当小电流接地系统发生单相接地故障时，健全区段的暂态零序电流相似程度高，而故障点两侧的暂态零序电流相似程度低，波形差异大。基于此特征，本文提出了一种采用灰色关联分析的广域集中式故障区段定位方法。

该方法利用广域测量系统构建的集中式结构来解决暂态零序电流信号的同步采集问题，并从降低系统通信量以及集中决策中心计算量的角度出发，仅收集故障线路各区段的故障信息。通过灰色关联分析求取相邻检测点之间的绝对关联度，依据关联度的大小来描述故障区段和健全区段的差异程度，将关联度最小的区段判定为故障区段。仿真验证表明，该方法定位结果准确可靠，并且不受故障角、接地电阻以及故障位置的影响。

配电网结构形式多样，线路分支庞杂，直接与电力用户相连，其供电的可靠性关系到供电质量及安全生产。当小电流接地系统发生单相接地故障时，信号较弱，故障机理复杂，检测较为困难。尤其对谐振接地系统而言，其消弧线圈对容性电流的补偿使得故障后的稳态零序电流变得更小。据现场数据统计，单相接地故障约占总故障的80%，若不及早排除，则极有可能发展成相间短路故障。

然而，小电流接地系统单相接地故障定位功能的空缺，与单相接地故障率高及配电网对供电可靠性高的要求极不适应。因此，这就要求配电网自动化系统能快速准确地定位出故障区段，从而隔离故障范围并恢复可靠供电。

近年来，随着配电网智能化的推进，使自动定位故障成为可能。目前的故障区段定位算法主要依据零序电流特征展开，通过实时采集零序信号，利用信息处理手段挖掘故障区段和健全区段的差异程度。

有学者利用相关系数法度量各区段暂态零序电流的极性差异，但没有考虑零序电流信号的幅值特性，信息完备性较差。
有学者依托广域同步测量技术，利用暂态零序电流脉冲突变及极性相反的特点定位，然而电流突变法对弧光和间歇性接地故障的识别效果较差。
有学者从衡量波形复杂性的角度出发，提出利用故障点上游与下游暂态零序电流波形的近似熵比值差异来识别故障区段。
为了进一步突出故障区段和健全区段的熵值差异，有学者采用小波包分解暂态零序电流，然后再利用相对熵度量不同区段的频谱能量差异，明确地区分了故障区段与健全区段，但小波基函数的选取困难依然是小波分析的难点。
有学者将小波与神经网络结合进行故障定位，但是智能算法往往注重数学计算，而忽略了故障本身的特征，且计算复杂。
有学者采用动态时间弯曲距离算法，从新的角度度量暂态零序电流波形的相似度，利用故障两侧零序电流差异的显著特点来识别故障区段，该方法在不同故障点、不同故障角、不同接地电阻条件下均可准确定位故障区段。

以故障点两侧的暂态零序电流波形相似程度为基础，本文提出一种采用灰色关联分析的广域集中式故障区段的定位方法：首先，在广域集中式系统结构平台下实现暂态信号同步采集；再通过比较区段两侧暂态零序电流的灰色关联度的大小确定各故障区段；最后在Matlab/Simulink上搭建10kV仿真模型，验证该方法对小电流接地系统的单相接地故障区段定位的有效性。


图4  单相接地故障区段定位的仿真模型

总结
本文从暂态零序电流波形相似度的角度出发，通过比较故障线路各区段的暂态零序电流序列的灰色关联度值，实现小电流接地系统的故障区段定位。该定位方案依托于广域测量系统构建的集中式结构，可实现暂态零序电流信号的同步采集。由于集中决策中心只收集故障线路各区段的故障信息，因此有效地降低了系统的通信量以及集中决策中心的计算量。

通过仿真验证可知，故障区段和健全区段的灰色关联度值差异明显，定位结果准确可靠，并且不受故障角、接地电阻以及故障位置的影响。