基于相关分析匹配度的配电网故障定位

配电网结构愈来愈复杂,传统故障定位算法存在局限性。文中提出一种适用于复杂配电网的故障定位方法,该方法根据故障时系统电压暂降特性,利用电能质量监测器采集到的信息,通过相关分析匹配度对配电网故障进行定位。IEEE 37节点及IEEE 13节点系统仿真表明,所述方法可有效防止误判。通过设置不同的负荷模型、过渡电阻、配变负载,对算法鲁棒性进行了验证并分析其抗差性,结果表明所述方法具备较好的鲁棒性与抗差性。     

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。     

基于同名端校核的有源配电网故障定位算法

研究了有源配电网故障发生时刻的电流特性,参考电流互感器同名端校核的原理,考虑分布式馈线自动化的网络拓扑参数,提出了基于同名端校核的有源配电网故障定位算法。该算法对配电网系统网络拓扑中的拓扑节点进行拓扑极性和接线极性的同名端校核,生成故障定位拓扑系数矩阵,根据故障发生时刻的电流相位与故障定位拓扑系数矩阵进行故障定位。基于该故障定位算法研制出带智能分布式馈线自动化的智能配电终端,并对智能配电终端进行了RTDS仿真验证,结果表明在有源配电网系统中基于同名端校核的故障定位算法可以在不依靠电压互感器的情况下准确、有效地进行故障定位。     

基于改进蚁群算法的配电网故障定位

目前配电网的故障定位采用故障电流分析方法,在实时信息序列中存在畸变信息时有可能错判或误判,导致城市配电网发生故障时无法快速准确定位的问题.首先对蚁群算法进行改进,采用了一种根据蚁群算法搜索情况来自适应动态修改信息素的方法,使得算法更好地跳离局部最优解,然后通过建立适当的数学模型,对IEEE-33节点测试系统进行了仿真计算,最终结果证明了该算法在配电网故障定位方面的有效性.     

基于改进蚁群算法的配电网故障定位

目前配电网的故障定位采用故障电流分析方法,在实时信息序列中存在畸变信息时有可能错判或误判,导致城市配电网发生故障时无法快速准确定位的问题。首先对蚁群算法进行改进,采用了一种根据蚁群算法搜索情况来自适应动态修改信息素的方法,使得算法更好地跳离局部最优解,然后通过建立适当的数学模型,对IEEE-33节点测试系统进行了仿真计算,最终结果证明了该算法在配电网故障定位方面的有效性。     

基于图论矩阵的南水电厂配电网故障判定

根据基于图论的故障定位的改进矩阵算法,本文分析了当前配电网故障定位算法中存在的问题。对于配电网不同线路上的多重故障及末端故障问题,依据该配电网故障判断算法,提出了切实可行的判据。本算法不仅可以用于对配电网的单一故障进行定位,同时也可以用于对配电网末端故障或不同线路的多节点故障做出快速、准确的诊断。最后通过对南水电厂的配电网进行精简后,模拟计算了三电源配电网多出线的各种故障,结果表明了该判据的有效性。     

基于支路-节点的配电网馈线故障定位矩阵算法

提出一种基于支路-节点的配电网故障定位的矩阵新算法,将配电网中的馈线断路器,重合器作为图的节点,馈电线路作为图中的边,定义了网络描述矩阵.通过算例证明该算法是正确的。该算法无需进行繁琐的矩阵计算及判据矩阵的规格化处理,大大缩短了对故障的定位和隔离时间,又保证了规则的客观性。     

一种故障信息不足情况下配电网故障定位的算法

利用配电网量测量相关性提出了配电网故障定位的新算法,即以配电网量测电流间的相关性得出缺失的故障信息,并用故障判定矩阵进行故障定位,对某些节点处没有配置FTU或因FTU故障而不能得到该节点信息的配电网络进行了故障定位研究,算例分析表明该方法是可行的。该方法有效地解决了由于FTU(现场终端设备)故障、FTU数量不足等原因所导致的故障信息不足的问题。     

基于划分拓扑算法的配电网故障定位研究及应用

分析现有配电网故障定位算法的不足,提出了一种配电网故障定位的划分拓扑算法。该算法依据网络的拓扑结构划分成不同电源树,并根据各个电源树、各根节点的故障标志,进行一次粗定位,确定故障树,可以很好降低算法复杂度;然后对故障树划分,形成节点矩阵、末端矩阵以及故障信息矩阵等拓扑定位矩阵,进行故障二次细定位;最后采用Matlab GUI编程进行算例仿真。算例结果表明,该算法计算量小、用时短、实用性强,适用于多电源、多重故障以及馈线末端故障,满足配电自动化要求。     

含分布式电源配电网的快速故障区段定位

分布式电源(distributed generator,DG)的接入使配电网的结构发生改变,导致传统的配电网故障定位算法失效。本文针对含DG的配电网故障定位问题,提出了一种快速判断故障区段的矩阵算法。结合配电网的运行特点,以配电网运行网络中节点和馈线区段间的邻接关系为依据,优化了网络描述矩阵,并提出相应的故障判据。结合不同类型DG的故障特性对算法的通用性进行了分析。该算法网络描述简单直观,运算量小,通用性强,判断迅速准确。最后,本文验证了该算法在复杂配电网单一故障和多重故障下故障区段定位的有效性。     

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BAS-IGA的含分布式电源配电网故障定位

针对遗传算法解决含分布式电源配电网故障区段定位易早熟收敛的问题,提出了一种基于天牛须搜索算法和改进遗传算法相结合的故障定位方法。该方法首先利用天牛须搜索算法产生高质量的初始种群,其次通过构造遗传算法数学模型、优化3种遗传算子和调节交叉变异概率对遗传算法进行改进,最终经遗传迭代产生最优解,达到精确定位故障区段的目的。以IEEE33节点配电网模型为例,分别针对单重故障、多重故障以及信息畸变情况进行仿真。仿真结果表明,提出的优化算法定位准确率为100%,且收敛速度快、容错性好。     

基于稀疏表示的配电网故障区段定位研究

提出一种基于稀疏表示的故障定位算法,仅需要少量的故障前后的电压幅值信息,通过故障节点电压方程,重构故障电流向量,根据该向量非零元素的位置来确定网络中发生故障的具体位置。提出了一种重构稀疏向量的求解算法,在定位算法中施加了两类约束条件,缩小了求解空间,为避免约束条件中出现的非线性约束条件造成的求解困难,将原问题分解成多个子问题,达到求解目的。IEEE33节点配电系中仿真验证表明:本方法仅需要6个测点便可有效定位故障,并且此方法基本不受故障类型、过渡电阻的影响,还具有强抗噪性。     

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。     

基于正序电压变化量的故障电压暂降源定位算法

随着越来越多敏感负荷接入电网,由电压暂降问题直接及间接带来的经济损失日趋严重。在各类电压暂降中,故障引发的电压暂降占比最大,对其进行准确定位是高效治理电网故障的必要前提。文中针对故障型暂降源提出一种基于正序电压变化量的定位方法,基于发生故障时各监测点的正序电压分布特性,建立监测点信息库和各支路故障距离定位模型;然后基于马氏距离与Pearson相关系数定义相似度指标,利用信息库匹配的方法对故障所在支路进行初选;最后采用遗传算法对最优故障距离目标函数进行寻优,定位故障源。利用IEEE 14节点仿真系统对所提方法的有效性与准确性进行了验证。     

A fault segment location method for distribution networks based on spiking neural P systems and Bayesian estimation

With the increasing scale of distribution networks and the mass access of distributed generation, traditional centralized fault location methods can no longer meet the performance requirements of speed and high accuracy. Therefore, this paper proposes a fault segment location method based on spiking neural P systems and Bayesian estimation for distribution networks with distributed generation. First, the distribution network system topology is decoupled into single-branch networks. A spiking neural P system with excitatory and inhibitory synapses is then proposed to model the suspected faulty segment, and its matrix reasoning algorithm is executed to obtain a preliminary set of location results. Finally, the Bayesian estimation and contradiction principle are applied to verify and correct the initial results to obtain the fnal location results. Simulation results based on the IEEE 33-node system validate the feasibility and efectiveness of the proposed method.     

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...     

面向配电网故障快速处理的边缘计算单元优化配置方法

随着配电网自动化水平不断提高,感知终端数目和接入数据量激增,数据传输慢、信息漏报误报等问题严重影响了故障处理速度和准确性.边缘计算可就地高效地快速处理数据并决策.为此,提出一种面向配电网故障快速处理的边缘计算单元优化配置方法,包括体系架构、边缘生成、划分方法等内容.首先以经济性、通信实时性指标构造目标函数,可靠性及系统...     

基于多端故障电流匹配的配电网故障定位方法

为了克服配电网故障定位方法在高渗透率分布式电源（DG）接入下适应性较差的问题,提出了一种基于多端故障电流匹配的多源配电网故障区段定位方法。首先借助对称分量法分解电源端工频电流序分量,建立DG等效模型;然后利用电源提供的电流故障分量与故障距离有相关性的特性,建立特征匹配函数并依次遍历各节点;最后根据特征值最小的2个相邻节点实现对故障区段的辨识。针对故障信号微弱问题,提出了相对距离可信度权值与相对容量可信度权值对匹配函数进行改进,并提出区段融合规则,以提高定位准确率。在ETAP仿真平台搭建了4节点系统和IEEE 33节点系统进行仿真,结果验证了所提方法适用于高渗透率DG接入下的故障定位,且正确率较高。     

工控运维中基于语义分析的智能电网控制攻击防御

为了降低控制相关攻击对智能电网的威胁,在数据采集与监视控制（supervisory control and data acquisition,SCADA）系统中,提出一种语义分析框架,利用智能电网的信息和物理工控设备,检测控制相关攻击。首先,对控制网络进行监控,识别控制命令,并从网络提取出与控制命令相关的语义和更新的测量值,并评估命令的物理后果;然后,采用自适应通用潮流分析算法,从控制命令提取出语义信息,并调整参数。在IEEE24节点、28节点和38节点系统以及一个2 730节点系统上进行实验,结果表明：与交流潮流相比,所提算法将24节点和38节点系统的检测延迟均降低了约50%,将2 730节点系统检测延迟降低了66%,平均漏警率为0.01%,最差情况下误警率为0.78%。