有源配电网具有容错性的快速故障区段定位方法

针对矩阵算法与优化算法在应用于有源配电网故障定位过程中存在容错性较差、易陷入局部最优等问题,提出了一种有源配电网具有容错性的快速故障区段定位方法.该方法首先利用矩阵算法快速筛选疑似故障区段,其次通过对优化算法开关数学模型进行改进以适应多个分布式电源投切,然后基于矩阵算法定位结果穷举所有可能存在的馈线区段状态,将其作为初...     

基于非线性互补约束的含DG配电网故障区段定位方法

随着分布式电源的接入, 配电网故障过电流方向不再唯一, 传统的故障区段定位方法将不适用, 本文提出含分布式电源(Distributed Generation,DG)配电网故障区段定位的非线性互补约束光滑化模型和求解方法。基于逻辑关系的间接故障定位方法在数值稳定性和决策效率上的不足, 本文构建了可适应多个DG投切情况的基于代数关系的开关函数。2个仿真算例与对比实验表明, 含DG配电网故障区段定位的非线性互补约束光滑化方法在进行故障定位时具有较高的容错性能, 且能够实现多信息畸变下的准确定位, 由此可见本方案在数值稳定性上胜于智能算法。     

基于线性整数规划的主动配电网故障区段定位

针对分布式电源渗透率不断升高以及配电网规模日益庞大造成的主动配电网故障定位困难的问题，提出了一种新的故障定位方法。考虑到分布式电源渗透率不断升高的特点，将分布式电源以微电网形式接入到配电网中，建立了考虑微电网运行状态的开关函数，并在此基础上构建了适合故障区段定位的线性整数规划模型。提出了T型分级方法来解决故障定位耗时长的问题，其原理是选择主变电站和T型节点下游的若干首节点作为分界点，使配电网被分成多个区域，最后通过线性整数规划方法依次定位出故障所在区域及故障区段位置。仿真结果表明，所提方法能够快速准确地定位出故障区段，并具有很强的容错性。     

含分布式电源的配电网单相接地故障区段定位新方法

随着配电自动化和分布式能源的日益普及,主动配电网发展迅速。深入分析含分布式电源主动配电网的零序电流,提出一种基于稳态零序电流的主动配电网单相接地故障区段定位新方法,利用相关系数量化波形之间的差异,将稳态零序电流相关系数的极性作为定位依据来确定故障区段,并通过前后平移数据窗解决各FTU之间的数据同步问题。PSCAD/EMTDC仿真分析结果表明,该区段定位方法不受分布式电源接入的影响,定位精度高、可靠性好。     

计及信息畸变的有源配电网故障区段定位

随着配电网自动化设备的普及以及分布式电源技术的发展,自动化设备采集的故障信息对配电网故障区段的准确定位具有重要意义。为此,对计及故障信息畸变的有源配电网故障区段定位问题进行了研究。首先,通过分析配电网拓扑结构建立网络描述矩阵,利用故障电流总是流向故障区段的原理进行了初步故障定位。其次,根据馈线终端装置（FTU）故障信息畸变的稀疏性、不合理性,建立了信息畸变识别判据;然后,利用FTU的遥测信息对信息畸变进行校正,得出真实的故障区段;最后,在发生单、多重故障且存在信息畸变场景下对改进IEEE 33节点系统进行仿真测试。仿真结果充分验证了所提方法的有效性。     

基于双端同步信息量测的小电流单相接地故障区段定位

配电网的各分段开关将各馈线分成若干区段,针对中性点不接地系统中故障无法可靠定位的问题,在分析健全区段与故障区段首末端稳态零序电流及差值特征的基础上,提出了基于双端同步信息量测的故障区段定位判据。该定位方法借助双端同步信息测量装置,与配电自动化系统一同实现。利用实时数字仿真系统仿真验证,该方法可准确定位中性点不接地系统故障区段,不受线路长短的影响,并能削弱过渡电阻的影响。     

基于主频分量相关性的谐振接地配电网故障定位方法

针对结构复杂的谐振接地配电网,基于相关性的故障定位算法具有判别裕度较小,易发生误判。依据主频分量故障边界明显的特点,提出一种基于主频分量相关性的谐振接地配电网故障定位方法。首先,对各检测点的零序电流纯故障分量进行滤波,通过Prony算法从各馈线纯故障分量中提取主频分量;然后,分析各相邻检测点的零序电流主频分量之间的相关性,其中相关系数为负所对应的相邻检测点区段为故障区段。仿真分析表明:该方法受故障位置、故障电阻、故障合闸角影响较小,且故障判别裕度较高,不易发生误判,适合结构较复杂的谐振接地配电网故障判别。     

基于改进蝙蝠算法的配电网故障区段定位

提出一种将自适应理论、差分进化和蝙蝠优化算法结合的改进蝙蝠算法,解决电力系统配电网故障区段定位典型的含0-1离散约束条件及逻辑求值的最优化问题。将蝙蝠算法的全局寻优能力用于配电网故障区段的搜索和定位,在寻优过程中引入差分进化算法,并对算法的变异和交叉等操作进行自适应优化处理,解决传统蝙蝠算法容易陷入局部最优的缺陷。算例仿真结果表明,该算法能准确快速地定位配电网故障区段,并具有良好的容错性。     

基于Petri网的含分布式电源配电网故障定位研究

针对分布式电源接入配电系统后使得原有的故障定位原理难以满足故障检测要求的问题,本文采用Petri网原理,根据配电系统的网络结构,利用故障发生时系统检测到的故障信息,建立了含分布式电源配电网的故障定位模型,阐述了推理过程,通过对故障信息的预处理,保证当故障信息丢失时故障定位的准确性。为验证该方法的故障定位能力,利用Matlab中Petri网工具箱,对一个含分布式电源的复杂配电网进行仿真分析。仿真结果表明,在配电系统发生单一或多重故障时,该配电网故障定位模型都能得到正确的故障区段;同时当故障信息缺失时,仍可取得理想的定位效果。因此,该故障定位模型具有一定的实际应用价值。     

考虑多源信息的配电网故障定位容错方法

针对传统配电网故障定位算法仅考虑配电网馈线终端单元作为单一信息源存在容错率较低的问题,利用用户用电采集系统的供电信息作为冗余信息,考虑分布式电源接入配电网的影响构建故障定位适应度函数,并通过二进制粒子群算法求解模型.利用改进D-S证据理论进行证据融合,根据证据决策准则得到配电网故障区段定位结果.仿真结果表明,该算法可有效实现故障定位,并且在单重故障与双重故障下FTU信息有误时,较传统算法相比容错率有所提高.     

基于相电流增量的故障区间定位新方法

为解决配电网单相接地故障时定位效果不佳的问题,根据故障发生后健全线路及故障线路故障点下游暂态三相电流增量波形相似,而故障线路故障点上游故障相与非故障相暂态相电流增量波形差异较大的特点,提出一种基于相电流增量的故障区间定位新方法。该方法利用各个检测点的三相电流增量求出各自的功率系数并发送到主机,通过对比相邻检测点的功率系数判断出故障区间。其优势在于仅利用电流作为故障区间定位特征量的同时减少了通信系统的压力。通过仿真和数据分析表明,该方法在各种初始电压相位下发生高、中、低阻接地时均能正确的判断出故障区间,具有原理简单、适用性好的特点。     

S32电缆故障定位系统在配电网故障探测中的应用

针对配电网电缆故障的特点,利用一种新的配电网接地故障定位系统进行探测,探讨了使用S32电缆故障定位系统进行故障定位的方法.结合某公司电缆故障探测中的不同故障,分析了S32电缆故障定位系统与其它电缆测试设备的应用对比情况.     

基于组合型交叉熵算法的多电源配电网故障定位

提出一种利用组合型交叉熵算法实现多电源配电网故障定位的方法。考虑多电源配电网故障电流与设备状态的关系,建立表征配电网故障定位问题的优化模型,利用组合型交叉熵算法求取模型最优解,并给出算法的具体实现步骤。仿真结果表明该文算法能够对多电源配电网中的单点及多点故障进行准确定位,在伴有部分信息畸变的情况下,仍能给出正确结果,具有准确性和容错性高等优点。     

基于参数辨识的配网保护初探

提出一种在没有信息传输通道的情况下,基于线路单端信息求取故障点到保护安装处的距离,并依据求得的距离实现配网保护的方法。通过端口等效阻抗进行参数辨识,进而确定故障点到保护安装处的距离,并设计出配网智能保护方案。     

小波神经网络在配电网故障定位中的应用

提出一种适用于配电网架空线路的单相接地故障定位新方法,该方法以暂态零序电流的小波能量、有功功率、无功功率作为数据融合的特征量,再结合紧致型小波神经网络（WNN）来进行故障定位,并针对小波神经网络存在收敛速度缓慢且容易陷入局部极小的问题,给出一种参数修正改进的算法,通过在权值调整式中增加动量项来选择学习步长,且以新方法初始化各个权值以提高网络学习效率。大量的Matlab仿真结果表明：此方法具有很好的单相接地故障定位性能,实验准确率基本可以达到100%,可应用于配电网故障定位。     

基于改进PSO-BP网络的配电网故障选线与测距

针对人工智能算法在解决配电网故障选线和测距问题时容易陷入局部最优解并难以满足精确性和鲁棒性要求的问题,提出了一种基于改进粒子群优化神经网络的配电网故障选线与测距算法.该算法结合混沌优化算法和粒子群优化算法得到收敛能力更强的粒子群优化算法,通过提取配电网的零序电压与电流的暂态及稳态特征来构成特征向量,并分别使用训练集训练改进粒子群优化神经网络算法,从而能更精确地预测配电网的故障线路及其距离.仿真测试结果表明,所提出的算法能获得更精确的选线和测距结果,具有一定的实用性.