Understanding the Geometry of Faulted Power Systems under High Penetration of Inverter-Based Resources via Ellipse Fitting and Geometric Algebra

📄 arXiv: 2509.10044v1 📥 PDF

作者: Jorge Ventura, Jaroslav Hrdina, Aleš Návrat, Marek Stodola, Ahmad Eid, Santiago Sanchez-Acevedo, Francisco G. Montoya

分类: eess.SY

发布日期: 2025-09-12

💡 一句话要点

提出基于椭圆拟合和几何代数的故障检测与分类方法，解决高比例逆变器电力系统中的不对称故障保护问题。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 电力系统保护 故障检测 故障分类 逆变器 椭圆拟合 几何代数 不对称故障

📋 核心要点

  1. 传统距离保护方法在高比例逆变器电力系统中，面对不对称故障时，无法有效检测线间故障，是当前电力系统保护面临的核心挑战。
  2. 论文提出一种基于椭圆拟合和几何代数的故障检测与分类方法，通过分析电压和电流空间曲线的几何特征来识别不同类型的故障。
  3. 通过仿真和实验验证，该方法能够准确识别故障类型和估计故障幅度，为高比例逆变器电力系统提供更可靠的保护。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种电力系统故障检测与分类方法，该方法在高比例逆变器（IBR）接入的情况下，利用椭圆拟合和几何代数处理电压和电流空间曲线。该方法通过拟合电压矢量数据的椭圆来表征电气故障，仅需四分之一周期即可实现故障检测。该方法采用双向量分量进行接地故障分类，而椭圆参数用于识别线间和三相故障。几何表示保留了三维空间中的电压或电流曲线形状，克服了存在零序分量时Clarke变换的局限性。通过仿真和实验室实验验证，该方法能够准确识别故障并估计故障幅度，从而增强电力系统的保护能力。

🔬 方法详解

问题定义：传统电力系统保护方案在高比例逆变器接入的情况下，尤其是在不对称故障条件下，难以准确检测线间故障。现有方法如距离保护等，在非理想电压电流波形下性能下降，无法满足新型电力系统的保护需求。因此，需要一种能够有效应对高比例逆变器电力系统故障的新型保护方法。

核心思路：论文的核心思路是将电压和电流信号在时域上的变化转化为空间曲线，并利用椭圆拟合和几何代数来分析这些曲线的几何特征。不同类型的故障会在空间中产生不同形状的曲线，通过识别这些形状，可以实现故障检测和分类。这种方法能够有效处理非理想波形，并对不对称故障具有较强的鲁棒性。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据采集：采集电力系统中的电压和电流数据。2) 空间曲线构建：将采集到的电压和电流数据转换为三维空间中的曲线。3) 椭圆拟合：对空间曲线进行椭圆拟合，提取椭圆的参数，如长轴、短轴、倾角等。4) 故障检测与分类：根据椭圆参数和几何代数中的双向量分量，判断是否存在故障，并对故障类型进行分类。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将椭圆拟合和几何代数应用于电力系统故障检测与分类。与传统的基于时域或频域分析的方法不同，该方法利用空间曲线的几何特征来表征故障，能够有效处理非理想波形和不对称故障。此外，该方法仅需四分之一周期的数据即可实现故障检测，具有快速响应的优点。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 椭圆拟合算法的选择，需要选择一种鲁棒性强、精度高的椭圆拟合算法。2) 几何代数中双向量分量的选取，需要选择能够有效区分不同类型故障的双向量分量。3) 故障检测和分类的阈值设定，需要根据实际电力系统的运行情况进行调整。

📊 实验亮点

论文通过仿真和实验室实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够准确识别不同类型的故障，并估计故障幅度。该方法仅需四分之一周期的数据即可实现故障检测，具有快速响应的优点。与传统方法相比，该方法在高比例逆变器接入的情况下，具有更强的鲁棒性和更高的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于高比例逆变器接入的新型电力系统，提高电力系统的稳定性和可靠性。该方法能够快速准确地检测和分类故障，减少故障造成的损失，并为电力系统的智能保护提供技术支持。未来，该方法可以进一步扩展到微电网、直流电网等新型电力系统中。

📄 摘要（原文）

Power systems with high penetration of inverter-based resources (IBR) present significant challenges for conventional protection schemes, with traditional distance protection methods failing to detect line-to-line faults during asymmetric conditions. This paper presents a methodology for electrical fault detection and classification using ellipse fitting and geometric algebra applied to voltage and current space curves. The approach characterizes electrical faults by fitting ellipses to voltage vector data, enabling fault detection with only a quarter-cycle. The method employs bivector components for line-to-ground fault classification, while ellipse parameters identify line-to-line and three-phase faults. The geometric representation preserves voltage or current curve shapes in three-dimensional space, overcoming Clarke transform limitations when zero-sequence components are present. Validation using simulations and laboratory experiments demonstrates accurate fault identification and magnitude estimation, providing enhanced power system protection capabilities.