如果精度高则只需几分钟；如果误差达到1公里或者数公里，可能要花费数小时时间。
[0003]AT供电方式下发生跳闸时，需要同步采集AT所、分区所的数据，再进行故障测距计算。此过程中存在两个难点：一是在实际运行中，光纤通道中断、AT所（分区所）启动延时过高均可能导致变电所、AT所、分区所三者之间电流信息不匹配。一旦信息不匹配，将导致除电抗测距法之外的所有故障测距计算方法产生极大的偏差。二是AT供电方式下，故障点在AT所附近时，1AT段故障和2AT段故障的电流特性没有显著差异，一旦判断错误会造成很大的测距误差。
[0004]现有技术判断故障点区间的方式有两种，为所亭吸上电流大小比较法、上下行电流大小比较法。
[0005]1.所亭吸上电流大小比较法：比较变电所和分区所吸上电流，变电所大则在1AT段，分区所大则在2AT段。部分厂家会给分区所电流乘以1.1左右系数。但在实际应用中，AT所附近的跳闸因为区间差异，变电所吸上电流和分区所吸上电流大小没有显著的规律性，造成测距装置区间判断错误，进而造成极大的测距误差。
[0006]2.上下行电流大小比较法：与所亭吸上电流大小比较法类似，判断T线或者F线的上下行电流大小差值。如果上下行差距较小，则故障发生在2AT段。与所亭吸上电流大小比较法一样，同样有可能判错区间，从而导致极大的测距误差。
[0007]现有技术常用的AT故障测距分析方法一般包括电抗测距法、吸上电流比法、上下行电流比法和横联线电流比法、查表法等。
[0008]a.电抗测距法：广泛用于直供下计算故障点距离的测距方法，其利用直供线路电抗递增的原理，通过计算故障时的电抗大小，确定故障位置。电抗法测距原理图如图1所示。但是在AT供电方式下，线路阻抗呈现非线性，AT供电线路阻抗分布图如图2所示。图2左侧为AT供电方式下的T
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R、F
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R故障阻抗分布图，右侧为T
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F故障阻抗分布图。可以看出，针对T
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R、F
‑
R故障，一个阻抗可能对应多个线路位置。如8欧姆对应了3个位置，14欧姆对应2个位置，4欧姆对应1个位置。针对T
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F故障，单调性较明显，绝大多阻抗对应一个位置。因为高铁供电模式均为AT供电，单一电抗指向多个故障位置，所以直供法得到的
故障位置只能用于参考。
[0009]b.吸上电流比法：由于采用AT全并联供电方式，理想状况下的吸上电流法故障测距原理如图3所示。吸上电流比法只适用于全并联AT供电模式，且适用于T
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R和F
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R的短路。针对T
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F短路类型，由于吸上电流值被旁路，无法采集，所以不适用；全并联AT供电模式为目前广泛采用的方法，其难度在于Q值的整定较困难，但自由度较好。
[0010]c.上下行电流比法：通过比较上下行的电流大小来判断故障点位置。上下行电流比法适应于全并联供电方式，供电臂必须是复线，且末端必须闭环，精度一般。
[0011]d.横联线电流比法：类似于上下行电流比法，利用横联电流比来判断故障点位置。横联线电流比法适应于全并联AT供电，可以对T
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R、F
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R和T
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F等全部短路故障进行测距，测距原理不涉及AT自耦变漏抗和短路过渡电阻，因此测距精度极高，但不支持自定义修正。
[0012]e.基于实测电流的查表法：从各故障测距的原理可以知道，要想减小故障测距误差，就必须减小因电流比与故障点的对应关系错误而导致的误差，所以必须用实测的数据来进行校正。以往，实测数据来源于短路试验和实际运营时的短路故障，因此数据积累量较少，无法做到依托大量的有效数据积累来支持校正故障测距整定值。为了得到足够的实测数据来进行校正，可以采用高铁线路每日例行动态检测机车行速过程中的所产生的电流代替故障电流的方法来取得基础数据，其原理为：在吸上电流比法中，其测距的依据是基于每组电流之间的比值关系来分析故障点位置，即其需要的是各电流之间比值关系，与电流的绝对值大小、电流与电压相位差无关。当线路某点存在单点负载或存在T
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R或F
‑
R故障时，两次结果得到的各电流之间比值关系应基本一致。因此，可以利用单点负载来模拟T
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R或F
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R故障，起到多次短路试验的效果。基于这一原理，利用高铁线路例行动态检测机车作为某供电区间的单点负载，实时记录机车公里标。同时，记录同一供电臂上的变电所、AT所和分区所的电流大小，进而得到的多组单点负载点对应电流分布数据。该数据基本与故障电流分布情况一致，可以对故障测距装置精度校核进行指导，对故障测距参数进行修正，确保其计算结果吻合测试结果。
[0013]以上各测距方法优劣比较如表1所示。
[0014]表1可见，以上方法都存在片面性，将故障类型和位置进行细分后，不同的方法优劣各有不同。现有的故障测距分析由微机保护装置计算得出，受其自身内存空间、计算能力等影响，无法进行复杂判断，只能选用五种方法中的一个进行判断，导致故障测距误差较大。尤其是当数据出现异常时，微机装置不能发现，导致重大计算错误。具体体现以下三方面：1）无法对数据完整性进行检测，无法智能判断较少见的故障类型。2）对于故障区间的判断较机械，没有缓冲区，一旦判断错误就直接导致故障误差极大。3）计算引用方法单一，不能根
据故障类型和位置选用最优方法。

技术实现思路

[0015]本专利技术的主要目的是克服现有技术的缺点，提供一种可准确预判故障点位置，避免由于数据异常、跳闸在特殊区段、跳闸类型特殊等原因造成故障测距的极大误差，有效提高故障测距精度，减少抢修时间，进而减少高铁晚点时间的接触网故障位置智能预测方法。
[0016]本专利技术采用如下技术方案：一种接触网故障位置智能预测方法，依次包括以下步骤：
①
故障数据完整性检查：出现故障跳闸后，综合平台故障测距智能分析系统先进行数据筛选，通过分析各网孔电流，判断变电所、AT所、分区所三者之间电流信息是否匹配，如果电流信息不匹配，则除电抗测距法外所有测距方法全部失效，系统通过电抗测距法进行故障测距，并与区间模拟电抗进行比本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种接触网故障位置智能预测方法，其特征在于，依次包括以下步骤：
①
故障数据完整性检查：出现故障跳闸后，综合平台故障测距智能分析系统先进行数据筛选，通过分析各网孔电流，判断变电所、AT所、分区所三者之间电流信息是否匹配，如果电流信息不匹配，则除电抗测距法外所有测距方法全部失效，系统通过电抗测距法进行故障测距，并与区间模拟电抗进行比较，给出一个或数个可能故障点；如果电流信息相匹配，则进入步骤
②
；
②
故障区间智能判断：综合平台故障测距智能分析系统结合所亭吸上电流大小比较法和上下行电流大小比较法判断故障区间位置，将所亭吸上电流大小比较法和上下行电流大小比较法得出的故障区间结论进行结合对比分析，智能判断故障点的区间位置，并给出可信度，如果二者结论一致，则可信度高；如果二者结论不一致，则可信度低；然后进入步骤
③
；
③
基于多种故障测距方法进行故障位置智能预测：对于变电所、AT所、分区所三者之间电流信息相匹配的故障跳闸，如果故障区间判别可信度高，则只计算该判别故障区间内的故障位置；如果故障区间判别可信度低，则分别计算所亭吸上电流大小比较法和上下行电流大小比较法得出的两个故障区间内的可能故障位置；故障位置计算方法为：通过多种故障测距方法分别进行计算得出故障位置，并根据公式（1）采用加权平均的方式混合计算得出最终预测故障点位置；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（1）其中：x1、x2、x3……
x
k
为各类故障测距方法计算得出的故障位置数据；为最终预测故障点位置数据；f1、f2、f3……
f
k
为各类故障测距方法对应的加权系数；各类故障测距方法对应的加权系数通过对不同故障类型和电流特征的分析确定。2.如权利要求1所述的一种接触网故障位置智能预测方法，其特征在于，步骤
③
得出最终预测故障点位置后，进行视频系统验证步骤，根据预测故障点位置分析得出距离最近的摄像头位置并获取影像信息，通过查看故障前后的监控视频辅助确定故障位置。3.如权利要求1所述的一种接触网故障位置智能预测方法，其特征在于，所述步骤
②
中，所亭吸上电流大小比较法设有区间特征参数Q，故障区间判定方法设置为：吸上电流比D1≥Q+0.1时，判定为故障区间在1AT段；Q＜D1＜Q+0.1时，判定为故障区间大概率在1AT段；Q
‑
0.1＜D1＜Q时，判定为故障区间大概率在2AT段；D1≤Q
‑
0.1时，判定为故障区间在2AT段。4.如权利要求3所述的一种接触网故障位置智能预测方法，其特征在于，所述区间特征参数Q根据机车电流分布得出；如果无法得到机车电流...

【专利技术属性】
技术研发人员：缪弼东，齐佳风，李曌宇，宋东海，马进军，张玉平，高峰，张斌，崔超，
申请(专利权)人：中铁电气化局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：