CN110133450B - 基于配网分区等值的故障定位方法及系统 - Google Patents

基于配网分区等值的故障定位方法及系统 Download PDF

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    • Y04S10/22Flexible AC transmission systems [FACTS] or power factor or reactive power compensating or correcting units

Abstract

本公开提供了一种基于配网分区等值的故障定位方法及系统。其中,一种基于配网分区等值的故障定位方法,包括:利用拓扑排序方法确定配电网最长通路,在满足分区PMU配置要求和规模要求的情况下,划分配电网为若干子区域;遍历搜索各个子区域的所有节点,选取电压偏差最小值为故障线路端点,判定故障线路端点所属子区域为故障区域,不存在故障线路端点的子区域为非故障区域,采用等效阻抗等值非故障区域;选取电压偏差最小节点的关联支路并进行二分法搜索,确定故障点精确位置。其缩小了搜索范围,提高了配电网故障定位的精度及效率。

Description

基于配网分区等值的故障定位方法及系统
技术领域
本公开属于配网故障定位领域,尤其涉及一种基于配网分区等值的故障定位方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
随着现代配电网结构逐渐复杂,规模日益庞大,对于故障定位而言增加了计算负担,降低了相关效率。如果能分区域进行处理,则能够简化计算难度,降低计算规模,便于提高计算效率。
已有应用于电网分区的算法主要为聚类算法,大多都是针对大电网电压无功控制进行的分区。华北电力大学的胡晟提出了一种基于聚类分析的电力系统故障元件定位算法,即采用聚类分析方法,并结合图论工具,将系统划分为若干保护区域,调整聚类分析中的阀值即可控制保护区域大小。发明人发现,基于聚类分析的电力系统故障元件定位算法是针对大电网电压无功控制进行的分区,未针对故障定位进行分区,这样对于大规模配电网造成故障定位时计算规模相对较大,从而影响定位效率。
发明内容
为了解决上述问题,本公开的第一个方面提供一种基于配网分区等值的故障定位方法,其基于配网分区等值进行故障定位,针对电压偏差最小节点的关联支路,基于等值后故障分区进行二分法搜索,确定故障点精确位置,提高了故障定位算法的定位效率,降低了计算规模。
为了实现上述目的,本公开采用如下技术方案:
一种基于配网分区等值的故障定位方法,包括:
利用拓扑排序方法确定配电网最长通路,在满足分区PMU配置要求和规模要求的情况下,划分配电网为若干子区域;
遍历搜索各个子区域的所有节点,选取电压偏差最小值为故障线路端点,判定故障线路端点所属子区域为故障区域,不存在故障线路端点的子区域为非故障区域,采用等效阻抗等值非故障区域;
选取电压偏差最小节点的关联支路并进行二分法搜索,确定故障点精确位置。
本公开的第二个方面提供一种基于配网分区等值的故障定位系统,其基于配网分区等值进行故障定位,针对电压偏差最小节点的关联支路,基于等值后故障分区进行二分法搜索,确定故障点精确位置,提高了故障定位算法的定位效率,降低了计算规模。
一种基于配网分区等值的故障定位系统,包括:
子区域划分模块,其用于利用拓扑排序方法确定配电网最长通路,在满足分区PMU配置要求和规模要求的情况下,划分配电网为若干子区域;
区域判定及等值模块,其用于遍历搜索各个子区域的所有节点,选取电压偏差最小值为故障线路端点,判定故障线路端点所属子区域为故障区域,不存在故障线路端点的子区域为非故障区域,采用等效阻抗等值非故障区域;
故障精确定位模块,其用于选取电压偏差最小节点的关联支路并进行二分法搜索,确定故障点精确位置。
本公开的第三个方面提供一种计算机可读存储介质,其基于配网分区等值进行故障定位,针对电压偏差最小节点的关联支路,基于等值后故障分区进行二分法搜索,确定故障点精确位置,提高了故障定位算法的定位效率,降低了计算规模。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上述所述的基于配网分区等值的故障定位方法中的步骤。
本公开的第四个方面提供一种计算机设备,其基于配网分区等值进行故障定位,针对电压偏差最小节点的关联支路,基于等值后故障分区进行二分法搜索,确定故障点精确位置,提高了故障定位算法的定位效率,降低了计算规模。
一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的基于配网分区等值的故障定位方法中的步骤。
本公开的有益效果是:
本公开针对大规模配电网造成故障定位算法计算规模相对较大的情况,基于配网分区等值进行故障定位,针对电压偏差最小节点的关联支路,基于等值后故障分区进行二分法搜索,确定故障点精确位置,提高了故障定位算法的定位效率,降低了计算规模。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解,本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开,并不构成对本公开的不当限定。
图1是本公开实施例的一种基于配网分区等值的故障定位方法流程图。
图2是本公开实施例的基于区域划分原则确定配电网分区方案。
图3是图2的基于分区等值的分区1网络结构。
图4是图2的基于分区等值的分区2网络结构。
图5是图2的基于分区等值的分区3网络结构。
图6是图2中配电网分区2的等值正序分量网络。
图7是图2中假定故障位置K的配电网分区2等值网络。
图8是本公开实施例的IEEE34节点配电网标准算例。
图9是本公开实施例的IEEE34节点配电网标准算例的配电网区域划分方案。
图10是本公开实施例的一种基于配网分区等值的故障定位系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一
图1是本公开实施例的一种基于配网分区等值的故障定位方法流程图。
如图1所示,本实施例的一种基于配网分区等值的故障定位方法,包括:
S101:利用拓扑排序方法确定配电网最长通路,在满足分区PMU配置要求和规模要求的情况下,划分配电网为若干子区域。
在具体实施中,利用拓扑排序方法选取网络最长通路,按照分支线路包含节点数目赋予最长通路各节点权重;然后,在满足分区内微型PMU配置要求和系统规模要求,基于最长通路权重向量划分配电网分区。
应用于拓扑排序方法形成配电网最长路径,最长路径包含的节点集合如下:
Figure BDA0002099781300000051
其中,Sequencem表示配电网最长路径,m表示最长路径包含的节点数目,
Figure BDA0002099781300000052
表示最长路径第i个节点编号。
定义节点权重:该节点与该节点除最长通路外分支线路节点数目之和。由最长路径包含节点的权重组成最长路径的权重向量,如式(2)所示。
Valuem=[V1,V2,V3,…Vm-2,Vm-1,Vm] (2)
其中,Valuem表示配电网最长路径节点权重向量;Vi,表示节点i对应权重。
同时,配电网区域划分方法需要满足以下四方面要求:
(一)各分区区域数目要求。
由于分区节点数目影响节点导纳矩阵规模,进而影响故障定位计算量,通过分区减少分区内节点数目。不同分区搜索故障线路端点,需要并行故障定位计算,因此通过CPU并行运算内核数决定配电网分区数目。
(二)各分区微型PMU配置要求:
为实现精确的故障定位,第二章提出的故障定位算法要求以电压量测值为基础,为防止微型PMU因通讯失败或者自身故障导致的量测信息不足,至使故障定位算法失效,需要增加各分区内微型PMU配置冗余度,因此各分区内至少需要配置2台微型PMU同步量测装置。
(三)各分区边界节点要求。
由于分区后需要将非故障分区等值为等效阻抗降低故障定位所需导纳阵维度,因此分区方法需要便于计算等值阻抗。为了减少各分区间相互联系,降低等效阻抗计算难度,确定分区边界连接分区数目不超过2个,因此分区边界节点对应配电网最长路径中节点关联支路数为不超过2的节点。
(四)各分区节点数目的要求
由于分区规模相近时,并行故障定位计算效率最高。因此分区在满足其余三方面要求下,以各分区节点数目与所有分区节点数目平均值方差和最小为目标函数,选择配电网分区方案。
依据最长路径节点权重向量和配电网分区要求,确定配电网分区方案。
以图2为例,说明满足分区要求的配电网分区方案,其中,分区节点为节点P和节点Q,节点P为分区1和分区2的公共边界节点,节点Q为分区2和分区3的公共边界节点。
本实施例划分大规模配电网为若干小规模分区,识别故障分区缩小故障搜索范围。
S102:遍历搜索各个子区域的所有节点,选取电压偏差最小值为故障线路端点,判定故障线路端点所属子区域为故障区域,不存在故障线路端点的子区域为非故障区域,采用等效阻抗等值非故障区域。
正序故障附加分量网络中故障分区之外的部分都为无源网络,可用等值阻抗的形式表示。因此可将故障分区之外的非故障分区等效为正序等值阻抗。
图2的配网划分为三个分区,各分区的基于分区外系统等值的网络模型如下:
(1)基于分区等值的分区1网络模型如图3所示,
Figure BDA0002099781300000071
表示分区2和分区3正序等效阻抗。
(2)基于分区等值的分区2网络模型如图4所示,
Figure BDA0002099781300000072
表示分区1正序等效阻抗,
Figure BDA0002099781300000073
表示分区3正序等效阻抗。
(3)基于分区等值的分区3网络模型如图5所示,
Figure BDA0002099781300000074
表示分区1和分区2的正序等效阻抗。
通过定位故障线路一端端点,识别其所在分区即为故障分区。
由图6所示配电网分区2等值网络说明故障线路端点定位原理,其中F表示故障发生位置,节点N、S配置微型PMU装置。
通过根据故障前后电源和负荷处电流变化,计算正序故障分量网络故障点处的正序故障分量电流
Figure BDA0002099781300000075
假定故障位置为节点M,在节点M点注入故障电流正序分量
Figure BDA0002099781300000076
在图6中,
Figure BDA0002099781300000077
表示线路PM正序阻抗参数,
Figure BDA0002099781300000078
表示线路MF正序阻抗参数,
Figure BDA0002099781300000079
表示线路FT正序阻抗参数,
Figure BDA00020997813000000710
表示线路MN正序阻抗参数,
Figure BDA00020997813000000711
表示线路TS正序阻抗参数,
Figure BDA00020997813000000712
表示线路TQ正序阻抗参数,
Figure BDA00020997813000000713
表示节点N负荷正序等值阻抗,
Figure BDA00020997813000000714
表示节点S负荷正序等值阻抗。
假定M节点为故障点,形成注入正序故障电流向量
Figure BDA00020997813000000715
Figure BDA00020997813000000716
基于分区2的网络结构和网络参数,构造正序节点导纳矩阵
Figure BDA00020997813000000717
Figure BDA0002099781300000081
其中,
Figure BDA0002099781300000082
表示分区节点P的自导纳,
Figure BDA0002099781300000083
表示分区节点Q的自导纳。
Figure BDA0002099781300000084
Figure BDA0002099781300000085
表示节点P和节点M的互导纳,
Figure BDA0002099781300000086
Figure BDA0002099781300000087
表示节点M和节点N的互导纳;
Figure BDA0002099781300000088
表示节点M的自导纳,
Figure BDA0002099781300000089
Figure BDA00020997813000000810
表示节点T和节点M的互导纳,
Figure BDA00020997813000000811
表示节点N的自导纳,
Figure BDA00020997813000000812
表示节点T的自导纳,
Figure BDA00020997813000000813
Figure BDA00020997813000000814
表示节点S和节点T的互导纳,
Figure BDA00020997813000000815
Figure BDA00020997813000000816
表示节点T和节点Q的互导纳,
Figure BDA00020997813000000817
表示节点S的自导纳。
分区节点P和Q自导纳和与分区外系统等效阻抗有关,如下式所示:
Figure BDA00020997813000000818
Figure BDA00020997813000000819
建立节点电压方程,计算各节点正序故障电压的计算值
Figure BDA00020997813000000820
Figure BDA00020997813000000821
Figure BDA00020997813000000822
其中,
Figure BDA00020997813000000823
表示节点P的正序故障电压相量计算值,
Figure BDA00020997813000000824
表示节点M的正序故障电压相量计算值,
Figure BDA00020997813000000825
表示节点N的正序故障电压相量计算值,
Figure BDA00020997813000000826
表示节点T的正序故障电压相量计算值,
Figure BDA00020997813000000827
表示节点S的正序故障电压相量计算值,
Figure BDA00020997813000000828
表示节点Q的正序故障电压相量计算值。
计算节点S和节点N基于微型PMU量测的正序故障电压量测值,并且求解该节点注入故障电流正序分量时的正序电压偏差范数。
依次在分区2的6个节点注入故障电流正序分量,计算对应的正序电压变化量量测值和计算值的偏差范数。选取其最小值对应节点为该分区候选故障点。
分别计算分区1和分区3的候选故障点,选取其最小值对应节点为故障线路一端端点。该端点所在分区为故障区域,另外故障位置位于故障线路端点关联支路。针对故障区域等值网络,通过二分法搜索实现故障定位。
S103:选取电压偏差最小节点的关联支路并进行二分法搜索,确定故障点精确位置。
假设通过上述算法求解故障区域为分区2,故障线路端点为节点T,基于二分法搜索该点关联支路进行故障定位。首先,确定关联支路候选故障点集合,其次,确定故障点精确位置。
假定故障点K注入故障电流,如图7,计算配置PMU节点正序故障电压计算值和量测值的电压偏差范数故障分区为例进行故障定位算法分析。
新增节点KK为第7个节点,构造正序故障附加网络注入电流向量
Figure BDA0002099781300000091
Figure BDA0002099781300000092
构建等值故障区域的7阶节点导纳矩阵
Figure BDA0002099781300000093
Figure BDA0002099781300000094
其中,
Figure BDA0002099781300000095
Figure BDA0002099781300000096
表示节点K和节点M的互导纳,
Figure BDA0002099781300000097
表示节点K的自导纳。
通过节点电压方程求解各节点的正序故障电压的计算值
Figure BDA0002099781300000098
Figure BDA0002099781300000101
计算故障区域内配置微型PMU节点正序电压故障前后变化量的量测值
Figure BDA0002099781300000102
Figure BDA0002099781300000103
其中,
Figure BDA0002099781300000104
表示节点N正序电压变化量的量测值,
Figure BDA0002099781300000105
表示节点S正序电压变化量的量测值。
确定配置微型PMU节点正序电压变化量量测值和计算值的偏差范数。
通过二分法移动假定故障点的位置,更新节点导纳矩阵,计算不同位置的序电压偏差范数,通过比较偏差范数确定每条关联支路的候选故障点。再对比各候选故障点的电压偏差范数,其中最小值对应候选故障点为实际故障位置,该故障点关联支路为故障线路。
综上分析,基于配电网分区等值算法进行故障定位解决两方面问题,其一,运算中采用节点导纳矩阵阶数大大降低,其二,二分法搜索线路数目为故障区段首端端点关联支路,搜索范围相对较小。因此,基于配网分区等值的故障定位算法与原算法相比故障定位效率显著提高。
算例分析:
为了验证本实施例提出的故障分区和改进故障定位方法,通过Matlab/Similink软件搭建IEEE34标准系统仿真模型,配置微型PMU节点为节点800、810、822、824、856、864、848、840、890,IEEE34节点网络拓扑和微型PMU配置方案如图8所示。
以IEEE34节点系统为例,基于拓扑排序方法,最长路径包含节点数目为20,最长路径Sequence20包含节点为:
Sequence20=[1,2,3,4,6,7,8,9,13,15,16,17,19,20,23,25,30,31,33,34]
最长路径各节点对应权重T20为:
T20=[1,1,1,2,1,1,1,4,2,1,2,1,3,2,5,1,2,1,1]
其中满足分区边界节点条件的节点为:节点1,2,3,6,7,8,13,15,16,19,30,33。
满足配电网分区划分原则,划分配电网分区方案如下所示:
表1 IEEE34配电网区域划分方案
Figure BDA0002099781300000111
IEEE34节点配电网各分区对应的网络拓扑如图9所示,其中,节点850和852为分区边界节点,节点850为分区1和2边界节点,节点852为分区2和3边界节点。
依次对各分区对除自身外区域进行等值,正序等值阻抗如表2所示:
表2 IEEE34配电网子系统正序等值阻抗
Figure BDA0002099781300000112
验证本实施例的该定位方法针对不同故障线路、故障位置、短路故障类型条件下故障定位结果的准确性,仿真故障发生时刻为0.1s,设定故障点定位精度为10e-5。不同条件下基于分区等值的故障定位算法定位结果如表3所示,提取部分故障定位结果进行具体分析。
表3分区等值前后故障定位算法仿真结果对比
Figure BDA0002099781300000121
不同条件下改进故障定位算法和原始故障定位算法定位时长如表4所示:
表4分区等值前后故障定位算法仿真结果对比
Figure BDA0002099781300000122
Figure BDA0002099781300000131
与改进前系统故障定位算法相比,系统运行时间最多降低80%,因此说明故障分区原则能加快故障定位算法速度,并且降低对于主站运行内存的占用率。
本实施的基于配电网分区等值的故障定位算法主要分为以下三个步骤:首先,进行配电网区域划分。利用拓扑排序法选取网络最长通路,按照分支线路包含节点数目对最长通路各节点赋予权重,在满足分区微型PMU配置要求和规模要求的情况下按照权重向量划分配电网为若干分区。其次,针对每个分区,对相邻分区进行等值。各分区遍历搜索各节点,选取电压偏差最小值为故障线路端点,由故障线路端点确定故障区域;最后,确定故障点具体故障位置。针对电压偏差最小节点的关联支路,基于等值后故障分区进行二分法搜索,确定故障点精确位置。通过IEEE34节点仿真算例验证,基于配网分区等值的改进故障定位算法可快速准确实现故障点位置定位,与改进前故障定位算法相比定位效率有显著提高。
实施例二
如图10所示,本实施例提供的一种基于配网分区等值的故障定位系统,包括:
(1)子区域划分模块,其用于利用拓扑排序方法确定配电网最长通路,在满足分区PMU配置要求和规模要求的情况下,划分配电网为若干子区域;
具体地,在所述子区域划分模块中,按照分支线路包含节点数目赋予最长通路各节点权重,依据最长路径节点权重向量和分区PMU配置要求和规模要求,确定配电网分区方案。
各分区的微型PMU配置要求为:
各分区内至少需要配置2台微型PMU同步量测装置;
各分区的规模要求为:
分区边界节点对应配电网最长路径中节点关联支路数为不超过2的节点;
以各分区节点数目与所有分区节点数目平均值方差和最小为目标函数,选择配电网分区方案。
(2)区域判定及等值模块,其用于遍历搜索各个子区域的所有节点,选取电压偏差最小值为故障线路端点,判定故障线路端点所属子区域为故障区域,不存在故障线路端点的子区域为非故障区域,采用等效阻抗等值非故障区域;
具体地,在所述区域判定及等值模块中,在遍历搜索各个子区域的所有节点之前,分别对各个节点注入故障电流正序分量,计算对应的正序电压变化量量测值和计算值的偏差范数,选取偏差范数最小值对应节点为故障线路端点。
(3)故障精确定位模块,其用于选取电压偏差最小节点的关联支路并进行二分法搜索,确定故障点精确位置。
具体地,在所述故障精确定位模块中,通过二分法移动假定故障点的位置,更新节点导纳矩阵,计算不同位置的序电压偏差范数,通过比较偏差范数确定每条关联支路的候选故障点;再对比各候选故障点的电压偏差范数,其中最小值对应候选故障点为实际故障位置,该故障点关联支路为故障线路。
本实施例针对大规模配电网造成故障定位算法计算规模相对较大的情况,基于配网分区等值进行故障定位,针对电压偏差最小节点的关联支路,基于等值后故障分区进行二分法搜索,确定故障点精确位置,提高了故障定位算法的定位效率,降低了计算规模。
实施例三
本实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如图1所示的基于配网分区等值的故障定位方法中的步骤。
本实施例针对大规模配电网造成故障定位算法计算规模相对较大的情况,基于配网分区等值进行故障定位,针对电压偏差最小节点的关联支路,基于等值后故障分区进行二分法搜索,确定故障点精确位置,提高了故障定位算法的定位效率,降低了计算规模。
实施例四
本实施例提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如图1所示的基于配网分区等值的故障定位方法中的步骤。
本实施例针对大规模配电网造成故障定位算法计算规模相对较大的情况,基于配网分区等值进行故障定位,针对电压偏差最小节点的关联支路,基于等值后故障分区进行二分法搜索,确定故障点精确位置,提高了故障定位算法的定位效率,降低了计算规模。
本领域内的技术人员应明白,本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory,RAM)等。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已,并不用于限制本公开,对于本领域的技术人员来说,本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于配网分区等值的故障定位方法,其特征在于,包括:
利用拓扑排序方法确定配电网最长通路,在满足分区PMU配置要求和规模要求的情况下,划分配电网为若干子区域;
遍历搜索各个子区域的所有节点,选取电压偏差最小值为故障线路端点,判定故障线路端点所属子区域为故障区域,不存在故障线路端点的子区域为非故障区域,采用等效阻抗等值非故障区域;
选取电压偏差最小节点的关联支路并进行二分法搜索,确定故障点精确位置;
各分区的微型PMU配置要求为:
各分区内至少需要配置2台微型PMU同步量测装置;
各分区的规模要求为:
分区边界节点对应配电网最长路径中节点关联支路数为不超过2的节点;
以各分区节点数目与所有分区节点数目平均值方差和最小为目标函数,选择配电网分区方案。
2.如权利要求1所述的一种基于配网分区等值的故障定位方法,其特征在于,按照分支线路包含节点数目赋予最长通路各节点权重,依据最长路径节点权重向量和分区PMU配置要求和规模要求,确定配电网分区方案。
3.如权利要求1所述的一种基于配网分区等值的故障定位方法,其特征在于,在遍历搜索各个子区域的所有节点之前,分别对各个节点注入故障电流正序分量,计算对应的正序电压变化量量测值和计算值的偏差范数,选取偏差范数最小值对应节点为故障线路端点。
4.如权利要求1所述的一种基于配网分区等值的故障定位方法,其特征在于,在确定故障点精确位置的过程中,通过二分法移动假定故障点的位置,更新节点导纳矩阵,计算不同位置的序电压偏差范数,通过比较偏差范数确定每条关联支路的候选故障点;再对比各候选故障点的电压偏差范数,其中最小值对应候选故障点为实际故障位置,该故障点关联支路为故障线路。
5.一种基于配网分区等值的故障定位系统,其特征在于,包括:
子区域划分模块,其用于利用拓扑排序方法确定配电网最长通路,在满足分区PMU配置要求和规模要求的情况下,划分配电网为若干子区域;
区域判定及等值模块,其用于遍历搜索各个子区域的所有节点,选取电压偏差最小值为故障线路端点,判定故障线路端点所属子区域为故障区域,不存在故障线路端点的子区域为非故障区域,采用等效阻抗等值非故障区域;
故障精确定位模块,其用于选取电压偏差最小节点的关联支路并进行二分法搜索,确定故障点精确位置;
所述子区域划分模块中,各分区的微型PMU配置要求为:
各分区内至少需要配置2台微型PMU同步量测装置;
各分区的规模要求为:
分区边界节点对应配电网最长路径中节点关联支路数为不超过2的节点;
以各分区节点数目与所有分区节点数目平均值方差和最小为目标函数,选择配电网分区方案。
6.如权利要求5所述的一种基于配网分区等值的故障定位系统,其特征在于,在所述子区域划分模块中,按照分支线路包含节点数目赋予最长通路各节点权重,依据最长路径节点权重向量和分区PMU配置要求和规模要求,确定配电网分区方案。
7.如权利要求6所述的一种基于配网分区等值的故障定位系统,其特征在于,在所述区域判定及等值模块中,在遍历搜索各个子区域的所有节点之前,分别对各个节点注入故障电流正序分量,计算对应的正序电压变化量量测值和计算值的偏差范数,选取偏差范数最小值对应节点为故障线路端点;
或在所述故障精确定位模块中,通过二分法移动假定故障点的位置,更新节点导纳矩阵,计算不同位置的序电压偏差范数,通过比较偏差范数确定每条关联支路的候选故障点;再对比各候选故障点的电压偏差范数,其中最小值对应候选故障点为实际故障位置,该故障点关联支路为故障线路。
8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的基于配网分区等值的故障定位方法中的步骤。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的基于配网分区等值的故障定位方法中的步骤。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110672973A (zh) * 2019-09-18 2020-01-10 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 一种基于实时状态数据的广域单线接地故障检测方法
CN111580011A (zh) * 2020-04-28 2020-08-25 深圳供电局有限公司 断路器控制回路的断线故障定位方法、装置和设备
CN111812449A (zh) * 2020-05-26 2020-10-23 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种配电网状态估计异常识别方法
CN113092939B (zh) * 2021-04-08 2023-03-10 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 一种基于pmu和智能电表的配电网故障定位方法
CN115639392B (zh) * 2022-10-21 2023-06-30 中山市华讯电器有限公司 一种额定二次电流低于1a的电力仪表

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5818173A (ja) * 1981-07-27 1983-02-02 Hitachi Ltd 直流電源回路の地絡位置検出方法
CN103903058A (zh) * 2012-12-26 2014-07-02 中国电力科学研究院 一种智能配电网高效运行评估方法
CN106253486B (zh) * 2016-09-28 2018-07-20 国网山东省电力公司梁山县供电公司 一种供电系统故障智能辅助分析系统
CN106356999B (zh) * 2016-09-28 2018-07-20 国网山东省电力公司梁山县供电公司 一种配电网络具有抗干扰传输监控数据的通信监控系统
CN107271852B (zh) * 2017-07-18 2019-08-20 广东双新电气科技有限公司 基于电压暂降信息的复杂配电网故障定位方法
CN108387818A (zh) * 2018-01-23 2018-08-10 中国石油大学(华东) 一种适用于含分布式电源树状配电网的故障测距方法
CN108802564B (zh) * 2018-04-12 2019-12-06 山东大学 配电网t型线参数无关故障测距算法及系统

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