تشخیص خطای امپدانس بالا در شبکه توزیع مبتنی بر گرادیان مورفولوژیکی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی (کاربردی)

نویسندگان

1 گروه مهندسی برق، دانشکده فنی پسران(شهید مدنی)،خرم آباد، دانشگاه فنی و حرفه ای، ایران

2 گروه مهندسی برق، دانشگاه امیرکبیر، تهران، ایران

10.48301/kssa.2023.392193.2510

چکیده

تشخیص خطای امپدانس بالا (HIF) یکی از بزرگترین چالش‌ها در شبکه توزیع برق است. HIF معمولاً زمانی رخ می‌دهد که هادی‌ها در شبکه توزیع شکسته و سطح زمین یا شاخه درخت را لمس کنند. جریان این خطا، نزدیک به سطح جریان بار است و توسط رله‌های جریان زیاد، قابل تشخیص نیست. در این مقاله، یک روش جدید برای تشخیص HIF از سایر پدیده‌های مشابه در شبکه توزیع مانند کلیدزنی خازنی، کلیدزنی بار، جریان هجومی و اشباع CT ارائه شده است. روش پیشنهادی از گرادیان مورفولوژیکی تشخیص لبه (MGED) برای پردازش سیگنال‌های ولتاژ استفاده می‌کند. با استفاده از MGED، لبه‌ها یا تغییرات ایجاد شده در سیگنال و ویژگی‌های آن بعد از دو سیکل از شروع خطا، استخراج می‌شوند. بر اساس این ویژگی‌ها، یک شاخص تشخیص خطا (FDI) برای تمایز و طبقه‌بندی HIF، کلیدزنی خازنی، کلیدزنی بار، جریان هجومی و اشباع CT معرفی می‌شود. نتایج حاصل از شبیه‌سازی‌ برای شرایط مختلف خطای HIF و پدیده‌های مشابه در یک فیدر نمونه kV 20 و شبکه توزیع 34 شینه IEEEدر محیط نرم افزار EMTP، عملکرد سریع و دقیق روش پیشنهادی را تایید می‌کنند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

High impedance fault detection in distribution network based on morphological gradient

نویسندگان [English]

  • Moslem Salehi 1
  • Mahdi Zolfaghari 2
1 Department of Electrical Engineering, Technical and Vocational University, Iran
2 Electrical Engineering Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
چکیده [English]

High impedance fault (HIF) detection is one of the biggest challenges in power distribution network. HIF usually occurs when conductors in the distribution network are broken and touch the ground or a tree branch. The current of this fault is close to the load current level and cannot be detected by over current relays. In this paper, a new method for detecting HIF from other similar phenomena in the distribution network such as capacitor switching, load switching, inrush current and CT saturation is presented. The proposed method uses morphological gradient edge detection (MGED) to process voltage signals. Using MGED, the edges or transient changes in the signal and its features after two cycles from the beginning of the fault are extracted. Based on these features, an fault detection index (FDI) is introduced for distinguishing and classifying HIF, capacitor switching, load switching, inrush current and CT saturation. The simulation results for different HIF fault conditions and similar phenomena in a 20 kV sample feeder and IEEE 34 bus distribution system in EMTP software environment confirm the fast and accurate performance of the proposed method.The simulation results for different HIF fault conditions and similar phenomena in a 20 kV sample feeder in EMTP software environment confirm the fast and accurate performance of the proposed method.

کلیدواژه‌ها [English]

  • High impedance fault
  • mathematical morphology
  • distribution network

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 15 تیر 1402
  • تاریخ دریافت: 22 فروردین 1402
  • تاریخ بازنگری: 08 خرداد 1402
  • تاریخ پذیرش: 11 تیر 1402