CN107505534B - 配网故障遗传搜索定位方法 - Google Patents

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Abstract

一种配网故障遗传搜索定位方法，采集多点监测数据，通过故障发生前的波形数据对线路参数进行修正校验，对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合线路参数通过故障分析法建立故障点与监测点的一系列电压电流方程来实现故障定位。与采用单端定位或者双端定位法相比，本发明采用多点监测数据可以提供更丰富的故障信息，而且仅需故障发生之后1/4个周波的信息即可实现故障定位，在保证定位精度的同时，也提高了定位的效率，本发明适用于中性点直接接地配电网。

Description

配网故障遗传搜索定位方法
技术领域
本发明涉及一种配网故障遗传搜索定位方法，尤其涉及一种基于多点同步测量数据的配网故障遗传搜索定位方法。
背景技术
我国中低压配网以架空线为主，线路的结构复杂，分支众多，易发生故障。据统计，电力系统在运行过程中，由配网故障造成的停电事故约占总停电事故的95％以上,其中70％的事故由单相接地故障或母线故障引发。为了实现配网系统故障的快速隔离，恢复配网系统的正常运行，需要准确快速地实现配电网的故障定位。
目前，国内外对于配电网故障定位技术的研究主要分为以下几类：1)行波法。行波法在输电网中已经得到了广泛的应用，其故障定位效果显著，但是在配电网中行波理论应用起来比较困难。因为高压输电线路是一条或少数几条分支的线路，行波易于识别与分析；而配电网复杂的线路结构和众多的分支会造成行波信号的衰减及信息混叠干扰，给配网故障的定位造成了难度。 2)注入信号法。传统的基于注入法的定位方法虽能较准确地定位，但是该方法需要将故障线路从母线中隔离，在离线情况下进行，这会导致停电，而且该方法需要通过人工来进行信号的探测，定位时间较长，在自动化程度、容错性及装置性能等方面还存在很多问题，有待进一步完善。3)故障分析法。现今故障分析法在解决配网故障定位的问题中应用最广泛。虽然单端故障定位和双端故障定位技术在输电线路中已经比较成熟。单端定位法的精度往往不够准确，双端定位法由于受到配网线路监测点分布的限制(考虑到在故障发生线路区段的上游和下游可能没有两个监测点)，在实际配网线路中的适用范围同样有限。
发明内容
本发明提供一种配网故障遗传搜索定位方法，采集多点监测数据，通过故障发生前的波形数据对线路参数进行修正校验，对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合线路参数通过故障分析法建立故障点与监测点的一系列电压电流方程来实现故障定位，多点监测数据可以提供更丰富的故障信息，而且仅需故障发生之后1/4个周波的信息即可实现故障定位，在保证定位精度的同时，也提高了定位的效率。
为了达到上述目的，本发明提供一种配网故障遗传搜索定位方法，包含以下步骤：
步骤S1、在配网线路上设定多个PMU故障检测点，采集该点的电压电流波形数据，根据波形数据确定故障发生时刻，并提取出故障发生前后2个周波的故障波形；
步骤S2、在配网线路中任意选取一条两端均有检测点的线路，通过故障发生前的波形数据对线路正序参数进行修正校验；
步骤S3：对配网线路中的所有检测点的电压电流波形进行卡伦布尔变换三相解耦；
步骤S4：修正线路正序参数；
步骤S5、对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合线路正序参数通过故障分析法建立故障点与监测点之间的一系列电压电流方程，获得以故障距离作为未知参数的超定方程组；
步骤S6、利用遗传搜索算法求解超定方程组，得到故障距离的最佳估计值，实现对故障点的精确定位。
所述的步骤S2具体包含以下步骤：
步骤S2.1、更新线路的传播系数γ和特征阻抗Zc；
原传播系数γ和特征阻抗Zc分别为：
Figure BDA0001350692120000021
其中，G0、L0、C0、R0分别为给定的线路单位长度的电导电感、电容和电阻；
用实际线路分布参数G0'、L0、'C、0'R替换原线路分布参数 G0、L0、C0、R0，忽略线路电导不计，电阻和电容的误差影响也不予考虑，得到更新的传播系数γ'、和特征阻抗Zc'：
Figure BDA0001350692120000031
步骤S2.2、在配网线路中选取任意一条两端均有监测点的线路，设两端电压电流采样瞬时值为u1、u2、i1、i2，经全周波傅里叶变换后得到其基波分量
Figure BDA0001350692120000032
基波电压电流分量应满足传输线方程：
Figure BDA0001350692120000033
其中，l为两个监测点之间的距离；
联立式(2)和式(3)可以得到校正后的线路电感参数L0'。
所述的步骤S4包含以下步骤：取线模分量中的正序分量作定位计算，用单位长度线路正序参数L0'、C0'、R0'乘以线路长度即可得到修正后的线路正序参数。
所述的步骤S5具体包含以下步骤：
步骤S5.1、选取故障线路上离故障点最近的监测点为参考节点，设故障点离此参考节点的距离为d，通过故障分析法在时域上建立各监测点与故障点的电压电流方程：
Figure BDA0001350692120000034
设监测点每个周期采样K个点，列写故障方程时仅需用到1/4个周波即可，那么一共有
Figure BDA0001350692120000041
个方程；
步骤S5.2、根据式(4)，由于故障点对地电压uf是随时间变化的瞬时值，所以将其用u1表示为：
Figure BDA0001350692120000042
步骤S5.3、将式(4)中的随时间变化的瞬时值uf用式(5)替换，得到各监测点之间电压电流的关系：
Figure BDA0001350692120000043
步骤S5.4、对式(6)进行离散化；
每个采样点所建立的方程组中都只有故障距离d一个未知参数，且故障距离d仅与故障点到参考节点的电阻值和电抗值成正比，故方程组(6)中的方程都是关于故障距离d的线性方程；
步骤S5.5、整理式(6)得到：
Ad＝b (7)
其中，A和b都是m×1的列向量，其值通过监测点的离散电压电流值计算出来。
本发明具有以下有益的技术效果：
1、由于天气、季节以及线路老化等的各种因素，配网线路的实际分布参数与给定的分布参数之间存在着很大的误差，所以可以通过监测配网正常状态下的波形数据对配网的线路参数进行修正。
2、对配电网进行优化布点之后，对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合修正线路参数与故障后的波形数据通过故障分析法建立故障点与检测点之间的一系列电压电流方程，得到故障点的精确定位。
3、能够实现配电网的故障点精确定位，在保证定位精度的同时，也提高了定位的效率，对配电网的故障分析具有重要的意义。
附图说明
图1是本发明提供的一种配网故障遗传搜索定位方法的流程图。
图2是线路传输模型。
图3是实施例的故障仿真模型。
图4是图3中监测点1的电压电流波形。
图5是图3中监测点2的电压电流波形。
具体实施方式
以下根据图1～图5，具体说明本发明的较佳实施例。
对于单相线路，设G0、L0、C0、R0分别为给定的线路单位长度的电导(常忽略不计)、电感、电容和电阻；ω为系统角频率，得到线路的传播系数γ和特征阻抗Zc分别为：
Figure BDA0001350692120000051
Figure BDA0001350692120000052
通过线路上的两个监测点1和2(需在一条支路上)建立传输线方程为：
其中，l为监测点1与监测点2之间的距离。
若整个配网系统中一共有N个监测点，其测量得到的电压电流值分别为 (u1、u2、u3……uN)和(i1、i2、i3……iN)，故障点对地电压为uf。
已知故障发生在配网系统中的某条线路上，选取此线路上离故障点较近的一点为参考节点，设故障点离此参考节点的距离为d，通过故障分析法建立各监测点与故障点的电压电流方程如下所示：
Figure BDA0001350692120000061
方程组在时域上建立，将方程离散化，对每个采样点均可以建立以上方程组。在第k个采样点时，方程组中的每个监测点的电压电流对应于在第k个采样点时刻的电压电流值，
Figure BDA0001350692120000062
对方程组进行离散化之后，在每个采样点所对应的时刻，只有故障距离 d和故障点对地电压uf是未知量。故障距离d是不会随着时间(采样点所对应的时刻)变化的恒定值，但是故障点对地电压uf的值会根据采样点的不同而变化。
将故障点对地电压uf用u1表示，建立了不含uf的各监测点之间电压电流关系。此方程组为超定方程组，传统的数学方法对于这类问题的求解已经变得力不从心，且很难得到全局最优解。故需要借用全局优化智能算法——遗传算法。
遗传算法是由美国Michigan大学的Holland教授于1969年提出，后经 DeJong、Goldbeng、Davis等人归纳总结所形成的一类模拟进化算法，正式诞生于1975年。
遗传算法的基本原理是仿效生物界的进化原则，优胜劣汰，适者生存。其根本的方法是把问题的参数编码为一个物种的染色体，而染色体是物种基因信息的储存和延续的工具。通过不断的繁衍，也就是计算机意义上的迭代，又根据达尔文进化论中所说的物种进化过程中的变异，杂交等方式，不断的保留优秀的基因(即问题能更好的解决的参数数据)，淘汰劣质的基因(不符合优化目的的问题参数数据)，最终生成一个满足进化要求的染色体，即满足迭代终值条件的可行最优解。
因此，如图1所示，根据对PMU(phase measurement unit相量测量装置)装置的优化布点实现对整个配电网的监测，建立在已知故障发生线路区间的假设上，针对于单相接地故障，基于多点同步测量数据，本发明提供一种配网故障遗传搜索定位方法，包含以下步骤：
步骤S1、在配网线路上设定多个PMU故障检测点，采集该点的电压电流波形数据，根据波形数据确定故障发生时刻，并提取出故障发生前后2个周波的故障波形；
步骤S2、在配网线路中选取任意一条两端均有检测点的线路，通过故障发生前的波形数据对线路正序参数进行修正校验；
步骤S3：对配网线路中的所有检测点的电压电流波形进行卡伦布尔变换三相解耦，使相分量解耦为相互不耦合的序分量；
步骤S4：取线模分量中的正序分量作定位计算，用单位长度线路正序参数L0'、C0'、R0'乘以线路长度即可得到修正后的线路正序参数；
步骤S5、对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合线路正序参数通过故障分析法建立故障点与监测点之间的一系列电压电流方程，获得以故障距离作为未知参数的超定方程组；
步骤S6、利用遗传搜索算法求解超定方程组，得到故障距离的最佳估计值，实现对故障点的精确定位。
所述的步骤S2具体包含以下步骤：
步骤S2.1、更新线路的传播系数γ和特征阻抗Zc；
原传播系数γ和特征阻抗Zc分别为：
Figure BDA0001350692120000071
其中，G0、L0、C0、R0分别为给定的线路单位长度的电导(常忽略不计)、电感、电容和电阻；
用实际线路正序分布参数G0'、L0'、C0、'R0替换原线路分布参数 G0、L0、C、0R，忽略线路电导不计，电阻和电容的误差影响也不予考虑，得到更新的传播系数γ'、和特征阻抗Zc'：
Figure BDA0001350692120000081
步骤S2.2、在配网线路中选取任意一条两端均有监测点的线路，设两端电压电流采样瞬时值为u1、u2、i1、i2，经全周波傅里叶变换后得到其基波分量基波电压电流分量应满足传输线方程：
Figure BDA0001350692120000083
其中，l为两个监测点之间的距离；
联立式(2)和式(3)可以得到校正后的线路电感参数L0'。
所述的步骤S5具体包含以下步骤：
步骤S5.1、选取故障线路上离故障点最近的监测点为参考节点，设故障点离此参考节点的距离为d，通过故障分析法在时域上建立各监测点与故障点的电压电流方程：
Figure BDA0001350692120000084
设监测点每个周期采样K个点，列写故障方程时仅需用到1/4个周波即可，那么一共有
Figure BDA0001350692120000085
个方程；
步骤S5.2、根据式(4)，由于故障点对地电压uf是随时间变化的瞬时值，所以将其用u1表示为：
步骤S5.3、将式(4)中的随时间变化的瞬时值uf用式(5)替换，得到各监测点之间电压电流的关系：
步骤S5.4、对式(6)进行离散化；
每个采样点所建立的方程组中都只有故障距离d一个未知参数，且故障距离d仅与故障点到参考节点的电阻值和电抗值成正比，故方程组(6)中的方程都是关于故障距离d的线性方程；
步骤S5.5、整理式(6)得到：
Ad＝b (7)
其中，A和b都是m×1的列向量，其值可以通过监测点的离散电压电流值计算出来，待求解的未知参数只有故障d，此方程组为超定方程组，无法直接求解。
在本发明的一个实施例中，图2是线路传输模型，在PSCAD仿真软件中搭建如图3所示的仿真模型。采样频率为20Khz，配网线路电压等级为10kV，中性点直接接地，功率流动方向为从M到N各线路长度在图中已标识出。节点1到节点7均为监测点，所有监测点同步采样电流电压数据。算例结果中对线路参数修正前和线路参数修正后的测距定位结果进行了对比。
定义测距相对误差：
Figure BDA0001350692120000092
如图3所示，故障发生类型为A相接地故障，故障发生在监测点1和监测点2之间的主线上。首先选取监测点1和监测点2之间的这段线路来对线路参数进行校正。监测点1和监测点2的电压电流波形分别如图4和图5所示，由图4和图5可以看出，故障发生时刻为0.3s。选取监测点1和监测点 2故障前第2周波的波形数据。校正之前的线路电感参数L0为0.5031ohms/km，根据步骤S2可以计算得出校正后的线路电感参数L0'为0.6431ohms/km。
根据配网线路的结构，可以具体列写出7个监测点的电压关于故障点对地电压uf和故障距离d(选取故障点与监测点1之间的距离)的方程，选取监测点1为参考节点，可以将故障点对地电压uf表示为关于监测点1电压电流数据的方程，由此可以将其他6个方程中的故障点对地电压uf替换掉，因此6个监测点所建立的方程中都只有故障距离d一个未知参数，且故障距离d仅与故障点到参考节点的电阻值和电抗值成正比。故所建立的方程组中的6个方程都是关于故障距离d的线性方程。
监测点每个周期采样400个点，实现故障定位计算时仅需用到1/4个周波即可，那么一共有
Figure BDA0001350692120000101
个方程，待求解的未知参数只有故障d，此方程组为超定方程组，无法直接求解，利用步骤S6所示的遗传搜索算法得到的故障距离及其测距误差如表1所示。
表1算例的测距结果和测距误差
Figure BDA0001350692120000102
对于上述结果，本发明的评价如下：
1、本发明有效降低了配网线路分布参数特性所导致的误差。在上述算例中，未修正线路参数时，故障定位误差很大，但是根据本发明对线路参数进行修正之后，故障定位的误差大大降低了。
2、本发明实现配网故障定位的精度较高。主线上的故障点定位误差均在 1％以内。当故障距离增大时定位误差逐渐变小。
经过大量仿真实验证明，本文所提出的故障定位方法基本上不受到监测点位置变化的影响，也不受到故障点位置变化的影响。
本发明采集多点监测数据，通过故障发生前的波形数据对线路参数进行修正校验，对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合线路参数通过故障分析法建立故障点与监测点的一系列电压电流方程来实现故障定位，与采用单端定位或者双端定位法相比，多点监测数据可以提供更丰富的故障信息，而且仅需故障发生之后1/4个周波的信息即可实现故障定位，在保证定位精度的同时，也提高了定位的效率，本发明适用于中性点直接接地配电网。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (2)

1.一种配网故障遗传搜索定位方法，其特征在于，包含以下步骤：
步骤S1、在配网线路上设定多个PMU故障检测点，采集该点的电压电流波形数据，根据波形数据确定故障发生时刻，并提取出故障发生前后2个周波的故障波形；
步骤S2、在配网线路中任意选取一条两端均有检测点的线路，通过故障发生前的波形数据对线路正序参数进行修正校验；
步骤S3：对配网线路中的所有检测点的电压电流波形进行卡伦布尔变换三相解耦；
步骤S4：修正线路正序参数；
步骤S5、对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合线路正序参数，通过故障分析法建立故障点与监测点之间的一系列电压电流方程，获得以故障距离作为未知参数的超定方程组；
步骤S6、利用遗传搜索算法求解超定方程组，得到故障距离的最佳估计值，实现对故障点的精确定位；
所述的步骤S2具体包含以下步骤：
步骤S2.1、更新线路的传播系数和特征阻抗；
原传播系数γ和原特征阻抗Zc分别为：
Figure FDA0002198909700000011
其中，G0、L0、C0、R0分别为给定的线路单位长度的电导、电感、电容和电阻；
用实际线路分布参数G0'、L0'、C0'、R0'替换原线路分布参数G0、L0、C0、R0，忽略线路电导不计，电阻和电容的误差影响也不予考虑，得到更新的传播系数γ'、和更新的特征阻抗Zc'：
步骤S2.2、在配网线路中选取任意一条两端均有监测点的线路，设两端监测点的电压采样瞬时值和电流采样瞬时值分别为u1、u2、i1、i2，经全周波傅里叶变换后得到其基波分量
Figure FDA0002198909700000022
基波电压电流分量应满足传输线方程：
Figure FDA0002198909700000023
其中，l为两个监测点之间的距离；
联立式(2)和式(3)可以得到校正后的线路电感参数L0'；
所述的步骤S5具体包含以下步骤：
步骤S5.1、选取故障线路上离故障点最近的监测点为参考节点，设故障点离此参考节点的距离为d，通过故障分析法在时域上建立各监测点与故障点的电压电流方程：
Figure FDA0002198909700000024
设监测点每个周期采样K个点，列写故障方程时仅需用到1/4个周波即可，那么一共有
Figure FDA0002198909700000025
个方程；
步骤S5.2、根据式(4)，由于故障点对地电压uf是随时间变化的瞬时值，所以将其用u1表示为：
Figure FDA0002198909700000031
步骤S5.3、将式(4)中的随时间变化的瞬时值uf用式(5)替换，得到各监测点之间电压电流的关系：
Figure FDA0002198909700000032
步骤S5.4、对式(6)进行离散化；
每个采样点所建立的方程组中都只有故障距离d一个未知参数，且故障距离d仅与故障点到参考节点的电阻值和电抗值成正比，故方程组(6)中的方程都是关于故障距离d的线性方程；
步骤S5.5、整理式(6)得到：
Ad＝b (7)
其中，A和b都是m×1的列向量，其值通过监测点的离散电压电流值计算出来。
2.如权利要求1所述的配网故障遗传搜索定位方法，其特征在于，所述的步骤S4包含以下步骤：取线模分量中的正序分量作定位计算，用单位长度线路正序参数L0'、C0'、R0'乘以线路长度即可得到修正后的线路正序参数。
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