基于矩阵法和支路交换法的配电系统故障定位与网络重构

配电网络的故障定位、故障隔离和恢复重构是提高供电可靠性、电网运行效率和供电质量的有效手段。该文介绍了基于矩阵法的故障定位,并通过VB进行了功能的实现。根据支路交换法的数学模型,利用OpenDSS进行了网络重构模块的设计,通过计算实例验证了该算法的可行性与可靠性。     

基于瞬时电流极性法对配电网故障线路的定位

利用故障后系统中的负序电流极性对配电网故障线路的定位方法相对于零序电流的定位方法有其优越性。根据故障线路负序电流极性与非故障线路负序电流极性不同的特点,选取一条线路的负序电流作为参考电流,然后根据其它线路的负序电流与参考电流进行内积运算来定位配电网的故障线路。仿真结果表明,该方法在系统中能可靠地定位故障线路。     

配电网故障快速恢复方法

针对快速实现配电网故障恢复的问题,对智能配电网的故障、网络重构及故障恢复进行了分析。通过建立包含约束条件的配电网故障快速恢复数学模型,对网络拓扑搜索进行了研究。利用网络拓扑搜索与故障信息矩阵相结合的方法,解决了配电网故障定位问题。并就常见的35 kV永久配电故障,给出了35 kV电源故障快速恢复方案,针对解决方法进行了实际案例分析,验证了所提出方案的可靠性及有效性。     

基于负荷损失的配电网跳闸故障定位方法

利用负荷损失法判断配电网跳闸故障,需要充分利用地调自动化系统中的变电站10KV馈线开关的信息,结合配电网分段、分支线路负荷比率表,依据馈线开关动作后的负荷损失情况,对分段线路和大分支线路的故障区域做出判断。对于小型分支线路及配变的故障,则需要利用离散的用户停电信息,综合参考配变监控系统、用户负荷采集系统、线路故障巡检系统等中的离散信息,在配电自动化终端覆盖率很低或没有实现配电自动化的情况下,实现对配电网故障设备及故障停电区域的初步判断。     

5G uRLLC在配电网场景的应用方案

5G uRLLC场景解决了配电网络中配网自动化、差动保护、PMU三大应用场景的通信需求。5G配网差动保护可实现配网线路区段或设备的故障判断及精准定位，快速隔离故障区段或设备，故障隔离时间由分钟级缩短至百毫秒级。基于5G R16的智能配电网同步相量测量装置（PMU）到广域监测系统（WAMS）主站的5G端到端业务授时同步时间误差在240 ns以内，满足PMU装置1μm的精度指标要求。5G的uRLLC特性完全满足智能配电网的业务特性需求。     

基于光通路状态感知的分簇式故障定位机制

针对现有故障定位机制定位时间长和对业务分布依赖高等问题,该文提出基于光通路状态感知的分簇式故障定位机制。该机制根据网络分簇约束条件,以最小支配集理论为基础,建立两级网络模型。并且根据算法特点,定义了适用于该算法的矩阵与运算。故障后簇头节点以及汇聚节点通过对各节点发送的矩阵进行矩阵与运算实现快速准确的故障定位。仿真表明,该机制以较低的复杂度和资源开销,有效地降低了对业务分布的依赖,极大地提升了故障定位率,减少了故障定位时间。     

基于配电网自动化技术的探讨

随着数据采集与控制、地理信息系统等网络新技术的引进,配电自动化系统就开始逐步向配网智能化阶段方向发展。本文探讨了配电网自动化的相关技术,在基于配电网自动化技术的基础上描述了DAS的基本结构,并分析了其结构的组成,然后重点介绍了CSDA的DAS的技术表征,分析了CSDA的技术架构、馈线自动化管理与保护、故障隔离与恢复供电、分布式小电流接地保护、分布式无功电压、瞬时性故障识别功能的FTU 、CSDA配电中心主站系统,希望通过这一分析进一步推进配电网的自动化发展。     

10kV配电网线路故障自动定位及监测系统

文章重点介绍了对10 kV配电网非接地系统的故障预警和故障定位的监测系统,利用安装在线路上的故障定位仪对故障电压和电流行波实现多点同步监测,通过GPRS网络将故障信息发送到控制中心,在GIS系统上标定故障地点,指示维护人员快速隔离故障,及时恢复供电。     

基于配电自动化多层数据应用的配网多条线路同时跳闸故障分析

珠海某区域配电网线路发生故障后引起其他线路同时动作,故障分析难度较大.针对此类较为复杂的连锁故障情况,本文提出了基于配电自动化多层数据的故障分析查找方法,并针对一例该区域配电网连锁故障跳闸情况进行了分析,根据分析结果查找故障点,有效地定位了故障设备,并对单条线路发生故障时造成同段母线上其它线路同时连锁跳闸的现象进行了分析解释.针对此类配电网故障,珠海供电局研发了配网线路一体化故障控制终端设备,该设备可对配网线路故障情况下的电压、电流量进行录波,有效判断故障类型、地点以及保护动作是否为误动,为故障查找定位提供参考.     

基于深度学习的配电网图形节点数据校核技术研究

抽象化的配电网图像模型能够有效监控配电网各个节点的状态,根据监控数据即可对整个电网进行调度。当前的电网图模校准系统工作数据量大且整体性较差,而各地维护工作人员水平又参差不齐,故系统准确性难以保证。针对上述问题,文中使用长短时神经网络对GIS图形节点数据加以训练,并对各个节点的电气特征进行特征量分析,从而得到电网故障节点的特征数据。同时在模型构建部分,采用长短时神经网络对电网节点时序数据进行训练,利用逻辑门对故障状态加以判断,进而快速协调节点送电量并保证电网的有序运行。实验结果表明,文中设计的仿真系统可对节点的故障状态实现准确判断,且算法准确性及计算效率均优于对比算法,证明所提方法能够对配电网系统中的故障进行准确定位,进而完成对配电网图形节点数据的校核。     

基于位置感知的无线传感器网络聚类算法

针对以能量有效的方式收集传感器网络空间相关性数据的问题,本文提出了一种新的基于位置感知的无线传感器网络聚类算法。算法根据用户查询误差门限和基于位置信息的节点感知数据相异度矩阵,进行无监督数据挖掘,将监测区域划分成信息等价域。每个等价域选取城内当前剩余能量最大的节点作为簇头,网络通过移动代理收集簇头感知信息,从而减少了传输数据量,有效节省了网络能量。     

基于规则推理的输电网络故障诊断方法

当输电网络有故障发生,如果处理不当,或者报警信息错误,就会产生难以预计的损失和后果,故电网故障诊断成了重要的研究对象?针对上述问题,文中提出了一种基于规则推理的输电网络故障诊断方法,通过建立电力网络的Petri网模型,分析故障变迁的可诊断子网结构信息和内部托肯的流动形式,经过相关故障规则推理来定位故障元件位置,并运用IEEE-14局部电路图进行了故障仿真运算。仿真结果表明,规则推理故障诊断方法能够对输电网络故障进行精确迅速的故障定位与分析,是一种有效可行的故障诊断方法?     

基于二分图模型的通信信息网络故障联合定位

国家电网信息通信网络依靠两套运维系统,分别实现对信息网络与通信网络的故障定位与分析,然而通信网络故障往往会引发信息网络故障,如何高效精确地进行通信信息网络故障联合定位是亟需解决的问题.针对信息通信网络的联合故障定位问题,提出了基于二分图模型的故障联合定位算法.首先依据通信网网络节点的关联性对网络分簇,并将每一簇作为一个子域.其次在每个子域内建立基于二分图的故障关联影响模型,最终利用目标排序法并行地对多个子域内网络故障进行分析,从而实现通信信息网络关联故障高效精确的联合定位.实验结果表明,该联合故障定位分析方法的故障诊断率达85％～95％.     

故障诊断交流字典法的前向神经网络实现方法

提出了一种采用ＢＰ算法的前向多层神经网络实现模拟电路故障诊断交流字典的方法。     

基于神经网络与证据理论的模拟电路故障诊断

论述了利用多类电量测试信息、应用神经网络与D-S证据理论实现模拟电路故障诊断的基本原理,提出了一种基于可测点电压与不同测试频率下的电路增益经决策层信息融合的故障诊断新方法.分别利用此两类测试信息,各用一个独立的改进BP网络对电路进行初步诊断,再运用所提融合诊断算法实现故障定位.模拟实验结果表明:所提方法对硬故障与元件参数偏移较小的软故障均适用,故障定位准确率高.     

Method for Analog Circuit Soft-Fault Diagnosis and Parameter Identification Based on Indictor of Phase Deviation and Spectral Radius

The soft fault induced by parameter variation is one of the most challenging problems in the domain of fault diagnosis for analog circuits. A new fault location and parameter prediction approach for soft-faults diagnosis in analog circuits is presented in this paper. The proposed method extracts the original signals from the output terminals of the circuits under test (CUT) by a data acquisition board. Firstly, the phase deviation value between fault-free and faulty conditions is obtained by fitting the sampling sequence with a sine curve. Secondly, the sampling sequence is organized into a square matrix and the spectral radius of this matrix is obtained. Thirdly, the smallest error of the spectral radius and the corresponding component value are obtained through comparing the spectral radius and phase deviation value with the trend curves of them, respectively, which are calculated from the simulation data. Finally, the fault location is completed by using the smallest error, and the corresponding component value is the parameter identification result. Both simulated and experimental results show the effectiveness of the proposed approach. It is particularly suitable for the fault location and parameter identification for analog integrated circuits.     

PON接入网络测试系统建设的研究

进入21世纪以后,我国的宽带网络发展迅速。随着科学技术的发展,我国可使用PON接入方式连接宽带后进入网络。由于传统的测试系统已经无法准确定位用户线路的故障所在,需要通过PON接入到网络测试系统,进而分析当前故障位置。所以,在不改变传统的维护模式的基础之上,本团队利用PON接入网络测试系统,实现自动故障诊断,并且能够有效对网络运行进行相应的监测,收集相关告警信息及时上传至终端,让相关维护人员知悉,有助于提高工作效率,使客户对网络服务更加满意。文章对此展开了分析。