基于有限PMU配置的配电网故障定位

提出一种仅需要有限的相量测量单元(PMU)便能实现单故障和多重故障定位的配电网故障定位方法.首先通过叠加原理和等效变换推导故障网络节点电压方程,基于此建立压缩感知模型.然后利用l1正则化最小二乘法求解近似故障电流并进行归一化处理,确定疑似故障区间.通过电压残差公式和故障测距公式依次计算可能故障数目下对应的电压残差和故障...     

基于PMU量测的线路参数辨识算法

利用PMU量测数据具有严格时间同步、均匀发送的特点,基于PI型等值电路模型,提出一种新的线路参数辨识方法。该方法以线路两端测量的电压和电流相量为基础,利用最小二乘算法实现线路参数的最小偏差辨识,理论分析和实际算例表明了该方法的可行性。对影响辨识精度的主要误差源进行了分析,并给出了一种实用的坏数据剔除方法,可进一步提高数据辨识的精度;亦对如何利用线路量测的残差分析结果指导状态估计中的权重系数设置进行了详细讨论。与传统方法相比,基于PMU量测的参数辨识方法具有灵活、简便、可重复和连续执行的优点,具有较高的实用价值。     

对电网故障时刻PMU测量频率的思考和讨论

频率是电力系统运行中一个重要的质量指标,它反映了电力系统中有功功率供需平衡的基本状态。如果电力系统运行频率偏离过多,会给电力用户带来不利影响,而受影响最大的当首推电力系统本身。因此,需要对频率进行较高精度的测量。针对一起电网故障时PMU的频率测量数据,指出现有PMU在故障情况下可能存在测量判断错误的问题,提出在分析PMU频率测量数据时应注意的问题,同时也提出了PMU测量故障系统频率的改进方法。     

大电网下基于故障域的PMU配置和故障定位新方法

提出一种基于故障域的PMU配置和故障定位新方法。根据故障时PMU可观性的配置要求,在假想故障下划分全网的故障配置域,进行了基于故障配置域的PMU整数线性规划配置。系统发生故障时,根据各故障域内附加差动电流的响应,确定实时故障域,在实时故障域内采用虚拟电流法对故障进行了精确测距。算例分析表明,所提方法以少数的PMU配置实现故障网络的拓扑可观,为构建可靠经济的强壮电网监测系统提供了参考;故障域的实时响应使得快速锁定故障区域,防备连锁跳闸误动作成为可能;并且文中的故障测距技术对各种故障类型、故障位置以及线路结构均有良好的定位效果。     

基于PMU的双端同步故障测距算法的研究

基于分布参数的线路模型,推导了双端数据同步采样的测距算法。该算法充分利用PMU测量数据的同步性,完全不考虑不同步采样角的影响,大大简化了测距过程,根据故障前系统的电压、电流相量对线路参数进行了修正,提高了测距的精度。结合PMU的配置方案,对线路两端均装有PMU和线路一端装有PMU两种情况进行了ATP仿真分析,仿真结果验证了算法的有效性,在两种情况下均能满足故障测距的精度要求。     

基于参数识别的时域法单端故障测距

提出了一种基于参数识别的时域单端故障测距算法,此算法利用故障环路信息,结合相模变换后的边界条件和故障模分量网络图列出测距微分方程,充分利用故障暂态信息构建测距的冗余方程组,采用最小二乘算法求解故障距离.算法不需要对侧系统参数,不受系统运行方式和频率变化的影响.经EMTP仿真验证此算法原理正确且有较高测距精度.     

基于线路参数估计的高压架空输电线路故障测距新算法

在现有的故障测距算法中,输电线路参数都是作为已知恒量参与运算,其准确性是影响测距精度的一个重要因素.文中提出一种基于线路参数估计的故障测距最小二乘算法,该算法无需已知准确的线路阻抗参数,无需增加硬件装置,利用现场双端故障录波装置提供的数据,在线估计出线路参数,同时计算出故障距离,从原理上克服了现场实际因素造成的线路参数不准确或变化对测距结果精度的影响.理论分析及仿真结果表明,该算法具有很高的测距精度.     

同塔双回线电弧故障单端测距算法

高压输电线路的短路故障多伴随有电弧,针对目前众多故障定位算法中没有考虑过渡电阻的非线性特性的现状,提出了一种使用单端电气量进行故障测距的算法,该算法首先将耦合双回线解耦为同向量和反向量,根据反向量序网两端电压为零的特点,仅利用单侧电流推导故障点处的电压和电流,然后根据电弧故障电压、电流的转移特性构造测距方程,并利用最小二乘方法求解,实现故障测距。该算法使用了最小二乘方法得到故障距离,不需要输入对端系统等值阻抗,从理论上保证了该算法具有较高的测距精度。该算法理论分析简单,电磁暂态程序ATP仿真结果表明该测距算法有效、精度高。     

电力系统中基于MMT算法的PMU配置应用研究

着重研究了基于图论的相量测量单元（Phasor Measurement Unit, PMU）配置方法。引入测量树的概念,提出了一种新的寻找最佳PMU配置点的规则,并由此得到最大测量树法（Maximal Measurement Tree, MMT）,该方法以任一母线为起始母线,以能够提供最大的测量树为目标配置PMU。在实际算例中分别对IEEE14、IEEE39、IEEE118系统进行仿真计算,根据计算结果比较了最大测量树方法以及末端节点法、深度优先法（Depth First Search, DFS）和模拟退火法（Simulated Annealing, SA）的优缺点。算例表明：MMT法可以获得最少PMU配置数目,相比SA法有较高的效率和较快的收敛速度。     

一种基于PMU的线路自适应故障测距算法

提出一种新的基于相量测量单元(PMU)的输电线路故障测距的自适应算法.该算法利用PMU装置获得高压线路两端的电压和电流相量,在线计算线路参数,解决了线路实际参数与电力局所提供参数的不同、线路参数在运行过程中的不确定性等问题.采用前置带通滤波器与全波傅氏算法相结合的滤波算法,提取相当精确的突变量基频分量,用于输电线路故障测距.大量的EMTP仿真计算结果和实际系统参数验证结果表明,该测距算法不受系统的运行方式、故障点过渡电阻、故障类型、故障距离等因素的影响,具有很高的测距精度.     

基于最小二乘原理的电力故障录波器通道校正方法

为了保证电力故障录波器的测量精度 ,提出了一种基于线性最小二乘原理的录波器通道校正方法。根据录波器模拟量采样电路的构成 ,采用线性数学模型来描述模拟量通道的输入输出特性 ,在此基础上采用最小二乘准则获得最小二乘意义下的变比参数 ,同时说明了通道相移的计算方法。所提出的算法具有简单、实用、精度高等特点。在WDGL IV型电力故障录波器上的实验结果表明 ,这一通道校正方法对提高录波器的测量精度是十分有效的     

数字孪生驱动多算法自适应选择的空间电源系统故障检测

针对积累的空间电源系统遥测数据中故障数据不准确且不全面,进而导致地面长管系统很难根据实际发生的故障数据 综合选择和评估故障检测模型有效性的问题,本文重点开展孪生数据驱动的空间电源系统故障检测模型优化选择方法研究。 在充分分析电源系统组成、工作原理以及输入输出关系的基础上,利用 Simulink 构建航天器电源系统各组成单元的数字孪生模 型,并结合故障机理分析在孪生模型中注入典型的故障,丰富故障数据种类及数量,基于孪生数据实现多种故障检测模型有效 性的评估。 实验表明,基于此框架产生的孪生数据与实测数据相似性达 90%以上,可进行 6 种典型故障模式的注入,可对故障 检测模型的阶跃型以及渐变型故障的检测能力进行有效评估,此种方法的研究可有效服务于实际的地面长管系统,为合理的故 障检测模型的选择提供重要的模型与数据基础。     

电力变压器状态在线监测和故障诊断的新方法

介绍一种电力变压器绝缘在线监测和故障诊断的新思路，一方面通过在线油色谱分析仪检测6种故障特征气体含量和产气率，运用模糊理论及专家系统等人工智能技术对电力变压器的绝缘状态进行跟踪监测，另一方面尝试用参数辨识的方法进行变压器三相电气量的在线监测，依据变压器绕组结构及参数在故障前后会改变的原理，用参数辨识的方法，进行变压器绕组故障及其故障部位的识别，实现故障局部定位，提高变压器状态监测和故障诊断的准确性。     

信息融合技术在电力系统故障检测中的应用探讨

电力系统故障产生各种故障信息，对故障信息全面分析、综合处理，能提高故障检测的精度和鲁棒性。为实现对各种传感器检测到的多源故障信息进行有机综合处理，需研究信息综合处理技术。信息融合技术是研究多源信息综合处理的新兴边缘学科，已在军事、信息处理等领域中有着成熟的应用。该文把信息融合技术应用于电力系统故障检测，介绍信息融合故障检测的模型与方法；分析信息融合技术在状态监测、继电保护中的应用技术；并以小电流接地系统故障选线为例，提出研究了模糊信息融合故障选线方法技术，提高了故障选线的灵敏度和可靠性。     

Optimal placement of PMUs with limited number of channels for complete topological observability of power systems under various contingencies

In optimal PMU placement problem, a common assumption is that each PMU installed at a bus can measure the voltage phasor of the installed bus and the current phasors of all lines incident to the bus. However, available PMUs have limited number of channels and cannot measure the current phasors of all their incident lines. The aim of this paper is to recognize the effect of channel capacity of PMUs on their optimal placement for complete power system observability. Initially, the conventional full observability of power networks is formulated. Next, a modified algorithm based on integer linear programming model for the optimal placement of these types of PMUs is presented. The proposed formulation is also extended for assuring complete observability under different contingencies such as single PMU loss and single line outage. Moreover, the problem of combination of PMUs with different number of channels and varying costs in optimal PMU placement is investigated. Since the proposed optimization formulation is regarded to be a multiple-solution one, total measurement redundancy index is evaluated and the solution with the highest redundancy index is selected as the optimal solution. The proposed formulation is applied to several IEEE standard test systems and compared with the existing techniques.     

电力系统电能质量检测研究综述

分析了电能质量问题的产生以及日益引起关注的原因,介绍了这五项标准的基本概念和我国关于电能质量的标准,并给出了部分监测指标的算法,介绍了一种基于DSP（DigitalSignalProcessing数字信号处理）的电能质量在线检测装置。     

希尔伯特-黄变换在电力系统故障检测中的应用研究

电力系统中的故障暂态信号多为非线性非平稳信号,希尔伯特-黄变换(HHT)被认为是专门针对非线性非平稳信号的分析方法。将HHT引入到电力系统故障检测中,利用经验模态分解(EMD)获得故障电流信号的本征模态函数(IMF),通过选取IMF并对其进行H ilbert变换,提取出IMF分量的瞬时频率和瞬时幅度。利用合成的IMF分量的H ilbert谱分布,对故障暂态进行了时间-频率-振幅的联合分析。仿真研究表明:基于HHT的故障检测方法能充分提取故障信息,故障定位准确,提高了故障检测的可靠性。     

基于快速分解法的电力系统状态估计

电力系统状态估计,对保证电力系统的安全性和经济性起着重要的作用,是电力系统调度、控制、安全评估等方面的基础,也是当代电力系统能量管理系统（EMS）的核心组成部分。状态估计算法是状态估计的核心,其中快速分解状态估计算法是在吸取潮流计算经验的基础上得到,是状态估计的优良实用算法。本文对电力系统状态估计的原理及方法进行研究,建立了快速分解法状态估计的数学模型。最后,通过对IEEE-14节点的算例分析,验证模型的有效性。     

基于相似度投票的牵引供电系统CT隐藏故障在线诊断

电流互感器（CT）的隐藏故障特征十分微弱,影响计量及保护设备性能,在系统出现故障或压力时容易导致系统连锁故障甚至崩溃,为及时发现CT隐藏故障并预警,需要对其进行在线诊断。现有文献的故障诊断方法均需要提取故障后特征信息,不适用于隐藏故障分析。基于此,首先根据基尔霍夫电流定律联系牵引供电系统拓扑中各支路CT之间的电流约束关系建立关联矩阵,得到各CT解析电流值;再利用解析值与实测值相似系数受隐藏故障的影响规律建立投票规则实现CT隐藏故障在线诊断。本方法无需额外增加测量设备,仿真结果不受牵引供电系统负荷电流变化大的影响,同时对投票中的阈值选取要求不高。     

基于负面选择算法的电力变压器在线故障监测

变压器油中溶解气体分析是电力变压器异常监测的重要方法.我们研究了一种实时负面选择算法,基于免疫系统这种智能故障监测算法,通过分析油中溶解气体实现变压器故障的监测.由这种实时负面选择算法构造出一组可监测电力变压器工作过程任何异常(包括故障及损害)故障的监测器,对电力变压器运行期间的故障进行在线监测.实验证明,此算法能有效地对电力变压器已知和未可预知类型的故障样本进行及时探知,具有较高的检测准确率.