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.     

基于故障过流度的配电网故障区域定位新矩阵算法

针对现有配电网故障区域定位算法存在的问题,提出一种基于故障过流度的配电网故障区域定位新矩阵算法。该算法通过网络描述矩阵和故障信息矩阵计算比较故障时各区段的故障过流度,判定发生故障的区段,实现对配电网的故障定位。算例分析表明,该算法有效,适用于单电源、多电源和馈线末端故障等各种情况。     

基于马氏距离算法的配电网故障定位系统研究

为了满足智能配电网故障定位的实时性、可靠性、准确性等需求,提出了基于马氏距离算法的配电网故障定位系统。以IDT智能配电终端作为系统运行状态电气量实时采集核心模块,按F检验获得元件电气量变化显著性概率P值初判故障元件和故障类型后,通过马氏距离算法准确定位故障区域和故障元件,并采用IEEE9节点系统的三相短路故障对配电网故障定位系统进行测试分析。仿真结果表明,该系统能真实地反映配电网故障后故障区域和故障元件的电气量变化,可满足智能配电网在线故障定位需求。     

基于配电自动化终端的含DG配电网故障定位优化算法

针对故障定位传统矩阵算法在含分布式电源配电网适用性变差,在未考虑实际馈线中含有不同类型终端及信息漏报情形下,需再次获取节点信息二次构造网络描述矩阵和难以处理T接线误判的问题,提出一种故障定位优化矩阵算法,该算法基于故障设备一定只含过流流入特性,建立新的设备故障判据,提出运用特殊量标记相关终端告警信息,通过类矩阵初等变换融合特殊量,并给出隔离方案的处理策略。算例分析表明,该算法简单、有效,可同时给出故障区域和控分方案,适应含DG的复杂配电网故障定位。     

基于阻抗分析的复杂配电网接地故障定位方法

现有方法定位配电网接地故障时,未考虑复杂配电网的特性,存在精准度低、定位时间长及与实际故障距离误差大的问题。提出了基于阻抗分析的复杂配电网接地故障定位方法,在分析复杂配电网阻抗特性的基础上,获取配电网传输线策动点阻抗与负载阻抗特性的变化关系,将其推广到配电网传输线不同连接阻抗中;将配电网络转换成抽象图,当末端变压器安装在图内配电网顶点时,一旦配电网发生故障,故障行波就会沿着配电网的线路蔓延到配电网的末端,此时对行波进行故障定位,完成复杂配电网接地故障定位。实验结果表明,通过不同支线的故障定位精准度测试、与实际故障距离测试和故障定位时间测试,验证了所提方法在复杂配电网接地故障定位时准确性更高、有效性更强。     

基于改进粒子群算法的配电网故障区段定位

配电网的复杂性程度提高,使得故障定位算法的精度大大降低。配电网发生故障时产生的故障信息缺失造成传统定位算法无法定位的问题。针对此情形,提出一种自适应粒子群算法的故障定位方法。该方法引入遗传算法中的变异参数,使其能够根据环境进行自适应更新,提高其定位精度,得到全局优解。构建配电网开关模型,通过仿真模拟确认该算法具有可行性。仿真结果表明该算法提高了运算速度与抗干扰能力,能够在信息缺失情况下精准定位。     

基于粒子群破环的主动配电网故障重构协同优化

针对主动配电网新能源接入时对故障自愈稳定性和节能优化运行的多重要求,文章提出一种粒子群"破环"的优化算法,以实现故障自愈过程中新能源接入承载力与线损协同的优化方案.首先给出配电网自愈重构的约束条件和优化目标函数,采用FIoyd算法搜寻配电网的最小环结构,并采用一种改进的"破环"粒子群优化算法对故障自愈重构进行优化.最后...     

基于故障后电流相位的含DGs配电网故障快速方向识别算法及RTDS仿真验证

通过研究故障前后电流相位的变化,提出一种改进的故障方向保护识别算法,该算法仅需故障后的电流相位信息即可确定故障方向,进而实现故障区域定位。由于该故障识别算法仅利用电流相位信息,可避免由于DGs接入而需在配电网中大量使用功率方向元件,可极大提高配电网可靠性运行的经济性。对原有保护算法在某些特定情况下的误判进行修正,增加不对称故障适应性论证,最后通过实时数字仿真器RTDS对本故障识别算法进行验证。     

新型配电网数字故障指示器及定位系统

通过总结配电网故障定位已有的实践方法和理论,提出了能够快速对其故障点进行定位与指示的新系统——新型配电网数字故障指示器。该故障指示器根据配电网的特点,结合故障定位模式及一般故障的判断依据,通过对防雷交流滤波电路、整流直流滤波电路、电源转换模块电路、监测电路部分电路以及主控屏监测系统进行设计,在功能上实现了对配电网上故障的快速定位,使配电网运行更为安全可靠。     

基于CNN的配电网故障区段定位

针对故障特征微弱难以区分、矩阵法容错率低和人工智能算法中易陷入局部最优解的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的配电网区段定位方法。首先根据单相接地故障的原理,分析和论述了发生单相接地故障后配电网中各个节点电网信息的变化;然后通过卷积神经网络模拟出不同故障情况下三相电流电压与各馈线运行状态之间的映射关系;最后考虑到影响区段定位的关键影响因素过渡电阻,在Matlab的Simulink中设置不同过渡电阻进行实例仿真。仿真结果表明,在不同过渡电阻的情况下,该方法仍具有很高的准确率。