CN110133451A - 基于微型pmu和二分法搜索的配电网故障定位方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法及系统。其中,该配电网故障定位方法,包括利用故障可观配置下微型PMU量测故障前后电源和负荷处电流,计算故障点处故障电流正序分量,并注入至假定故障点中,构造正序故障附加分量网络;在正序故障附加分量网络中依次对各线路基于二分法进行故障点搜索,依据搜索过程形成的导纳矩阵和故障电流正序分量,得到所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值;计算所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值与实际量测值之间的电压偏差范数,确定各线路正序电压偏差范数最小值对应的故障位置为候选故障点;筛选出候选故障点对应的正序电压偏差范数最小值对应的候选故障点为实际故障点。
Description
技术领域
本公开属于配电网故障定位领域,尤其涉及一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网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。
配电网作为直接与电力用户相连的电力网末端,其可靠、稳定的运行将直接影响用户对供电安全、电能质量等方面的满意度。而故障后快速准确确定故障点位置,可以有效减少停电面积、缩短用户停电时间,从而有效改善电网供电质量和供电可靠性。
目前研究中,配电网故障精确定位算法分为基于阻抗算法、行波算法、“S”信号注入算法。其中,阻抗法故障定位精度受配电网量测装置精度和过渡电阻等影响相对较大;行波算法和“S”信号注入算法需要配置专门故障定位装置成本较高。而配电网微型PMU装置的引入为故障定位提供更好的量测数据基础。发明人发现,王波等提出的一种基于同步电压相量的故障定位新方法利用少量微型PMU提供的量测数据,通过同步电压相量进行故障定位的方法,但该算法需要实时计算修改系统阻抗矩阵,计算量大。戴志辉等提出的基于电压偏差向量2-范数的主动配电网故障定位新方法是针对配电网结构复杂且三相不平衡的情况,提出基于电压偏差二范数的故障区段定位方法,但是无法获得故障点精确位置。因此,现有的故障定位方法存在计算速度慢且故障定位准确性差的问题。
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微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法,其能够实现故障后快速准确的故障定位,有效减少停电面积、缩短用户停电时间,从而改善配电网供电质量和供电可靠性。
为了实现上述目的,本公开采用如下技术方案:
一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法,包括:
利用故障可观配置下微型PMU量测故障前后电源和负荷处电流,计算故障点处故障电流正序分量并注入至假定故障点中,构造出正序故障附加分量网络;
在正序故障附加分量网络中依次对各线路基于二分法进行故障点搜索,依据搜索过程形成的导纳矩阵和故障电流正序分量,得到所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值;
计算所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值与实际量测值之间的电压偏差范数,确定各线路正序电压偏差范数最小值对应的故障位置为候选故障点并形成候选故障点集合;
筛选出候选故障点集合中候选故障点对应的正序电压偏差范数最小值对应的候选故障点为实际故障点。
本公开的第二个方面提供一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位系统,其能够实现故障后快速准确的故障定位,有效减少停电面积、缩短用户停电时间,从而改善配电网供电质量和供电可靠性。
一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位系统,包括:
正序故障附加分量网络构造模块,其用于利用故障可观配置下微型PMU量测故障前后电源和负荷处电流,计算故障点处故障电流正序分量并注入至假定故障点中,构造出正序故障附加分量网络;
正序故障分量计算值获取模块,其用于在正序故障附加分量网络中依次对各线路基于二分法进行故障点搜索,依据搜索过程形成的导纳矩阵和故障电流正序分量,得到所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值;
候选故障点集合形成模块,其用于计算所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值与实际量测值之间的电压偏差范数,确定各线路正序电压偏差范数最小值对应的故障位置为候选故障点并形成候选故障点集合;
实际故障点定位模块,其用于筛选出候选故障点集合中候选故障点对应的正序电压偏差范数最小值对应的候选故障点为实际故障点。
本公开的第三个方面提供一种计算机可读存储介质,其能够实现故障后快速准确的故障定位,有效减少停电面积、缩短用户停电时间,从而改善配电网供电质量和供电可靠性。
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微型PMU和二分法搜索的配电网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,其能够实现故障后快速准确的故障定位,有效减少停电面积、缩短用户停电时间,从而改善配电网供电质量和供电可靠性。
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微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法中的步骤。
本公开的有益效果是:
本公开由各PMU配置节点故障前后量测电流计算故障点处故障电流分量,在故障分量网络中依次对各线路基于二分法进行故障点搜索,依据搜索过程形成的导纳矩阵和故障电流正序分量计算各PMU配置节点正序电压,与实际量测值之间偏差范数最小确定实际故障点,实现了故障后快速准确的故障定位,有效减少停电面积、缩短了用户停电时间,从而改善了配电网供电质量和供电可靠性。
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是本公开实施例提供的一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法流程图。
图2是本公开实施例提供的一种配电网正序故障附加分量网络。
图3是本公开实施例提供的假定故障点P对应的正序故障附加分量网络。
图4是本公开实施例提供的二分法搜索过程图。
图5是本公开实施例提供的故障线路和非故障线路候选故障节点位置示意图。
图6是本公开实施例提供的基于IEEE34节点拓扑的配电网算例。
图7是本公开实施例提供的线路832-858不同位置故障搜索结果。
图8是本公开实施例提供的各线路候选故障点对应正序电压偏差范数计算结果。
图9是本公开实施例提供的一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网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。
术语解释:
PMU:是power management unit的缩写,中文名称为电源管理单元,是一种高度集成的、针对便携式应用的电源管理方案,即将传统分立的若干类电源管理器件整合在单个的封装之内,这样可实现更高的电源转换效率和更低功耗,及更少的组件数以适应缩小的板级空间。
故障可观测性:当线路发生故障时,可由已安装的微型PMU进行准确定位,这就说明该微型PMU配置方案满足线路故障可观测性。
实施例一
图1给出了本实施例的一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法流程图。
如图1所示,本实施例的一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法,包括:
S101:利用故障可观配置下微型PMU量测故障前后电源和负荷处电流,计算故障点处故障电流正序分量并注入至假定故障点中,构造出正序故障附加分量网络。
因为配电网各种故障类型都包括正序分量,对称故障时不含负序分量,且有时配电网线路的零序参数不易获得,因此本公开实施例依据配电网正序网络进行故障定位。
故障可观条件下微型PMU设备安装位置为主网根节、负荷节点和分布式电源节点,图2表示配电网正序故障附加分量网络,其中电源仅包括故障点注入等效故障电流。在图2中,If表示故障点注入故障电流的三相电流向量;ΔU1,ΔU2,ΔU3,ΔU4,ΔU5表示正序故障附加分量网络各节点三相电压向量。
正序故障附加分量网络存在唯一电源为故障点注入故障电流。忽略系统对地电容电流,计及故障前后配置微型PMU的电源和负荷节点电流变化,由故障前后电源电流变化量和负荷电流变化量计算等效注入故障电流向量If。
其中,表示故障状态配电网根节点注入电流向量,IG表示正常状态配点网根节点注入电流向量,表示故障状态第i个接入分布式电源节点注入电流向量,表示故障状态第j个负荷节点流出电流向量,IDGi表示正常状态第i个接入分布式电源节点注入电流向量,ILoadj表示正常状态第j个负荷节点流出电流向量,ΔIG表示所有电源节点故障前后注入电流变化量,ΔIL表示所有负荷节点故障前后注入电流变化量,m表示分布式电源数目,r表示负荷数目。
根据故障点注入三相故障电流If,求其正序故障电流如下式所示:
其中,表示注入正序故障电流,T表示对称分量法变换系数矩阵。
在正序故障附加分量网络中,负荷采用恒定正序阻抗作为等值模型;线路采用集中参数的正序阻抗作为等值模型;分布式电源采用正序等效阻抗进行等值。首先假定故障发生在节点P,在该节点注入正序故障电流构造正序故障附加分量网络,网络唯一电源节点为注入故障电流的节点P,如图3所示。
在图3中,α为节点P至线路12端点节点1的距离占线路12全长的百分比。
已知新增加的节点P为网络第6个节点,按照图3所示的假定故障点P对应的正序故障分量附加网络,构造6维节点导纳矩阵如下式所示:
其中,分别表示各节点自导纳,和表示节点1和节点6的互导纳,和表示节点1和节点6的互导纳,和表示节点2和节点3的互导纳,和表示节点2和节点4的互导纳,和表示节点2和节点5的互导纳。
节点导纳矩阵中各元素形成过程如下式(4)所示:
其中,表示主网正序等效阻抗,表示分布式电源正序等效阻抗,表示线路12正序等效阻抗,表示线路23正序等效阻抗,表示负载1正序等效阻抗,表示负载2正序等效阻抗,表示线路24正序等效阻抗,表示线路25正序等效阻抗。
S102:在正序故障附加分量网络中依次对各线路基于二分法进行故障点搜索,依据搜索过程形成的导纳矩阵和故障电流正序分量,得到所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值。
S103:计算所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值与实际量测值之间的电压偏差范数,确定各线路正序电压偏差范数最小值对应的故障位置为候选故障点并形成候选故障点集合。
其中,候选故障节点为:某条线路距离实际故障位置最近的点。由所有线路候选故障点组成候选故障点集合。
图2所示的配电网相对应为6×6的正序节点导纳矩阵。设配电网节点数目为n,则对应正序节点导纳阵规模为n×n。正序故障附加分量网络唯一电源为节点P正序故障电流源,设节点P为配电网第n+1个节点,将公式(2)求解的A相正序故障电流代入式(5)中,构造注入正序故障电流向量
建立节点电压方程求解各节点电压正序故障分量,求解过程如下式所示:
其中,表示网络注入正序故障电流向量,表示各节点正序电压变化量计算值向量。
同时,由线路末端配置微型PMU量测节点故障状态和正常状态正序电压向量测量值,计算各节点正序电压故障分量测量值。
其中,表示配置微型PMU节点正序电压故障分量测量值向量,U(1)表示配置微型PMU节点正常状态电压测量值向量,表示配置微型PMU节点故障状态正序电压测量值向量。
运用二范数可以有效表示两组数据的偏差,因此构造配置微型PMU节点正序电压故障分量测量值和计算值的偏差范数。
其中,表示假设故障位置为P时正序电压故障分量的偏差范数,r表示配置微型PMU节点数目
由于假定故障位置P越接近实际故障位置,正序电压故障分量计算值与测量值越接近,电压偏差范数值越小,因此正序电压偏差范数作为判断假定故障位置与实际故障位置接近程度的评价指标。
具体地,在某条线路运用二分法移动假定故障节点的位置,选取该线路的候选故障点,遍历所有线路形成候选故障点集合。
节点P1表示线路L12的中点,节点P2表示线路中点。表示以节点1和节点P1为端点的线路,表示以节点2和节点P1为端点的线路,表示以节点P1和节点P2为端点的线路,表示以节点1和节点P1为端点的线路。
如图4所示,介绍二分法确定线路L12候选故障点的过程。初始依次在线路端点节点1和节点2注入正序故障电流,更新节点导纳矩阵,计算两点对应的正序电压偏差范数。比较两节点正序电压偏差,若节点1正序电压偏差较小,缩小下一步故障搜索线路为线路若节点2正序电压偏差较小,缩小下一步故障搜索线路为线路
经第一轮二分法搜索后,若确定故障搜索线路为移动P点至P1点位置,注入正序故障电流,更新节点导纳矩阵,计算正序电压偏差范数。比较P1点与节点1正序电压偏差范数,若P1点的正序电压偏差范数较小,缩小下一步故障搜索线路为线路若节点1的正序电压偏差范数较小,缩小下一步故障搜索线路为线路完成第二次搜索。经过t轮二分法迭代搜索,二分区间L(t)长度满足故障定位精度要求,即|L(t)|<λ停止二分法搜索。在最终二分区间中任意一点较好的近似该线路最接近故障点的位置,取区间L(t)中点作为候选故障点,表示该线路最接近故障点位置。
通过二分法遍历搜索每条线路,确定网络候选故障节点集合。
其中,u表示配电网线路总数目,表示第i条线路的候选故障点,Pcandidate表示所有线路候选故障节点集合。
各候选故障节点对应正序电压偏差范数如下式:
其中,表示候选故障点正序电压偏差范数向量,表示第i条线路候选故障点对应的正序电压偏差范数。
S104:筛选出候选故障点集合中候选故障点对应的正序电压偏差范数最小值对应的候选故障点为实际故障点。
以图5所示配电网为例,当线路25为实际故障线路时故障线路和非故障线路候选故障点存在如下所示位置关系,其中,P12表示线路12候选故障点,P23表示线路23候选故障点,P24表示线路24候选故障点,P25表示线路25候选故障点,F表示实际故障位置。
依据候选故障点集合选取实际故障位置和故障所在线路。由于候选故障点为线路最接近实际故障点的位置,因此非故障线路的候选故障点位于线路靠近实际故障点侧的线路端点,故障线路的候选故障点位于实际故障位置。由于某一候选故障点至实际故障点的电气距离,正比于该候选故障点的正序电压偏差范数,因此故障线路的候选故障点相比较非故障线路的候选故障点电压偏差范数最小。
在候选故障点集合中,选取正序电压偏差范数最小值对应候选故障节点为实际故障位置,该节点所在线路为实际故障线路。
算例仿真:
通过Matlab/Similink软件搭建IEEE34节点仿真模型,其中,配电网根节点主变压器低压侧母线为节点800,接入分布式电源节点为节点848、890、840,负荷节点为节点822、826、856、864、838,配置微型PMU节点为线路节点800,810,822,826,856,890,864,848,840,838。IEEE34拓扑结构和微型PMU配置方案如图6所示。
以线路832-852为故障线路分析故障定位过程:
在线路832-852设置故障点F,故障点至节点852的距离占线路全长的50%(D=0.5)。选定故障类型为两相短路故障,设定故障点定位精度为10e-5。
1)二分法搜索线路832-858确定候选故障点
以线路832-852为例故障搜索选取其候选故障点P,搜索结果如图7所示。
由图7可知,线路832-852正序电压偏差范数最小值所在位置坐标为(0.5001,0.984),其候选故障点P位置为Dp=0.5001。
2)候选故障点集合及实际故障位置
各线路电压候选故障点和对应电压偏差计算结果如图8所示。
由图8可得,电压偏差最小值所在位置坐标为(19,0.984),确定故障线路为线路19即线路832-852,该线路候选故障点Dp=0.5001。故障定位结果Dp=0.5001,实际故障位置Df=0.5,验证该故障定位算法在线路832-852存在短路故障时可以有效定位。
验证本故障定位方法在不同故障线路、故障位置、短路故障类型,以及过渡电阻和噪声因素影响的条件下故障定位结果,下面提取仿真遍历的部分结果进行具体分析。
1)针对不同线路的故障定位仿真结果分析
选取线路832-852、线路806-808、线路850-816设置故障点后的故障定位结果进行分析,其中,故障类型为两相接地故障。
表1不同故障线路的故障定位仿真结果
经仿真验证,证明该故障定位算法在不同线路发生短路故障时,故障定位精度均满足99.9%及以上。
2)针对不同故障位置的故障定位仿真结果分析
选取故障点F距线路起始节点的距离占线路全长的10%、50%、90%的故障定位结果进行分析,其中,故障类型为三相短路故障。
表2不同故障位置下的故障定位结果
经仿真验证该算法在不同故障位置下,故障定位精度均满足99.8%。
3)针对不同故障类型的故障定位仿真结果分析
选定短路故障共包括三种类型(两相相间故障、两相接地故障以及三相故障)进行故障定位结果分析。
表3不同故障类型下的故障定位结果
4)针对受过渡电阻影响的故障定位仿真结果分析
分别针对过渡电阻阻值不同大小(0Ω、100Ω、300Ω以及500Ω)进行仿真。
表4含不同过渡电阻的故障定位结果
经仿真验证,在两相短路和两相短路接地的故障类型下,针对不同的过渡电阻,故障定位精度均满足99.9%。证明该算法具有较好的抗过渡电阻影响能力。
5)针对不同噪声干扰的故障定位仿真结果分析
实际应用中,微型PMU电压和电流量测数据可能存在误差,因此仿真验证存在噪声干扰的情况下该算法的准确性。因此分别在微型PMU量测的三相电压和电流幅值加入噪声(噪声整体呈随机分布,且最大偏差为0%、5%、10%和20%),以此模拟微型PMU数据中存在强噪声的情况。
表5含不同噪声干扰的故障定位结果
经仿真验证,噪声干扰引起故障定位准确度降低,但量测数据存在20%噪声误差时,故障定位准确度达97%及以上,由此说明该算法具有较好抗干扰能力。
针对含分布式配电网发生短路故障的问题,提出一种基于微型PMU量测的故障定位算法;首先基于二分法故障搜索各线路候选故障点,其次比较各候选故障点电压偏差范数确定故障具体位置。经过IEEE34节点配电网的仿真验证,在不同的故障线路、短路故障类型、故障位置均能准确故障定位,故障定位精度99%以上。同时该算法也具有较好的抗过渡电阻和噪声干扰能力。由于量测数据来源为电源和负荷处的微型PMU装置,因此需要配置微型PMU数目较少,降低设备投入成本,具有良好的经济性。
实施例二
如图9所示,本实施例的一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位系统,包括:
(1)正序故障附加分量网络构造模块,其用于利用故障可观配置下微型PMU量测故障前后电源和负荷处电流,计算故障点处故障电流正序分量并注入至假定故障点中,构造出正序故障附加分量网络;
在所述正序故障附加分量网络构造模块中,在故障可观条件下,微型PMU设备安装位置为正序故障附加分量网络的主网根节、负荷节点和分布式电源节点处。
在所述正序故障附加分量网络构造模块中,正序故障附加分量网络中的负荷采用恒定正序阻抗作为等值模型;正序故障附加分量网络中的线路采用集中参数的正序阻抗作为等值模型;正序故障附加分量网络中的分布式电源采用正序等效阻抗进行等值。
(2)正序故障分量计算值获取模块,其用于在正序故障附加分量网络中依次对各线路基于二分法进行故障点搜索,依据搜索过程形成的导纳矩阵和故障电流正序分量,得到所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值;
(3)候选故障点集合形成模块,其用于计算所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值与实际量测值之间的电压偏差范数,确定各线路正序电压偏差范数最小值对应的故障位置为候选故障点并形成候选故障点集合;
(4)实际故障点定位模块,其用于筛选出候选故障点集合中候选故障点对应的正序电压偏差范数最小值对应的候选故障点为实际故障点。
具体地,在所述实际故障点定位模块中,候选故障点集合中候选故障点对应的正序电压偏差范数最小值对应的候选故障点所在的线路为实际故障线路。
本实施例由各PMU配置节点故障前后量测电流计算故障点处故障电流分量,在故障分量网络中依次对各线路基于二分法进行故障点搜索,依据搜索过程形成的导纳矩阵和故障电流正序分量计算各PMU配置节点正序电压,与实际量测值之间偏差范数最小确定实际故障点,实现了故障后快速准确的故障定位,有效减少停电面积、缩短了用户停电时间,从而改善了配电网供电质量和供电可靠性。
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,该程序被处理器执行时实现如图1所示的基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法中的步骤。
本实施例由各PMU配置节点故障前后量测电流计算故障点处故障电流分量,在故障分量网络中依次对各线路基于二分法进行故障点搜索,依据搜索过程形成的导纳矩阵和故障电流正序分量计算各PMU配置节点正序电压,与实际量测值之间偏差范数最小确定实际故障点,实现了故障后快速准确的故障定位,有效减少停电面积、缩短了用户停电时间,从而改善了配电网供电质量和供电可靠性。
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所示的基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法中的步骤。
本实施例由各PMU配置节点故障前后量测电流计算故障点处故障电流分量,在故障分量网络中依次对各线路基于二分法进行故障点搜索,依据搜索过程形成的导纳矩阵和故障电流正序分量计算各PMU配置节点正序电压,与实际量测值之间偏差范数最小确定实际故障点,实现了故障后快速准确的故障定位,有效减少停电面积、缩短了用户停电时间,从而改善了配电网供电质量和供电可靠性。
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 (10)
1.一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法,其特征在于,包括:
利用故障可观配置下微型PMU量测故障前后电源和负荷处电流,计算故障点处故障电流正序分量并注入至假定故障点中,构造出正序故障附加分量网络;
在正序故障附加分量网络中依次对各线路基于二分法进行故障点搜索,依据搜索过程形成的导纳矩阵和故障电流正序分量,得到所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值;
计算所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值与实际量测值之间的电压偏差范数,确定各线路正序电压偏差范数最小值对应的故障位置为候选故障点并形成候选故障点集合;
筛选出候选故障点集合中候选故障点对应的正序电压偏差范数最小值对应的候选故障点为实际故障点。
2.如权利要求1所述的一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法,其特征在于,候选故障点集合中候选故障点对应的正序电压偏差范数最小值对应的候选故障点所在的线路为实际故障线路。
3.如权利要求1所述的一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法,其特征在于,在故障可观条件下,微型PMU设备安装位置为正序故障附加分量网络的主网根节、负荷节点和分布式电源节点处。
4.如权利要求1所述的一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法,其特征在于,正序故障附加分量网络中的负荷采用恒定正序阻抗作为等值模型;正序故障附加分量网络中的线路采用集中参数的正序阻抗作为等值模型;正序故障附加分量网络中的分布式电源采用正序等效阻抗进行等值。
5.一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位系统,其特征在于,包括:
正序故障附加分量网络构造模块,其用于利用故障可观配置下微型PMU量测故障前后电源和负荷处电流,计算故障点处故障电流正序分量并注入至假定故障点中,构造出正序故障附加分量网络;
正序故障分量计算值获取模块,其用于在正序故障附加分量网络中依次对各线路基于二分法进行故障点搜索,依据搜索过程形成的导纳矩阵和故障电流正序分量,得到所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值;
候选故障点集合形成模块,其用于计算所有PMU配置节点的电压正序故障分量计算值与实际量测值之间的电压偏差范数,确定各线路正序电压偏差范数最小值对应的故障位置为候选故障点并形成候选故障点集合;
实际故障点定位模块,其用于筛选出候选故障点集合中候选故障点对应的正序电压偏差范数最小值对应的候选故障点为实际故障点。
6.如权利要求5所述的一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位系统,其特征在于,在所述实际故障点定位模块中,候选故障点集合中候选故障点对应的正序电压偏差范数最小值对应的候选故障点所在的线路为实际故障线路。
7.如权利要求5所述的一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位系统,其特征在于,在所述正序故障附加分量网络构造模块中,在故障可观条件下,微型PMU设备安装位置为正序故障附加分量网络的主网根节、负荷节点和分布式电源节点处。
8.如权利要求5所述的一种基于微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位系统,其特征在于,在所述正序故障附加分量网络构造模块中,正序故障附加分量网络中的负荷采用恒定正序阻抗作为等值模型;正序故障附加分量网络中的线路采用集中参数的正序阻抗作为等值模型;正序故障附加分量网络中的分布式电源采用正序等效阻抗进行等值。
9.一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微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法中的步骤。
10.一种计算机设备,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微型PMU和二分法搜索的配电网故障定位方法中的步骤。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110988594A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-10 | 国网上海市电力公司 | 一种配电网故障位置确定方法及确定装置 |
CN111475929A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-31 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 基于配电网实境试验平台监测数据的反演验证方法及系统 |
CN111983384A (zh) * | 2020-08-18 | 2020-11-24 | 国网天津市电力公司 | 一种用于配电网故障定位的微型pmu装置及其故障定位方法 |
CN114325216A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-04-12 | 四川大学 | 一种基于有限pmu配置的配电网故障定位方法 |
CN114675139A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-06-28 | 辽宁汉华信息工程有限公司 | 一种电网线路故障的位置确定方法及系统 |
CN115639392A (zh) * | 2022-10-21 | 2023-01-24 | 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 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101126806A (zh) * | 2007-09-20 | 2008-02-20 | 上海交通大学 | 基于信息融合的修正极大似然配准方法 |
WO2013007051A1 (zh) * | 2011-07-13 | 2013-01-17 | 国网电力科学研究院 | 基于残流变量的小电流接地选线方法 |
CN108039708A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-05-15 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 含分布式电源的配电网电压偏差和有功网损的优化方法 |
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 |
CN109444665A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-03-08 | 山东大学 | 配电网多分支架空线路参数无关故障定位方法及系统 |
-
2019
- 2019-06-19 CN CN201910531101.4A patent/CN110133451B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101126806A (zh) * | 2007-09-20 | 2008-02-20 | 上海交通大学 | 基于信息融合的修正极大似然配准方法 |
WO2013007051A1 (zh) * | 2011-07-13 | 2013-01-17 | 国网电力科学研究院 | 基于残流变量的小电流接地选线方法 |
CN108039708A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-05-15 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 含分布式电源的配电网电压偏差和有功网损的优化方法 |
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 |
CN109444665A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-03-08 | 山东大学 | 配电网多分支架空线路参数无关故障定位方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
司季: "基于同步相量测量单元的电网故障定位研究", 《中国硕士论文全文数据库》 * |
戴志辉,等: "基于电压偏差向量2-范数的主动配电网故障定位新方法", 《电力系统自动化》 * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110988594A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-10 | 国网上海市电力公司 | 一种配电网故障位置确定方法及确定装置 |
CN110988594B (zh) * | 2019-12-06 | 2022-04-08 | 国网上海市电力公司 | 一种配电网故障位置确定方法及确定装置 |
CN111475929A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-31 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 基于配电网实境试验平台监测数据的反演验证方法及系统 |
CN111983384A (zh) * | 2020-08-18 | 2020-11-24 | 国网天津市电力公司 | 一种用于配电网故障定位的微型pmu装置及其故障定位方法 |
CN114325216A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-04-12 | 四川大学 | 一种基于有限pmu配置的配电网故障定位方法 |
CN114325216B (zh) * | 2021-11-22 | 2024-02-02 | 四川大学 | 一种基于有限pmu配置的配电网故障定位方法 |
CN114675139A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-06-28 | 辽宁汉华信息工程有限公司 | 一种电网线路故障的位置确定方法及系统 |
CN115639392A (zh) * | 2022-10-21 | 2023-01-24 | 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 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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