基于分层结构神经网络的10kV配电网单相接地故障区段定位方法

针对10kV配电网单相接地短路故障发生位置难以确定的问题,提出利用配电网中的多源数据,通过构建分层结构神经网络进行故障区段定位的方法。首先提取各种类型10kV配电网的固有特征,在分层结构神经网络的聚类层根据配电网的这些固有特征,利用自组织映射神经网络进行聚类分析,得到不同类别配电网;然后在分层结构神经网络的训练层对各类配电网分别用广义回归神经网络对故障定位条件特征与结果特征进行训练,得到各类配电网的故障定位模型;最后将发生单相接地短路故障的配电网下属各区段故障定位条件特征输入至所对应的故障定位模型中,判断各区段故障情况,实现故障定位。实际算例分析表明,所提出的方法能快速、准确地找出10kV配电网单相接地故障发生的区段,且具有较好的容错性。     

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。     

基于多源信息感知的配电侧故障预判

为了有效解决配电侧在发生故障后,能够快速对故障点进行定位,减少故障停运时间等问题,提出基于多源信息感知的配电侧故障预判方法。通过配电自动化系统信息和用电信息采集系统的信息,选用二进制粒子群算法（BPSO）获取候选故障区段集和基本概率分布函数,形成证据体。根据D-S证据理论将上述信息进行融合,得到配电侧发生故障的区段,实现基于多源信息感知的配电侧故障预判。研究结果表明,所提方法对于实现配电网故障定位提供了重要的理论依据以及技术支持。     

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。     

基于数字孪生及神经网络的电压扰动定位方法

提出一种基于数字孪生及神经网络的电压扰动定位方法。首先根据配电网中大量的监测点信息以及网架结构参数构建配电网数字镜像模型,然后采用人工神经网络对数字镜像模型的历史数据进行学习训练,得到反映节点电压与暂降发生位置之间映射关系的神经网络模型。该模型可以根据暂降后各节点的电压数据得到反映各节点故障特征的信息,进而实现对暂降源的定位。以河南某县30节点的配电网为例,对所提方法的有效性进行验证,结果表明该方法能够实现对电压暂降源的准确定位。     

基于阻抗模型故障特征匹配技术的 配电网单相接地故障测距研究

单相接地故障是配电网最常发生的故障,准确而快速地确定配电网单相接地故障位置对排除系统故障,减少事故损失具有非常重要的作用。针对当前配电网单相接地故障精确定位问题,通过采用网络故障时测量点处的电压预存信息,同时利用故障中馈线出口处测得的零序电压和零序电流信号,提出了一种采用差分进化算法的基于阻抗模型故障特征匹配的配电网单相接地故障测距的新方法。该方法基于系统阻抗模型定义了系统故障特征适应度指标,利用枚举法确定故障分支线路,并采用差分进化算法精确定位故障位置。中石化西北油田艾丁变10 kV线路配电网仿真结果表明了所提出的配电网单相接地故障测距方法的有效性     

基于0-1整数规划的配电网区段定位方法

在配电网中各条馈线相对独立,同时单条馈线上的FTU节点数量较少,因此基于智能算法的区段定位方法在定位速度和稳定性上存在提高的空间。提出一种基于0-1整数规划的区段定位方法来提高定位速度和稳定性。对辐射型配电网和含分布式电源的配电网开关函数进行分析,得出每条馈线以T型节点为边界可以划分为多个分支的结论,并依据此结论构建出了区段定位的双层模型;由于模型分层后单次定位关联的节点数大幅减小,于是利用0-1整数规划对双层模型进行求解。通过算例分析,验证了所提方法在定位速度和稳定性上的优势。     

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。     

基于虚拟阻抗的复杂配电网故障区段定位新方法

针对含分布式电源的复杂配电网故障区段定位的问题,提出一种基于虚拟阻抗的故障定位新方法。首先以区段为单元识别畸变节点的故障信息,采用尝试赋值法校正畸变节点的故障信息;然后利用区段端节点过流信息初步判定故障位置,将故障区段端节点间的虚拟导纳值用0表示,非故障区段端节点间虚拟导纳用1表示,进而形成能反映节点间连通性的节点虚拟阻抗矩阵,根据故障电流的流通路径最终确定故障区段位置。具体算例验证表明,该方法具有故障定位准确、效率高的特点,可以满足复杂配电网的多点信息畸变校正和多重故障的故障区段定位。     

基于多类假说变量的配电网层次化定位模型

在配电网的区段中,通常只利用区段状态假说来计算节点状态期望值,当FTU采集的节点状态在通信过程中发生畸变时,节点状态的期望值与实际值出现不匹配,进而导致区段定位错误。将节点的漏报和误报与区段状态一起作为诊断的假说变量,利用故障矛盾假设对计及漏报和误报后的模型进行初次降维;通过构建层次化模型,进一步降低模型的变量维度。通过算例分析,验证了所提诊断方法在诊断准确率上的优势。     

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。     

含分布式电源配电网故障的Petri网诊断方法

现有含DG配电网的Petri网故障诊断方法需要多次假定正方向,造成故障诊断过程复杂、计算量大。通过分析故障后功率方向和初始托肯赋值的特点,提出一种基于功率方向的初始托肯判据,并基于该判据只需要假定一次正方向和一次定位,就能定位出故障区段;同时对FTU遥信数据和遥测数据设置不同置信度,使得区段定位的容错能力得到了提高。通过配电网算例分析,验证了所提方法在含DG配电网故障诊断中的优势。     

基于损失特征矩阵的CHB-BESS模块间接地故障诊断

模块间接地故障是H桥级联型电池储能系统（cascaded H bridge based battery energy storage system,CHB-BESS）的易发故障,快速诊断故障位置对减少故障损失至关重要。模块间接地故障的故障特征主要体现在零序电流上,会受到接地过渡电阻的影响。为实现接地过渡电阻不确定情况下,故障模块位置的快速准确鲁棒定位,本工作提出了一种基于损失特征矩阵的快速故障诊断方法。首先,本工作建立了零序等效电路模型;然后,将零序电流模型离散化;接着,提出基于损失特征矩阵的定位方法,该方法使用拓扑矩阵描述故障位置和过渡电阻的遍历信息,基于离散化模型来遍历计算零序电流,将计算结果与测量结果的偏差记录在损失特征矩阵中,通过偏差最优解确定故障位置;其次,本工作证实了故障定位问题作为最优化问题具有最优解唯一性,偏差最优解在接地过渡电阻不确定的情况下可获得准确的故障发生位置;最终,基于最优解唯一性提出了最优化计算的加速方法。实测表明,所提方法的平均定位误差仅为0.2个子模块,在接地过渡电阻较大范围不确定的情况下实现了准确定位,并且所提加速方法显著提高诊断速度。     

水电站220 kV输电线路故障行波定位

针对水电站输电线路发生故障后无法准确实施定位的问题，从行波的实际传播理论出发，推导出一种与波速无关的改进双端定位算法。利用变分模态分解(VMD)能自适应地分解故障电流行波信号，Teager能量算子(TEO)可快速追踪信号的能量变化、运算量小的独特优势，建立了基于VMD-TEO的220 kV输电线路行波定位模型，该模型无需考虑波速修正和双端时间同步。PSCAD仿真结果表明，改进的双端故障定位模型误差百分比最大为0.239%,优于其他定位算法，验证了所提方法的可靠性和优越性。     

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。     

基于多代理系统的含DG辐射状配电网故障定位

分布式电源（DG）的高渗透接入使配电网结构发生了改变,导致传统的配电网故障定位算法失效。基于含多DG辐射状配电网拓扑结构的特点,构建多代理系统的配电网故障定位框架,该系统主代理根据子代理上传的电源端故障量测量建立RBF神经网络故障测距模型,估计各电源端到故障点的故障距离,考虑上传量测量误差对相邻线路分界点故障定位的影响,应用相邻线路故障信息修正故障线路定位信息;子代理根据主代理下传的故障线路定位结果,利用并行线路首端过流信息校验故障线路。基于MATLAB/ SIMULINK搭建32节点配电系统仿真模型,分析不同故障距离、不同故障位置（包含相邻线路分界点附近、分支线路）的故障测距结果和故障定位结果的正确性,结果表明,RBF模型的测距精度高,基于多代理的故障定位方法能够精确定位故障位置,且定位结果不受量测量误差与分支线路的影响。     

基于纵横交叉算法在含分布式电源的配电网故障定位

摘要： 分布式电源（DG）接入配电网后对网络的故障电流产生影响,从而影响到故障电流的上报信息,使得系统发生误判故障位置。根据DG对故障电流的影响划分不同区域,寻找每个区域的故障临界点,通过设置故障电流上报阀值和判断电流方向,使得DG提供的故障电流不影响正确的故障定位结果。故障定位采用纵横交叉算法（CSO）,该算法由横向交叉和纵向交叉2种搜索机制组成,2种机制与竞争算子的完美配合使得种群收敛精度和速度大大提高。仿真部分采用10 kV配电系统,对系统设置故障电流上报阀值后进行故障定位,同时将遗传算法（GA）和免疫算法（IA）与CSO算法进行对比,结果表明,该算法具有较强的稳定性和搜索能力。     

基于改进EMD算法的小电流接地故障选线

小电流接地系统发生单相接地故障,故障电流暂态分量复杂、稳态分量不明显的特点为可靠选线带来困难。本文分析了小电流接地故障电流暂态分量特征,并提出一种基于改进EMD算法的小电流接地故障选线方法。EMD算法通过叠加电网特征高频信号解决了IMF模态混叠并可靠滤除了高频干扰。基于单相接地故障电流经改进EMD分解出的IMF在不同故障角下展现出不同的特征,分别利用故障时刻低频波形的单调性与线路故障特征能量作为判据进行小电流接地故障选线。基于Matlab/Simulink的配电网单相接地故障仿真验证了该选线方法的有效性。