《Renewable Energy Focus》：Fault detection and isolation in DC microgrid with local measurements using carrier aided directional comparison scheme
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直流微电网故障检测与隔离方法研究。针对高阻抗故障和双向功率流导致的保护难题，提出基于本地测量的故障参数估计方法：采用扰动指数识别异常线路，结合最小二乘估计确定故障方向，并通过载波辅助方向比较方案实现故障段精准隔离。六节点系统仿真验证表明该方法可在3ms内完成保护动作，有效应对不同光伏渗透率、多种故障位置及噪声干扰。
Sannidhi KVD Satya Sai Krishna | Ankur Singh Rana | Jnaneswar Kolli
印度泰米尔纳德邦蒂鲁奇拉帕利国家技术学院电气与电子工程系
摘要
随着技术的进步，直流微电网（DC-MG）应运而生，以满足当前的能源需求并兼顾环境问题。然而，直流微电网会受到电力系统中故障和异常条件的影响。直流微电网具有双向特性，并配备了大规模的电力电子设备。在发生如极对地等直流故障时，由于这些设备的故障电流承受能力有限，因此更容易受到损害。因此，微电网所需的保护方案应具备选择性和灵敏度，以便在最短的时间内准确识别故障部位。本文提出了一种仅依赖局部测量的故障参数估计方法。该方法通过扰动指数计算来识别线路的异常情况，同时利用最小二乘法确定故障方向。此外，还应用了载波辅助方向比较方案（CADCS）通过向相应的保护装置发送跳闸命令来隔离故障部分。为了验证该方案的有效性，我们在MATLAB/Simulink中开发并模拟了一个六节点直流微电网模型。在包括不同光伏渗透率、多个故障位置、不同测量噪声水平以及从固态故障到100Ω的各种故障电阻范围内的实际运行条件下对该保护策略进行了评估。如果忽略通信延迟，该方案可以在3毫秒内生成故障部位的跳闸信号。
引言
为了满足不断增长的能源需求和环保要求，与传统能源相比，可再生能源（RES）被视为发电的替代方案和有前景的解决方案[1]。将RES整合到现有的电力系统中形成了微电网（MG）。微电网是负载、电池储能系统（ESS）和分布式RES的互联，并结合控制方案来处理电力流动[2],[3],[4],[2],[3],[4]。它可以在并网模式或孤岛模式下运行。在并网模式下，网络中的负载主要由RES和电网提供的电力共同供电；而在孤岛模式下，只有RES为连接到微电网架构的负载供电[5]。通常情况下，RES和ESS输出的是直流电，但在某些情况下也会产生交流电，这时交流电会被转换为直流电以实现更好的调节和控制[6]。此外，随着现代负载（如电子负载和变频驱动器）的使用增加，直流微电网的重要性也随之提升[7]。直流微电网通常比交流微电网更高效，因为它们需要的转换阶段更少[8]、传输能力更强[9],[10]，并且在许多现代应用中所需的控制也更简单[11]。
尽管直流微电网有许多优点，但在故障检测和保护方面也面临重大挑战。直流微电网通过电力电子转换器（PEC）与RES和负载相连，这些转换器（如固态DCCB）含有大容量电容器，用于维持直流电平并减少纹波等。当直流链路极发生故障时，这些电容器会迅速放电，导致继电器检测到较高的故障电流[13]。在短路故障的情况下，故障电流上升速度非常快，几毫秒内就可能达到极高的峰值[14]。然而，微电网中连接的PEC的故障电流承受能力很低，通常只有额定电流的两倍左右[15]。因此，需要开发能够在微秒级时间内准确检测直流故障的保护方法[12]。另一方面，非螺栓接地故障导致的故障电流较低，通常处于典型负载电流的范围内，这使得检测此类故障时保持足够的保护灵敏度变得更加困难[16]。此外，在环形和网状配置中实现选择性也是一个大挑战，因为直流微电网具有双向功率流动特性，这使区分内部故障和外部故障变得复杂。开发能够考虑双向功率流动并解决环形和网状配置复杂性的有效故障检测和隔离技术是微电网保护研究的一个活跃领域。
现有的一些文献试图解决上述直流微电网的挑战。在[17],[18]中，作者采用过流和欠压保护方法，并以10kHz的采样频率在微电网的辐射结构上检测故障。然而，由于直流微电网的线路电抗较低，这些方法难以区分外部和内部故障，可能导致故障检测时的选择性降低。为了解决选择性问题，[19]提出了一种直流微电网中的方向性过流保护方案。在[20],[21]中，作者分别使用了1.3kHz和4kHz的采样频率来检测电流变化率。但这些方法可能无法有效处理高电阻故障，因为电流方向可能无法指示故障位置[22]。同时，由于di/dt的变化较大，协调传统的时间过流继电器也是一个挑战。此外，[23]的研究人员提出了一种基于网状配置的故障检测方法，通过采样故障电流的峰值来进行参数估计。但这种方法需要采样率较高的电流传感器（约50-100kHz），可能会增加总体成本。基于过流和过电压的保护方法的灵敏度和选择性可能较低[24]。
为了提高灵敏度和选择性，[25],[26]采用了基于差分的保护方法。[26]使用传统的差分电流技术检测螺栓连接故障，[25]则在线路的辐射结构上使用差分累积和法进行故障检测，但这取决于阈值。然而，[25]验证了该方法在较低故障电阻（0.5–2Ω）下的有效性，采样频率为5kHz。[26]提出了一种改进的叠加差分电流保护方法，采样频率相对较低，为4kHz。这些基于差分的保护方法适用于较低故障电阻（<10Ω）的情况。这些方法需要高速/宽带的通信通道来传输来自线路两端的故障电流和/或电压信息，有时可能会因同步误差问题而受到影响。此外，由于通信网络的大带宽需求，这些保护方案的成本也较高[27]。在[28],[29],[30],[31],[32]中，研究人员探索了使用神经网络（NN）、机器学习（ML）、数据挖掘和模糊逻辑模型进行故障诊断的方法。这些技术需要大量训练数据来训练模型，这些数据可以从实际来源（国家电网）收集，或者通过模拟不同故障参数来生成。
从现有文献可以看出，大多数研究都是针对辐射结构或网状结构配置的；一些直接使用过流或方向性过流概念的方法可能存在灵敏度和选择性的问题，而其他克服这些问题的方法在较高故障电阻情况下可能表现不佳。一些基于多采样率的方法可能会增加系统的总体成本。现有文献大多没有分析该方法在较高故障电阻和系统内可再生能源渗透率变化情况下的有效性。因此，需要开发出能够：i) 通过区分外部和内部故障来检测故障，从而保证适当的灵敏度和选择性；ii) 在较低采样频率下运行；iii) 在高故障电阻下仍能可靠运行的保护方法。本文旨在通过提供一种适用于多种配置（如环形和辐射结构）的可行解决方案来解决这些不足。所提出的方法利用安装在线路两端的智能电子设备（IED）以4kHz的采样频率收集局部电压和电流样本。本文的新颖性和贡献包括：
•该方法的新颖之处在于能够识别故障部位，即使故障电阻高达100Ω也能有效工作。
•该方法适用于故障电流从线路的两个方向流动或仅从一个方向流动的情况。
•使用样本窗口计算扰动指数来检测线路异常，通过局部测量实现快速故障检测。
•利用最小二乘误差概念，通过单个窗口样本确定电感符号，从而区分内部和外部故障，从而提高选择性和灵敏度。
•为了验证有效性和鲁棒性，还研究了故障电阻变化、光伏渗透率变化以及噪声水平对所提方法的影响。
本文的结构如下：第2节描述了直流微电网测试系统，并介绍了所提方法的细节。第3节展示了验证该方法有效性的各种案例研究，第4节总结了所提算法的整体性能。
部分摘录
直流微电网系统
本节描述了所提方法所针对的直流微电网系统的概述。
结果与讨论
在MATLAB Simulink环境中，使用包含350V直流微电网系统的微电网测试系统对所提出的保护方案进行了测试，如图1所示。在所有部分中模拟了各种故障场景，包括环形和辐射结构系统，以验证所提方法的有效性。结论
本文提出了在环形和辐射状直流微电网结构中检测和隔离故障的概念。该方法利用从线路末端连接的IED获取的局部测量数据来估计故障参数。位于线路两端的IED使用LSE技术估计电感，从而确定故障方向。然后将故障方向信息传输到另一端的IED，以决定是否
CRediT作者贡献声明
Sannidhi KVD Satya Sai Krishna：撰写——原始草稿、验证、方法论、调查、形式分析、概念化。Ankur Singh Rana：撰写——审阅与编辑、监督、方法论。Jnaneswar Kolli：撰写——审阅与编辑、验证、方法论、调查、形式分析。利益冲突声明
作者声明他们没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。
