【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网，具体涉及一种金属回流直流电网区内外故障识别方法及系统。
技术介绍
1、近些年来，随着大规模风能、太阳能等可再生能源的不断接入电网，必须采用新技术、新设备以及新型电网架构，以满足能源格局的深刻变化。柔性直流电网已经被广泛视为解决间歇性新能源并网挑战的有效技术之一。柔性直流电网在迅速发展的同时，也面临着多项技术挑战，其中之一便是直流线路的继电保护，这是一个重要的技术难题。相对于传统高压直流输电系统而言，柔性直流输电系统具有较小的阻尼和较低的惯性，在直流线路发生故障后，电流会快速上升，导致故障迅速发展。这意味着保护系统必须在3ms内快速响应。另外，为了避免金属腐蚀等问题，实际工程可能采用带回线的真双极接线方式。但其较高的线路故障发生率给系统的安全可靠运行带来极大风险。当柔性直流电网直流线路发生高阻故障时，传统行波保护方法无法有效地识别故障。此外，现有保护方法忽略了金属回线的耦合特征对保护的影响，可能造成保护误动。因此，寻求快速而可靠的保护方案已成为一个至关重要的问题，并吸引了越来越多的研究关注。
技术实现思路
1、针对上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种金属回流直流电网区内外故障识别方法及系统，通过该方法和系统可以实现快速识别线路的区内外故障，利用模量电流微分比值构建故障类型识别的相平面，实现故障的选极，从而提高柔性直流电网故障识别的准确性和响应速度。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种金属回流直流电网区内外
4、s1、获取金属回流柔性直流电网的拓扑结构；
5、s2、根据所述金属回流柔性直流电网的拓扑结构，构建贝瑞隆模型，并利用凯伦贝尔变换进行解耦，构建得到不同故障类型下的金属回流柔性直流电网等效模型；
6、s3、根据所述不同故障类型下的金属回流柔性直流电网等效模型，获得不同故障类型下的模域电压故障分量与模域电流故障分量表达式；
7、s4、基于归一化互相关算法，将不同故障处模域电压和模域电流进行微分处理，得到不同故障处的行波波形，对对应故障类型的行波波形与参考波之间的相似度进行定量计算，得到对应故障类型的行波波形与参考波之间的相似度；
8、s5、根据预先构造的差动判据和整定门槛，根据对应故障类型的行波波形与参考波形之间的相似度判定故障类型；其中，所述故障类型包括区内故障、区外故障和区内末端故障；
9、s6、根据所述不同故障类型下的模域电压故障分量与模域电流故障分量表达式，利用故障电流微分比值，构建故障类型识别的相平面；
10、s7、根据判定的故障类型与故障类型识别的相平面，进行故障选极。
11、作为优选方案，所述步骤s2具体为：
12、s201、根据所述金属回流柔性直流电网的拓扑结构，基于贝瑞隆模型，构建子电路之间的电气量关系，并利用凯伦贝尔变换进行解耦；
13、s202、基于凯伦贝尔变换，分析不同金属回流柔性直流电网的故障类型，获得不同金属回流柔性直流电网各故障类型对应的边界条件，并根据所述各故障类型对应的边界条件，构建不同故障类型下的金属回流柔性直流电网等效模型。
14、作为优选方案，步骤s201中，所述基于贝瑞隆模型，构建子电路之间的电气量关系的公式为：
15、bk(s)＝e-γ(s)l(2um(s)-bm(s))；
16、bm(s)＝e-γ(s)l(2uk(s)-bk(s))；
17、式中，bk(s)和bm(s)分别为直流线路贝瑞隆模型中的等值电压源，uk(s)、um(s)、ik(s)、im(s)分别为线路k、m端的电压、电流，γ(s)为故障行波的传播系数，l为线路长度。
18、作为优选方案，步骤s201中，利用凯伦贝尔变换进行解耦的公式为：
19、
20、式中，tk为凯伦贝尔变换解耦矩阵，xp，xm，xn分别为真实物理系统中的故障处电流或电压在标准下的坐标，x1，x2，x0分别为通过凯伦贝尔变换后模域下的坐标。
21、作为优选方案，步骤s202中，所述不同金属回流柔性直流电网的故障类型包括单极接地故障、极对极故障和极对回线故障；
22、所述单极接地故障包括正极接地故障；
23、所述极对极故障为正极对负极发生短路故障；
24、所述极对回线故障包括正极对金属回线发生短路故障。
25、作为优选方案，步骤s3中，所述不同故障类型下的模域电压故障分量与模域电流故障分量表达式具体包括：
26、当发生正极接地故障时：
27、
28、当发生正极对负极发生短路故障时：
29、
30、当发生正极对金属回线发生短路故障时：
31、
32、式中，ur2、ur1、ur0分别为发生故障后测量得到的第2模域电压、第1模域电压和第0模域电压；ir2、ir1和ir0分别为发生故障后测量得到的第2模域电流、第1模域电流和第0模域电流；lsr为平波电抗器；zmac1为换流器mmc1的等值阻抗；zc2、zc1和zc0分别为直流线路的第2模域、第1模域和第0模域波阻抗；bkr2、bkr1和bkr0分别为发生故障后测量装置测得的直流线路贝瑞隆模型中的k端第2模域、第1模域和第0模域等值电压源；(s)表示拉普拉斯变换。
33、作为优选方案，步骤s4中，所述参考波为发生在区内末端电阻接地处的第1模域故障电压微分波形；所述行波波形为第1模域故障电压微分波形；
34、所述基于归一化互相关算法，对对应故障类型的行波波形与参考波形之间的相似度进行定量计算的公式为：
35、
36、式中，nc为行波波形与参考波形之间的归一化互相关相似度，n为波形信号的采样长度，x为行波波形信号，y为参考波形信号，x[i]为行波波形信号x在第i个时间点的采样值，y[j]为参考波形信号y在第j各时间点的采样值，μx和μy分别表示x和y的信号采样均值。
37、作为优选方案，步骤s5中，所述差动判据和整定门槛具体为：
38、
39、式中，nset为整定门槛，ε为差动判据，nc为归一化互相关系数。
40、作为优选方案，所述整定门槛nset＝0.99，所述差动判据ε＝-0.01。
41、相应的，本专利技术还提供一种金属回流直流电网区内外故障识别系统，包括：
42、电网拓扑设计模块，用于获取金属回流柔性直流电网的拓扑结构；
43、故障等效模型模块，用于根据所述金属回流柔性直流电网的拓扑结构，构建贝瑞隆模型，并利用凯伦贝尔变换进行解耦，构建得到不同故障类型下的金属回流柔性直流电网等效模型；
44、故障特征提取模块，根据所述不同故障类型下的金属回流柔性直流电网等效模型，获得不同故障类型下的模域电压故障分量与模域电流故障分量表本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
3.根据权利要求2所述的金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，步骤S201中，所述基于贝瑞隆模型，构建子电路之间的电气量关系的公式为：
4.根据权利要求2所述的金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，步骤S201中，利用凯伦贝尔变换进行解耦的公式为：
5.根据权利要求2所述的金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，步骤S202中，所述不同金属回流柔性直流电网的故障类型包括单极接地故障、极对极故障和极对回线故障；
6.根据权利要求1所述的金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，步骤S3中，所述不同故障类型下的模域电压故障分量与模域电流故障分量表达式具体包括：
7.根据权利要求1所述的金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，步骤S4中，所述参考波为发生在区内末端电阻接地处的第1模域故障电压微分波形；所述行波波
8.根据权利要求1所述的金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，步骤S5中，所述差动判据和整定门槛具体为：
9.根据权利要求8所述的金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，所述整定门槛nset＝0.99，所述差动判据ε＝-0.01。
10.一种金属回流直流电网区内外故障识别系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，所述步骤s2具体为：
3.根据权利要求2所述的金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，步骤s201中，所述基于贝瑞隆模型，构建子电路之间的电气量关系的公式为：
4.根据权利要求2所述的金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，步骤s201中，利用凯伦贝尔变换进行解耦的公式为：
5.根据权利要求2所述的金属回流直流电网区内外故障识别方法，其特征在于，步骤s202中，所述不同金属回流柔性直流电网的故障类型包括单极接地故障、极对极故障和极对回线故障；
6.根据权利要求1所...
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