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[發明專利]基于預測校正技術的配電網容錯性在線故障定位方法有效

專利信息
申請號: 201610979581.7 申請日: 2016-11-03
公開(公告)號: CN106526419B 公開(公告)日: 2017-09-22
發明(設計)人: 郭壯志;李小魁;黃全振;張秋慧;陳濤;薛鵬;詹自熬;徐其興;肖海紅 申請(專利權)人: 河南工程學院
主分類號: G01R31/08 分類號: G01R31/08;H02H7/26
代理公司: 鄭州優盾知識產權代理有限公司41125 代理人: 張紹琳,栗改
地址: 451191 河南*** 國省代碼: 河南;41
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 預測 校正 技術 配電網 容錯 在線 故障 定位 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及電力系統智能配電網的技術領域,更加具體地說,涉及一種基于預測校正技術的配電網容錯性在線故障定位方法,對配電網饋線單一故障或多重故障的區段位置進行準確在線辨識。

背景技術

配電網直接與用戶相連,其運行水平直接影響著用戶側供電質量與可靠性,其中快速實現配電網故障位置的高效辨識則是提升其運行水平的重要技術措施。傳統的故障定位方法有人工巡線法、故障錄波法、投訴電話法等,上述方法故障定位效率低,故障定位準確度有待進一步提高。

伴隨著配電網自動化和智能化水平的提高,FTU等自動化終端設備在配電網中獲得大量應用,自動化終端設備可在線動態獲取配電網潮流分布信息。利用在線監測的潮流運行數據信息進行配電網故障定位的方法與傳統人工巡線查找故障的技術方案相比,具有實時性強、可靠性好、定位效率高等優勢,對提高配電網運行安全性、改善供電質量、減少停電面積和縮短停電時間等具有重要意義。基于FTU自動化終端采集信息的配電網故障定位方法已經成為電力領域的研究前沿,按照采用的技術方案可分為有直接潮流法和間接潮流法。

直接潮流法利用采集的電流與電壓等信息,進行故障特征量值的計算,從而確定故障發生位置,具有需求信息量少的優點,但存在計算量大、靈活性與通用性不強等缺陷。間接潮流法基于監測的電流越限信息或零序電流與零序電壓間相位關系,采用故障信息逼近關系建模,從而用于故障區段的辨識,具有原理簡單、實現便捷等特點,主要分為矩陣算法和最優化算法兩類。矩陣算法基于圖論和矩陣技術構建故障辨識矩陣,具有建模直接、高效等優勢,但難于適應多重故障和信息畸變下的故障定位。最優化方法基于逼近關系構建故障定位辨識優化模型,具有通用性強,對多重故障和信息畸變下故障辨識有強適應性。前期配電網故障定位優化方法基于邏輯關系建模,過程比較復雜,難于應用于大規模配電網,同時故障辨識時要采用具有決策不穩定性特征的群體智能算法如遺傳算法、粒子群算法等進行優化決策,因隨機性特征存在,將會導致誤判或錯判情況的發生,且優化計算效率低,難于在大規模配電網中獲得工程應用。

為了有效解決上述問題,基于代數關系和逼近關系理論的配電網最優化方法被提出,其具有有效跳出對群體智能算法的依賴的優勢,對于提高故障定位的可靠性、辨識效率等有重要作用,但已有的該類方法對復雜多重故定位問題還存在不完備性,在故障定位效率和穩定性方面仍然缺乏強適應性。因此,有必要進一步提出一種基于代數關系和逼近理論的具有多重故障強適應性和數值穩定性的配電網故障定位辨識新方法。

發明內容

本發明解決了配電網故障定位方法可靠性低、辨識效率低的技術問題,提供了一種基于預測校正技術的配電網容錯性在線故障定位方法,不僅具有高容錯性,實施簡單便捷且具有良好的數值計算穩定性和可靠性,適合于大規模配電網單一故障或復雜多重故障的在線故障定位。

為了解決上述技術問題,本發明的技術解決方案是:一種基于預測校正技術的配電網容錯性在線故障定位方法,其步驟如下:

步驟1:利用配電網地理信息系統收集配電網基本拓撲信息,建立配電網獨立區域,利用配電網獨立區域的拓撲連接和潮流輸移關系,建立配電網優先級結構辨識矩陣P';

步驟2:基于獨立區域過電流信息向量集G和配電網優先級結構辨識矩陣P',構建故障獨立區域判定矩陣P,確定故障獨立區域故障辨識系數K,進而辨識出發生故障的獨立區域;

步驟3:以獨立區域為基本分界限,建立代數關系描述的開關函數模型,構建配電網故障區段辨識的預測模型與校正模型,實現饋線區段的預測和故障區段的確定;

步驟4:利用預測校正算法實現配電網饋線單一故障或復雜多重故障區段的辨識,主站向故障饋線區段緊鄰的自動化開關發送分閘命令,實現饋線故障區段的隔離。

進一步地,步驟1中配電網獨立區域的建立方法為:在配電網線路上,以T型耦合節點為首端,若支路另一端與電源相連,則首端與電源間的支路為獨立區域;若支路另一端與耦合節點相連,首端與耦合節點間的饋線為獨立區域;若支路另一端無電源點或耦合節點,則首端與支路末端節點間的饋線支路構成獨立區域。

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