基于有限关键节点及Wasserstein距离的配网拓扑识别

明确配电网结构是配电网最优潮流、安全评估、网络重建、故障定位的基础。针对现有配电网拓扑识别方法缺乏结合现有网络结构参数和潮流信息,仅通过量测数据来进行拓扑识别效率低的问题,提出一种基于有限关键节点及Wasserstein距离的配电网拓扑识别方法。首先,利用子空间扰动模型证明配网拓扑变化时,可以利用有限的关键节点来进行拓扑识别,基于熵值法的混合K-Shell算法引入影响度概念,通过影响度与节点电气距离得出节点的重要度,确定配电网拓扑结构中的关键节点。其次,基于密度的噪声应用聚类算法通过电压、电流、有功、无功等4个特征来进行节点的聚类,将其他节点与关键节点进行类别归属,再结合Wasserstein距离得出节点间的连接关系从而得出配电网的拓扑结构。最后,通过IEEE 33节点算例和某小区实例,验证该方法的有效性。该方法极大地提高配电网拓扑识别效率与正确率,实现了配网拓扑结构的动态识别。     

一种基于图论剪枝算法的多分支配电网行波故障定位算法*

配电网由于其结构上多为树形辐射状结构,若直接采用传统的输电线路故障定位方法则会造成定位的不准确。因此,基于图论剪枝算法提出一种适用于配电网的行波故障定位新方法。该方法将配电网拓扑结构等效成图论模型,构建配电网距离矩阵和关联矩阵,采用剪枝算法剪掉无效的行波波头信息,利用配电网末端检测到的故障初始行波到达时间信息实现配电网故障的实时精确定位。文章最后采用PSCAD和MATLAB软件进行联合仿真。仿真结果表明利用该方法实现的配电网故障定位结果精确可靠。     

基于蝙蝠算法的含分布式电源配电网故障定位

分布式电源接入配电网使得原来的故障定位方法不再适用,本文通过构造新的评价函数,提出了基于具有混沌搜索策略的二进制蝙蝠算法的含分布式电源配电网故障定位新方法。该方法可以适应分布式电源投切带来的潮流和拓扑变化,对配电网进行故障定位。算例仿真表明,该方法在含分布式电源配电网故障定位中定位准确并且具有较高的实时性和容错性。     

基于配电网等效解耦的配电网故障定位算法

分布式发电(DG)接入配电网后,配电系统网络由单电源辐射状变成了含分布式电源供电的多电源复杂网络,传统的故障区段定位算法不再适用。提出了一种基于配电网拓扑结构等效解耦的新型故障区段定位算法,首先基于配电网拓扑分析的邻接矩阵D,将配电网等效解耦为数个树干网的组合。然后对单个树干网,根据馈线终端设备(FTU)过流信息构成故障矩阵,利用新型的故障区段定位方法,进行故障区段的准确定位。算法基于配电网拓扑结构的等效解耦,不仅能够定位含DG配电网的单一故障,也能定位多重故障。同时解耦后的树干网,矩阵定位算法阶数明显降低,算法简单。通过对算法的算例分析,验证了算法的有效性。     

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LightGBM算法的配电网单相接地故障区段定位方法

我国广泛分布的中性点不接地配电网受量测设备配置所限,长期存在故障区段定位困难问题.为此,提出了一种量测量受限条件下的基于轻量级梯度提升机(LightGBM)算法的故障区段定位方法.该方法可在不加装相量测量单元(PMU)、微型PMU、电压互感器等量测装置的情况下,利用常规的相电流有效值准确识别中性点不接地配电网故障区段.通过对目标配电网的量测信息和网架结构分析,采用LightGBM算法离线建立故障区段定位模型,实现在线快速定位故障区段.其中,故障前后各线路稳态电流有效值变化量被选定为故障识别核心特征.此外,针对模型预测结果可能存在的偏差,提出了易错线路标注法和类别概率法辅助识别误判情况,进一步提高了预测结果的可靠性.以修改后的IEEE 123节点系统作为算例,仿真验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于边缘计算和深度学习的有限信息配电网单相接地故障区段定位

目前围绕量测条件受限的配电网展开的故障定位研究较少,且传统的主站集中式故障定位系统在实时性与安全性等方面存在不足。针对上述问题,提出一种基于边缘计算和深度学习的单相接地故障区段定位方法。首先,构建基于分区修正的边缘计算单元配置多目标优化模型。该模型通过分区修正方法降低了故障定位系统的通信时延,提升了数据传输安全性,进而保障配电网安全运行。其次,将基于数据驱动的智能算法应用于配电网故障区段定位,选择易获取的相电流稳态有效值在故障前后的变化量作为故障特征,利用全连接型深度神经网络学习样本特征与标签间的映射关系,得到离线训练好的定位模型并储存在边缘节点以实现快速故障定位。最后,以IEEE33节点系统为例进行仿真。算例结果表明该模型在分布式电源接入、高阻故障、噪声干扰以及拓扑改变等情况下均具有良好表现。     

基于多层模型的有源配电网故障区段定位

针对在实际工程中馈线终端装置（feeder terminal unit,FTU）上传信息误报、漏报以及保护装置拒动、误动给配电网故障定位与隔离带来的问题,提出了基于多层模型的有源配电网故障区段定位方法。利用多源信息进行故障区段定位,降低了单一故障信息畸变导致定位失败的概率。首先,利用保信系统收集的保护动作信息确定故障区域,然后基于改进免疫算法对故障区域内节点FTU遥信信息进行处理实现故障区段定位得到最终的定位结果。对含分布式电源（distributed generation,DG ）的IEEE 33节点配电网进行仿真测试,结果表明该方法能有效提高故障区段定位速度和准确率。     

基于图论的配电网故障行波定位新算法

配电网结构复杂,分支多,故障点定位困难。传统基于输电线路单端或双端信息的故障定位算法难以满足配电网高精度故障定位要求。提出了基于多端时间信息的配电网故障行波定位新算法,构建了配电网关联矩阵和距离矩阵,给出了故障分支的判别方法;基于二叉树模型,根据配电网末端的行波到达精确时间信息和配电网拓扑结构矩阵,剔除无效行波波头时间,综合利用有效的行波波头时间信息,实现配电网故障的实时精确定位。EMTP仿真结果表明,该方法能实现配电网故障的准确定位。     

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。     

基于人工鱼群算法的主动配电网故障定位

为有效解决主动配电网的故障定位问题,提出了一种基于人工鱼群算法的主动配电网故障定位新方法。首先,提出适用于主动配电网的整数规划故障模型,根据馈线终端单元上传的电流越限信息,将复杂的配电网架构等效为由整数表述的故障向量。其次,为解决不同规模的主动配电网故障定位问题,构建新的适应度函数,并利用改进人工鱼群算法根据等效后的故障向量进行迭代寻优定位故障。该方法主要根据配电网中故障电流的方向来定位故障位置,而不需要考虑DG出力的不确定性。最后,通过Matlab仿真验证所提方法,结果表明该算法准确率高、迭代速度快、对畸变信息具有高容错能力。     

考虑预设偏移值的多分支配电网故障定位方法

为减少线路参数不确定性对配电网线路故障定位结果的影响,提出一种考虑预设偏移值的多分支配电网故障定位方法。通过分析配电网线路中故障行波的传输特性,考虑预设故障点与真实故障点位置关系,定义线路端点的预设偏移值,建立了以预设故障点与行波波速为变量,总预设偏移值最小为目标的优化模型。利用灰狼优化算法下最小预设偏移值的求解原理,提出了预设故障位置与行波波速的选择方法,减少行波波速不确定性对配电网故障定位的影响,实现精确的故障定位。仿真结果表明,所提方法能够有效辨识故障支路和精确定位故障点,定位结果不易受线路参数不确定性的影响,有效提高了配电网故障定位的精度。     

基于邻接矩阵的低压配电网故障区段定位方法

低压配电网具有线路区段短、分支众多且拓扑结构复杂多变的特点,分布式电源的并网进一步增加了其故障定位的难度。结合图论分析方法和人工智能算法,提出了基于拓扑邻接矩阵的低压配电网故障区段定位方法。首先生成与配电网故障监测单元配置相对应的邻接矩阵,其次建立故障电流在故障监测单元拓扑中的连通性等效模型,根据故障电流从电源到估计故障区段的最短路径计算故障监测信息。以此为基础建立了考虑多重故障的低压配电网故障定位模型并利用粒子群优化算法进行模型求解。仿真算例验证了所提方法能够有效提高故障定位的效率和准确度。     

基于矩阵算法的有源配电网故障定位容错方法

故障区段定位对于配电网发生故障后的故障处理与恢复供电具有重要意义。针对有源配电网的故障定位方法中,矩阵算法计算速度快但容错性差、智能优化算法容错性高但定位速度慢且在大规模配电网中存在局部收敛的问题,提出了一种将矩阵算法和智能优化算法的优点相结合的定位方法。首先,在有源配电网发生故障后,利用馈线终端设置(Feeder Terminal Unit,FTU)上传的告警信息,运用矩阵算法快速定位故障区段。然后运用开关函数对矩阵算法的定位结果进行校验,避免因矩阵算法容错性差而输出错误的定位结果。校验不通过的定位结果将全部列入可疑故障集合,该集合的维度大幅低于配电网的维度,再运用灰狼优化（Grey Wolf Optimization,GWO）算法对该集合进行优化处理,从而输出最终的定位结果。在MATLAB上进行仿真测试,仿真结果表明此方法能在有源配电网中实现故障区段的快速定位,且具有一定的容错性。     

基于超高压线路参数估计的故障测距算法研究

提出一种基于线路参数估计的故障测距二分法。该方法基于线路分布参数模型,无需获得准确的线路阻抗参数,根据正序故障分量电压沿线分布规律,用二分法通过搜索迭代求取故障距离。这一方法理论上不受故障过渡电阻的影响,不必判断故障相别。MATLAB仿真结果表明此算法具有较高的测距精度。     

基于同步相量测量单元的串联补偿线路自适应故障定位算法

针对串联补偿线路提出了基于同步相量测量单元的自适应故障定位算法。基于串联补偿线路两侧同步相量,采用最小二乘法在线估计串联补偿线路实时参数。线路故障后,采用分布参数模型,基于故障通路电压、电流相位特性构造故障定位函数,无需串补模型。理论分析及仿真表明,所构造的故障定位函数在定位区间具有单调近似线性变化的特性,采用二分法或弦截求根法即可快速精确求解故障点。基于PSCAD/EMTDC和Matlab的仿真结果表明,故障定位方法实现简单,计算速度快、精度高,对不同的故障类型、过渡电阻和故障位置均有较好的适用性。     

改进模因算法在含DG配电网故障定位中的应用

分布式电源的接入导致传统的故障定位方法不再适用,为了实现配电网快速定位,提出一种基于改进模因算法故障定位算法。首先构建能动态适应分布式电源投切的开关函数,然后以变电站为基础将复杂配电网络分区,划分为相互独立的子网络。将含有多条馈线的子网络划分为几个区域,通过等效原则,在对某一区域进行故障定位的时候,将其他区域进行等效,这样不仅降低了可行解的维度,使计算的复杂性降低,同时也简化了开关函数的计算。利用蚁群算法产生初始种群,模因算法对配电网进行故障定位,仿真结果表明算法能快速的求解出单点故障和多点故障,在信息缺失和畸变情况下,算法也有良好的容错能力。     

融合FTU和配变告警信息的有源配网故障定位方法

针对含分布式电源的有源配网相间短路故障定位问题,提出了一种融合FTU和配变告警信息的有源配网故障定位方法。首先,考虑配网故障后FTU和配变告警信息的不同特征,根据配网拓扑,动态生成不同告警信息对应的反映故障区段和告警信息关系的关联矩阵,并据此构造新的开关函数,有效避免了繁琐的逻辑运算。然后,根据两种信息源收到的实际告警信息分别建立优化模型,利用遗传算法求解,计算对应信息源下各区段的故障概率。最后,利用证据融合理论将两种信息源下的结果进行融合,得到最终的故障定位结果。以修改后的IEEE 33节点为例进行验证,结果表明,所提方法可对单点和双重故障实现定位,且具有较高的容错性。