复杂电磁环境下行波故障定位的抗干扰技术研究

随着电力系统规模的不断扩大和智能化水平的提升，行波故障定位技术因具备定位精度高、响应速度快等优势，在输电线路故障诊断中得到广泛应用。然而，实际电力系统运行环境复杂，行波信号在传输过程中易受到各种干扰信号的影响，导致定位装置误判或定位精度下降。因此，如何有效区分故障行波与干扰行波信号，成为保障行波故障定位装置可靠运行的关键问题。

一、干扰行波信号的来源与特征分析
电力系统中的干扰行波信号来源广泛，不同类型的干扰信号具有不同的特征，准确识别这些特征是区分干扰信号的基础。
（一）干扰行波信号的主要来源
雷电干扰：雷电击中输电线路或附近区域时，会产生强烈的电磁脉冲，形成高频行波信号。这类干扰信号能量大、频谱宽，易与故障行波混淆。
开关操作干扰：断路器、隔离开关等设备的正常操作会引起系统暂态过程，产生操作行波。其幅值和持续时间与操作类型（如合闸、分闸）相关，可能对故障定位造成干扰。
负荷突变干扰：大型负荷的投切或负荷性质的突然变化，会导致线路电流和电压的突变，产生负荷突变行波。此类干扰信号通常具有较低的幅值和特定的频谱特征。
电磁耦合干扰：邻近线路的故障或操作会通过电磁耦合在监测线路上感应出行波信号，即交叉干扰行波。其传播路径和极性与故障行波存在差异。
噪声干扰：包括电力电子设备产生的谐波噪声、通信信号干扰以及环境电磁噪声等，这类干扰信号通常表现为随机的低幅值信号。
（二）干扰行波信号与故障行波信号的特征差异
故障行波信号是由线路故障（如短路、接地）引起的，具有以下典型特征：幅值较大，通常远高于正常运行时的信号水平；上升沿陡峭，故障瞬间电压或电流的突变率高；极性固定，根据故障类型（如正极性、负极性故障）具有明确的极性；频谱集中，主要能量集中在特定的频率范围内；伴随故障稳态分量，故障行波后通常会出现持续的故障电流或电压分量。
相比之下，干扰行波信号的特征存在明显差异：雷电干扰的频谱更宽，且无后续的稳态故障分量；开关操作干扰的幅值随操作类型变化，且通常在操作后系统恢复稳定；负荷突变干扰的幅值较低，频谱中低频成分较多；电磁耦合干扰的极性可能与故障行波相反，且传播速度与故障行波不同；噪声干扰则表现为随机无规则，缺乏明确的上升沿和极性特征。
二、干扰行波信号的区分方法
基于干扰行波信号与故障行波信号的特征差异，目前主要采用以下方法进行区分：
（一）幅值阈值法
幅值阈值法是通过设定信号幅值的阈值来区分干扰信号。故障行波信号的幅值通常远大于干扰信号，因此可以根据系统正常运行时的最大干扰信号幅值，设定一个合理的阈值。当监测到的行波信号幅值超过该阈值时，判定为故障行波；否则，视为干扰信号。该方法的优点是简单易行、实时性强，但阈值的设定需要充分考虑系统的最大干扰水平，若阈值过高可能漏判故障，过低则可能误判干扰。例如，对于雷电干扰，其幅值可能接近甚至超过故障行波，单纯依靠幅值阈值法难以有效区分，需结合其他特征。
（二）极性判别法
故障行波信号的极性与故障类型和故障位置密切相关，具有明确的规律性。例如，单相接地故障时，故障相的行波极性与非故障相存在差异；而干扰行波信号（如电磁耦合干扰）的极性可能与故障行波相反或无固定极性。极性判别法通过分析行波信号的极性特征，结合系统的拓扑结构和故障类型，判断是否为故障行波。该方法需要准确获取行波信号的极性信息，通常采用小波变换或希尔伯特变换等方法提取信号的瞬时极性。例如，利用小波变换的模极大值法，可以确定行波信号的极性和突变时刻，从而区分故障行波与干扰行波。
（三）频谱分析法
不同类型的行波信号具有不同的频谱特征，频谱分析法通过分析信号的频率成分来区分干扰信号。故障行波信号的频谱通常集中在某一频段，而干扰信号的频谱可能更宽或分布在其他频段。例如，雷电干扰的频谱范围较广，涵盖从低频到高频的多个频段；开关操作干扰的频谱则与操作速度相关，快速操作产生的行波频谱更高。采用傅里叶变换、小波变换或短时傅里叶变换等方法对行波信号进行频谱分析，提取其频谱特征（如中心频率、带宽、能量分布），并与故障行波的频谱模板进行比对，从而实现干扰信号的区分。例如，利用小波包分解技术，可以将行波信号分解到不同的频率子带，通过分析各子带的能量占比来识别干扰信号。
（四）行波传播特性分析法
行波信号在输电线路中的传播速度、衰减特性和反射特性与信号的类型和线路参数有关。故障行波信号通常沿故障线路传播，其传播速度接近光速，且在故障点和线路端点会发生反射；而干扰行波信号（如电磁耦合干扰）的传播路径不同，传播速度可能存在差异，且反射特性不明显。行波传播特性分析法通过分析行波信号的传播时间、反射波的到达时刻以及幅值衰减规律，来区分故障行波与干扰行波。例如，利用双端行波定位原理，比较两端监测到的行波信号的到达时间差，若时间差与故障位置的理论计算值相符，则判定为故障行波；否则，视为干扰信号。此外，通过分析行波信号的衰减系数，也可以区分不同类型的干扰信号，如雷电干扰的衰减速度通常快于故障行波。
（五）人工智能识别法
随着人工智能技术的发展，机器学习和深度学习方法被广泛应用于干扰行波信号的区分。这类方法通过提取行波信号的多种特征（如幅值、极性、频谱、传播时间等），构建特征向量，利用训练好的模型（如支持向量机、神经网络、随机森林等）对信号进行分类。例如，采用卷积神经网络（CNN）对行波信号的波形进行特征提取和分类，能够自动学习故障行波与干扰行波的差异；利用长短期记忆网络（LSTM）分析行波信号的时序特征，提高对动态干扰信号的识别能力。人工智能识别法具有自适应能力强、识别准确率高的优点，但需要大量的样本数据进行训练，且模型的解释性相对较差。
三、干扰行波信号区分方法的应用与优化
单一的区分方法往往难以应对复杂的干扰环境，实际应用中通常采用多种方法相结合的策略，以提高干扰信号的区分准确率。
（一）多特征融合区分策略
结合幅值、极性、频谱和传播特性等多种特征，构建多特征融合的区分模型。例如，首先利用幅值阈值法筛选出可能的故障行波信号，然后通过极性判别法和频谱分析法进一步验证，结合行波传播特性分析法确认是否为故障行波。这种多特征融合的策略能够综合利用各方法的优势，提高区分的可靠性。例如，在雷电干扰与故障行波的区分中，幅值阈值法可能无法有效区分，但结合频谱分析法（雷电干扰频谱更宽）和传播特性分析法（雷电干扰无明确的反射波），可以准确识别干扰信号。
（二）自适应阈值调整技术
传统的幅值阈值法采用固定阈值，难以适应系统运行状态的变化。自适应阈值调整技术根据系统的实时运行参数（如负荷水平、天气条件）动态调整阈值。例如，在雷电活动频繁的时段，适当提高幅值阈值，以减少雷电干扰的误判；在系统负荷较低时，降低阈值，避免漏判小电流故障行波。自适应阈值调整技术可以提高阈值法的适应性和准确性。
（三）干扰信号的在线学习与更新
利用人工智能识别法的在线学习能力，实时采集系统中的干扰信号样本，不断更新模型的训练数据，提高模型对新类型干扰信号的识别能力。例如，当系统中出现新的干扰源（如新型电力电子设备）时，通过在线学习算法，模型可以自动学习其特征，调整分类边界，从而适应新的干扰环境。这种在线学习与更新机制能够提高行波故障定位装置的长期可靠性。