基于分层模糊推理的快速综合故障选相新算法.pdf

第３８卷第５期２０１０年３月１日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ、，０１．３８ＮＯ．５Ｍａｔ．１，２０１０基于分层模糊推理的快速综合故障选相新算法叶朝辉，黄康乐，孔凡坊，潘剑虹，王金怡（温州市电力局，浙江温州３２５０００）摘要：提取了用于故障选相的特征参数，从模糊模式识别的角度，制定了识别故障类型和故障相别的隶属函数及模糊规则，提出了基于分层模糊推理的快速综合故障选相元件新算法。ＡＴＰ仿真表明，该算法能够正确完成故障选相，不受故障位置、类型、初始角、过渡电阻等因素的影响，无误判和漏判现象，具有很好的可靠性，适用于超高压电网行波保护或暂态量保护。关键词：故障选相；特征参数；模糊模式识别；超高压Ｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｓｐｅｅｄｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｆａｕｌｔｙｐｈａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｔｒａｔｉｆｉｅｄｆｕｚｚｙｒｅａｓｏｎｉｎｇ——ＹＥＣｈａｏ－ｈｕｉ，ＨＵＡＮＧＫａｎｇｌｅ．ＫＯＮＧＦａｎｆａ—ｎｇ，ＰＡＮＪｉａｎ－ｈｏｎｇ，ＷＡＮＧＪｉｎｙｉ（ＷｅｎｚｈｏｕＥｌｅｃｔｒｉＣＰｏｗｅｒＢｕｒｅａｕ，Ｗｅｎｚｈｏｕ３２５０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ．．Ｔｈｅｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ，ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｎｄｆｕｚｚｙｒｕｌｅｓｆｏｒｉｄｅｎｔｉｌｙｉｎｇｐａｔｔｅｍｏｆｆａｕｌｔａｎｄｓｅｌｅｃｔｉｎｇｐｈａｓｅｏｆｆａｕｌｔａｒｅｄｅｖｅｌｏｐｅｄｆｒｏｍｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｆｕｚｚｙｐａＲｅｍｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ａｎｄｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｓｐｅｅｄｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｆａｕｌｔｙｐｈａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｔｒａｔｉｆｉｅｄｆｕｚｚｙｒｅａｓｏｎｉｎｇｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｎＡＴＰｐｒｏｇｒａｍｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅｎｅｗａｐｐｒｏａｃｈｃａｎｓｅｌｅｃｔｆａｕｌｔｐｈａｓｅｃｏｒｒｅｃｔｌｙ，ａｎｄｉｔｓｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＣａｎａｌｓｏｅｎｄｕｒｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｆａｃｔｏｒｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｆａｕｌｔｄｉｓｔａｎｃｅｓ，ｔｙｐｅｓ，—ｉｎｃｅｐｔｉｏｎａｎｇｌｅｓ，ｆａｕｌｔｐａｔｈｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ，ａｎｄｉｓｒｅｌｉａｂｌｅｉｎｔｒａｖｅｌｉｎｇｗａｖｅｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｏｒｔｒａｎｓｉｅｎｔ－ｂａｓｅｄｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆａｕｌｔｙｐｈａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ；ｆｕｚｚｙｐａＲｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｅｘｔｒａｈｉｇｈｖｏｌｔａｇｅ中图分类号：ＴＭ７７文献标识码：Ａ—文章编号：１６７４－３４１５（２０１０）０５００１０－０６０引言目前，随着暂态量保护研究的显著进展【１Ｊ，研究新型的快速故障选相元件已势在必行，这对有选择性地跳开故障相和实现超高压输电线路单相或三相自动重合闸是至关重要的。基于行波的故障选相易受故障电弧、初始角、过渡电阻等不确定因素的影响［２－３１；而基于暂态量的故障选相能够克服以上缺陷Ｉ４Ｊ。但是仅依靠故障暂态量进行选相需要对每一个特征参数的门槛进行整定，而门槛的整定很难给出一套完善的整定原则。为此，将模糊理论引入到基于暂态故障选相中不失为一种好的方法Ｌ６Ｊ。本文从模式识别的角度，提取了识别故障类型和判断故障相别的特征参数，并结合模糊理论，提出了基于分层模糊推理的快速综合故障选相新算法。ＡＴＰ仿真表明该故障选相算法具有很好的选相性能。中的故障分量，如表１所示。表１不同故障类型下的电流故障分量Ｔａｂ．１Ｃｕｒｒｅｎｔｆａｕｌｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｉｎｃａｓｅｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｆａｕｌｔｓ１故障特征分析１’利用Ｃｌａｒｋ相模变换技术求解故障附加网络１故障类型特征≠ａ）零模量：单相或两相接地短路／ｏｆ０，实叶朝辉，等基于分层模糊推理的快速综合故障选相新算法．１ｌＩ际上为接地电流，数值相对较大；而两相或三相短路时零模量，＝０。≠ｂ）线模量：单相接地短路时，ｊ１０，ｉ２＝０；≠两相短路时ｆ１＝０，ｉ２０；而两相接地短路和三相短路时，两个线模量都不为零。１．２故障相别特征ａ）单相接地短路：三个故障分量中最大者对应故障相，与故障相无关的两个故障分量为零。ｂ）两相接地短路：非故障相的故障分量为零，与故障相相关的两故障分量无明显特征。ｃ）两相短路：非故障相的故障分量为零，两故障相的故障分量幅值相等，但极性相反。ｄ）三相短路：三个故障分量之间无明显特征。２故障选相算法中的特征提取２．１区分故障类型的特征参数设三个电流模量（ｉｏｆ、ｉｔｆ、ｆ２ｆ）和三相电流量（ｆＡ、ｆＢ、ｆｃ）正交小波变换的某尺度归一化能∈量分别为（ｅｏ、ｑ、ｅ２）和（、；３、）；将（、、）进行大小排序，记为（ｉ、ｉｄ、）。由上述故障特征分析，可以总结出：ａ）零模量≠当发生接地短路故障时，ｅｏ０，且数值较大‘当发生相间短路故障时，理想ｔ￣；ＳＴｅｏ＝０，即便是在不换位线路中零模分量也很小，近似为零。ｂ）模域中ｒｍ＝／单相接地短路时，＝ｅ２／ｅｌ很小，基本为零；≠两相接地短路和三相短路时，ｒｍ０；两相短路时，ｒｍ＝ｅ２／ｅｌ很大，理论值趋于ｏｏ。ｃ）相域中１＝ｅｍｉ／ｉｄ单相接地短路时１＝ｅｍｉ／ｉｄ的值基本上为１；两相短路和两相接地短路时０；而三相短路时１无明显特征。ｄ）相域中２＝ｅｍｉｄ／单相接地短路时，＝ｅｍｉｄ／基本为零；两相接地短路和相间短路时，无明显特征，但数值一般比较大，不会为零。ｅ）ｉ０ｆ与ｆＩｆ之间的曼哈坦距离（Ｍａｎｈａｔｔａｎ）１０定义序列（）、（，ｚ）的Ｍａｎｈａｔｔａｎ距离为：＝∑Ｉｘ（ｎ）－ｙ（ｎ）Ｉ¨Ｍａｎｈａｔｔａｎ距离反映两序列的接近程度。两相短路中／ｏｆ＝ｆ１ｆ＝０，故二者之间的Ｍａｎｈａｔｔａｎ距离１０＝０，而其他类型的故障无此特征。２．２区分故障相别的特征参数定义如下三个相关系数：’丽ＮＡＢ，ＰＢｃ丽ＲＢＣ，ｃＲＡＣ∑‘’∑其中：＝Ｃｘ（ｊ，后）Ｃｙ（，）＝ｃ（，．ｉ｝）。由故障相别特征可知，单相接地短路时，非故障相的故障电流相等且基本为零，为正相关，即Ｐ＝１；两相短路时，故障相的两故障电流具有负相等的关系，即Ｐ＝－１；两相接地短路时，三故障相之间无明显的相关性关系，故一ｌ＜ＰＡＢ、ＰＢｃ、ＰＡ＜１。但可以通过非故障相的故障电流为最小来选出故障相别。３基于分层模糊推理的快速综合故障选相利用模糊逻辑理论，将多个特征进行模糊综合，制定反映故障类型和相别的隶属函数及模糊规则，进而建立两层模糊推理结构：模糊判别故障类型和模糊识别故障相别，如图１所示。故类型判别规则表蓁罐ＣＧＩ地选相Ｉｌ蝴Ｉ厂Ｉ型至Ｈ选｝｝＿叵接地Ｆ二＝Ｉ垂ｕ［ｕ￣－－堕－图１基于分层模糊推理的故障选相识别框架Ｆｉｇ．１ＩｄｅｎｔｉＦｙｉｎｇｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｆａｕｌｔｙｐｈａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｔｒａｔｉｆｉｅｄｆｕｚｚｙｒｅａｓｏｎｉｎｇ３．１基于模糊推理的故障类型识别３．１．１特征参数的模糊化及其隶属函数的确定考虑本线路末端故障时零模量在传输中的衰减，将ｅｏ＞０．００１视为接地性故障，０．０００５～０．００１置为模糊区。的隶属函数如图２所示，输出为。单相接地短路时，０，其他故障类型时≠ｒｍ０，考虑到故障暂态的不确定性，将０．０２～０．１置为模糊区，输出为；在单相接地短路时基本为１，两相短路和两相接地短路时０，三相蜃一羔电力系统保护与控制短路时，无明显特征，为此，将的模糊区置为０．２～０．８，输出为；２在单相接地短路时为０，两相接地短路和相间短路时，无明显特征，但数值比较大，不会为０，可置０．１～０．９为２的模糊区，输出为。三个特征参数的隶属函数如图３所示。图２ｅ０的隶属函数Ｆｉｇ．２Ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｅｏ图３ｒｍ、１、２的隶属函数Ｆｉｇ・３Ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｒｍ，１ａｎｄｒｐ：３．１．２模糊判别故障类型的规则根据故障特征量ｅｏ、ｒｒ．、Ｙｐｌ、Ｆｐ２的隶属函数，制定出故障类型模糊判据的规则如表２所示。表２故障类型模糊识别规则Ｔａｂ．２Ｆｕｚｚｙｒｕｌｅｏｆｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｆａｕｌｔｔｙｐｅ对以上四个模糊输出设定权值时，考虑到故障发生的随机性，可将模糊判别设置相等的权值系数。式（２）是第一层判别故障类型的模糊输出：。＝０．２５（＋＋＋）（２）其中：ｆ代表每种故障类型。根据最大化隶属原则，得到：ＲｏｕＩｌ＝ｍａｘ（＆ｕＩｌｊ）（３）综合评判的最大输出所对应的故障类型即为模糊判别结果。需要说明的是：在两相接地短路时０模量较之于其的最大模量较小，尤其是在当０模量在０。初始角时，的值将很小，可能会落入其模糊区，甚至会进入到Ｓ区，从而将两相接地短路误判为相间短路类型。加以解决的方法是在第二层模糊选相根据选相矛盾进行上述误判的自动校正。３．２基于常规判别和模糊推理的故障相识别３．２．１单相接地短路的模糊选相根据相关系数的隶属函数（如图４）和模糊选相的规则（如表３）进行单相接地短路下的模糊选相。ｐ图４相关系数的隶属函数Ｆｉｇ．４ＭｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔＰ表３单相接地短路的模糊选相规则—Ｔａｂ．３Ｆｕｚｚｙｒｕｌｅｏｆｐｈａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｓｉｎｇｌｅｐｈａｓｅｇｒｏｕｎｄ故障相别ＰＡＢＰＢｃｃ设ＡＢ、Ｐａｃ、ＰＡＣ的输出分别为，综合输出为：ｕｌ２＝１０／３・（＋十）（４）其中：分别表示三种故障相别。２＝ｍａｘ（＆）（５）综合评判的最大输出所对应的故障相即为单相接地短路的模糊选相结果。３．２．２两相接地短路的常规选相利用如下方法完成两相接地短路时的故障相识别，即：ｉｆｅ：＝故障ｍｅｔｈｅｎＢＣＧｉｆｅｍｉ＝ｅＢｔｈｅｎＡＣＧ故障ｉｆｅ；＝故障ｍｔｈｅｎＡＢＧ３．２．３相间短路的模糊选相相问短路的故障选相不仅要在区分三相及两相短路的基础上选出故障相，同时还要对可能误判到此故障类型下的两相接地短路进行校正。选择相关系数和Ｍａｎｈａｔｔａｎ距离ｌ０作为两相短路模糊选相的特征参数。相关系数的隶属函数仍为图４。１０的隶属函数如图５，系数ａ和ｂ可以通过仿真确定，本文通过大量仿真确定口＝５０，ｂ＝９０。两相短路故障时的模糊选相规则如表４。图５１ｏ的隶属函数Ｆｉｇ．５Ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｌ０ＭＭ盹ＭＭＭＭＧＧＧＡＢＣ叶朝辉，等基于分层模糊推理的快速综合故障选相新算法．１３．表４两相短路的模糊选相规则Ｔｌａｂ．４Ｆｕｚｚｙｒｕｌｅｏｆｐｈａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｔｗｏ－ｐｈａｓｅｓｈｏｒｔ－ｃｉｒｃｕｉｔ综合输出仍为：３＝０．２５・（＋＋＋）（６）３＝ｍａｘ（２ｏｕｔ３ｆ）（７）对ｍ３设置一门槛值＝ｏ．８。如果Ｒｏ３。，表明该故障是两相短路，进而选出故障相别；如果Ｒｏｕｔ＜足，则表明该故障不是两相短路，则可能是三相短路或两相接地短路。两相接地短路时ｆ１ｆ＝一ｉｏｆ，有Ｅ１即≠ｒｅｏｌ＝Ｅｏｆ／巨ｆ１；三相短路时，ｉｏｆ＝０，ｆｌｆ０，有。＝／０。因此可利用此特征差异来识别和区分三相短路和两相接地短路。ｌ的隶属函数如图６所示：模糊规则如表５所示。图６ｒｅｏ１的隶属函数Ｆｉｇ．６Ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｒｅ０１表５相间短路故障类型下进一步判别三相短路和两相接地短路的模糊规则Ｔａｂ．５Ｆｕｚｚｙｒｕｌｅｆｏｒｆｕｒｔｈｅｒｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｆａｕｌｔｔｙｐｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｒｅｅ－－ｐｈａｓｅａｎｄｔｗｏ－－ｐｈａｓｅｓｈｏｒ—ｔ－ｃｉｒｃｕｉｔ垫堕耋型三相短路（ＡＢＣ）两相接地短路（ＤＧ）ｒｅｏＳＢ，．ｅｎ的输出为，根据最大隶属度原则，有：“Ｒｏ＝ｍａｘ（＆ｆ）（８）通过以上方法就可以完成相间短路故障类型下，两相短路的模糊选相和三相短路的识别以及两相接地短路误判到此类型下的二次校正。４故障选相算法的ＡＴＰ仿真图７为５００ｋＶ超高压输电系统，线路采用Ｊ．Ｍａｒｔｉ频率相关模型，结构参数取自平武线。考察基于分层模糊推理的故障选相元件算法随故障位置、初始角、过渡电阻变化时的选相性能。仿真中采样频率为４００ｋＨｚ，采用ＤＢ４小波对各特征量进行三尺度分解，得到第三尺度空间的小波变换系数。取故障后第三尺度１ｍｓ内的数据进行分析。兰ＮＱｌＪＩＩｓｉ０１上ｃ士上上ｃ０．上ｊ＿图７５００ｋＶ超高压输电系统Ｆｉｇ．７５００ｋＶＥＨＶｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍ４．１不同位置故障时选相元件的仿真测试故障初始角为３Ｏ。，过渡电阻为１００Ｑ，考察在被保护线路内部距保护１ｋｍ、５０ｋｍ、１００ｋｍ、１７４ｋｍ处故障时的选相结果。４．１．１故障类型的模糊识别图８给出了每种类型的故障下判为四种不同类型故障时的隶属度，其中最大隶属度所对应的故障“”类型即为模糊判别结果，用ｏ表示。由图８可以看出：不同位置故障时，四种不同类型的故障均能够被正确地分类到相应的模式空间中，判别非常明确，且不受故障位置的影响。０５０１００１５００５０１００１５０Ｄｉｓｌａｎｃｅ￣ｋｍ图８不同位置故障时故障类型的判别结果Ｆｉｇ．８Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｆａｕｌｔｔｙｐｅｉｎｃａｓｅｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｏｃａｔｉｏｎｓ４．１．２故障相别的综合评判综合评判故障相别的部分仿真结果如表６～９所示。由表可以看出：故障选相元件的第二层均能够在识别故障类型的基础上通过综合评判，正确选出故障相别，且选相性能不受故障位置的影响。表６不同位置ＡＧ故障时故障相别的模糊评判结果Ｔａｂ．６ＦｕｚｚｙｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｐｈａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｏｃａｔｉｏｎｓｗｈｅｎＡＧｆａｕｌｔ电力系统保护与控制表７不同位置ＢｅＧ故障时故障相别的常规评判结果Ｔａｂ．７ＩｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｐｈａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｏｃａｔｉｏｎｓｉｎｃａｓｅｏｆＢＣＧｆａｕｌｔ表８不同位置Ｂｃ故障时故障相别的模糊评判结果Ｔａｂ．８ＦｕｚｚｙｉｄｅｎｔｉｌｙｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｐｈａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｏｃａｔｉｏｎｓｉｎｃａｓｅｏｆＢＣｆａｕｌｔ表９不同位置三相短路时的模糊评判结果Ｔａｂ．９Ｆｕｚｚｙｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｐｈａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔ—ｌｏｃａｔｉｏｎｓｉｎｃａｓｅｏｆｔｈｒｅｅｐｈａｓｅｆａｕｌｔ４．２不同初始角故障时选相元件的仿真测试在距保护安装１００ｋｍ处，过渡电阻１００Ｑ，考察在０．０２４～０．０３４Ｓ（初始角为－２４￣＿１５７。）内故障时的选相性能。仿真中每隔０．０００２Ｓ设置～次故障。４．２．１故障类型的模糊识别——ｌＳＧｆ一－一ＤＧ‘…【一母Ｐ００２４００２６０．０２８００３００３２００３４００２４００２６０．０２８０．０３００３２００３４０．０２４０．０２６０．０２８Ｏ０３０．０３２０．０３４０．０２４０．０２６００２８０．０３０．０３２０．０３４ｌ／ｓ图９不同初始角故障时故障类型的￣ｌＪｇｌＪ结果Ｆｉｇ．９Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｆａｕｌｔｔｙｐｅｉｎｃａｓｅｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆａｕｌｔｉｎｃｅｐｔｉｏｎａｎｇｌｅｓ由图９可以看出：两相接地短路和三相短路受初始角的影响较大，但三相短路仍能够可靠正确地判别为相问短路（即Ｐ类型）故障；两相接地短路在少数情况下会被误判为相间短路故障。之所以会出现上述的误判，其原因是此类故障发生在０模电流过零点附近，图１０给出了Ｏ。０２５４Ｓ发生两相接地短路时的各模量波形，由图１Ｏ可知，该时刻故障时０模量相对于其他两个模量基本为零，不具有接地性短路的基本特征，经第一层模糊识别将其误判为相间短路。如图９右上子图中所标出的三个误判情况，针对此问题，将用本文前面提出的二次校正解决之。００２４００２５００２６００２７００２８００２９ｔ／ｓ图ｌ００．０２５４Ｓ发生两相接地短路时的模电流行波Ｆｉｇ．１０Ｍｏｄａｌｃｕｒｒｅｎｔｔｒａｖｅｌｉｎｇ－ｗａｖｅｉｎｃａｓｅｏｆｔｗｏ－ｐｈａｓｅｇｒｏｕｎｄｆａｕｌｔａｔ０．０２５４Ｓ４．２．２故障相别的综合评判在识别故障类型的基础上，进行第二层故障相别的综合评判，评判结果如表ｌ０和表１１所示。表１Ｏ两相接地短路误判为相间故障时的校正及选相结果—Ｔａｂ．１０Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎａｎｄｐｈａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｉｎｃａｓｅｏｆｔｗｏ・－ｐｈａｓｅｇｒｏｕｎｄｆａｕｌｔｍｉｓｊｕｓｔｉｃｅａｓｐｈａｓｅ・－ｆａｕｌｔ表１１三相短路在不同故障初始角时的模糊评判结果Ｔａｂ．１ｌＦｕｚｚｙｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｐｈａｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔ—ｆａｕｌｔｉｎｃｅｐｔｉｏｎａｎｇｌｅｓｉｎｃａｓｅｏｆｔｈｒｅｅｐｈａｓｅｆａｕｌｔ故障时Ｒｏｔ３ｒｅｏ１／判别故障时Ｒｏｕ１３ｒｅｏ１／判别刻／Ｓ结果刻／Ｓ结果０．０２４２０．３ｌ０Ｏ１８／１ＡＢＣ０．０２５８０．２５０，０ｌ２／１ＡＢＣ０．０２４４０．７４０．０２７／１ＡＢＣ０．０２６０．２５０．０１０／１ＡＢＣ０．０２４６０．７５０，０４４／１ＡＢＣ０．０２７０．２５０．００６／ｌＡＢＣ０．０２４８０．７５０．０４７／１ＡＢＣ０．０２８０＿３８０．００５／１ＡＢＣ０．０２５０．６８０．０３２／１ＡＢＣ０．０２９０．２７０．００３／１ＡＢＣ由表１１可以看出：当两相接地短路误判到相间短路类型中时，通过第二层的再次模糊判别，能够正确识别为两相接地短路，从而完成了两相接地短路误判为相间短路时的自动校正，通过校正，均能够正确识别出该故障类型和故障相别。叶朝辉，等基于分层模糊推理的快速综合故障选相新算法．１５．文中还对不同过渡电阻故障时对该故障选相元件进行了仿真（限于篇幅这里就不再列出）。仿真结果也表明，该故障选相元件同样不受过渡电阻的影响，具有很好的选相性能。５结论本文提出的基于分层模糊推理的快速综合故障选相元件具有以下特点：１）能够准确识别出故障的类型和综合评判出故障的相别。由于各特征参数均采用了归一化能量，因此选相性能不受故障位置和过渡电阻的影响，受故障初始角的影响较小。２）在少数情况下，两相接地短路会误判为相间短路，但经过校正，仍能可靠识别且选出故障相别。３）在计算各特征参数时，选取故障分量在１ｍｓ内的小波变换低频尺度能量，计算量小，满足快速故障选相的要求，具有实用性。参考文献—［１］ＪｉａｎｇＪｏｅＡｉｒ，Ｃｈｅｎｃｈｉｎｇ・ｓｈａｎ，ＬｉｕＣｈｉ－ｗｅｎ．ＡＮｅｗＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＳｃｈｅｍｅｆｏｒＦａｕｌｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎ，ＤｉｒｅｃｔｉｏｎＤｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ，ＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＬｏｃａｔｉｏｎｉｎＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＬｉｎｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＤｅｌｉｖｅｒｙ，２００３，１８（１）：３４．４２．［２］ＤＵＡＮＪｉａｎ－ｄｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＢａｏ・ｈｕｉ．ＨＡＨｅｎｇ－ＸＵ．ＡＮｏｖｅｌＡｐｐｒｏａｃｈｔｏＦａｕｌｔｅｄ・ｐｈａｓｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎＵｓｉｎｇＣｕｒｒｅｎｔＴｒａｖｅｌｉｎｇＷａｖｅｓａｎｄＷａｖｅｌｅｔＡｎａｌｙｓｉｓ［Ａ］．ｉｎ：—ＩＥＥＥＰｏｗｅｒＣｏｎ［Ｃ］．Ｋｕｎｍｉｎｇ（Ｃｈｉｎａ）：２００２．１１４６１１５０．［３］段建东，张保会，周艺．利用电流行波进行超高压输电线路故障类型识别的研究［Ｊ】．中国电机工程学报，［４］［５］［６］［７］２００５，２５（７）：５８・６２．—ＤＵＡＮＪｉａｎ－ｄｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＢａｏｈｕｉ，ＺＨＯＵＹｉ．ＳｔｕｄｙｏｆＦａｕｌｔ－・ｔｙｐｅＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＵｓｉｎｇＣｕｒｒｅｎｔＴｒａｖｅｌｉｎｇ－－ｗａｖｅｓ—ｉｎＥｘｒｅａｈｉｇｈ－ｖｏｌｔａｇｅＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＬｉｎｅｓ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００５，２５（７）：５８－６２．ＯｍａｒＡＳ．ＮｅｗＡｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏＰｈａｓｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＤｅｌｉｖｅｒｙ，２００２，１７（４）：９０８．９１４．段建东，张保会，周艺，等．基于暂态量的超高压输电线路故障选相［Ｊ】．中国电机工程学报，２００６，２６（３）：１．６．—ＤＵＡＮＪｉａｎｄｏｎｇ，ＺＨ—ＡＮＧＢａｏｈｕｉ，ＺＨＯＵＹｉ，ｅｔａ１．Ｔｒａｎｓｉｅｎｔ－ｂａｓｅｄＦａｕｌｔｙＰｈａｓｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎｉｎＥＨＶＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅｓ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００６，２６（３）：１．６．姜惠兰，梁昭君，杨维，等．基于模糊逻辑的高压输电线路故障类型识别新方法［Ｊ］．电工电能新技术，２００４，２３（１）：６０．６３．ＪＩＡＮＧＨｕｉ・ｌａｎ，ＬＩＡＮＧＺｈａｏ－ｊｕｎ，ＹＡＮＧＷｅｉ，ｅｔａ１．ＦｕｚｚｙＬｏｇｉｃＢａｓｅｄＨｉｇｈＶｏｌｔａｇｅＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＬｉｎｅＦａｕｌｔＴｙｐｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｄｖａｎｃｅｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆ—ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｎｅｒｇｙ，２００４，２３（１）：６０６３．葛耀中．新型继电保护与故障测距原理与技术ｆ第二版）［Ｍ］．西安：西安交通大学出版社，２００７．——收稿日期：２００９０３１８；——修回日期：２００９０６２６作者简介：叶朝辉（１９７０－），男，本科，工程师，从事电力系统及自动化方面的技术管理工作；孔凡坊（１９８４－），男，硕士，从事继电保护及电力系统—自动化方面的工作。Ｅｍａｉｌ：ｋｏｎｇｆａｎｆａｎｇ２００２＠１２６．ｃｏｍ（上接第９页ｃｏｎｔｉｎｕｅｄｆｒｏｍｐａｇｅ９）ＧＵＯＹｏｎｇ￣ｉ．ＴｈｅＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ［Ｍ］．ＢｅＵｉｎｇ：ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２００３．［８］李丽，华栋．配电网拓扑节点编号方案及其潮流计算［Ｊ］．华东电力，２００５，３３（４）：１７．２０．ＬＩＬｉ，ＨＵＡＤｏｎｇ．ＮｏｄｅＮｕｍｂｅｒｉｎｇＰｌａｎｆｏｒＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋＴｏｐｏｌｏｇｙａｎｄｉｔｓＦｌｏｗＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＥａｓｔＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ，２００５，３３（４）：１７．２０．［９］齐德昱．数据结构与算法【Ｍ】．北京：清华大学出版社，２００３．ＱＩＤｅ－ｙｕ．ＤａｔａＳｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄＡｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２００３．［１０］ＢｉｌｌｉｎｔｏｎＲ，ＪｏｎａｖｉｔｈｕｌａＳ．ＡＴｅｓｔＳｙｓｔｅｍｆｏｒＴｅａｃｈｉｎｇＯｖｅｒａｌｌＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，１９９６，１１（４）：１６７０－１６７６．收稿日期：２００９－０３－０１；——修回日期：２００９０９０１作者简介：王辉（１９８３－）女，硕士研究生，主要研究电力系统分析与控制；黄丽华（１９６３－），女，硕士，教授，硕士生导师，主要从事配电网络及其自动化及信息处理方面的教学与科研工作。Ｅ．ｍａｉｌ：ｂｄｈｌｈ＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ．ｃｎ