基于虚拟阻抗的复杂配电网故障区段定位新方法

针对含分布式电源的复杂配电网故障区段定位的问题,提出一种基于虚拟阻抗的故障定位新方法。首先以区段为单元识别畸变节点的故障信息,采用尝试赋值法校正畸变节点的故障信息;然后利用区段端节点过流信息初步判定故障位置,将故障区段端节点间的虚拟导纳值用0表示,非故障区段端节点间虚拟导纳用1表示,进而形成能反映节点间连通性的节点虚拟阻抗矩阵,根据故障电流的流通路径最终确定故障区段位置。具体算例验证表明,该方法具有故障定位准确、效率高的特点,可以满足复杂配电网的多点信息畸变校正和多重故障的故障区段定位。     

多源信息辅助分区的主动配电网故障区段定位

在分布式电源快速发展的背景下,实现主动配电网的快速、准确故障定位面临普适性和容错性等挑战。首先结合主动配电网故障发生位置与过流报警信息之间的关系,分析了现有故障区段定位方法的适用性问题,基于改进的开关函数与适应度函数构建了故障区段定位的数学模型。然后将用电信息采集系统作为故障定位的第二信息源,提出了多源信息故障辅助分区方法,进而利用离散智能优化算法进行求解。最后,采用多种故障及信息畸变场景进行算例仿真,并对比分析了是否利用多源信息及是否采用离散寻优算法等不同定位方法的测试结果,验证了所提方法在主动配电网故障区段定位问题中的适用性、准确性和高效性。     

基于故障指示器+PMU装置信息的配电网故障定位技术研究

为满足自动化和智能化配电网的要求,提出故障指示器+PMU装置信息的配电网故障定位方法。该方法基于配电网拓扑结构和故障指示器状态,能快速、准确、可靠地定位故障线路区段。考虑故障后电流流向和故障指示器状态,以快速确定故障位置。然后在待分析的故障线路区段内,结合区段拓扑结构和DG系统位置信息,运用等效戴维南定理将区段两端的系统合理等效,以简化问题。根据线路区段类型,采用网络序分量模型和阻抗法来实现精确故障定位。研究结果表明,经过二次定位修正后,定位精度得到明显提升,误差率在10%以内。     

基于同步量测的谐振接地系统高阻接地故障区段暂态定位

谐振接地系统高阻接地故障发生概率较大,检测难度高,现有暂态分析及暂态区段定位方法不适合用于高阻接地故障。利用消弧线圈与系统对地电容间并联谐振的独特作用,分析了谐振接地系统高阻接地故障暂态零序电流与暂态零序电压的变化规律。研究发现,故障点下游各检测点暂态电流与暂态电压近似正交,而故障点上游检测点暂态电流还包含了与暂态电压成正比例的故障点暂态电流。利用同步量测单元采集的故障信息,计算各检测点暂态电流在暂态电压上的投影,若相邻检测点暂态电流投影分量之差超过一预设门槛,则该区段为故障区段,否则最末检测点下游区段为故障区段。所述方法完善了小电流接地故障暂态分析与暂态区段定位技术,数字仿真验证了该方法的可行性。     

基于相量校正的多源配电网故障区段定位

为简化含分布电源的配电网故障定位算法过程,并提高故障定位算法的容错性,以矩阵算法为基础提出一种改进的区段定位算法。首先,建立描述节点区段关系的结构描述矩阵,并通过判断是否检测到过电流及过流方向建立故障信息矩阵。然后,利用结构描述矩阵和故障信息矩阵相乘得到故障判断矩阵,并根据区段对应矩阵中行元素构成的不同将区段划分类型,建立各类型区段下反映所有故障情况的故障判据。最后,对照故障判断矩阵行元素与故障判据,判断出发生故障的区段。针对配网中FTU上传信息易发生畸变的情况,提出了基于相量校正的信息畸变校正方法,通过故障电流与正常运行电流相位差异进行定位结果的修正,降低故障信息畸变对定位结果的影响。对DG的投切状况以及配电网两相和三相短路的单重多重故障进行仿真,结果验证了所提故障定位算法的原理简单、准确度好并具有一定的容错能力。     

基于线电压分布特征的相间短路故障测距

为提高配电网相间短路故障的修复速度、提高供电可靠性,提出一种利用线电压分布特征的配电网相间短路故障测距方法。首先,通过已有的故障区段定位技术,将故障线路划分为故障点上游区段和故障点下游区段;然后,利用配电终端的电压信息,拟合得到两区段的最小线电压分布函数;最后,联立方程组求解判断故障点位置。利用仿真数据和实际录波数据对该方法进行测试,取得了较好的测距效果。该方法的原理简单,可以通过现有的装置和系统进行应用,经济性好,具有较好的应用前景。     

基于故障区域搜索的配电网故障定位算法

提出了一种基于故障区域搜索的配电网故障定位算法,该算法仅需要在有限的开关处安装测点。首先,由多代理系统(MAS)利用上、下级代理(Agent)之间的配合搜索出故障关联区段,然后,根据故障区域相对于分布式电源(DG)的位置,分别由相应的Agent在选定的故障关联区段上利用阻抗法计算故障距离。若故障发生在DG上游,则由主站Agent利用本地测量信息和DG接入点的同步测量信息计算故障距离;若故障发生在DG下游,则由DG接入处的线路执行Agent仅利用本地测量信息计算故障距离。该算法对故障点的判别能够适应配电网分支较多的情况且计算速度较快,同时不依赖于大量数据的长距离传输。在MATLAB中的仿真结果表明,该算法在过渡电阻较大的情况下,仍能保证误差距离在可接受范围内。     

基于样本熵的单相接地故障区段定位的研究

提出一种基于测得的零序电流计算样本熵值的单相接地故障区段定位的方法。该方法在检测各个点的零序电流值的基础上,通过求得各个点的样本熵值,进一步计算得到相邻两点样本熵值差值的绝对值来比较,最后根据差值绝对值最大的两点对应的区段确定故障发生区段。采用ATP搭建上述单相接地故障的仿真模型,重点研究经消弧线圈接地的情况。通过大量的ATP实验表明,在不同的初相角和不同接地电阻情况下,该方法均可以有效确定故障区段位置。     

基于暂态信息的小电流接地故障区段定位

提出一种适用于配电系统架空线路的小电流接地故障区段定位新方法。该方法利用故障暂态电压、电流特征频段内分量计算无功功率,根据故障点前后暂态无功功率方向的不同确定故障区段。在故障信息不易获取的检测节点处,提出利用电磁场感应获取故障暂态信息的方法,通过测量架空线路下方垂直地面方向电场获取小电流接地故障暂态电压信息,测量水平方向磁场获取故障暂态电流信息,详细阐述了最佳检测点的计算思路,并以一典型10kV架空线路为例验证了该方法的可行性。最后阐述了利用该方法实现故障区段定位需要解决的若干关键问题。     

利用广域信息的炼化企业电网小电流接地故障暂态选线技术

炼化企业配电网与地方配电网存在一定差异,为确定接地故障的具体区段,介绍了一种适用于炼化企业的利用广域信息的小电流接地故障暂态选线技术,分析了炼化企业电网不同位置故障时的暂态特征,介绍了选线系统的系统结构、选线方法及其技术特点。在Matlab/Simulink平台上搭建了炼化企业配电网不同位置故障时的模型,并进行了仿真。仿真结果验证了故障时的暂态特征及选线技术的可行性。     

电力电缆故障测距综述

随着大量电力电缆的投运,相应的电缆故障率也随着使用年限等上升,造成停电事故和巨大的经济损失,为此快速修复故障成为迫切需要。但是由于电缆的敷设特性决定了需要对电缆故障性质进行了解。该文从多方面分析了造成电缆故障的原因,然后按电缆材料、故障发生部位和基于行波理论测距方法分类做进一步深入研究,并依故障测距的步骤着重介绍了当前电缆精确测距的方法和当前比较新颖的电缆故障在线检测及其相关讨论,突出介绍了基于小波变换电缆故障测距。还介绍当前在电力系统中的电缆故障检测应用设备情况,概括了当前国内设备同国外公司的差别,对电缆故障测距的发展趋势做了一定程度的展望。     

基于小波包能量谱的电网故障行波定位方法

为减少电网故障行波传播色散特性对行波波头检测和波速测量的影响,提高电网故障行波定位的准确度,提出了基于小波包能量谱的电网故障行波定位方法。该法结合小波包技术与傅立叶变换的谱分析,对行波信号进行分析,提取能量相对集中的故障频带信号进行故障行波定位计算;行波到达时间由该频带相应尺度下的小波包能量时谱提取的行波特征点位置计算;该频带行波传播速度由输电线路两端对外部扰动的实测行波数据计算。大量的电网故障行波定位ATP仿真分析结果和现场实验测试分析表明,该电网故障行波定位方法能有效提取电网行波特征信号,减少行波传播色散特性和线路长度变化的影响,定位误差<200m。     

Design of robust intelligent protectiontechnique for large-scale grid-connectedwind farm

This paper presents a design of robust intelligent protection technique using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) approach to detect and classify the fault types during various faults occurrence in large-scale grid-connected wind farm. Also, it is designed to determine the fault location and isolate the wind turbine generators located in the faulted zone during fault occurrence and reconnect them after fault clearance. The studied wind farm has a total rating capacity of 120 MW, where it consists of 60 doubly fed induction generator (DFIG) wind turbines each has a capacity of 2 MW. Moreover, the wind farm generators are positioned in 6 rows, where each row consists of 10 generators. The impacts of fault type, fault location, fault duration, cascaded faults, permanent fault and external grid fault on the behaviours of the generated active and reactive power are investigated. Also, the impacts of internal and external faults in cases of different transition resistances are investigated. The simulation results indicate that, the proposed ANFIS protection technique has the ability to detect, classify and determine the fault location, then isolate the faulted zones during fault occurrence and reconnect them after fault clearance. Furthermore, the wind turbines generators which are located in un-faulted zones can stay to deliver their generated active power to the grid during fault period.     

基于PMU的中压配电网精确故障定位方法及关键技术

中压配电网精确故障定位技术对于减少电力系统的停电时间和停电频率,提高供电可靠性具有重要的意义。同步相量测量技术的广泛应用,为在配电网中实现故障的精确定位奠定了基础。文中对以配电网同步相量测量装置（D-PMU）为基础的中压配电网精确故障定位方法的研究进行了分析和展望。在对中压配电网故障定位技术现状进行分析的基础上,阐述了目前配电网精确故障定位面临的机遇与挑战,提出了实现精确故障定位的前提条件。在此基础上,围绕着中压配电网精确故障定位研究的主要科学问题,提出了需要重点关注的研究内容,并对相关的研究思路和技术路线进行了详细的阐述。     

电力电缆故障探测技术分析

通过对2005~2007年电力电缆故障处理的统计分析,指出电力电缆故障主要表现为低阻故障、高阻故障和闪络性故障。并根据近年来采用的故障检测方法和常用仪器的使用情况,客观地指出了要提高电力电缆故障检出速度,必须选择合理的故障测试设备、掌握先进探测技术。     

FoxBase在交联电缆局部放电定位中的应用

局部放电不合格对交联电力电缆是致命缺陷 ,一旦发生就必须进行定位 ,找出故障点。利用 Fox Base数据库管理系统编制的《交联电缆局部放电定位》程序对交联电缆进行故障点定位可以提高定位的准确性和工作效率 ,便于积累原始定位数据 ,分析统计各类不合格出现的几率 ,从而有效地指导生产。     

基于正序电压变化量的故障电压暂降源定位算法

随着越来越多敏感负荷接入电网,由电压暂降问题直接及间接带来的经济损失日趋严重。在各类电压暂降中,故障引发的电压暂降占比最大,对其进行准确定位是高效治理电网故障的必要前提。文中针对故障型暂降源提出一种基于正序电压变化量的定位方法,基于发生故障时各监测点的正序电压分布特性,建立监测点信息库和各支路故障距离定位模型;然后基于马氏距离与Pearson相关系数定义相似度指标,利用信息库匹配的方法对故障所在支路进行初选;最后采用遗传算法对最优故障距离目标函数进行寻优,定位故障源。利用IEEE 14节点仿真系统对所提方法的有效性与准确性进行了验证。     

Fault classification and fault signature production for rolling element bearings in electric machines

Most condition monitoring techniques for rolling element bearings are designed to detect the four characteristic fault frequencies. This has lead to the common practice of categorizing bearing faults according to fault location (i.e., inner race, outer race, ball, or cage fault). While the ability to detect the four characteristic fault frequencies is necessary, this approach neglects another important class of faults that arise in many industrial settings. This research introduces the notion of categorizing bearing faults as either single-point defects or generalized roughness. These classes separate bearing faults according to the fault signatures that are produced rather than by the physical location of the fault. Specifically, single-point defects produce the four predictable characteristic fault frequencies while faults categorized as generalized roughness produce unpredictable broadband changes in the machine vibration and stator current. Experimental results are provided from bearings failed in situ via a shaft current. These results illustrate the unpredictable and broadband nature of the effects produced by generalized roughness bearing faults. This issue is significant because a successful bearing condition monitoring scheme must be able to reliably detect both classes of faults.     

A novel extension method for transformer fault diagnosis

Dissolved gas analysis (DGA) is one of the most useful techniques to detect incipient faults in power transformers. However, the identification of the faulted location by the traditional method is not always an easy task due to the variability of gas data and operational variables. In this paper, a novel extension method is presented for fault diagnosis of power transformers, which is based on the matter-element model and extended relation functions. Thus, incipient faults in power transformers can be directly identified by the degree of relation. The application of this new method to some transformers has yielded promising results.     

Fault location in power networks with mixed feeders using the complex space-phasor and Hilbert–Huang transform

The paper introduces a practical approach to power system fault location in power networks using advanced fault signal processing. The three-phase fault voltages are converted to the vector of absolute values of its complex space-phasor. This vector represents fault traveling wave and it is further processed for fault location finding with the Hilbert–Huang transform. The simulation results, including single line to ground faults, faults in mixed feeders and high-impedance arcing faults, confirm the accuracy and practical applicability of the proposed approach.