配电网故障定位实用化研究

从实用化的角度出发,针对配电网自身的特点,提出了利用C型行波原理进行配电网故障定位的方法。该方法不利用故障发生时自身产生的行波信号,而是在故障后在故障线路首端离线注入高压脉冲信号,采集线路首端的行波信号,通过分析行波的特征,从而实现故障定位。针对分析行波信号时存在的难点,提出了解决办法。设计了故障定位实现流程。对现场实验进行了详细分析。证明了该方法的可行性。     

配电网故障定位技术初探

目前,自国家电网公司提出的供电可靠性要达到99．96％的目标以来。配电网的故障定位技术已成为电力系统研究的热点。本文作者针对当前配电网的需求,主要就配电网的故障定位与隔离及原理进行了详细的分析与研究。     

智能配电网故障定位研究

智能配电网的建设能够实现配电智能化和自动化,其核心功能是故障定位、隔离、恢复供电和重构。对智能电网的研究可以及时地解决电力系统运行中出现的问题,避免出现大面积停电现象,即使电力系统出现故障,智能配电网也能够自我修复和重构,这样就能保证工厂的正常生产和居民的生活用电。本文首先分析了智能配电网的内涵和研究意义,其次对配电网故障定位理论进行了研究,最后总结智能配电网故障定位的发展。希望能促进我国智能配电网的发展,保证电力系统持续稳定的运行。     

农村配电网故障定位方法的研究

文章提出了运用粗糙集理论实现农村配电网故障定位的方法。该方法根据配电网拓扑结构利用各用户区故障投诉信息作为条件属性、故障元件作为决策属性,形成故障决策表,并以此决策表为主要工具,然后利用粗糙集方法对决策表进行属性约简和值约简,导出故障决策表的最小约简形式,获得最小诊断规则,保证了规则的客观性,而且在故障投诉电话信息不完备的情况下,仍能达到快速、准确故障定位的目的,具有良好的容错性能。算例表明该方法简单、可行、有效。     

配电网故障区段定位

介绍了配电网故障区段定位的发展过程和研究现状。重点讨论了两大类故障区段定位方法:一类是基于现场终端设备采集的故障信息的配电网故障区段定位方法;另一类是基于电力用户投诉电话的故障区段定位方法。最后,针对目前配电网区段定位中所存在的问题,对今后的研究方向进行了初步展望。     

配电网故障区间定位的新型矩阵算法

针对配电网故障区间定位的问题，利用配电网的结构和运行状态，提出一种基于开关有向树型网络描述模型，在此基础上，结合从FTU得到的故障信息得到新型故障区间定位算法，此算法无需进行矩阵的相乘和求逆运算，因其快速性可用于在线计算，并可推广至多电源系统中。     

基于改进遗传算法的配电网故障定位方法

针对传统遗传算法在分布式电源的不同投切情况下需要改变适应度函数和开关函数,导致故障定位稳定性和精度降低的问题,提出了一种基于改进遗传算法的含分布式电源配电网故障定位方法.该算法使用改进变异和交叉算子在提高收敛速度的同时能避免陷入局部最优解;使用改进的适应度函数和开关函数,以更好地适应分布式电源的不同投切情况;引入分级处理思想以加快大规模电网故障定位的计算速度.仿真实验结果表明,该算法能有效地定位含分布式电源配电网的多重故障问题,相比于传统的遗传算法具有更优的稳定性与定位精度.     

基于零序分量的配电网故障定位方法

针对目前中性点不接地配电网络单相接地故障定位难的问题,利用配电网络发生单相接地故障时故障点同侧的相邻检测点间零序分量基本相同,故障点两侧零序分量相差较大的特性,先进行区段定位,然后在此基础上构造出故障零序等效电路图,进一步求得准确的故障距离。仿真表明该算法有良好的精度。 更多还原     

基于CEEMDAN和TEO的配电网行波故障定位方法

针对传统配电网行波故障定位方法中行波信号复杂,波头难以准确识别的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解方法（CEEMDAN）和改进Teager能量算子（NTEO）的配电网行波故障定位方法。该方法采用CEEMDAN对初始行波信号进行降噪和分解,并通过NTEO增强高频分量的故障特征从而得到瞬时能量图谱,根据瞬时能量峰值精确标定初始行波波头达到时间,实现快速准确的故障定位。Pscad/Matlab仿真结果表明,所提方法能够适应不同故障类型和过渡电阻,准确进行故障测距,测距误差均在2%以内,相较于传统EMD方法具有更高的定位精度和更快的计算速度。     

基于改进蝙蝠算法的配电网故障区段定位

提出一种将自适应理论、差分进化和蝙蝠优化算法结合的改进蝙蝠算法,解决电力系统配电网故障区段定位典型的含0-1离散约束条件及逻辑求值的最优化问题。将蝙蝠算法的全局寻优能力用于配电网故障区段的搜索和定位,在寻优过程中引入差分进化算法,并对算法的变异和交叉等操作进行自适应优化处理,解决传统蝙蝠算法容易陷入局部最优的缺陷。算例仿真结果表明,该算法能准确快速地定位配电网故障区段,并具有良好的容错性。     

计及信息畸变的有源配电网故障区段定位

随着配电网自动化设备的普及以及分布式电源技术的发展,自动化设备采集的故障信息对配电网故障区段的准确定位具有重要意义。为此,对计及故障信息畸变的有源配电网故障区段定位问题进行了研究。首先,通过分析配电网拓扑结构建立网络描述矩阵,利用故障电流总是流向故障区段的原理进行了初步故障定位。其次,根据馈线终端装置（FTU）故障信息畸变的稀疏性、不合理性,建立了信息畸变识别判据;然后,利用FTU的遥测信息对信息畸变进行校正,得出真实的故障区段;最后,在发生单、多重故障且存在信息畸变场景下对改进IEEE 33节点系统进行仿真测试。仿真结果充分验证了所提方法的有效性。     

基于D型行波原理的配电网故障定位方法

对配电网故障N-的行波过程进行了分析,提出了一种基于D型行波原理的故障定位方法。该方法首先选择故障初始行波最先到达的测量点为参考测量点,然后利用参考测量点和其他接收到故障行波信号的测量点计算出多个故障点到参考测量点的距离,最后从计算出的多个故障点到参考测量点的距离中选择最大值作为配电网中最终故障点的位置。并用ATP仿真软件和MATLAB软件对该方法进行了仿真分析。仿真结果表明,在配电网内发生故阵时,此方法能够利用故障初期很短时间内的行波信号实现快速、准确的故障定位。     

基于非线性互补约束的含DG配电网故障区段定位方法

随着分布式电源的接入, 配电网故障过电流方向不再唯一, 传统的故障区段定位方法将不适用, 本文提出含分布式电源(Distributed Generation,DG)配电网故障区段定位的非线性互补约束光滑化模型和求解方法。基于逻辑关系的间接故障定位方法在数值稳定性和决策效率上的不足, 本文构建了可适应多个DG投切情况的基于代数关系的开关函数。2个仿真算例与对比实验表明, 含DG配电网故障区段定位的非线性互补约束光滑化方法在进行故障定位时具有较高的容错性能, 且能够实现多信息畸变下的准确定位, 由此可见本方案在数值稳定性上胜于智能算法。     

基于遗传算法优化神经网络的直流输电线路故障测距算法

针对传统直流输电故障测距方法存在的缺陷,提出了一种基于遗传算法优化神经网络的直流输电线路故障测距新算法。通过比较不同过渡电阻下故障行波的频谱特征,得出自然频率主要由故障位置所决定的结论。选择故障电压信号固有频率的主频及其2倍频率作为样本属性,采用遗传算法优化神经网络的结构,对神经网络进行训练、测试。MATLAB和PSCAD联合仿真结果表明,该算法具有快速性、可靠性、精确性。     

基于粗糙集配电网故障定位系统

针对配电网复杂线路,根据故障投诉电话信息构建的故障定位决策表,运用粗糙集理论对决策表进行化简,导出配电网故障定位规则的最小约简形式,揭示故障投诉电话信息内在的冗余性,同时,也能解决故障投诉电话信息不完备情况下的故障定位问题.通过仿真算例表明,该方法简单、可行、定位快速、准确.     

基于多源信息的配电网停电故障研判

对客户服务管理系统、配电自动化系统、用户信息采集系统、生产管理系统中的信息进行有效融合和共享,可在某些故障信息缺失的情况下,利用拓扑上或管理层级上关联的上级或邻近信息来帮助快速定位中低压配电网中的故障。针对线路跳闸、配电变压器停电、客户报修触发的停电事件,利用客户、表计、表箱、配电变压器、分支线、馈线之间的关联关系,提出了基于多源信息的配电网停电故障研判方法,对停电事件信息池中的事件进行研判,完善其信息;并以客户报修触发的停电事件为例,给出停电故障研判的过程。     

一种新型配电网故障定位寻优算法

本文引入一种全新的寻优算法——蚁群算法。首先对该算法的基本背景及概念作一阐述后,再将该算法理论模型创新应用至配电网故障定位问题当中去,从而形成可适用于故障馈线区间求解的一种全新通用算法。算法性能具有高容错性,开放性较强。