含分布式电源配电网的故障定位

为解决含分布式电源配电网的故障定位问题,对分布式电源的故障电流特性和含分布式电源配电网的短路电流进行了分析,探讨了根据故障电流信息和传统故障定位规则,对含分布式电源配电网进行故障定位的可行性分析.文中提出一种针对架空配电网且根据故障电流信息的改进故障定位策略,利用重合闸与分布式电源脱网的配合,解决含分布式电源架空配电网故障定位难题.研究结果表明:对于分布式电源接入母线的情形,可以根据故障电流信息,依靠传统的故障定位规则进行故障定位;在适当限制分布式电源接入馈线容量比例的条件下,对电缆配电网和供电距离较短的架空配电网,根据故障电流信息采用传统故障定位规则基本上都能正确进行故障定位,而对于供电距离较长、接纳电机类分布式电源容量偏高的架空配电网,需采用根据故障电流信息的改进故障定位策略.     

基于波形比较的主动配电网故障定位

主动配电网中接入了大量分布式电源,导致很多传统的故障定位方法失效,提出了基于波形比较的快速故障定位方法。该方法采用具有分布式控制功能的馈线终端设备实时检测故障电流,当检测到故障电流时,将检测点的故障电流与下游检测点的故障电流进行波形比较,实现故障定位。仿真结果表明,该方法在含分布式电源的主动配电网发生单重故障和多重故障时均能实现正确故障定位。     

分布式发电配电网故障区间定位的自适应矩阵算法

准确定位分布式发电配电网故障区段是有效利用清洁能源的前提。基于馈线终端单元(FTU)的配电网故障定位矩阵算法,提出一种适合分布式发电配电网故障定位自适应算法。根据流过FTU的过电流及其方向,首先判断分布式电源是否投入运行和母线及分布式电源是否发生故障,初步确定配电网的故障区域;再根据故障区域结构和FTU过电流信息自适应构成故障矩阵,定位故障所在线路;为排除畸变故障信息的干扰,比较故障线路两端检测到的故障电流差值,提出了故障电流差值比较判据。算例验证了算法的准确性、高效性和良好的容错机制。     

一种主动配电网智能分布式馈线自动化实现方法

随着分布式电源及微电网大规模接入配电网,配电网已从传统的单电源网络转换为一个多电源的主动配电网,基于单一潮流方向的故障定位技术且仅考虑系统配置断路器的情况,就地自愈策略也未考虑负荷与电源的供需关系。针对以上问题,提出一种主动配电网智能分布式馈线自动化实现方法,采用基于邻域消息实时共享故障隔离和自愈技术,在不依赖于主站的情况下实现主动配电网故障快速定位、隔离及自愈。结合高速实时通信技术研制了新一代智能配电自动化终端,并已实现了大规模推广应用,为主动配电网的故障快速定位、隔离及自愈提供了自动化解决方案。     

含分布式电源的配电网故障区间定位算法

随着大规模分布式电源(DG)的接入,配电网结构变得日益复杂,潮流方向及大小无法确定,传统故障定位方法不足以完全满足含分布式电源的配电网系统。故本文根据含DG的配电网系统,建立合理数学模型,通过FTU监测点所监测到各个多分支母线上的电流信息,应用监测的信息提出一种新型故障区间定位方法。通过判断故障电流的大小、方向、幅值等,实施定位。该算法能定位故障发生的具体区域,且原理清晰、计算速度快、定位准确,在配电网故障定位中具有一定的实际意义。     

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。     

含分布式电源的主动配电网分层故障定位方法

分布式电源的规模化接入给配电网安全稳定运行带来挑战,将导致故障电流的流向由单向流动变为双向流动,传统的单源辐射状配电网故障定位方法已不再适用.为此,提出一种含分布式电源的主动配电网分层定位方法.首先,建立了含分布式电源的主动配电网故障信息编码方式及开关函数.然后,通过分析故障位置对开关函数的影响机理,建立了基于端口定位及区段定位的分层故障定位模型.针对此模型,提出了基于改进遗传算法以及整数线性规划算法的混合求解策略.最后,在改进IEEE 33节点主动配电网上进行仿真.结果表明,所提分层故障定位模型及求解算法能够大幅降低变量搜索维度,加快求解速度,同时具有较高的准确性和容错性,验证了所提模型和算法的有效性和优越性.     

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。     

含分布式发电的多电源配电网故障定位研究

<正>传统的配电网故障定位方法主要针对单电源辐射型配电网,含分布式电源(DG)系统结构的配电网系统由于具有新型的故障特点:故障响应迅速、提供短路电流能力差、呈现弱电;故障电气量含有大量谐波;系统结构与潮流分布复杂,使得故障区域与具体位置的判定具有难度。配电网故障时,对迅速准确定位、切除故障并减少对配电网其余DG的影响。因此,含分布式发电的多电源配电网故障     

含DG配电网保护的电流方向元件及其在故障定位中的应用

分布式电源(DG)接入配电网以后,其结构由单电源单方向的辐射型网络转变为多方向的多源网络,传统的功率方向元件不再满足配网保护的经济性和速动性的要求。提出了一种基于故障电流的无压方向判别元件,利用故障前电流和故障后电流之间的相位差判别方向。将该方向元件应用于没有安装电压互感器配电网的故障定位当中,提出基于故障方向信息的故障定位算法,该方法速度性好,原理简单,可靠性高。     

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。     

适用于主动配电网的电流方向元件

分布式电源接入配电网以后,其结构单源辐射型网络转变为多源多方向网络,于是主动配电网在消纳分布式电源容量时方向信息采集成为必要,由于配电网广大节点没有安装电压互感器,传统功率方向元件不再适用。文中提出一种基于正序故障分量的电流方向元件,在无电压信息的情况下,利用电流正序故障分量和正序故障分量定义的基准量之间的相位差来判别故障方向,不仅适用于任何分支节点,而且不受负荷电流的影响。在PSCAD/EMTDC中仿真验证了方向元件动作的正确性。     

基于贝叶斯全解析模型与多因素降维的有源配电网分布式故障区段定位方法

随着配电网规模的扩大与分布式电源的并网运行,传统集中式故障区段定位方法难以满足故障诊断准确性和可靠性的要求。对此文章提出一种基于贝叶斯全解析模型与多因素降维的有源配电网分布式故障区段定位方法。首先构建基于多代理机制的分布式故障诊断模式,提出故障区段定位基本原理;其次考虑FTU多种类型信息畸变情况,提出基于故障假说的贝叶斯全解析模型,并利用故障矛盾理论与故障电流序列特征对模型进行降维与化简;最后论述多代理机制下故障定位方法的实现流程,准确定位配电网故障区段。仿真结果表明,该方法具有较高的容错性,且能够有效改善集中式算法的单点失效问题,适用于规模化有源配电网。     

基于电流序分量的多源配电网故障定位方法

为了克服传统配电网故障定位方法对分布式电源(Distribution Generation,DG)接入的适应性较差的问题,且需要在馈线中配置大量测量装置导致成本增加的缺点,提出了一种基于电流序分量相关系数的多源配电网故障区段定位方法。首先利用叠加法分析了多端电源配电网故障点电流特征及定位原理,然后通过电源端口测量装置获取故障前后电源输出电流幅值差,再假设不同位置发生故障并计算此时各电源输出故障电流理论值,最后利用相关分析法计算理论与实测两组数据的相关系数,并提取相关系数最大的两个相邻节点实现区段定位。通过ETAP电力系统仿真平台搭建了改进的IEEE33节点模型模拟测量值,利用MATLAB编程进行相关分析,结果验证了方法的正确性。     

含分布式电源的配电网故障区间定位研究

为快速、准确、可靠地对含分布式电源的多分支配电网故障区间定位,基于小波分析技术提出了含有分布式电源配电网的故障区间定位方法。首先通过仿真分析不同故障类型的故障电流原始信号的变化规律。其次,应用小波变换对故障电流原始信号的奇异性变化进行分析,比较各频段的小波分解系数的奇异性变化,寻找出一种可用于故障区间定位的特征量,实现配电网的故障区间定位。仿真分析表明,此种方法简单、运行速度快,定位准确率高,不受过渡电阻等随机因素影响。     

含分布式电源的配电网故障区间定位研究

为快速、准确、可靠地对含分布式电源的多分支配电网故障区间定位,基于小波分析技术提出了含有分布式电源配电网的故障区间定位方法.首先通过仿真分析不同故障类型的故障电流原始信号的变化规律.其次,应用小波变换对故障电流原始信号的奇异性变化进行分析,比较各频段的小波分解系数的奇异性变化,寻找出一种可用于故障区间定位的特征量,实现配电网的故障区间定位.仿真分析表明,此种方法简单、运行速度快,定位准确率高,不受过渡电阻等随机因素影响.     

粒子群优化算法含分布式电源配电网故障定位

为了提高含分布式电源配电网故障定位的准确性,针对传统含分布式电源配电网故障定位方法的不足,提出了基于粒子优化算法的含分布式电源配电网故障定位方法。根据含分布式电源配电网故障的监测函数设计粒子群优化算法的适应度函数,通过粒子之间的相互协作实现含分布式电源配电网故障定位,采用Matlab 2014仿真工具箱对故障诊断性能进行测试。结果表明,粒子群优化算法提高了含分布式电源配电网故障定位的正确率,加快了分布式电源配电网故障定位的速度,而且综合性能明显优于其他含分布式电源配电网故障方法。     

基于多代理系统的含DG辐射状配电网故障定位

分布式电源(DG)的高渗透接入使配电网结构发生了改变,导致传统的配电网故障定位算法失效.基于含多DG辐射状配电网拓扑结构的特点,构建多代理系统的配电网故障定位框架,该系统主代理根据子代理上传的电源端故障量测量建立RBF神经网络故障测距模型,估计各电源端到故障点的故障距离,考虑上传量测量误差对相邻线路分界点故障定位的影响...     

基于ARM的含分布式电源配电网故障定位的研究

分布式发电具有供电灵活、清洁环保的优势,是大电网有益和必要的补充。随着越来越多的分布式电源接入大电网,电网的结构和运行方式发生了很大的变化,传统的故障定位方法已不能适应含分布式电源配电网的故障定位。研究了适用于含分布式电源的配电网故障定位方案,确定了以遗传算法为主体的故障判定方法,并利用嵌入式系统构建了故障监控体系。实验证明,该监控系统适应性强、实时性好、误差距离小,能有效地实现配电网的故障定位和监控。