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。     

基于免疫算法的含分布式电源配电网的故障定位

分布式电源(DG)的接入,使传统配电网络拓扑结构从单电源辐射状网络变成复杂的多电源网络。在这种情况下,传统的故障定位算法已不再适用。针对这一问题,提出了一种新的基于故障电流的故障定位算法——免疫算法。首先,针对含DG的配电网,构建了适应多个分布式电源的故障电流编码方式和适应多个分布式电源的开关函数。其次,相比传统的遗传算法,免疫算法通过计算抗体的匹配程度和浓度对个体进行评价,并且增加了记忆单元保证了算法进化过程中抗体的多样性从而避免了遗传算法中的‘早熟’收敛问题。最后,通过Matlab建模仿真,验证了该算法适用于含分布式电源(DG)配电网的故障定位,并具有一定的快速性和容错性。     

含分布式电源配电网的快速故障区段定位

分布式电源(distributed generator,DG)的接入使配电网的结构发生改变,导致传统的配电网故障定位算法失效。本文针对含DG的配电网故障定位问题,提出了一种快速判断故障区段的矩阵算法。结合配电网的运行特点,以配电网运行网络中节点和馈线区段间的邻接关系为依据,优化了网络描述矩阵,并提出相应的故障判据。结合不同类型DG的故障特性对算法的通用性进行了分析。该算法网络描述简单直观,运算量小,通用性强,判断迅速准确。最后,本文验证了该算法在复杂配电网单一故障和多重故障下故障区段定位的有效性。     

分布式发电条件下配电网故障定位的矩阵算法

分布式发电(DG)接入配电网后,配电网变成了多电源复杂网络,传统的故障定位算法不再适用.本文提出了一种能解决多电源复杂配电网多重故障定位(可含有馈线末端故障)的矩阵算法.该算法对于故障信息不完备和故障信息畸变的情况同样适用.算例测试结果验证了该方法的正确性和可行性,在配电网实时故障定位的应用中具有很大的潜力.     

基于改进人工鱼群算法的有源配电网的故障区间定位

随着大量的分布式电源接入配电网,使得电力系统故障时故障电流的大小和方向都会发生变化,传统的故障定位方法将不再适用.为了快速高效地解决含分布式电源的故障区段定位问题,引入一种基于模拟退火和进化机制改进的人工鱼群算法(evolving?simulated annealing artificiat fish swarm al...     

含分布式电源的配电网广域保护容错算法

随着分布式电源的引入,传统的配电网保护系统难以满足运行方式灵活多变的多DG配电系统的要求.为此,基于最大故障特征信息量准则提出了一种适用于含DG配电网的保护算法.该算法以广域保护原理为基础,以通信为支撑,仅利用电流量进行故障搜索方向的判别,适用于无PT通道的中低压配电网.算法分故障区域定位和故障区段定位两步完成.故障区...     

基于配电网原故障定位方案的分布式电源准入容量研究

为解决由于分布式电源(distributed generation,DG)接入而导致的传统配电网故障区段定位方案不再适用的问题,提出一种通过限制DG接入容量,保证传统故障区段定位方案可用的方法。首先简述了传统故障区段定位方案以及DG故障电流的计算方法;然后分析了DG接入对传统配电网故障区段定位方案的影响,提出了保证原有故障区段定位方案适用时,系统电源提供的最小短路电流与DG提供的最大反向短路电流应满足的要求,因为两者均与DG的接入容量相关,所以上述要求相当于对DG的最大接入容量作出限制。算例表明,限制DG的接入容量,基于短路计算可设置合理的开关定值来区分系统电源提供的最小短路电流及DG提供的最大反向短路电流,保证传统的故障区段定位方案可用。与其他开关定值设置方法的对比表明,直接基于短路电流计算,会提高DG的接入容量或者馈线的供电长度。     

分布式发电条件下配电网故障区段定位新算法

分布式发电（DG）接入配电网后,配电网由单电源辐射状网络变成了分布电源供电的复杂网络,传统的故障区段定位算法不再适用。文中提出了一种基于故障电流的新型定位算法,首先基于DG渗透条件下配电网结构的搜索树,对故障通道进行判断搜索;然后利用搜索得到的与故障呈强相关状态的节点构建故障信息矩阵,利用基尔霍夫定律及相位比较原理执行相应的矩阵算法,进行故障区段的准确定位。该算法对网络初始结构及DG投切的变化具有一定的适应性;同时采用序电流加权和的综合电流量作为故障电流判据,提高了算法的灵敏度。通过对该算法的算例分析,验证了算法的正确性。     

基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位

光伏等分布式电源接入配电网,影响故障电流的分布,导致传统配网故障区段定位方法不再适用,对此提出基于MOPSO的含分布式光伏电源配网故障区段定位方法。针对配网发生单相接地故障情形,基于故障暂态分量确定终端状态的编码。考虑在不同光照强度下光伏电源提供的故障电流特性,构建满足光伏电源动态投切的开关函数。针对使用单目标优化智能算法易造成不收敛,以及NSGA-II计算复杂度较高的问题,提出采用多目标粒子群算法(MOPSO)定位故障区段。该算法避免了对权值的选取,且计算复杂度低。算例分析表明所提方法能实现含光伏配电网发生单一和多重故障的区段定位,且对畸变信息具有一定的容错性。     

基于暂态零序电流的含光伏电源配电网单相故障定位方法

针对分布式光伏电源接入配电网使得传统配电网继电保护存在可靠性、灵敏性降低的问题,提出了一种考虑母线多分支情况下应用偏度系数来衡量暂态零序电流极性的分布式故障定位方法。分析了分布式电源接入的配电网发生单相接地故障时零序电流的分布特征,发现故障时刻故障区段两端暂态零序电流极性相同,非故障区段两端暂态零序电流极性相反,引入偏度系数来衡量暂态零序电流的极性,实现分布式故障定位。仿真结果表明,该方法能够适用于含分布式光伏电源配电网的故障定位,且在不同的故障条件下具有较强的适用性。     

基于量子行为粒子群算法的含分布式电源的配电网故障定位

分布式电源的大量接入,使得传统配电网故障定位方法的适用性变差。针对这一问题,引入量子行为粒子群算法实现含分布式电源的配电网的故障定位。在对量子行为粒子群算法进行改进后,使其更适用于包含0-1离散变量的配电网故障定位。同时算法融入了自然选择的淘汰机理,提高了算法的收敛性和精确性。考虑到在实际应用中故障信息的缺失,对信息采用了相应的补漏措施,提高了算法的容错性。算例的仿真结果验证了该算法定位的准确性、适用性及可行性。     

基于可达矩阵和贝叶斯定理的含分布式电源的配电网故障区段定位

随着分布式电源接入配电网,电流变为双向流动,导致传统的故障区段定位方法不再适用。为解决含分布式电源的配电网故障区段定位问题,提出了一种基于可达矩阵和贝叶斯定理的故障区段定位方法。不同于传统矩阵算法中使用邻接矩阵描述网络拓扑的思路,使用蕴含信息量更大、全局可观性更强的可达矩阵进行拓扑描述和矩阵运算。为应对信息畸变,利用贝叶斯定理进行容错处理,从而找出故障区段。算例结果表明：该方法具有良好的通用性,对于电机型和逆变型分布式电源,可以统一处理。对于含分布式电源的配电网中的单个故障和多重故障,该方法能够准确定位故障区段并且具有一定的容错性。     

含分布式电源的复杂配电网相间故障定位等效解耦模型

分布式电源规模化接入,使配电网拓扑结构和组成元素越来越复杂,传统矩阵算法由于馈线开关处故障电流方向难以确定已不再适用于配电网相间故障定位.为有效将复杂配电网的拓扑结构简化,基于深度优先原则对配电网进行解耦,使其变成由若干个树干状结构组成的网络;针对复杂配电网故障定位矩阵算法计算量大、步骤复杂的难题,提出了一种新的复杂配...     

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。     

基于图论的配电网孤岛连通性判别

当配电网主干线发生故障,需要将配网与大电网断开,然后对配电网进行网络重构。要使得重构后的配电网能够稳定运行,需要对重构后的孤岛系统进行连通性判别。传统的判别方法仅考虑了传统的备用电源,并没有考虑大量的分布式电源。大量分布式电源(DG)接入配电网后,若配电网重构,使得配电网的网络结构更加复杂。采用改进的广度优先搜索算法对配网的连通块进行电气连通性判别,并采用含分布式电源的19节点系统进行算例分析。结果表明,考虑DG接入的电气连通性判断算法不但能搜索出含DG的配电网的多个连通块,还能准确判别各个连通块的电气连通性。     

基于BAS-IGA的含分布式电源配电网故障定位

针对遗传算法解决含分布式电源配电网故障区段定位易早熟收敛的问题,提出了一种基于天牛须搜索算法和改进遗传算法相结合的故障定位方法。该方法首先利用天牛须搜索算法产生高质量的初始种群,其次通过构造遗传算法数学模型、优化3种遗传算子和调节交叉变异概率对遗传算法进行改进,最终经遗传迭代产生最优解,达到精确定位故障区段的目的。以IEEE33节点配电网模型为例,分别针对单重故障、多重故障以及信息畸变情况进行仿真。仿真结果表明,提出的优化算法定位准确率为100%,且收敛速度快、容错性好。     

基于改进矩阵算法的配电网故障定位研究

分析了配电网故障定位中原有算法可能存在的问题,提出一种新的基于改进矩阵算法的配电网故障定位算法.该算法既能实现辐射状网、树状网和环网开环运行的故障定位,又能实现环网闭环运行和多电源多重故障定位,而且也能准确定位出配电网末端故障.针对实际算例对算法进行了验证,结果表明了该算法的有效性.     

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。     

计及不确定性的含分布式发电并网的配电网 故障区段定位方法

主动配电网作为分布式发电的高效集成和管理平台,其故障区段定位是一门重要课题。针对含分布式发电并网的主动配电网故障区段定位问题,计及分布式发电出力的不确定性,基于随机机会约束规划建立配电网故障区段定位模型。所建立的模型以概率形式的评价函数为目标函数,计及控制变量定义域约束,故障类型限值约束等约束条件构建。通过对基本帝国竞争算法进行改进得到二进制帝国竞争算法,并采用改进帝国竞争算法设计模型求解流程。仿真算例表明,所建立的模型适用于含分布式发电并网的主动配电网故障区段定位求解,并计及分布式发电出力不确定性对定位结果的影响,改进帝国竞争算法在模型的求解中性能较优。     

基于NSGA-II算法的有源配电网故障定位方法研究

文章提出一种适用于有源配电网故障定位的多目标优化模型,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法(Non-dominant Sorting Genetic Algorithm with Elite Strategy,NSGA-Ⅱ)进行优化求解。传统的有源配电网故障定位方法采用单目标优化模型进行求解,其目标函数由各个分目标函数加权而成,但权值选取不当会影响定位结果,导致误判或漏判。而基于Pareto最优概念的NSGA-Ⅱ算法计算简单,能综合全局找到最优解,无需考虑权值的影响。最后,通过PSCAD搭建修正的IEEE 33节点配电网模型,并考虑到智能终端单元信息误报的三种情况,分别从单一、多重故障两方面进行仿真。通过选取四种典型故障情形,分别用文章方法和传统的基于单目标优化模型的定位方法进行对比。通过对比发现,基于NSGA-Ⅱ的多目标优化的故障定位方法在单一或多种类型信息误报下依然能够准确定位故障区段,可靠性高。