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.     

配电网故障定位的改进通用矩阵算法

分析了目前配电网故障定位算法中存在的问题,针对馈线区域和开关设备拓扑联接关系的网络关联描述矩阵模型,提出了一种配电网故障定位的改进通用矩阵算法,该算法在通用矩阵算法的基础上,对配电网末端故障及多电源复故障问题提出了新的判据,可快速地定位出故障区域,同时能确定出隔离该区域所应断开的电源侧开关,不仅能对配电网单一故障进行定位,而且能对配电网末端故障以及多电源复故障做出快速、准确的诊断。该算法判据简单,通过算例证明了该判据的有效性。     

配电网故障定位的改进矩阵算法

从解决配电网闭环运行的故障定位入手，提出了改进矩阵算法。该算法考虑了故障电流的方向，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，对于配电网运行工况的变化有较强的适应性。     

基于图论及改进矩阵算法的配电网故障定位

针对传统矩阵算法故障判定规格化处理计算量大,母线区域及负荷出线区域故障定位准确率低等问题,提出了一种基于图论及改进矩阵算法的配电网故障定位新方法.该方法首先依据IED装置采集到的故障信息分量准确判别故障发生区域.若判定为母线故障或负荷出线故障,则由IED装置直接下达跳闸命令.若判断为线路区域故障,则由集中保护装置依据图...     

基于矩阵算法的有源配电网故障定位容错方法

故障区段定位对于配电网发生故障后的故障处理与恢复供电具有重要意义。针对有源配电网的故障定位方法中,矩阵算法计算速度快但容错性差、智能优化算法容错性高但定位速度慢且在大规模配电网中存在局部收敛的问题,提出了一种将矩阵算法和智能优化算法的优点相结合的定位方法。首先,在有源配电网发生故障后,利用馈线终端设置(Feeder Terminal Unit,FTU)上传的告警信息,运用矩阵算法快速定位故障区段。然后运用开关函数对矩阵算法的定位结果进行校验,避免因矩阵算法容错性差而输出错误的定位结果。校验不通过的定位结果将全部列入可疑故障集合,该集合的维度大幅低于配电网的维度,再运用灰狼优化（Grey Wolf Optimization,GWO）算法对该集合进行优化处理,从而输出最终的定位结果。在MATLAB上进行仿真测试,仿真结果表明此方法能在有源配电网中实现故障区段的快速定位,且具有一定的容错性。     

矩阵算法和优化算法相结合的配电网故障定位

区段定位是配电网故障处理和供电恢复的重要环节。针对现有矩阵算法容错性差,而优化算法定位速度慢的问题,将两者进行优势互补,提出一种矩阵算法和优化算法相结合的配电网故障定位方法。首先,从故障告警的因果关联关系出发,建立配电网的矩阵描述并构建故障区段定位的改进矩阵判据,在告警信息正常时能够快速准确定位故障区段。其次,考虑存在告警信息畸变时,根据矩阵判据结果筛选可疑区段,并在此基础上构建优化模型进行容错判断,有效实现高容错性故障定位。最后,通过不同配电网系统算例仿真验证了所提定位方法的有效性和容错性。     

基于矩阵算法的配电网故障定位及其改进

本文分析了原有矩阵算法在配电网故障定位应用中可能存在的误判和漏判问题,提出了一种新的配电网故障定位算法,使它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.     

配电网故障定位的改进矩阵算法研究

为提高复杂配电系统故障定位算法的计算效率,介绍了一种利用配电网局部信息实现故障定位的优化矩阵算法。该算法针对配电网的特点,以矩阵分析为基础,根据故障发生时流经监控点的故障过流信号信息,仅选择包含故障信息的线路参与计算。采用分线路存储技术并动态形成网络描述矩阵,能够实现普通树状网及开环运行环网的故障定位需求,各种配电网区段故障的模拟证明了该算法的正确性。     

配电网故障定位的一种改进通用矩阵算法

提出了一种改进通用矩阵算法,该法适用于多电源多故障复杂配网的故障定位。根据配电网的结构特点假定唯一电源和正方向,将各节点的正向连接关系形成网络描述矩阵D,在馈线终端单元（FTU）装置中装设正向过流、反向过流和正常三种工作模式,根据FTU监测到的不同工作模式改写描述矩阵的对角元素形成故障判断矩阵P,运用故障判据快速判断出故障所在区域。该法不需矩阵相乘及规格化处理等繁琐运算,网络描述矩阵形成简单,稀疏性强,计算量小,判断速度快。     

配电网中的矩阵故障定位方法

故障定位是配网自动化的一个重要研究方向,介绍了故障定位统一矩阵算法的方法和物理意义。针对统一矩阵算法的不足之处,结合三水地区配电网的具体特点,引入另一种简化矩阵算法,并通过具体算例证明了该算法的正确性。最后对改进矩阵算法进行分析并提出改进之处。     

配电网故障区段定位的互补松弛约束新模型与算法

研究快速高容错性馈线故障区段辨识技术对于提升配电网运行安全可靠性具有重要作用。基于故障电流信号并联叠加特性和逼近关系理论,首次提出代数建模机制下馈线故障区段定位的互补松弛约束模型,其优势为:克服了逻辑模型对群体智能算法的依赖,可采用数值稳定性好的梯度算法求解;利用互补松弛约束条件将非线性整数规划模型转化为具有光滑特性的非线性规划模型,降低了决策求解复杂性;无需对配电网进行分层解耦,即可实现单一和多重故障区段的有效辨识。为有效求解互补松弛故障定位模型,基于模型等价转换思想和松弛因子压缩策略,提出具有全局收敛特性的交互式优化决策算法。仿真算例验证新方法可实现配电网馈线单一或多重故障区段的准确高容错性辨识,且数值稳定性好、故障定位效率高。     

基于矩阵算法的配电网故障定位

分析了原有的配电网矩阵法故障定位中存在的问题,提出一种适用于辐射状网及开环运行环网的配电网故障定位算法。该算法仍以矩阵分析为核心,通过网络拓扑形成网络关联矩阵,然后结合馈线终端设备(FTU)上传的故障信息形成故障判定矩阵,判定方法简单。它不仅可以实现配电网单一故障的快速定位,而且对末端故障及多点故障也可以做出准确判断。通过编程实现算法,并用不同区域故障的模拟验证了算法的有效性。     

配电网故障区间判断的通用矩阵算法

根据配电网的各种故障情况提出了一种分区分层判断故障的通用矩阵算法。首先采用分区的思想以常开型联络开关为界将配电网络分成许多小区,根据故障信息粗略判断出发生故障的小区。充分利用配电网的结构特点,在馈线终端单元（FTU）装置中设置三种工作模式。针对发生故障的小区形成网络描述矩阵,根据不同工作模式下的故障信息对网络描述矩阵进行修正形成故障判断矩阵,根据故障判断矩阵中的元素特征就可判断故障发生区间。此算法能够解决像馈线末端故障、环网故障、多电源环网多重故障这些在其它算法中不能全部解决的问题,而且计算量小。     

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LightGBM算法的配电网单相接地故障区段定位方法

我国广泛分布的中性点不接地配电网受量测设备配置所限,长期存在故障区段定位困难问题.为此,提出了一种量测量受限条件下的基于轻量级梯度提升机(LightGBM)算法的故障区段定位方法.该方法可在不加装相量测量单元(PMU)、微型PMU、电压互感器等量测装置的情况下,利用常规的相电流有效值准确识别中性点不接地配电网故障区段.通过对目标配电网的量测信息和网架结构分析,采用LightGBM算法离线建立故障区段定位模型,实现在线快速定位故障区段.其中,故障前后各线路稳态电流有效值变化量被选定为故障识别核心特征.此外,针对模型预测结果可能存在的偏差,提出了易错线路标注法和类别概率法辅助识别误判情况,进一步提高了预测结果的可靠性.以修改后的IEEE 123节点系统作为算例,仿真验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于整数线性规划的配电网故障定位容错算法

为了提高配电网馈线故障定位的速度和容错能力,提出一种基于整数线性规划模型的配电网故障区段定位容错算法。将各馈线终端单元(Feeder Terminal Unit, FTU)的漏报、误报状况和馈线状态作为决策变量,基于最小故障诊断集理论,建立计及FTU漏报、误报信息的故障定位模型。针对逻辑运算在求解大规模配电网故障区段时建模复杂、算法受限的问题,构建基于代数关系运算的开关函数,并提出一种逻辑关系线性化策略将约束条件线性化。所建模型采用具有良好数值稳定性的常规优化方法进行决策,以保证解的全局最优性。仿真算例表明,所提方法定位准确高效、容错性强,在正确定位故障馈线区段的同时能获取具体节点的漏报、误报状况,适用于多节点过流信息发生畸变的大型配电网络。     

配电网故障定位容错算法

非健全故障信息下故障区段的快速准确定位对于提高配电网供电可靠性具有重要作用。分析首端电压、电流量和短路回路等值电抗的关系,提出基于径向基函数(RBF)神经网络的短路回路等值电抗估计方法,仿真分析表明短路回路等值电抗估计结果受故障距离、过渡电阻的影响较小。然后,以馈线终端设备(FTU)故障信息和短路回路等值电抗为故障特征,应用改进的BP神经网络构建故障区段定位模型。对大量测试样本的分析表明,改进的BP神经网络建立的故障区段定位模型比极限学习机网络算法的定位精度高、泛化能力好,短路回路等值电抗能够辅助修正FTU故障信息的畸变,提高BP神经网络故障定位的容错性。     

基于改进多元宇宙算法的主动配电网故障定位方法研究

针对现有智能优化算法在求解主动配电网故障定位问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解、容错性差、种群质量低等问题,提出一种改进的多元宇宙优化算法(improved multi-verses optimization, IMVO)。首先构建具有容错能力的主动配电网模型,根据故障定位问题的特点对多元宇宙的种群进行离散化编码。其次将自适应精英策略融入改进算法的多元宇宙种群的更迭中,以保证多元宇宙的种群质量。设计基于非线性曲线变化的虫洞存在概率(wormhole existence probability, WEP)与旅行距离率(travel distance rate, TDR)的更新机制,以提高算法前段搜寻相对最优宇宙的能力与后段调整最优探测距离的精度。最后通过自适应突变操作增强改进算法的局部搜索能力,进而提高全局寻优能力。仿真实验结果表明,改进多元宇宙优化算法在单点、多点以及信息畸变故障定位中全局寻优能力显著,相较于其他优化算法在解决配电网故障定位问题上具有更高的准确率与收敛速率。