微机继电保护 RL算法

微机继电保护作业

摘要：本文用EMTP建立了一个双端电源的输电线路模型，对A相短路故障进行仿真模拟，得到故障波形。首先用Tukey低通滤波器对其进行滤波处理，接着分别采用R-L模型算法和傅里叶算法对故障波形数据进行处理，并设定距离保护判据，对保护动作做出判断。 关键词：输电线路；R-L算法；傅里叶算法；仿真

为了提高电力系统的安全性与稳定性，电力系统继电保护一直是电力科研工作者研究的重点与热点。从系统运行数据的在线监测，到故障信号的采样、滤波，数据分析算法以及保护判据原理，都取得很多的成绩。继电保护装置的速动性、可靠性等特性都得到了很大的提升。本文将对应用前景广泛的两种数据分析算法经行仿真验证。输电线路仿真模型如下图所示。 M EM ?I??ImambImc F N I?naI?nbI?nc EN p 1?p

图1 输电线路模型

其中，F表示故障点位置，p为故障点距M侧的百分比。

一、仿真模型

m2220kVRMSLL /_30 +VMSW7+?v/?v/?vTLM3?i+220kVRMSLL /_40TLM4++PI Value=-1|180ms|0-1|1E15ms|0 -1|1E15ms|020.00 CPBUSL80.00 CPPI-1|180ms|0-1|1E15ms|0 -1|1E15ms|0 -1|1|0a+ SW8Secondary arcDEV2+Sec_ARC_a0.1R1?i++PI3SW6+ +PI4 图2 EMTP仿真模型

在PSCAD中建立系统仿真模型，如图2所示。设线路中点发生A相单相接地故障，故障起始时刻为t=0.1s，故障持续时间为0.1s，仿真时间在t=0.2s时结束。采样频率为1000Hz，假设在距M侧20km处发生A相接地短路故障，过渡电阻令其为0.1?。

系统参数选取如下：M侧系统电感Lm=131.6mH；N侧系统电感Ln=329.1mH，功角滞后10°；线路单位长度参数为：正序参数r1=0.019?/km， L1=0.9134mH/km，

67k5mC1=0.14?F/km；零序参数r0?0.1?，/L1?2.7139mH/km，

+

C0?0.008?F/km。线路总长度L=100km。

二、仿真波形

EMTP中的输出一个mm.mat的数据文件，导入matlab可以画出如下图形。图(3)为三相电流仿真波形，图4为三相电压仿真波形。从图3中可看出，当A相发生单相接地故障时，A相电流明显增大，而B、C两相电流基本保持不变，仍为负荷电流；A相电压有明显的电压降低，而B、C两相电压基本保持不变。

3000200010000-1000iaibic i/A-2000-3000-4000-5000-6000 00.020.040.060.080.1t/ms0.120.140.160.180.2图3 三相电流波形

2.521.510.5x 105

vavbvcv/V0-0.5-1-1.5-2-2.5 00.020.040.060.080.1t/ms0.120.140.160.180.2图4 三相电压波形

三、滤波器设置

本文采用Tukey低通滤波器进行滤波处理，低通滤波器的延时要比带通滤波器短很多，而且R-L型算法可以只要求采用低通滤波器。Tukey FIR低通滤波器的冲激响应和频率特性如下：

2?1时?[1?cos(?fTt??)],当0?t?2fh(t)??T?0,当t为其他时 （1） ?sin(2?f/fT)2f22?f[1?()]fT用该滤波器对A相电流和电压进行滤波，波形如图5所示

H(f)?10.5x 106vav1a v/V0-0.5-1 0x 1040.020.040.060.080.1t/ms0.120.140.160.180.210 i/A-1-2 0iai1a0.020.040.060.080.1t/ms0.120.140.160.180.2图5 A相滤波前后电流、电压波形（va、ia为滤波前波形，i1a、v1a为滤波后波形）

四、算法原理与程序

用matlab编写程序如下： 1、R-L模型算法 R-L模型算法

RI图4 R-L 简单模型示意图

其电流电压应该满足微分方程：u?R1i?L11t,t已知不同时刻12的电压和电流值，可得：

di dt （2）

u?R1i1?L1D1u2?R1i2?L1D2R1?则可以得到：

u2D1?u1D2i2D1?i1D2ui?u2i1L1?12i2D1?i1D2 （3）

D1?i(n?1)?i(n?2)i(n)?i(n?1) D2? （4）

TsTsuu(n?1)?u(n?2)1?ii(n?1)?i(n?2)1? 2uu(n)?u(n?1)，2i(n)?i(n?1) 2?2i2?2程序：

clc

clear all

load mm.mat; fx=100;

k1=m2a(1:20000,:); for i=1:200

y(i,:)=k1(i*fx,:); i=i+1; end k=y(:,:);

t0=k(:,1);t=t0;tmax=max(t);tmin=min(t); [x y]=size(k); T=0.02;N=200; m=k(:,2:7);

va=m(:,1);vb=m(:,2);vc=m(:,3);ia=-1*m(:,4);ib=-1*m(:,5);ic=-1*m(:,6);

figure

subplot(221);

plot(t,va,'k',t,vb,'k:',t,vc,'k-');

xlabel('t/ms');ylabel('v/V');legend('va','vb','vc'); subplot(223);

plot(t,ia,'k',t,ib,'k:',t,ic,'k-');

xlabel('t/ms');ylabel('i/A');legend('ia','ib','ic'); i=ia;v=va;

%tukey低通滤波

a=1;b=[0 1 3 3 1 0];c=zeros(N,1); i1=filter(b,a,i)/4; v1=filter(b,a,v)/4;

subplot(222);plot(t,v,'k',t,v1,'k:');

xlabel('t/ms');ylabel('v/V');legend('va','v1a'); subplot(224);plot(t,i,'k',t,i1,'k:');

xlabel('t/ms');ylabel('i/A');legend('ia','i1a'); i=i1;v=v1;

%微分方程算法 [a b]=size(i); i1=[0

i(1:a-1)]; i2=[0 0

i(1:a-2)];

5）

（