基于模型识别的有源配电网单相接地故障定位方法

分布式电源(distributed generation, DG)大量接入使配电网继电保护面临严峻挑战。单相接地故障发生概率大,但故障信息十分微弱,特别是在DG多样化故障输出特性的影响下,有源配电网单相故障定位的准确性常难以保证。为此,提出了一种基于模型识别的有源配电网单相接地故障定位方法。分析了配电网单相接地故障下DG的输出特性,建立了在不同故障位置下有源配电网的正序增广网络,构建了故障位置关于馈线出口以及DG输出电流的函数,建立了配电网单相接地故障位置模型,利用不同故障位置下短路电流矢量占比系数的差异性构建了新的故障定位判据。通过将单相接地故障定位问题转化为故障位置模型系数的求解问题,提高了故障定位的准确性和实用性。理论和仿真分析表明,在不同故障位置、不同过渡电阻下均能准确定位单相接地故障,具有原理清晰、故障特征量采集便捷、灵敏性和可靠性高的优点。     

基于KNN和多电流特征的配电网接地故障区段定位方法

为解决配电网单相接地故障区段定位难题,提出一种基于KNN和多电流特征的配电网接地故障区段定位新方法.故障点上游区段和故障点下游以及健全区段的相电流和零序电流的幅值、极性以及相似性等均存在差异,同时将相电流和零序电流的突变量作为故障区段的识别依据,提高了区段定位的准确率.针对识别判据的阈值设置困难的问题,提出利用KNN自...     

基于AGM曲线能量的配电网故障区段定位方法

配电网发生单相接地故障后,准确识别故障区段对配电网的安全稳定运行具有重要意义。因此,根据单相接地故障后故障点异侧暂态零序电流波形趋势差异显著的特点,本文提出一种基于暂态零序电流自适应全局均线能量的故障区段定位方法。首先,利用极点对称模态分解得到反映故障后暂态零序电流波形趋势的自适应全局均线;然后,利用故障后暂态零序电流自适应全局均线的能量差,描述故障后暂态零序电流波形趋势的差异程度,构建判据确定故障区段。仿真结果表明,该方法在不同故障条件下均可准确识别故障区段。     

基于相电流突变量的配电网单相接地故障区段定位

配电网在单相接地故障后,对健全线路及故障线路上故障点之后的部分,三相电流突变量大小相等、波形一致;而故障线路中故障点之前的部分不具有该特征。据此提出一种基于相电流突变量的配电网单相接地故障区段定位方法：在各线路出口及分支处安装接地故障检测装置,独立测量比较各相电流突变量,即可识别出故障区段,结合网络拓扑即可实现故障区段...     

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。     

基于飞蛾算法的有源配电网故障定位

本文提出一种基于飞蛾算法故障有源配电网故障定位的方法.首先介绍了飞蛾算法的基本原理,并分析配电网故障定位问题的原理和数学模型,最后介绍基于飞蛾算法的有源配电网故障定位的流程.在MATLAB2019b上仿真,算例结果证明:飞蛾算法寻优速度更快,定位更准确,容错率更高.     

基于极点对称模态分解的配电网单相接地故障区段定位技术

配电网发生单相接地故障后,系统中将产生丰富的暂态电气量。利用故障点上游暂态零序电流幅值远大于故障点下游及正常线路的特征,提出一种基于暂态零序电流极点对称模态分解(ESMD)的配电网故障区段定位方法。基于实际配电网线路参数搭建典型缆-线混联仿真模型,对故障后暂态零序电流进行极点对称模态分解并构造相应的暂态能量函数,将构造所得的暂态能量函数作为评价各测点暂态零序电流幅值强弱的指标进行故障区段定位。仿真结果表明所提方法可有效提取故障特征,对各种故障工况适应性强,且各测点仅需上传1个暂态能量值,可有效降低通信要求、节约硬件投资成本。     

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。     

基于改进多元宇宙算法的主动配电网故障定位方法研究

针对现有智能优化算法在求解主动配电网故障定位问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解、容错性差、种群质量低等问题,提出一种改进的多元宇宙优化算法(improved multi-verses optimization, IMVO)。首先构建具有容错能力的主动配电网模型,根据故障定位问题的特点对多元宇宙的种群进行离散化编码。其次将自适应精英策略融入改进算法的多元宇宙种群的更迭中,以保证多元宇宙的种群质量。设计基于非线性曲线变化的虫洞存在概率(wormhole existence probability, WEP)与旅行距离率(travel distance rate, TDR)的更新机制,以提高算法前段搜寻相对最优宇宙的能力与后段调整最优探测距离的精度。最后通过自适应突变操作增强改进算法的局部搜索能力,进而提高全局寻优能力。仿真实验结果表明,改进多元宇宙优化算法在单点、多点以及信息畸变故障定位中全局寻优能力显著,相较于其他优化算法在解决配电网故障定位问题上具有更高的准确率与收敛速率。     

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。     

基于直流法的配电网单相接地故障离线定位研究

传统的配电网单相接地故障定位方法只能够在各自有效范围内定位故障点,无法通用于各种网络结构和故障情况,主要原因是没能解决配电网故障定位的关键难题:结构复杂、分支多,电容大,接地电阻大。不同于以往的定位方法,所提出的直流定位法利用直流信号进行故障定位,该方法能够克服以上难题,是配网故障定位的有效方案。方法是首先向故障线路注入直流信号,然后通过关键分支点的直流强度检测判断故障路径,直至找到故障点。仿真和现场实验都证明基于直流信号的故障定位方法是可行的、有效的。     

基于零序特征量的配电网接地故障区段定位方法

针对现有配电网故障区段定位方法存在对不同接地故障的适应性不强、灵敏度低等问题,分析了谐振接地配电网在发生经不同过渡电阻接地故障时,故障点上、下游的零序电流和零序电压暂态分量的特征,得出了故障点上、下游零序电流在1个工频周期内的积分与零序电压差值的比值(零序特征量)存在较大差别的结论。基于这一结论提出一种能够适用于谐振接地配电网接地故障区段定位的方法。仿真结果表明所提故障区段定位方法在高阻接地故障、低阻接地故障和非线性弧光接地故障下都具有较好的可行性。     

基于特征暂态零模电流偏态系数的有源配电网单相故障定位方法

含分布式电源的配电网是新型电力系统的重要组成部分,但分布式电源接入导致配电网的故障形态变得复杂,特别是使得中性点经消弧线圈接地的配电网单相故障特征进一步被弱化,配电网单相故障定位变得愈加困难。现有方法存在灵敏度不足或特征量提取与处理困难的问题,通过解析有源配电网单相故障暂态过程中零模电流的分布特点,发现故障点上游和非故障区段的暂态零模电流始终呈振荡衰减且极性相反的特征。进而引入偏态系数刻画暂态零模电流的振荡衰减特征,构造了基于特征暂态零模电流偏态系数的单相故障定位判据,并提出了有源配电网单相故障区段的灵敏定位方法。理论分析和仿真结果表明,该方法在显著降低故障特征量提取及处理难度的基础上,仍能可靠实现有源配电网单相故障区段定位,具有整定计算简单和抗通信干扰能力强等优点,为新一代配电网单相故障快速定位提供理论依据。     

基于配电自动化系统的分布式小电流接地故障定位方法

现有依赖主站的集中式小电流接地故障定位方法参与环节多,不同厂家的产品之间不易配合。从系统结构、动态拓扑识别、通信配置以及基本工作模式等方面,验证了分布式故障处理方法可实现小电流接地故障定位。现有的故障定位算法不能适用于分布式控制系统,需提出适用于分布式故障定位的新算法。给出了适用于分布式故障定位的小电流接地故障暂态等值电路,重点分析了故障区段、故障点上游与下游健全区段两侧暂态零序电流相关系数、暂态零序电流有效值系数以及暂态零序电流峰值与工频零序电流幅值之比,提出综合利用上述故障零序电流特征、满足分布式故障处理要求的故障定位算法,可提高小电流接地故障暂态定位技术的适用性,解决不同厂家产品配合的难题。仿真和现场数据验证了所提方法的有效性。     

基于TensorFlow框架的有源配电网深度学习故障定位方法

随着大规模分布式电源(DG)接入配电网,配电网的结构由传统的辐射型变为多端电源结构,传统的故障定位方法不再完全满足含DG的配电网系统,对此提出一种基于深度学习的有源配电网故障定位方法。首先通过馈线监控终端采集过电流故障数据与节点电压数据,结合各电源出力数据,形成故障数据向量;然后使用Tensorflow构建基于全连接网络的深度神经网络模型,挖掘故障数据向量与故障支路之间的映射联系,形成故障定位模型;最后利用该模型在线定位故障并验证其有效性。模型测试结果表示,与反向传播神经网络、学习向量量化神经网络模型相比,深度学习模型收敛速度更快,故障定位准确率更高,同时在数据畸变或缺失时,模型具有较高的容错性。     

基于负序电流的主动配电网单相断线故障保护方法

随着分布式电源(DG)的接入以及主动配电网(ADN)的迅速发展,网络结构日趋复杂,断线故障频发,严重威胁设备与人身安全,影响电力系统稳定运行.由于受DG和可变拓扑的影响,ADN断线故障的识别面临较大的挑战,现有研究存在一定的空白,因此提出了一种基于负序电流的ADN单相断线故障保护方法.首先解析分析了DG上、下游发生单相...