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隨著風(fēng)電場(chǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和風(fēng)力機(jī)組容量的不斷增加，風(fēng)電場(chǎng)的安全可靠運(yùn)行變得越來(lái)越重要。風(fēng)電場(chǎng)多處于地形復(fù)雜的荒山草原，受氣候條件和地理環(huán)境的影響，極易發(fā)生雷擊、絕緣霧閃、絕緣子風(fēng)偏和線路金具損壞而引起的短路故障，其中單相接地故障約占系統(tǒng)故障的80%。因此，有效的故障定位技術(shù)能夠幫助風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行人員減小排查范圍，迅速、可靠地查找故障；顯著減少風(fēng)機(jī)窩電時(shí)間，對(duì)于提高風(fēng)電場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益和滿(mǎn)足電網(wǎng)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行考核指標(biāo)具有重要意義。

風(fēng)電場(chǎng)是典型的多端電源供電系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特殊，尚缺乏有效的故障檢測(cè)和分析手段。目前測(cè)距方法主要有行波法、故障分析法和人工智能算法。行波法測(cè)距精度高，但配電網(wǎng)和風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)存在分支線和混合線，使行波易發(fā)生折反射，加之線路較短，導(dǎo)致波頭檢測(cè)和波速確定困難。

有學(xué)者采用等效思維對(duì)配電線路歸一化處理以解決混合線路的行波波速不一致問(wèn)題，但需在每個(gè)分支線末端裝設(shè)同步測(cè)量裝置，且海量故障數(shù)據(jù)處理要求系統(tǒng)硬件具有較高的性能，算法實(shí)現(xiàn)成本較高。有學(xué)者提出基于行波固有頻率的雙端輸電線路故障定位方法，技術(shù)的關(guān)鍵在于準(zhǔn)確提取自然頻率，但對(duì)于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜的配電網(wǎng)和風(fēng)電場(chǎng)，特征頻率混疊導(dǎo)致提取失敗，無(wú)法完成故障定位。

故障分析法受制于過(guò)渡電阻和模型準(zhǔn)確度使其測(cè)距精度有限，且計(jì)算量大；有學(xué)者分析沿線電壓分布規(guī)律，由切線交叉原理迭代求解故障點(diǎn)；有學(xué)者利用測(cè)距函數(shù)判斷故障分支，進(jìn)而求解故障距離，這適用于T接線路，但難以向多分支、混合短線路的故障定位拓展。

國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》已將人工智能上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面。人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，使得智能算法用于多分支、混合短線路的故障定位已成為發(fā)展趨勢(shì)。有學(xué)者通過(guò)測(cè)量光伏陣列輸出電壓和電流，應(yīng)用高斯過(guò)程回歸進(jìn)行光伏陣列故障定位，性能優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。有學(xué)者采用離散傅里葉變換對(duì)線路一端三相電壓信號(hào)提取諧波分量的幅值作為特征量，并基于K最鄰近回歸模型實(shí)現(xiàn)單相接地故障的準(zhǔn)確測(cè)距。

根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)集電線路分支多、混合且短的特點(diǎn)，華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院的研究人員提出采用全相位快速傅里葉變換（apFFT）頻譜校正和極限梯度提升（XGBoost）的風(fēng)電場(chǎng)集電線路故障測(cè)距方法。

首先，搭建雙饋風(fēng)電場(chǎng)多分支混合線路的仿真模型，并通過(guò)apFFT頻譜校正法獲取故障電壓和電流的基波相量，以構(gòu)建原始特征集；其次，引入人工智能技術(shù)XGBoost算法建立單端故障測(cè)距的回歸模型，根據(jù)特征被選擇用來(lái)劃分的次數(shù)情況對(duì)特征重要度進(jìn)行量化分析及排序，直觀地挖掘特征量與故障距離之間的關(guān)系。

圖1 風(fēng)電場(chǎng)故障測(cè)距算法流程

目前，尚未見(jiàn)XGBoost集成算法在風(fēng)電場(chǎng)集電線路故障定位的應(yīng)用研究，該方法采用多線程并行計(jì)算和二階泰勒展開(kāi)，具有較高的運(yùn)算效率和預(yù)測(cè)精度。最后，應(yīng)用XGBoost故障定位器根據(jù)現(xiàn)存模態(tài)完成對(duì)新輸入模態(tài)的定位，獲得故障點(diǎn)精確位置。經(jīng)PSCAD/EMTDC實(shí)驗(yàn)證明，該方法適用于風(fēng)電場(chǎng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的故障測(cè)距，定位精度高于隨機(jī)森林（RF）集成樹(shù)方法，對(duì)不同故障位置和過(guò)渡電阻的單相接地短路均能夠有效測(cè)距。

圖2 風(fēng)電場(chǎng)仿真模型

研究人員主要工作和結(jié)論如下：

1）讀取單端測(cè)點(diǎn)故障后波形數(shù)據(jù)，利用apFFT相位差校正法獲得相應(yīng)電氣基波相量，無(wú)需通信，且可有效抑制頻譜泄露，具備一定的抗噪性。

2）設(shè)計(jì)了特征重要度量化分析方法，充分挖掘特征與故障距離之間的關(guān)系，同時(shí)也驗(yàn)證了特征選取的有效性。

3）建立了基于XGBoost回歸的故障定位器，避免了以解析法為基礎(chǔ)的故障測(cè)距需要求解復(fù)雜方程問(wèn)題，不存在偽根，不受過(guò)渡電阻的影響，故障定位簡(jiǎn)單，且同RF算法相比預(yù)測(cè)定位精度高。

4）搭建了PSCAD/EMTDC雙饋風(fēng)電場(chǎng)仿真模型，單相接地故障實(shí)驗(yàn)證明了該方法對(duì)多分支、混合短線路的適用性。

以上研究成果發(fā)表在2020年第23期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》，論文標(biāo)題為“基于apFFT頻譜校正和XGBoost的風(fēng)電場(chǎng)集電線路單相接地故障測(cè)距”，作者為彭華、朱永利。