一种输电线路多重雷击跳闸综合判定方法及系统与流程

本发明涉及输电线路保护，具体是一种输电线路多重雷击跳闸综合判定方法及系统，适用于电网调度中心对雷击故障类型的快速、准确识别。

背景技术：

1、自然雷电中，多重雷击占比较高。据统计，约50%以上的负地闪包含多次回击过程，且雷电多重放电特性随雷暴强度和地形条件变化显著。输电线路及杆塔作为户外高大架空设施，其走廊跨度大、沿途地形复杂，遭受多重雷击的概率远高于一般建筑物。多重雷击在短时间内向线路注入连续高幅值电流，不仅加剧绝缘子闪络和烧蚀风险，还可能引发断路器连锁跳闸，严重威胁电网安全稳定运行。

2、当前，输电线路多重雷击的辨识主要依赖行波测距装置、故障录波器或雷电定位系统等单一信息来源，判别依据多局限于某一电气量特征。例如，部分现有技术根据行波波形的相似度区分单重雷击和多重雷击，或依据故障录波波形的拟合直线斜率判定多重雷击。然而，实际故障场景中，多重雷击产生的暂态波形与单次雷击、邻近区域感应雷、断路器操作过电压以及系统各类噪声信号在时频域上存在高度混叠，波形相似度较高，现有单一判据难以有效剔除干扰因素，极易将非多重雷击故障误判为多重雷击，或因特征不明显而漏判真实多重雷击事件。

3、更为突出的是，现有判别流程多采用事后人工校验或离线波形对比分析，缺乏在线实时处理机制。从故障发生到调度人员获取初步判别结果，往往需要数小时甚至更长时间，完全无法匹配电网对故障毫秒级快速响应的实际需求。这种时间延误不仅延长了线路非计划停运时间，直接削弱供电可靠性，而且延迟了重合闸及保护配合策略的及时调整。随着电网规模扩大和雷暴活动频次增加，上述问题愈发突出。

4、因此，亟需研究能够融合多维度特征、具备在线快速判别能力的综合判定方法，从根本上突破传统单一信息源与离线分析模式的技术瓶颈。

技术实现思路

1、本发明提供一种输电线路多重雷击跳闸综合判定方法及系统，能够依据电气、气象、设备状态等多维信息高效、准确地判别输电线路是否遭受多重雷击，满足电网精细化运维需求。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

3、一种输电线路多重雷击跳闸综合判定方法，包括以下步骤：

4、获取输电线路故障跳闸时刻的气象信息、雷电定位系统记录及输电走廊光学图像，根据所述气象信息、雷电定位系统记录及输电走廊光学图像，判断所述输电走廊内是否发生多重落雷，若发生则对每次落雷进行编号，并输出第一判定结果；

5、根据所述第一判定结果，确定距离落雷位置最近的杆塔，获取所述杆塔的结构参数、地形参数及雷电活动参数，计算所述杆塔的反击耐雷水平和绕击危险雷电流区间，并根据各所述编号对应的每次落雷的雷电流幅值，逐一判断是否存在能够导致所述杆塔发生反击跳闸或绕击跳闸的目标落雷，输出第二判定结果；

6、获取所述输电线路在跳闸时刻前后的故障录波波形和分布式行波波形，根据所述故障录波波形和分布式行波波形判断所述输电线路是否遭受多重雷击，并在遭受多重雷击时计算获得雷击位置和雷击时刻，输出第三判定结果；

7、获取继电保护动作信息、开关量变化情况及故障点特征信息，根据所述继电保护动作信息、开关量变化情况及故障点特征信息验证所述输电线路是否发生雷击跳闸，输出第四判定结果；

8、对所述第一判定结果、第二判定结果、第三判定结果和第四判定结果进行逻辑与操作，得到综合判定结果，当所述综合判定结果为真时，判定所述输电线路发生多重雷击跳闸。

9、进一步的，所述根据所述气象信息、雷电定位系统记录及输电走廊光学图像，判断所述输电走廊内是否发生多重落雷，具体包括：

10、根据所述气象信息中的天气类型、温湿度及预警等级，判断所述故障跳闸时刻是否为雷雨天气；

11、分析所述雷电定位系统记录，提取所述故障跳闸时刻前后预设时间段内的落雷次数、每次落雷的编号、雷击位置及雷电流幅值；

12、对所述输电走廊光学图像进行背景滤除处理，并采用基于阈值自适应的边缘检测算法识别落雷放电活动，以核实所述雷电定位系统记录的落雷事件；

13、当所述雷雨天气判断通过、所述雷电定位系统记录到多次落雷且所述光学图像证实存在多次放电活动时，判定所述输电走廊内发生多重落雷。

14、进一步的，所述计算所述杆塔的反击耐雷水平和绕击危险雷电流区间，具体包括：

15、采用电磁暂态仿真法或规程法，根据所述杆塔的结构参数和接地电阻值计算反击耐雷水平；

16、采用电气几何模型法，根据所述杆塔的结构参数、地形参数和雷电活动参数计算绕击耐雷水平和最大危险雷电流，以所述绕击耐雷水平作为绕击危险雷电流区间的下限值，以所述最大危险雷电流作为绕击危险雷电流区间的上限值，得到所述绕击危险雷电流区间。

17、进一步的，所述根据各所述编号对应的每次落雷的雷电流幅值，逐一判断是否存在能够导致所述杆塔发生反击跳闸或绕击跳闸的目标落雷，具体包括：

18、将各所述编号对应的每次落雷的雷电流幅值与所述反击耐雷水平进行比较，若所述雷电流幅值大于所述反击耐雷水平，则判定该次落雷能够引发雷电反击跳闸；

19、判断各所述编号对应的每次落雷的雷电流幅值是否落入所述绕击危险雷电流区间，若落入则判定该次落雷具有雷电绕击跳闸的可能性；

20、当任意一次落雷能够引发反击跳闸或绕击跳闸时，将所述第二判定结果设为真，否则设为假。

21、进一步的，所述根据所述故障录波波形和分布式行波波形判断所述输电线路是否遭受多重雷击，具体包括：

22、提取所述分布式行波波形中与每次落雷时刻相对应的行波信号，计算所述行波信号的波形陡度、波头幅值和波形脉宽，若所述行波信号的数量与所述多重落雷的次数一致且各所述行波信号的波形特征符合雷击波形特征，则初步判定所述输电线路遭受多重雷击；

23、提取所述故障录波波形中与每次落雷时刻相对应的暂态分量，采用小波变换或傅里叶变换分析所述暂态分量，若所述暂态分量的数量与所述多重落雷的次数一致且各所述暂态分量符合雷击暂态特征，则进一步判定所述输电线路遭受多重雷击；

24、当所述行波信号和所述暂态分量均确认所述输电线路遭受多重雷击时，根据所述分布式行波波形或所述故障录波波形计算获得雷击位置和雷击时刻，并将所述第三判定结果设为真。

25、进一步的，所述根据所述继电保护动作信息、开关量变化情况及故障点特征信息验证所述输电线路是否发生雷击跳闸，具体包括：

26、根据所述继电保护动作信息确定保护动作的相别和时刻；

27、根据所述开关量变化情况确定断路器跳开的相别和时刻；

28、将所述断路器跳开的相别和时刻与所述目标落雷的编号、雷击位置和雷击时刻进行匹配，若匹配一致则初步确认该次落雷导致跳闸；

29、采用神经网络算法分析所述故障点特征信息，确认所述故障点具有雷击故障特征，若确认则验证所述输电线路发生雷击跳闸，并将所述第四判定结果设为真。

30、一种输电线路多重雷击跳闸综合判定系统，包括：

31、落雷判定模块，用于获取输电线路故障跳闸时刻的气象信息、雷电定位系统记录及输电走廊光学图像，根据所述气象信息、雷电定位系统记录及输电走廊光学图像判断所述输电走廊内是否发生多重落雷，若发生则对每次落雷进行编号，并输出第一判定结果；

32、耐雷性能判定模块，用于接收所述第一判定结果，根据所述第一判定结果确定距离落雷位置最近的杆塔，获取所述杆塔的结构参数、地形参数及雷电活动参数，计算所述杆塔的反击耐雷水平和绕击危险雷电流区间，并根据各所述编号对应的每次落雷的雷电流幅值，逐一判断是否存在能够导致所述杆塔发生反击跳闸或绕击跳闸的目标落雷，输出第二判定结果；

33、波形分析判定模块，用于获取所述输电线路在跳闸时刻前后的故障录波波形和分布式行波波形，根据所述故障录波波形和分布式行波波形判断所述输电线路是否遭受多重雷击，并在遭受多重雷击时计算获得雷击位置和雷击时刻，输出第三判定结果；

34、跳闸验证模块，用于获取继电保护动作信息、开关量变化情况及故障点特征信息，根据所述继电保护动作信息、开关量变化情况及故障点特征信息验证所述输电线路是否发生雷击跳闸，输出第四判定结果；

35、综合判定模块，用于对所述第一判定结果、第二判定结果、第三判定结果和第四判定结果进行逻辑与操作，得到综合判定结果，当所述综合判定结果为真时，判定所述输电线路发生多重雷击跳闸。

36、进一步的，所述落雷判定模块包括：

37、气象分析单元，用于根据所述气象信息中的天气类型、温湿度及预警等级，判断所述故障跳闸时刻是否为雷雨天气；

38、雷电定位分析单元，用于分析所述雷电定位系统记录，提取所述故障跳闸时刻前后预设时间段内的落雷次数、每次落雷的编号、雷击位置及雷电流幅值；

39、光学图像分析单元，用于对所述输电走廊光学图像进行背景滤除处理，并采用基于阈值自适应的边缘检测算法识别落雷放电活动，以核实所述雷电定位系统记录的落雷事件；

40、落雷判定单元，分别与所述气象分析单元、雷电定位分析单元和光学图像分析单元连接，用于当所述雷雨天气判断通过、所述雷电定位系统记录到多次落雷且所述光学图像证实存在多次放电活动时，判定所述输电走廊内发生多重落雷。

41、进一步的，所述耐雷性能判定模块包括：

42、反击耐雷计算单元，用于采用电磁暂态仿真法或规程法，根据所述杆塔的结构参数和接地电阻值计算反击耐雷水平；

43、绕击危险电流计算单元，用于采用电气几何模型法，根据所述杆塔的结构参数、地形参数和雷电活动参数计算绕击耐雷水平和最大危险雷电流，以所述绕击耐雷水平作为绕击危险雷电流区间的下限值，以所述最大危险雷电流作为绕击危险雷电流区间的上限值，得到所述绕击危险雷电流区间；

44、落雷影响判断单元，分别与所述反击耐雷计算单元和绕击危险电流计算单元连接，用于将各所述编号对应的每次落雷的雷电流幅值与所述反击耐雷水平进行比较，若所述雷电流幅值大于所述反击耐雷水平则判定该次落雷能够引发雷电反击跳闸，并判断各所述编号对应的每次落雷的雷电流幅值是否落入所述绕击危险雷电流区间，若落入则判定该次落雷具有雷电绕击跳闸的可能性，当任意一次落雷能够引发反击跳闸或绕击跳闸时将所述第二判定结果设为真

45、进一步的，所述波形分析判定模块包括：

46、行波分析单元，用于提取所述分布式行波波形中与每次落雷时刻相对应的行波信号，计算所述行波信号的波形陡度、波头幅值和波形脉宽，若所述行波信号的数量与所述多重落雷的次数一致且各所述行波信号的波形特征符合雷击波形特征，则初步判定所述输电线路遭受多重雷击；

47、录波分析单元，用于提取所述故障录波波形中与每次落雷时刻相对应的暂态分量，采用小波变换或傅里叶变换分析所述暂态分量，若所述暂态分量的数量与所述多重落雷的次数一致且各所述暂态分量符合雷击暂态特征，则进一步判定所述输电线路遭受多重雷击；

48、定位计算单元，分别与所述行波分析单元和录波分析单元连接，用于当所述行波信号和所述暂态分量均确认所述输电线路遭受多重雷击时，根据所述分布式行波波形或所述故障录波波形计算获得雷击位置和雷击时刻，并将所述第三判定结果设为真。

49、一种电子设备，其特征在于：包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上所述的输电线路多重雷击跳闸综合判定方法。

50、一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的输电线路多重雷击跳闸综合判定方法。

51、本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：

52、（1）时效性显著提升：现有判别流程多采用事后人工校验或离线波形对比分析，耗时在小时量级，无法满足故障毫秒级快速响应的要求。本发明依赖系统自动汇集的多维信息进行实时分析，从故障发生到输出判定结果可在秒级（通常5秒以内）完成，能够满足电网快速响应需求。

53、（2）准确性大幅提高：现有单一判据难以有效剔除干扰因素，易发生误判或漏判。本发明不仅依赖电气信息，而且融合故障时刻输电走廊区域的气象信息、雷电定位系统信息、光学图像、杆塔耐雷性能自动计算、波形分析、继电保护信息和故障点特征等多维信息，通过四步综合判别有效剔除干扰因素，判定准确性大幅提升。理论分析和实验验证表明，本发明对多重雷击跳闸的识别准确率显著优于单一信息源方法。

54、（3）适用范围广：本发明可适用于不同电压等级（110kv及以上）输电线路，不受地形、气候条件限制，具有良好泛化能力。