[论文解读] A Harmonic-based Fault detection algorithm for Microgrids

Wael Al Hanaineh, J. Matas+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 28, 2023

Islanding Detection in Power Systems被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于谐波的微电网故障检测算法，利用总谐波畸变（THD）、电压幅值估计和零序分量，以高速度和高精度检测和识别各种故障类型。通过MATLAB/Simulink仿真评估，该方法在多种故障场景下均实现了快速故障检测，展现出在孤岛运行和并网运行微电网中的鲁棒性和及时性。

ABSTRACT

The trend toward Microgrids (MGs) is significantly increasing by employing Distributed Generators (DGs) which leads to new challenges, especially in the fault detection. This paper proposes an algorithm based on the Total Harmonic Distortion (THD) of the grid voltages to detect the events of faults in MGs. The algorithm uses the THD together with the estimate amplitude voltages and the zero-sequence component for the detection and identification of the faults. The performance is evaluated by using MATLAB/Simulink simulations to validate the capability for detecting different fault types in the least possible time.

研究动机与目标

• 为应对分布式发电机（DG）接入带来的微电网故障检测挑战。
• 开发一种适用于并网和孤岛运行模式的实时、可靠故障检测方法。
• 通过利用谐波特性与序分量，提升故障检测速度与精度。
• 通过全面的仿真测试，验证算法在多种故障类型下的性能表现。

提出的方法

• 该算法将三相电网电压的总谐波畸变（THD）作为主要故障指示量进行计算。
• 通过估计基波电压幅值，以区分健康状态与故障状态。
• 利用零序电压分量检测接地故障，并提升故障类型分类的准确性。
• 当THD超过预设阈值，并结合电压幅值与零序分量标准时，触发故障检测。
• 根据THD、电压幅值与零序分量行为的组合，对故障类型（如单相接地、两相短路、两相接地、三相短路）进行分类。
• 该算法在MATLAB/Simulink中实现并测试，用于微电网场景的动态仿真。

实验结果

研究问题

• RQ1 THD检测在含分布式发电的微电网中，对不同类型故障的识别效果如何？
• RQ2 结合THD、电压幅值估计与零序分量，是否能提升故障检测速度与精度？
• RQ3 该算法在并网与孤岛运行模式下的微电网中表现如何？
• RQ4 采用此基于谐波的方法，故障检测与识别的最短时间是多少？
• RQ5 该方法能否可靠地区分对称与不对称故障，利用谐波与序分量？

主要发现

• 所提出的算法在数毫秒内成功检测出所有测试的故障类型——单相接地、两相短路、两相接地与三相短路。
• 通过基于阈值的THD监测策略，结合实时电压与零序分量估计，将故障检测时间降至最低。
• 引入零序分量显著提升了对接地故障的检测精度，而这类故障通常难以识别。
• 在各种运行条件与故障电阻水平下，该方法保持高可靠性并具有极低的误报率。
• 仿真结果证实了该算法在并网与孤岛运行模式下的鲁棒性。
• 由于依赖基波与谐波电压分量，该算法展现出良好的可扩展性与适应性，适用于不同微电网配置。