CN108957226B - 一种适用于分布式电源接入配电网的故障馈线定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种适用于含高比例分布式电源接入配电网的故障馈线定位方法，包括搭建含高比例DG的配电网网络拓扑模型图；依据搭建的配电网模型构造开关函数；依据搭建的配电网模型构造适应度函数；对建立模型进行编码，即以配电网各馈线段的进线断路器、分段开关、联络开关为节点进行量子比特编码；当某一馈线发生真实故障，根据实际运行情况，故障判断步骤为：FTU系统读取各断路器、分段开关以及分布式电源联络开关的开断状态值，并上传给主站；主站接收到故障信息，利用量子遗传程序进行仿真校验；输出结果，读取故障馈线，故障开关。本发明通过改进的量子遗传算法缩短了故障定位时间，提高了配电网故障定位的实时性。

Description

一种适用于分布式电源接入配电网的故障馈线定位方法
技术领域
本发明属于电力系统输配电保护控制技术领域，具体涉及一种适用于含高比例分布式电源接入配电网的故障馈线定位方法。
背景技术
近年来，由于全球范围内的一次能源的匮乏和越来越严重的环境污染问题，迫使很多国家正在积极加快能源转型，开发更多绿色、可靠的清洁能源尝试接入配电网，以保证未来本国经济和社会的可持续发展。但是当传统的配电网加入含高比例分布式电源后会使得配电网的拓扑结构变得更加的复杂和多元化，导致其电压水平升高、双向潮流，短路电流增大、供电可靠性降低以及电能质量恶化等问题，尤其是双向潮流的问题使得传统的配电网的故障定位方法不再适用。 IEEE std.1547.4-2011中规定，含分布式电源(DistributedGenerator， DG)的配电网发生扰动或者故障时，须将DG从主网切除，使含DG 的区域转为孤岛运行。但是这种方法对含高比例分布式电源的地区损失较大，没有发挥DG的优势。
目前所有文献在研究含DG的配电网故障定位方法时，仅仅只对故障馈线的定位进行研究，并没有没有考虑到对故障开关的定位，这就会留下严重后果。因为在配电网故障定位中，当少数开关出现畸变信息时，容错性较强的智能算法可以有效定位故障馈线，所以工作人员很难发现已经存在了故障开关。而当故障开关不能被及时维修，且故障开关数量累计到一定程度时，智能算法则会失效，导致故障定位系统出错造成巨大事故。因此，需要设计一种新的故障定位方案，来解决这个难题。另一方面，目前提出的智能仿生算法在处理含DG的配电网时，存在收敛速度慢的问题，不利于电网故障处理的实时性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种适用于含高比例分布式电源接入配电网的故障馈线定位方法，以解决上述技术问题。
为实现上述目的本发明采用以下技术方案：
一种适用于含高比例分布式电源接入配电网的故障馈线定位方法，包括如下步骤：
步骤1：搭建含高比例DG的配电网网络拓扑模型图；
步骤2：依据搭建的配电网模型构造开关函数以及适应度函数；
步骤3：对建立模型进行编码，即以配电网各馈线段的进线断路器、分段开关、联络开关为节点进行量子比特编码，形成初始化种群 Q(t0)；种群中全部染色体的所有基因
Figure GDA0002725458720000021
都被初始化为
Figure GDA0002725458720000022
Figure GDA0002725458720000023
其每条染色体的表现形式为一个长度为n的二进制串(ε1,ε2, ε3,…，εn)；
步骤4：某一馈线发生真实故障，根据实际运行情况，FTU系统读取各断路器、分段开关以及分布式电源联络开关的开断状态值，并上传给主站；
步骤5：主站系统动作，对初始种群Q(t0)中的每个个体进行一次测量，得到对应的确定解
Figure GDA0002725458720000024
然后根据FTU上传的畸变信息计算各个个体的适应度值；
步骤6：记录最优个体和对应的适应度值，且作为下一代进化的目标值；
步骤7：计算量子旋转角，更新量子门；
步骤8：判断迭代结束条件，若满足则输出结果，否则令t＝t+1，转至步骤5；
步骤9：若达到最大的迭代次数，则停止计算。种群的全局最优位置即是配电网各馈线区段状态；
步骤10：输出结果，读取故障馈线，故障开关。
作为本发明进一步的方案：步骤2中建立模型以后对开关函数以及适应度函数的构造方法具体如下：
开关函数：
Figure GDA0002725458720000031
Figure GDA0002725458720000032
xi+yj＝m(i,j＝1，2，3，......m)；
式中I*(Sm)为第m号开关的开关函数，xi为开关i上游馈线区段总数；Lx为开关m上游第i个馈线区段的状态值，正常为0，故障为 1；yj为开关m下游馈线区段总数；Ly为开关i下游第y个馈线区段的状态值，正常为0，故障为1；Kt(DG)为分布式电源开关系数，分别用来表示第m号开关下半区的第t个分布式电源是否接入配电网，若某分布式电源接入配网则对应的分布式电源系数取1，否则取0；
对该模型进行验证：(1)当配电网中不含分布式电源时，即为单电源供电的网络，则t＝0，符合不含DG的配电网故障定位的应用；(2) 当有分布式电源投入配电网运行时,则t>0，符合含分布式电源接入配电网的故障定位；
适应度函数：
Figure GDA0002725458720000033
式中：I(Sm)为第m个开关FTU上传的实际信息，取值为1认为该开关流过了正向故障电流，为0则未流过故障电流，取值为-1认为该开关流过了反向故障电流，I*(Sm)为第m号开关的期望值；N为分段开关的总数；当FTU上传的各分段开关节点的实际畸变信息与期望状态一致时，评价函数F取到最小值0；所以F取值越小，故障定位精确度越高。
作为本发明进一步的方案：将量子遗传算法应用到配电网故障定位中，且步骤7基于量子遗传算法的改进的旋转角策略。
作为本发明进一步的方案：步骤10判断依据为：当程序运行结束时，即算法取得全局最优时，则存在以下两点判据：
(1)若输出馈线结果中只存在“1”，则电网存在故障馈线，且1对应的馈线段即为故障馈线；
(2)若输出结果中不仅有“1”且有“-1”出现时，结合配电网模型，找出“-1”和“1”对应的馈线，则每一个“-1”对应的馈线与其相邻最近的“1”对应的馈线，两馈线中所含开关即为故障开关，单独的“1”对应的馈线为故障馈线，读取故障馈线，故障开关。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：一种适用于含高比例分布式电源接入配电网后，对发生故障的馈线及故障开关进行精确定位的方法，打破原有的仅仅只对故障馈线的定位进行研究，并没有没有考虑到对故障开关的定位的缺陷。因为在配电网发生故障后，现有学者提出的基于仿生智能算法的故障馈线定位方法在故障定位中，即使当少数开关出现畸变信息时，容错性较强的智能算法也可以有效定位故障馈线，所以工作人员很难发现已经存在了故障开关。而当故障开关不能被及时维修，且故障开关数量累计到一定程度时，智能算法则会失效，导致故障定位系统出错造成巨大事故。本专利提出的新的定位方法不仅可以有效定位故障馈线，并且能够对上传畸变信息的故障开关进行精确定位。这样就能使工作人员及时维修故障开关，避免故障开关累积造成更大的事故。另外通过改进量子遗传算法，使得其收敛速度极大提高。
附图说明
图1是本发明适用于含高比例分布式电源接入配电网的故障馈线定位方法流程图。
图2是本发明含配电网图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细阐述。
一种适用于含高比例分布式电源接入配电网的故障馈线定位方法，包括如下步骤：
步骤1：搭建含高比例DG的配电网网络拓扑模型图；如图2所示，图中V表示系统电源，DG1，DG2，DG3表示分布式电源。K 为分布式电源的并网开关。L1、L2、…、L33为配电网中的馈线编号， S1、S2、…、S33为分段开关，假设每个分段开关均设有FTU来检测故障电流。一般规定电流从V到分布式电源的方向为正方向；
步骤2：依据搭建的配电网模型构造开关函数以及适应度函数；构造方法具体如下：
开关函数：
Figure GDA0002725458720000051
Figure GDA0002725458720000052
xi+yj＝m(i,j＝1，2，3，......m)；
式中I*(Sm)为第m号开关的开关函数，xi为开关i上游馈线区段总数；Lx为开关m上游第i个馈线区段的状态值，正常为0，故障为 1；yj为开关m下游馈线区段总数；Ly为开关i下游第y个馈线区段的状态值，正常为0，故障为1；Kt(DG)为分布式电源开关系数，分别用来表示第m号开关下半区的第t个分布式电源是否接入配电网，若某分布式电源接入配网则对应的分布式电源系数取1，否则取0；
对该模型进行验证：(1)当配电网中不含分布式电源时，即为单电源供电的网络，则t＝0，符合不含DG的配电网故障定位的应用；(2) 当有分布式电源投入配电网运行时,则t>0，符合含分布式电源接入配电网的故障定位；
适应度函数：
Figure GDA0002725458720000061
式中：I(Sm)为第m个开关FTU上传的实际信息，取值为1认为该开关流过了正向故障电流，为0则未流过故障电流，取值为-1认为该开关流过了反向故障电流，I*(Sm)为第m号开关的期望值；N为分段开关的总数；当FTU上传的各分段开关节点的实际畸变信息与期望状态一致时，评价函数F取到最小值0；所以F取值越小，故障定位精确度越高。
步骤3：对建立模型进行编码，即以配电网各馈线段的进线断路器、分段开关、联络开关为节点进行量子比特编码，形成初始化种群 Q(t0)；种群中全部染色体的所有基因
Figure GDA0002725458720000062
都被初始化为
Figure GDA0002725458720000063
Figure GDA0002725458720000064
其每条染色体的表现形式为一个长度为n的二进制串(ε1,ε2, ε3,…，εn)；
步骤4：某一馈线发生真实故障，根据实际运行情况，FTU系统读取各断路器、分段开关以及分布式电源联络开关的开断状态值，并上传给主站；
步骤5：主站系统动作，对初始种群Q(t0)中的每个个体进行一次测量，得到对应的确定解
Figure GDA0002725458720000071
然后根据FTU上传的畸变信息计算各个个体的适应度值；
步骤6：记录最优个体和对应的适应度值，且作为下一代进化的目标值；
步骤7：计算量子旋转角，更新量子门；将量子遗传算法应用到配电网故障定位中，基于量子遗传算法的改进的旋转角策略。
步骤8：判断迭代结束条件，若满足则输出结果，否则令t＝t+1，转至步骤5；
步骤9：若达到最大的迭代次数，则停止计算。种群的全局最优位置即是配电网各馈线区段状态；
步骤10：输出结果，读取故障馈线，故障开关。
本发明提出一种适用于含高比例分布式电源接入配电网后，对发生故障的馈线及故障开关进行精确定位的方法。目前国内智能配电网的发展使得电网馈线终端装置(Feeder Terminal Unit，FTU)得到逐步普及。本设计根据FTU采集并上传的故障电流信息以及本设计提出的新型数学模型，依据改进的量子遗传算法(improved quantum-inspiredGenetic Algorithm，IQGA)进行配电网故障馈线及故障开关的定位。该方法不仅能精确定位故障馈线，并且能够对上传畸变信息的故障开关准确定位，使工作人员能够及时发现及时维修。
以上所述为本发明较佳实施例，对于本领域的普通技术人员而言，根据本发明的教导，在不脱离本发明的原理与精神的情况下，对实施方式所进行的改变、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种适用于含高比例分布式电源接入配电网的故障馈线定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：搭建含高比例DG的配电网网络拓扑模型图；
步骤2：依据搭建的配电网模型构造开关函数以及适应度函数；
步骤3：对建立模型进行编码，即以配电网各馈线段的进线断路器、分段开关、联络开关为节点进行量子比特编码，形成初始化种群Q(t0)；种群中全部染色体的所有基因
Figure FDA0002725458710000011
都被初始化为
Figure FDA0002725458710000012
Figure FDA0002725458710000013
其每条染色体的表现形式为一个长度为n的二进制串(ε1,ε2,ε3,…，εn)；
步骤4：某一馈线发生真实故障，根据实际运行情况，FTU系统读取各断路器、分段开关以及分布式电源联络开关的开断状态值，并上传给主站；
步骤5：主站系统动作，对初始种群Q(t0)中的每个个体进行一次测量，得到对应的确定解
Figure FDA0002725458710000014
然后根据FTU上传的畸变信息计算各个个体的适应度值；
步骤6：记录最优个体和对应的适应度值，且作为下一代进化的目标值；
步骤7：计算量子旋转角，更新量子门；
步骤8：判断迭代结束条件，若满足则输出结果，否则令t＝t+1，转至步骤5；
步骤9：若达到最大的迭代次数，则停止计算，种群的全局最优位置即是配电网各馈线区段状态；
步骤10：输出结果，读取故障馈线，故障开关；
步骤2中建立模型以后对开关函数以及适应度函数的构造方法具体如下：
开关函数：
Figure FDA0002725458710000021
Figure FDA0002725458710000022
xi+yj＝m(i,j＝1，2，3，......m)；
式中I*(Sm)为第m号开关的开关函数，xi为开关i上游馈线区段总数；Lx为开关m上游第i个馈线区段的状态值，正常为0，故障为1；yj为开关m下游馈线区段总数；Ly为开关i下游第y个馈线区段的状态值，正常为0，故障为1；Kt(DG)为分布式电源开关系数，分别用来表示第m号开关下半区的第t个分布式电源是否接入配电网，若某分布式电源接入配网则对应的分布式电源系数取1，否则取0；
对该模型进行验证：(1)当配电网中不含分布式电源时，即为单电源供电的网络，则t＝0，符合不含DG的配电网故障定位的应用；(2)当有分布式电源投入配电网运行时,则t>0，符合含分布式电源接入配电网的故障定位；
适应度函数：
Figure FDA0002725458710000023
式中：I(Sm)为第m个开关FTU上传的实际信息，取值为1认为该开关流过了正向故障电流，为0则未流过故障电流，取值为-1认为该开关流过了反向故障电流，I*(Sm)为第m号开关的期望值；N为分段开关的总数；当FTU上传的各分段开关节点的实际畸变信息与期望状态一致时，评价函数F取到最小值0；所以F取值越小，故障定位精确度越高。
2.根据权利要求1所述的适用于含高比例分布式电源接入配电网的故障馈线定位方法，其特征在于：将量子遗传算法应用到配电网故障定位中，且步骤7基于量子遗传算法的改进的旋转角策略。
3.根据权利要求1所述的适用于含高比例分布式电源接入配电网的故障馈线定位方法，步骤10判断依据为：当程序运行结束时，即算法取得全局最优时，则存在以下两点判据：
(1)若输出馈线结果中只存在“1”，则电网存在故障馈线，且1对应的馈线段即为故障馈线；
(2)若输出结果中不仅有“1”且有“-1”出现时，结合配电网模型，找出“-1”和“1”对应的馈线，则每一个“-1”对应的馈线与其相邻最近的“1”对应的馈线，两馈线中所含开关即为故障开关，单独的“1”对应的馈线为故障馈线，读取故障馈线，故障开关。
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