基于自适应遗传退火算法的配电网故障定位研究

针对标准遗传算法易早熟收敛以及收敛速度慢的问题,提出了一种混合遗传算法（自适应遗传退火算法）用于解决辐射状配电网故障定位问题。该算法采用轮盘赌和最优保存策略相结合的选择机制,使得当前最优个体始终保持在种群里,并结合自适应交叉、变异概率,扩大种群的搜索范围,继而引入模拟退火算法,加快迭代后期算法的收敛速度。最后,通过对IEEE-33节点配电系统进行仿真计算,结果表明,该算法能够对单点和多点故障进行实时、准确地定位,并在故障信息畸变的情况下,也能快速地得到准确结果。     

基于阻抗分析的复杂配电网接地故障定位方法

现有方法定位配电网接地故障时,未考虑复杂配电网的特性,存在精准度低、定位时间长及与实际故障距离误差大的问题。提出了基于阻抗分析的复杂配电网接地故障定位方法,在分析复杂配电网阻抗特性的基础上,获取配电网传输线策动点阻抗与负载阻抗特性的变化关系,将其推广到配电网传输线不同连接阻抗中;将配电网络转换成抽象图,当末端变压器安装在图内配电网顶点时,一旦配电网发生故障,故障行波就会沿着配电网的线路蔓延到配电网的末端,此时对行波进行故障定位,完成复杂配电网接地故障定位。实验结果表明,通过不同支线的故障定位精准度测试、与实际故障距离测试和故障定位时间测试,验证了所提方法在复杂配电网接地故障定位时准确性更高、有效性更强。     

基于配电自动化故障管理的配电网扩展规划方法

针对现阶段配电网规划过程中面临的可靠性问题,提出一种基于配电自动化故障管理的配电网扩展规划方法.首先对配电自动化的故障管理功能进行介绍;其次根据配网公司的盈利性,以其自身利益最大化建立目标函数,决定线路建设、变电站位置和容量,从而提出一种基于配电自动化的配电网扩展规划模型;然后针对所提模型和所研究的规划问题,采用遗传算...     

基于CNN的配电网故障区段定位

针对故障特征微弱难以区分、矩阵法容错率低和人工智能算法中易陷入局部最优解的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的配电网区段定位方法。首先根据单相接地故障的原理,分析和论述了发生单相接地故障后配电网中各个节点电网信息的变化;然后通过卷积神经网络模拟出不同故障情况下三相电流电压与各馈线运行状态之间的映射关系;最后考虑到影响区段定位的关键影响因素过渡电阻,在Matlab的Simulink中设置不同过渡电阻进行实例仿真。仿真结果表明,在不同过渡电阻的情况下,该方法仍具有很高的准确率。     

基于深度学习算法的配电网故障定位检测研究

当架空配电系统发生故障时,需要立即响应,并且运用时域反射(TDR)方法来检测故障检测位置。然而,在具有多支路的复杂网络和变压器、开关柜等配电设备中,由于TDR脉冲的波形失真和幅值减小,故障点的准确检测十分困难。本文提出了一种基于深度学习的TDR波形故障点检测方法。该方法可应用于分支配电网中观测到多次反射波的故障位置和故障类型的检测。由于深度学习算法需要大量的波形数据,我们开发了一种快速模拟方法来创建数据。为了快速模拟电路,功率分配线路被当作一个传输线,从而推导出传输线的基本矩阵。此外,通过基本矩阵的级联表示了配电网络的等效电路模型。利用MATLAB对等效电路进行计算,快速得到TDR波形数据。使用它来创建多分支架空配电网络模型的众多TDR波形数据,并使用深度学习算法进行故障位置检测。结果表明,对故障发生地点的识别准确率达到96.8%     

基于故障过流度的配电网故障区域定位新矩阵算法

针对现有配电网故障区域定位算法存在的问题,提出一种基于故障过流度的配电网故障区域定位新矩阵算法。该算法通过网络描述矩阵和故障信息矩阵计算比较故障时各区段的故障过流度,判定发生故障的区段,实现对配电网的故障定位。算例分析表明,该算法有效,适用于单电源、多电源和馈线末端故障等各种情况。     

基于Dijkstra算法的混联配电网故障区段定位方法

由于现有方法对数学工具过度利用而忽略了故障的具体特征,造成选线与定位不精准而存在偏差的问题,提出一种基于Dijkstra算法的对于混联配电网故障区段定位方法。对混联配电网进行分析研究,总结出发生相间短路、单相接地故障时配电网表现出的特征,随后以可能导致该故障的某一元件位置为起始点,通过Dijkstra算法进行搜索,为更准确获得下一搜索的节点位置,引入代价函数将算法的均等式优先搜索转化为启发式路径搜索,搜索终点所在线路分支即为发生故障区段。在仿真实验条件下,构建小电流接地系统模型,采用所提方法完成模型的故障区段定位,最大定位误差为0.08 km,最小定位误差为0 km,定位结果与真实情况一致,证明了所提方法具有一定的可行性和准确性。     

基于RBF神经网络的中压配电网接地故障特性研究

接地故障是中压配电网中常见故障之一,快速定位故障对于提高供电经济型、安全性、可靠性具有重要意义。提出了一种结合行波法与RBF神经网络的故障定位方法,首先通过行波法确定故障点与电源出口间的距离,其次利用RBF神经网络对故障点所在线路支路进行精确定位,最后以实际电网作为算例进行仿真模拟,验证了所提方法的合理性和有效性。     

基于μPMU的主动配电网故障定位方法研究

摘要： 准确的故障定位有助于提高配电网络的稳定性。随着分布式发电和电动汽车的接入,传统配电网逐渐向主动配电网发展,传统故障和保护装置已无法满足,这对故障定位技术和装置提出了新的要求。文章提出了一种基于微型同步相量测量单元（也叫做μPMU或者微同步相量）的新方法对主动配电网的故障进行定位。该方法运用单端μPMU采集的电压电流信息,查找故障线路,得到候选故障点并计算其故障距离。并根据两端μPMU测量电压和故障电压之间的相位关系,排除伪故障点,确定故障点位置。仿真结果表明,在主动配电网下,该定位方法具有较高的定位精度,仅需在线路的两端配置μPMU即可满足对不同类型故障进行准确地定位。在高渗透率DG和高阻故障的情况下,该定位方法依然可以准确地对故障进行定位。     

基于遗传算法的直流配电网线路故障定位方法

直流系统线路发生短路故障后故障电流上升迅速,对系统安全造成极大危害。为解决此问题,提出基于遗传算法的直流配电网线路故障定位方法。首先,对极间短路故障和单极接地故障2种情况下的直流系统分别建立数学模型,利用双端电气量消除中间量过渡电阻;然后,分别利用2种故障的数学模型构造适应度函数,将故障定位问题转化为参数识别问题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对其进行识别,避免由于数据采集误差对定位造成的干扰;最后硬件在环模拟(hardware-in-the-loop simulation,HILS)实验平台上搭建6端直流配电网模型进行实时仿真验证,结果显示该方法抗过渡电阻能力强、定位精度高,具有很强的鲁棒性。     

基于改进粒子群算法的配电网故障区段定位

配电网的复杂性程度提高,使得故障定位算法的精度大大降低。配电网发生故障时产生的故障信息缺失造成传统定位算法无法定位的问题。针对此情形,提出一种自适应粒子群算法的故障定位方法。该方法引入遗传算法中的变异参数,使其能够根据环境进行自适应更新,提高其定位精度,得到全局优解。构建配电网开关模型,通过仿真模拟确认该算法具有可行性。仿真结果表明该算法提高了运算速度与抗干扰能力,能够在信息缺失情况下精准定位。     

基于暂态电流故障分量的直流配电网单极故障选线方法

基于两电平电压源换流器(voltage sourced converter,VSC)的中压柔性直流配电网适合风能、太阳能等分布式能源的接入,但发生单极接地故障时,其故障电流会迅速增大,保护装置必须快速识别出发生故障的线路.针对该问题,分析VSC端的单极接地故障时的暂态特征,对暂态故障电流的变化特征进行理论分析计算.根据...     

含有限PMU的主动配电网故障定位

对于含分布式电源(DG)的主动配电网,基于同步相量测量单元(PMU)的监测信息进行故障分析与处理,从而达到定位目的.首先采用拓扑优化法对PMU进行布点优化配置,同时将系统划分为不同区域.利用PMU监测所得实时潮流和电气量信息,基于功率增量方向原理可初步判断发生故障的区域;其次计算候选故障区域内各条区段发生不同类型故障时...     

基于旋转基的复杂配电网故障区段定位方法

配电网网络错综复杂,且常常拥有多个电源,配电网故障区段定位方法在快速确定故障区段和恢复非故障区段的正常供电中起到重要作用。提出一种基于旋转基的复杂配电网故障区段定位方法,利用旋转基将复杂配电网划分为包含电源的主干网络和不包含电源的旁路网络两部分。划分后采用分层控制,旁路网络采用辐射型网络故障定位方法快速找到故障区段,主干网络采用旋转基定位法确定故障区段。研究结果表明,该方法可以快速、便捷、准确地找到配电网故障区段。     

复杂配电网故障定位新矩阵算法

针对轨道交通复杂电网的多重故障问题,基于故障区域不存在流出该区域的故障过流的原理,提出了一种新的配电网故障定位算法,可对单一故障、复杂电网多重故障和馈线末端故障迅速做出定位,且在网络拓扑结构发生改变时算法的定位计算过程改变不大.并模拟计算了三电源配电网闭环运行时故障和轨交电网开闭环运行时故障.结果表明,该算法快速、有效...     

浅析配电网接地故障的解决方案

小电流接地系统具有供电可靠性高、故障时对设备冲击小的优点,但单相接地是长期困扰配电网稳定运行的主要故障之一。通过研究目前配电网现状及接地故障现象,提出解决方案,使配电网更加安全可靠运行,为广大客户提供优质供电服务。     

基于暂态零模电流的配电网故障定位新算法

分析了配电网暂态零模电流的分布情况,引入了相关性理论,根据故障线路的暂态零模电流有效值最大且与非故障线路的内积小于0,故障点两侧的暂态零模电流极性相反,波形差异大,相关系数小于阀值且接近0的特征,利用暂态零模电流进行配电网故障选线、定位,给出了故障定位步骤。MATLAB仿真结果表明,基于暂态零模电流的配电网故障选线、定位方法正确,具有不受电压初相角、接地电阻、中性点接地方式制约等优点。     

适用于非同步采样的含DG配电网多端 单相故障定位方法研究

为解决含DG配电网多端故障定位问题,并使定位结果不受非同步采样因素的影响,提出了一种适用于非同步采样的含DG配电网故障区间定位新算法。这种方法建立含DG配电网三相阻抗模型,分析并提取含DG配网三相阻抗模型下的故障特征。根据故障点故障特征值的特点,遍历所有节点,得到故障的关联节点。所定义的故障特征值计算只运用测量点信号幅值,而与测量相角无关,从源头上避免了非同步误差的引入,故可适用于非同步采样下的故障测距。通过在一个位于美国东南部的12.47 kV配电系统进行测试,验证了该方法的准确性。     

基于灰色综合关联度的柔性直流配电网故障定位

为解决柔性直流配电网对故障定位的准确性和快速性要求高的问题,提出一种基于灰色综合关联度的柔性直流配电网故障定位方法。利用灰色综合关联度分析线路首末线模行波差动电流波形的相似性,通过求解最佳时移来实现故障定位。在Matlab/Simulink中搭建六端柔性直流配电网模型进行仿真验证,结果表明该方法可完成全线各类故障的迅速准确定位,并有一定的抗过渡电阻能力,适用于采样频率较低的情况,具有较高的可靠性。