基于同步相量测量技术的配电网故障定位

配电网的故障定位是配电网自动化系统中的一项高级功能。为此,针对配电网的特点,结合同步相量测量技术对节点电压方程进行了处理,导出了一种新型的故障定位矩阵算法。该算法具有较强的通用性,求解过程简单快捷,故障定位快速,对于部分类型的故障还可以具体解出故障距离。最后结舍IEEE13节点系统和[EEE36节点系统,说明了该算法的定位方法并证实了其有效性。     

基于GrapSAGE算法的配电网故障定位方法

本文提出一种基于GraphSAGE (graph sample and aggregate)算法的配电网故障定位方法。以对系统侧母线电压进行形态学黑帽运算的结果启动故障定位算法;利用GSA模型自主挖掘网络拓扑和零序电流特征,根据节点特征和标签建立函数映射,评估线路运行状态从而实现故障定位。基于PSCAD/EMTDC仿真平台搭建IEEE33节点模型,测试结果表明所提配电网故障定位方法可行且有效。并且配电网拓扑变化时,该方法无需重新训练模型即能获得可靠的故障定位结果,验证了方法的鲁棒性和对拓扑变化的适应性。     

基于电压偏差向量2-范数的主动配电网故障定位新方法

随着分布式电源在配电网中渗透率的提高,现有的一些故障定位算法可能失效,对此,提出了一种基于最小电压偏差向量2-范数的故障定位算法。首先,根据配电网各节点注入的等效故障电流计算各电源处电压变化值,并比较各电源处电压变化测量值与电压变化计算值之差,搜索差值向量最小2-范数对应的故障电流注入节点从而确定故障区段的第一个节点,其次,通过该节点两侧电压差值变化确定故障区段的另一节点,实现故障区段定位。最后,利用IEEE 34节点三相不平衡系统进行了故障定位分析,结果表明算法物理意义明确、计算过程简单且具有良好的故障定位准确度。     

基于状态估计的含DG配电网故障定位

DG的接入使得配电网故障定位更加复杂。提出了一种基于状态估计的配电网故障定位方法。首先分析了状态估计在配电网故障定位的方程,提出了故障定位的伪量测方法,即固定某些量测量不变,从而减小状态变量的计算量。其次分析了配电网中接入DG后其对短路电流的影响,并给出了相应的表达式,建立了基于状态估计DG伪量测数学模型,该模型利用量测误差对故障进行定位,误差最小的节点确定为故障节点。最后利用含DG的IEEE 34节点对系统进行了仿真,分析了系统正常运行时、发生三相平衡故障时和发生相间短路时的故障定位情况,说明了所提方法的准确性和可行性。     

基于改进哈里斯鹰优化算法的有源配电网故障定位

针对改进的遗传算法、二进制粒子群算法等智能优化算法在复杂的有源配电网中故障定位的准确率不高、易于陷入局部最优、收敛速度慢以及定位时间长等问题,提出一种基于改进哈里斯鹰优化算法的有源配电网故障区段定位方法。首先,通过Tent混沌映射改善初始种群和将逃逸能量非线性化,以加快哈里斯鹰优化算法的收敛速度。其次,通过结合黄金正弦算法跳出局部最优。最后,所提方法在IEEE33节点有源配电网模型上进行了仿真测试验证,表明改进后的哈里斯鹰优化算法能很大程度地加快收敛速率,故障定位方法具有很高的容错率。     

基于IELM算法的配电网故障区段定位

针对传统智能优化算法在配电网故障区段定位中存在准确率随配电网规模扩大而大幅下降的问题,提出一种基于改进仿电磁学(IELM)算法的配电网故障区段定位方法.首先,基于分层处理以及全局寻优思想对传统故障定位方法的一体式结构进行优化,通过改变算法结构实现单一故障及多重故障的分层处理并缩减多重故障定位的解空间规模.在结构优化的基础上对仿电磁学(ELM)算法进行改进,忽略全局电荷对单一电荷的影响,突出单一电荷对最优电荷的学习能力,提高其全局寻优能力及运算效率.最后,分别以IEEE 13节点单电源辐射配电网和改进后的4电源119节点配电网为仿真测试系统进行了测试.测试结果表明,所提故障区段定位方法在面对不同结构和规模的配电网时具有准确性高、容错性好、定位速度快以及降维效果佳等优点,在大规模配电网中具有良好的应用前景.     

基于有限μPMU的主动配电网故障定位方法

随着通信技术和广域监测系统(wide area measurement system,WAMS)的发展,主动配电网通过微型同步相量测量装置(micro-phasor measurement unit,μPMU)获得全网信息量进行状态感知和故障定位的前景越来越广阔。提出一种基于有限μPMU的主动配电网故障定位方法。首先对μPMU优化配置,保证其全网可观,可以综合利用全局的相量信息。将系统划分为3类故障监测域,通过搜索判据确定可疑故障元件集。此外,还提出不平衡电流故障定位算法,分别对可疑故障元件集内各节点的不平衡电流进行计算,从而确定故障位置。最后利用PSCAD/EMTDC搭建了修正的IEEE33节点配电网模型,对所提出方法利用MATLAB进行仿真验证,结果表明该方法对包括短路和断线等各种故障类型均具有良好的适应性,不受故障位置和故障类型的影响,抗过渡电阻能力较强,可以准确定位故障区段。     

基于多层模型的有源配电网故障区段定位

针对在实际工程中馈线终端装置（feeder terminal unit,FTU）上传信息误报、漏报以及保护装置拒动、误动给配电网故障定位与隔离带来的问题,提出了基于多层模型的有源配电网故障区段定位方法。利用多源信息进行故障区段定位,降低了单一故障信息畸变导致定位失败的概率。首先,利用保信系统收集的保护动作信息确定故障区域,然后基于改进免疫算法对故障区域内节点FTU遥信信息进行处理实现故障区段定位得到最终的定位结果。对含分布式电源（distributed generation,DG ）的IEEE 33节点配电网进行仿真测试,结果表明该方法能有效提高故障区段定位速度和准确率。     

基于数据驱动的复杂配网故障扰动源定位方法

由于在复杂配电网中网络结构复杂,采集数据量过大,现有的故障诊断技术很难快速诊断故障.针对这一问题,提出一种基于数据驱动的复杂配电网故障扰动源定位方法.首先利用基于模块度函数的社区结构分类方法结合数据处理中心位置将复杂配电网络进行分区.然后将每个分区内的故障数据建立增广矩阵,并利用随机矩阵理论中的单环定理进行数据分析,得出各个区域内的数据分析结果,并根据分析结果实现故障扰动源定位.最后,通过IEEE 39节点标准系统进行算例仿真,验证所提方法的有效性和准确性.     

基于分层分区和广度搜索的配电系统可靠性评估

提出基于配电网分层分区的区域节点广度优先搜索法的复杂配电系统可靠性评估方法,按照配电系统的电压等级对进行分层评估,不同电压等级内按照提出了区域节点定义方法,并利用广度优先搜索的方法进行可靠性评估。通过对IEEE测试系统的评估证明了该方法的正确性和有效性。在该模型和算法中,区域节点的定义使区域划分更直接有效,其形成算法以支路为对象,操作简单,网络适应性强;利用新区域节点行向量进行可靠性评估,便于考虑开关装置故障的影响,使其更具实用性。通过与现有分区方法的比较,证明了该模型和算法在简化网络提高运算速度上有显著优势,在适应网络结构变化方面具有更好的鲁棒性,具有一定的理论价值和现实指导意义。     

基于有限PMU配置的配电网故障定位

提出一种仅需要有限的相量测量单元(PMU)便能实现单故障和多重故障定位的配电网故障定位方法.首先通过叠加原理和等效变换推导故障网络节点电压方程,基于此建立压缩感知模型.然后利用l1正则化最小二乘法求解近似故障电流并进行归一化处理,确定疑似故障区间.通过电压残差公式和故障测距公式依次计算可能故障数目下对应的电压残差和故障...     

计及可靠性约束的配电网故障指示器优化布点方法

近年来,故障指示器凭借其接入灵活性和经济性被广泛应用于配电网故障定位中。然而全覆盖式地故障指示器安装配置方案投资成本高,规划方案不精益。文中提出一种基于故障信息变量的配电网可靠性评估模型;进一步给出一种基于混合整数线性规划的可靠性约束的配电网故障指示器优化布点方法,将可靠性指标作为约束放入优化模型中,在满足可靠性要求的前提下降低故障指示器的投资维护成本。基于IEEE 53节点系统的算例仿真结果表明,所提方法兼顾了故障指示器布点的可靠性与经济性,可以精确获得不同可靠性要求下的布点方案。     

基于CSP的复杂配电网孤岛划分方案研究

在含分布式电源的复杂配电网系统发生故障时,制定合理的孤岛划分方案可提高系统的供电可靠性。利用复杂配电网简化模型,采用两阶段策略解决孤岛划分问题。首先提出了基于约束满足问题的孤岛划分方法,离线生成满足约束问题的单元集合,将孤岛划分问题转化为寻求孤岛最优解的问题。然后在配电系统发生故障时,采用启发式的回溯搜索策略,得出最终的孤岛划分方案。通过对IEEE69节点配电系统进行仿真．验证了该方法有效性和实用性。     

含分布式电源的复杂配电网相间故障定位等效解耦模型

分布式电源规模化接入,使配电网拓扑结构和组成元素越来越复杂,传统矩阵算法由于馈线开关处故障电流方向难以确定已不再适用于配电网相间故障定位.为有效将复杂配电网的拓扑结构简化,基于深度优先原则对配电网进行解耦,使其变成由若干个树干状结构组成的网络;针对复杂配电网故障定位矩阵算法计算量大、步骤复杂的难题,提出了一种新的复杂配...     

考虑联络线转供及孤岛划分的配电网风险评估

基于风险评估理论和N-1安全准则,针对含分布式电源的配电系统故障及其供电恢复情况,提出负荷点损失风险指标、线路过负荷风险指标及其综合风险指标评估系统的风险程度,通过统计分析找到系统脆弱节点及线路。基于启发式算法,提出优先联络线转供、然后通过分布式电源孤岛划分相互配合的故障恢复策略,并从最大限度地降低系统负荷点损失风险的角度讨论了分布式电源的入网位置。以IEEE 33节点配电系统为例,验证了所提评估指标能反映含分布式电源配电网的风险程度,所提故障恢复策略及分布式电源入网位置方案能有效降低系统风险。     

基于深度置信网络的电网故障类型辨识

高效可靠的电网故障分类有利于指导调控人员快速排查和消除故障、恢复系统供电,对保障系统安全可靠运行具有重要意义。为了克服浅层智能方法对信号处理技术和人工经验的依赖以及对复杂电力系统特征提取和表达的不足,文中基于故障录波信息,提出一种基于深度置信网络的电网故障类型辨识方法。直接以故障发生后的各相电流/电压以及零序电流/电压作为网络输入,从原始时域信号中自动学习和提取故障状态特征,从而实现故障类型的辨识。IEEE 39节点仿真系统案例和电网实际故障案例均表明该方法具有良好的故障特征提取能力,在数据降维过程中能保持数据原本的特征,且辨识结果不受过渡电阻、故障时刻、故障位置、负荷大小等因素的影响,与传统人工神经网络模型相比其识别准确率更高。     

计及故障重构的配电网量测系统鲁棒性配置

针对网络重构对配电网状态估计精度的影响,在分析量测饱和特性的基础上,提出了一种量测系统的鲁棒性配置方法。该方法综合考虑不同故障重构后的多种网络结构,利用马尔可夫链确定其运行概率,并作为权重引入鲁棒性量测配置的数学模型中,利用蒙特卡洛算法模拟量测系统引起的误差。IEEE 33节点配电系统和美国PGE 69节点配电系统的仿真结果表明,所提出的鲁棒性配置方法可兼顾多种网络结构,并有效提高配电网状态估计的精度。     

含分布式电源接入的配电网故障恢复方法

高渗透率分布式电源(distributed generation, DG)的接入使得配电网故障恢复决策需要考虑更多的安全因素。基于对光伏发电系统及风机发电系统的有功出力进行合理建模,建立以故障失电负荷恢复量最大为目标函数,以满足DG接入下配电网络运行安全为约束条件的故障恢复优化模型。为高效求解所建立的含DG接入的配电网故障恢复模型,基于二阶锥与 -松弛技术,将原问题模型松弛为线性可解形式,从而可直接利用YALMIP商业软件进行快速有效求解。通过组态式配网动模试验平台搭建基于改进的IEEE 33节点网络进行测试,并与基于粒子群算法的传统配电网故障恢复模型进行对比,仿真结果表明本文所提基于线性规划方法的故障恢复模型能够快速且最大限度地恢复失电负荷。     

基于边缘计算和深度学习的有限信息配电网单相接地故障区段定位

目前围绕量测条件受限的配电网展开的故障定位研究较少，且传统的主站集中式故障定位系统在实时性与安全性等方面存在不足。针对上述问题，提出一种基于边缘计算和深度学习的单相接地故障区段定位方法。首先，构建基于分区修正的边缘计算单元配置多目标优化模型。该模型通过分区修正方法降低了故障定位系统的通信时延，提升了数据传输安全性，进而保障配电网安全运行。其次，将基于数据驱动的智能算法应用于配电网故障区段定位，选择易获取的相电流稳态有效值在故障前后的变化量作为故障特征，利用全连接型深度神经网络学习样本特征与标签间的映射关系，得到离线训练好的定位模型并储存在边缘节点以实现快速故障定位。最后，以IEEE33节点系统为例进行仿真。算例结果表明该模型在分布式电源接入、高阻故障、噪声干扰以及拓扑改变等情况下均具有良好表现。