梅飞(1982), 男, 博士, 讲师, 研究方向为电气设备在线监测与故障诊断、配电网故障定位(E-mail:
陈子平(1997), 男, 硕士在读, 研究方向为配电网故障定位
裴鑫(1999), 女, 硕士在读, 研究方向为配电网故障定位
故障区段定位对于配电网发生故障后的故障处理与供电恢复具有重要意义。有源配电网故障定位方法中,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,在此背景下提出将矩阵算法和智能优化算法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(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(GWO)算法对该集合进行优化处理,从而输出最终的定位结果。最后,在Matlab上进行仿真测试,结果表明所提方法能实现有源配电网中故障区段的快速定位,且具有一定的容错性。
Fault location is of great significance for fault handling and power restoration of distribution network. In the fault location method for active distribution network, the calculation speed of matrix algorithm is high, but this method has a poor fault tolerance. The fault tolerance of intelligent optimization algorithm is strong, but this method has local convergence problems in large-scale distribution network, and it has a low speed. To solve the problems above, a comprehensive approach for the fault location in distribution network which combines the advantages of both methods is proposed. Firstly, the matrix algorithm is used to locate the fault section rapidly after fault occurs in active distribution network, which uses the alarm information uploaded by the feeder terminal unit (FTU). Then, in order to avoid outputting wrong positioning results caused by poor fault tolerance of matrix algorithm, the positioning results of matrix algorithm is verified by switching function. The location results that fail the verification is included in the suspicious fault set whose dimension is much lower than that of the distribution network. To output the final positioning results, the grey wolf optimization (GWO) algorithm is used to optimize the set above. Finally, the simulation tested by Matlab shows that the proposed method can achieve fault location rapidly with strong fault tolerance in active distribution network.
随着光伏、风电等可再生能源不断接入配电网,潮流方向的不确定性使得电网发生故障的风险不断提高[
目前配电网故障区段定位研究主要分为2类:一类是基于馈线终端(feeder terminal unit,FTU)遥测数据的方法[
针对有源配电网中多个电源接入的情况,目前常用的处理方法是给整个配电网络仅假定一个正方向[
针对上述问题,文中提出将矩阵算法和智能优化算法进行优势互补的定位方法,将矩阵算法计算速度快和智能优化算法容错性高的优点相结合。首先,矩阵算法通过FTU上传的实际告警信息得出故障判定结果,然后开关函数根据此结果得出期望的FTU告警信息,通过实际与期望告警信息的比较判断定位结果是否准确。若判断结果正确,直接输出定位结果;否则,运用优化算法求解评价函数,从而输出正确的故障定位结果。矩阵算法的作用在于降低智能优化算法寻优的维度,从而降低局部收敛概率并提高定位速度;而智能优化算法则提高了矩阵算法的容错性。
应用图论的有关知识,可以将配电网的结构简单描述为节点与线段之间连接关系的一个图[
相较于传统的辐射型配电网,有源配电网中功率流向复杂,给故障定位增加了困难。为此,首先设定网络功率由主电源流向各DG及线路末端的方向为正方向,从而将有源配电网的结构等效为传统的辐射型配电网,并定义每个区段中正方向流过的第一个节点为父节点,其余为子节点。以
7节点有源配电网拓扑
Topology of 7-node active distribution network
首先,在假定功率正方向之后,建立
由式(1)可知,
其次,建立节点上传的
然后,形成故障判别矩阵
为了方便对不同的馈线区段故障进行定位,文中将馈线区段分为T接区段、末端区段和普通区段,例如
(1) 对
(2) 满足判据(1)的任意一个条件,且节点
(3) 节点
最后,利用故障判据对
以
由此得出
运用故障判据对矩阵元素进行分析。
矩阵算法原理简单,但其定位结果的准确度依赖FTU上传信息的准确度。在实际应用中,FTU安装于户外,易受外界电磁环境的干扰,当配电网发生故障时,告警信息在上传过程中容易发生畸变或漏报,从而影响故障定位结果的准确度。
为了避免矩阵算法在FTU告警信息畸变或漏报的情况下输出错误的定位结果,文中将输出结果代入开关函数进行校验。开关函数反映了节点处FTU告警信息与区段状态之间的逻辑或关系。文中采用的适用于有源配电网中功率双向流动的开关函数为
式中:以开关节点
在计及FTU上传信息畸变或漏报的情况下,假定式(3)信息畸变为:
根据矩阵算法的判定结果,故障区段为区段(1)、(3)、(6),然后将其代入式(5),得到:
可见,
式中:
为了对
式中:第一部分为寻找最能匹配实际告警信息的故障区段所对应的期望告警信息,
将开关函数校验后得出的可疑故障区段代入式(9),通过求解评价函数便可对上述畸变情况下的故障区段进行优化处理,得出最终的定位结果。综上,文中算法流程如
算法流程
Algorithm flow
步骤1:建立配电网的网络描述矩阵
步骤2:将步骤1中得出的定位结果代入开关函数进行校验,如果校验所得的节点期望故障告警信息矩阵
步骤3:构建式(9)的评价函数,将可疑故障集合
文中采用灰狼优化(grey wolf optimization,GWO) 算法求解评价函数。GWO算法是一种基于狼群群体协作捕食机制的智能优化算法[
文中以
50节点有源配电网拓扑
Topology of 50-node active distribution network
首先考虑DG2接入,为了证明文中方法在多区段同时发生故障时的准确定位能力,假定故障区段为区段(12)、(24)、(31)、(37)、(42)、(46)、(50),并伴随节点8,17,35的告警信息畸变或漏报,实际故障告警信息为:
通过前文所述的矩阵算法得出故障区段为:区段(7)、(12)、(24)、(31)、(34)、(37)、(42)、(46)、(50),将上述故障区段代入式(5),则FTU期望的故障告警信息为:
可见,
用GWO算法求解式(9),得出
迭代过程对比
Iteration process comparison
由
假定DG2接入配电网,即对仅有1个DG接入配电网的情况进行仿真,验证文中方法故障定位结果的准确性。
首先,考虑多个节点告警信息畸变或漏报的情况,对DG2接入的情况进行仿真,结果如
多节点信息畸变下的故障定位结果
Fault location results considering multi-node information distortion
算例 | 假定故障区段 | 信息畸变节点 |
|
故障区段定位结果 |
1 | (3) | 7,14 | 否 | (3) |
2 | (33) | 16,28,34 | 否 | (33) |
3 | (49) | 13,27 | 否 | (49) |
4 | (6)、(27) | 11,33,45 | 否 | (6)、(27) |
5 | (13)、(30) | 2,11,19 | 否 | (13)、(30) |
6 | (17)、(50) | 15,42 | 否 | (17)、(50) |
7 | (1)、(19)、(31) | 13,23,38 | 否 | (1)、(19)、(31) |
8 | (11)、(22)、(26) | 17,40,50, | 否 | (11)、(22)、(26) |
9 | (8)、(28)、(43) | 15,32,47 | 否 | (8)、(28)、(43) |
考虑配电网中DG的不同投切形式对故障定位的影响,对不同DG接入下的故障进行仿真,用开关矩阵
不同DG接入下的故障定位结果
Fault location results considering different DG access
假定故障区段 |
|
信息畸变节点 | 故障区段定位结果 |
(4)、(28) | [0 1 0 1] | 11,16 | (4)、(28) |
(22)、(26) | [1 0 1 0] | 8,30 | (22)、(26) |
(10)、(23)、(30) | [1 0 0 1] | 20,14 | (10)、(23)、(30) |
(1)、(20)、(25) | [0 1 1 0] | 15,33 | (1)、(20)、(25) |
(18)、(24) | [1 1 0 1] | 7,27 | (18)、(24) |
(6)、(32) | [1 0 1 1] | 9,26 | (6)、(32) |
(5) | [1 1 1 1] | 11,18,25 | (5) |
为了验证文中方法相较矩阵算法和智能优化算法的优势,分别运用文中方法、文献[
定义定位准确率为:定位的故障区段全部正确的次数与定位总次数的比值。首先,对定位准确率进行对比分析,结果如
定位准确率对比
Positioning accuracy comparison
故障类型 | 文中方法 | 文献[ |
文献[ |
单一故障 | 100 | 0 | 100 |
双重故障 | 100 | 0 | 100 |
三重故障 | 100 | 0 | 100 |
由
其次,对比3种方法的定位速度。文献[
由以上分析可知,文中方法和矩阵算法相比,在开关函数判断告警信息正确的情况下,定位速度几乎相同;和智能优化算法相比,在告警信息错误的情况下,缩短了故障定位的时间。
为了验证文中方法求解大规模配电网的优点,将有源配电网规模扩大至100、300、500节点,并随机假定每个配电网中的5个末端区段发生故障并伴随五重畸变,运用文中方法(矩阵算法降维)与文献[
大规模配电网下不同方法对比
Comparison of different methods under large-scale node distribution network
电网规模 | 方法 | 维度 | 定位时间/s |
100节点 | 文中方法 |
|
0.452 |
文献[ |
100 | 5.071 | |
300节点 | 文中方法 |
|
0.489 |
文献[ |
300 | 32.352 | |
500节点 | 文中方法 |
|
0.511 |
文献[ |
500 | 58.426 |
由
文中针对传统故障定位方法应用于有源配电网时,存在矩阵算法容错性差、智能优化算法计算速度慢且局部收敛的问题,提出一种矩阵算法和智能优化算法相结合的有源配电网故障定位方法,通过算例分析,得出如下结论:
(1) 文中方法将矩阵算法与智能优化算法的优点相结合,克服了二者单独应用于大规模有源配电网所面临的问题。
(2) 文中的开关函数不仅用于评价函数中与实际告警信息作差以寻找最优解,还能验证矩阵算法所得出的故障区段是否是在故障告警信息错误的情况下所得出的结果。
(3) 在无信息畸变或者漏报的情况下,由矩阵算法单独完成故障区段定位;否则,基于分层处理思想,由矩阵算法确定第一层中可疑故障区段集合,该集合作为第二层的解空间由智能优化算法进行求解。在此过程中,智能优化算法提高了矩阵算法的容错性,避免因矩阵中个别元素错误而输出错误的故障定位结果,而矩阵算法则为智能优化算法降低了配电网维度,从而降低了局部收敛的概率,提高了计算速度。
郝丽丽, 王辉, 王国栋, 等. 含分布式电源配电网运行风险的影响因素溯源[J]. 电力自动化设备, 2021, 41(1): 27-37.
HAO Lili, WANG Hui, WANG Guodong, et al. Influence factor tracing of operation risk for distribution network with distributed generations[J]. Electric Power Automation Equipment, 2021, 41(1): 27-37.
SINGH M. Protection coordination in distribution systems with and without distributed energy resources-a review[J]. Protection and Control of Modern Power Systems, 2017, 2(1): 1-17.
LIU P H, HUANG C. Detecting single-phase-to-ground fault event and identifying faulty feeder in neutral ineffectively grounded distribution system[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2018, 33(5): 2265-2273.
苑吉河, 张曦, 黄虎, 等. 基于电流序分量的多源配电网故障定位方法[J]. 电力工程技术, 2020, 39(5): 204-210.
YUAN Jihe, ZHANG Xi, HUANG Hu, et al. Multi-source distribution network fault location method based on current sequence component[J]. Electric Power Engineering Technology, 2020, 39(5): 204-210.
朱革兰, 李松奕, 兰金晨, 等. 基于零序特征量的配电网接地故障区段定位方法[J]. 电力自动化设备, 2021, 41(1): 34-40, 68.
ZHU Gelan, LI Songyi, LAN Jinchen, et al. Fault section location method for grounding fault of distribution network based on zero-sequence characteristic[J]. Electric Power Automation Equipment, 2021, 41(1): 34-40, 68.
王晓伟, 张晓, 赵倩宇, 等. 基于暂态零模电流的配电网故障区段定位[J]. 智慧电力, 2021, 49(3): 103-110.
WANG Xiaowei, ZHANG Xiao, ZHAO Qianyu, et al. Fault section location in distribution system based on transient zero-mode current[J]. Smart Power, 2021, 49(3): 103-110.
杜红卫, 孙雅明, 刘弘靖, 等. 基于遗传算法的配电网故障定位和隔离[J]. 电网技术, 2000, 24(5): 52-55.
DU Hongwei, SUN Yaming, LIU Hongjing, et al. Fault section diagnosis and isolation of distribution networks based on genetic algorithm[J]. Power System Technology, 2000, 24(5): 52-55.
彭克, 张聪, 徐丙垠, 等. 含高密度分布式电源的配电网故障分析关键问题[J]. 电力系统自动化, 2017, 41(24): 184-192.
PENG Ke, ZHANG Cong, XU Bingyin, et al. Key issues of fault analysis on distribution system with high-density distributed generations[J]. Automation of Electric Power Systems, 2017, 41(24): 184-192.
卫志农, 何桦, 郑玉平. 配电网故障区间定位的高级遗传算法[J]. 中国电机工程学报, 2002, 22(4): 127-130.
WEI Zhinong, HE Hua, ZHENG Yuping. A refined genetic algorithm for the fault sections location[J]. Proceedings of the CSEE, 2002, 22(4): 127-130.
胡福年, 张认, 卞小亮. 基于图论的主动配电网故障定位方法[J]. 控制工程, 2021, 28(5): 833-838.
HU Funian, ZHANG Ren, BIAN Xiaoliang. Fault location method of active distribution network based on graph theory[J]. Control Engineering of China, 2021, 28(5): 833-838.
YAN H Y, WU X Y, LIN C L, et al. A modified matrix algorithm dichotomy for distribution network fault location[J]. E3S Web of Conferences, 2020, 204: 02010.
胡福年, 孙守娟. 基于图论的矩阵算法在配电网故障定位中的应用[J]. 中国电力, 2016, 49(3): 94-98.
HU Funian, SUN Shoujuan. Fault location of distribution network by applying matrix algorithm based on graph theory[J]. Electric Power, 2016, 49(3): 94-98.
徐彪, 尹项根, 张哲, 等. 矩阵算法和优化算法相结合的配电网故障定位[J]. 电力系统自动化, 2019, 43(5): 152-158.
XU Biao, YIN Xianggen, ZHANG Zhe, et al. Fault location for distribution network based on matrix algorithm and optimization algorithm[J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43(5): 152-158.
王一非, 贾燕冰. 含分布式电源配电网故障定位改进矩阵算法[J]. 计算机仿真, 2018, 35(4): 58-64.
WANG Yifei, JIA Yanbing. Fault location of distribution networks with DGs based on an improved matrix algorithm[J]. Computer Simulation, 2018, 35(4): 58-64.
刘煜, 王俊江, 焦青, 等. 含分布式电源的配电网故障定位改进矩阵算法[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(34): 186-190.
LIU Yu, WANG Junjiang, JIAO Qing, et al. An improved matrix algorithm for fault location of distribution networks with distributed generation[J]. Science Technology and Engineering, 2019, 19(34): 186-190.
宫宇, 张莲, 杨洪杰, 等. 基于自适应遗传量子粒子群算法的配电网故障定位[J]. 浙江电力, 2021, 40(6): 1-7.
GONG Yu, ZHANG Lian, YANG Hongjie, et al. Fault location of distribution network based on adaptive genetic quantum particle swarm optimization algorithm[J]. Zhejiang Electric Power, 2021, 40(6): 1-7.
WANG K X, SHAO Y, WANG L M, et al. Distribution network fault diagnosis technology based on intelligent algorithm[C]//2021 6th International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing (ICSP). Xi'an, China. IEEE, 2021: 899-903.
LI H R. Research on fault location of power distribution network based on fault data information[J]. Telecommunications and Radio Engineering, 2020, 79(8): 713-722.
高锋阳, 李昭君, 袁成, 等. 量子计算和免疫优化算法相结合的有源配电网故障定位[J]. 高电压技术, 2021, 47(2): 396-406.
GAO Fengyang, LI Zhaojun, YUAN Cheng, et al. Fault location for active distribution network based on quantum computing and immune optimization algorithm[J]. High Voltage Engineering, 2021, 47(2): 396-406.
颜景斌, 夏赛, 王飞, 等. 基于改进遗传算法的有源配电网故障定位分析[J]. 电力系统及其自动化学报, 2019, 31 (6): 107-112.
YAN Jingbin, XIA Sai, WANG Fei, et al. Analysis of fault location for active distribution network based on improved genetic algorithm[J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2019, 31(6): 107-112.
魏然, 张磐, 高强伟, 等. 基于网络树状图的低压配电网故障研判仿真分析[J]. 电力系统保护与控制, 2021, 49(13): 167-173.
WEI Ran, ZHANG Pan, GAO Qiangwei, et al. Simulation analysis of low-voltage distribution network fault diagnosis based on tree structure diagram[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(13): 167-173.
甄永琦, 蒋伟. 改进灰狼算法在配电网故障定位中的应用[J]. 计算机应用与软件, 2020, 37(11): 200-205.
ZHEN Yongqi, JIANG Wei. Application of improved grey wolf algorithm in fault location of distribution network[J]. Computer Applications and Software, 2020, 37(11): 200-205.