CN111198311A - 一种新型的并网型微电网故障检测装置及检测方法 - Google Patents

一种新型的并网型微电网故障检测装置及检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111198311A
CN111198311A CN202010034596.2A CN202010034596A CN111198311A CN 111198311 A CN111198311 A CN 111198311A CN 202010034596 A CN202010034596 A CN 202010034596A CN 111198311 A CN111198311 A CN 111198311A
Authority
CN
China
Prior art keywords
grid
fault
phase
classifier
microprocessor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010034596.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111198311B (zh
Inventor
王颖
黄涛
曹建伟
唐明
黄志华
刘莹
沈竹
杨逸
陈永炜
陆生兵
盛跃峰
刘扬
许伟
丁昊
王蕾
胡哲晟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Jiliang University
Economic and Technological Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
China Jiliang University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Jiliang University filed Critical China Jiliang University
Priority to CN202010034596.2A priority Critical patent/CN111198311B/zh
Publication of CN111198311A publication Critical patent/CN111198311A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111198311B publication Critical patent/CN111198311B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
    • G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
    • G01R31/086—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution networks, i.e. with interconnected conductors
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
    • G01R31/088—Aspects of digital computing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
    • Y04S10/52—Outage or fault management, e.g. fault detection or location

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)

Abstract

本发明公开了一种新型的并网型微电网故障检测装置及检测方法。检测装置包括主网、微电网、电压互感器、电流互感器、无线通信设备、微处理器、报警器和显示器，所述的主网与微电网连接，所述的微电网与电压互感器和电流互感器连接，所述的电压互感器和电流互感器与无线通信设备连接，所述的无线通信设备与微处理器连接，所述的微处理器与报警器和显示器连接。本发明的检测方法，其特征在于建立一种新型的并网型微电网故障检测模型，从而快速、准确的检测出并网型微电网故障，并且能够检测出故障所在位置。

Description

一种新型的并网型微电网故障检测装置及检测方法
技术领域
本发明涉及电力系统的技术领域，尤其涉及一种新型的并网型微电网故障检测装置及检测方法。
背景技术
微电网作为一个低压小型电力电子化电力系统，其故障特性较传统电网的故障特性发生了巨大的变化，电网结构由单电源辐射状网络变为多电源的复杂结构，故障电流的大小、方向以及故障持续的时间都发生了变化，继电器的动作特性会受到影响，保护装置会发生误动或拒动情况。因为微电网的结构和运行方式与大电网的不同，所以其对应的故障检测、定位以及故障恢复的方法也与传统大电网的不同。微电网故障检测技术有助于实现故障隔离与恢复，在微电网控制和运行中起到重要作用。目前接入微网的分布式电源以逆变型为主，由于其输出限流，使得传统依赖于电流特征的故障检测不再适用。基于数据驱动的微电网故障检测技术成为近年来的研究热点。
发明内容
本发明的目的在于提供一种新型的并网型微电网故障检测装置及检测方法，解决现有技术中严重依赖于微电网的网络结构的问题，能够直接根据电气量的数据检测出并网型微电网的故障，并且检测出故障所在位置。
本发明技术方案：
一种新型的并网型微电网故障检测装置，所述的主网(1)与微电网(2)连接，所述的微电网与电压互感器(3)和电流互感器(4)连接，所述的电压互感器和电流互感器与无线通信设备(5)连接，所述的无线通信设备与微处理器(6)连接，所述的微处理器与报警器(7)和显示器(8)连接。
进一步：所述的主网是20kV的电网。
进一步：所述的微电网由断路器CB1、CB2、CB3、CB4、CB5、CB6、 CB7、CB8、CB9、CB10、CB11、配电线路DL1、DL2、DL3、DL4、DL5、负荷L1、 L2、L3、L4、L5和分布式电源DG1、DG2组成。
进一步：所述的分布式电源DG1为下垂控制电源，分布式电源DG2 为恒功率控制电源。
进一步：所述的微处理器为STM32，所述的报警器为蜂鸣器，所述的显示器为LCD。
所述的一种新型的并网型微电网故障检测装置的检测方法，包括如下步骤：
步骤1：用电压互感器与电流互感器采集分布式电源DG1在正常与短路故障下的三相电压和三相电流，其中短路故障包括单相接地短路，两相相间短路，两相接地短路，三相相间短路，三相接地短路。其中短路故障位置为F1、F2、F3、F4，F1为公共耦合点PCC处，F2为下垂控制电源DG1所在线路，F3为恒功率控制电源DG2所在线路，F4为负荷L3所在的线路。
步骤2：利用无线通信设备将采集到的三相电压和三相电流传输给微处理器，利用微处理器处理电压和电流，可以得到三相电压、三相电流、零序电流、正序电流、负序电流、有功功率、无功功率、频率，建立电气量的特征库。
步骤3：将得到的历史电气量数据作为训练样本，建立分类器。
步骤4：将新得到电气量数据作为输入，利用分类器进行判断，判断有无故障，并且判断故障发生的位置。
步骤5：当分类器判断出有故障时，报警器会发出报警信息，显示器会显示故障信息，微处理器通过无线通信设备将跳闸命令传输给故障元件所在的断路器，断路器将跳闸。
作为优选，上面所述步骤3由下述步骤替换：
步骤1：假如有N个训练样本，则有放回的随机选择N个训练样本，将选择的N个训练样本用来训练一个基础分类器，作为分类器根节点处的样本；
步骤2：定义Gini系数：
Figure BDA0002365533840000021
步骤3：当每个训练样本有M个特征时，随机从这M个特征中选取出m个特征，其中m<<M，遍历选取出的m个特征及它们所有的切分点，计算 Gini系数，选择Gini系数最小的特征及其对应的切点作为最优特征与最优分切点；
步骤4：依最优特征与最优分切点进行分裂，将训练样本依特征分配到两个子节点中；
步骤5：对两个子节点递归地调用步骤3和步骤4，直至子节点中所有样本的标签唯一，得到一个基础分类器；
步骤6：重复以上所有步骤，生成大量的基础分类器，每个基础分类器对训练样本做出判断，根据少数服从多数，生成最终的分类器。
本发明的有益效果：
本发明通过采集历史的正常与短路故障的电压与电流数据，将采集的数据处理成各种电气量，利用电气量的数据建立分类器，从而检测并网型微电网的故障，并且检测出故障所在位置，解决现有技术中严重依赖于微电网的网络结构的问题，具有较强的实用性。
附图说明
图1为本发明一种新型的并网型微电网故障检测装置示意图
图2为本发明一种新型的并网型微电网故障检测方法示意图
具体实施方式：
下面结合附图和具体实施方式，对本发明做进一步的描述。
如图1所示，为一种新型的并网型微电网故障检测装置示意图。所述的主网(1)与微电网(2)连接，所述的微电网与电压互感器(3)和电流互感器(4)连接，所述的电压互感器和电流互感器与无线通信设备(5)连接，所述的无线通信设备与微处理器(6)连接，所述的微处理器与报警器(7) 和显示器(8)连接。所述的主网是20kV的电网，所述的微电网由断路器CB1、 CB2、CB3、CB4、CB5、CB6、CB7、CB8、CB9、CB10、CB11、配电线路DL1、 DL2、DL3、DL4、DL5、负荷L1、L2、L3、L4、L5和分布式电源DG1、DG2组成，所述的分布式电源DG1为下垂控制电源，分布式电源DG2为恒功率控制电源，所述的微处理器为STM32，所述的报警器为蜂鸣器，所述的显示器为 LCD。电压互感器与电流互感器采集微电网中分布式电源DG1在正常与短路故障下的三相电压和三相电流。利用无线通信设备将三相电压和三相电流传输到微处理器，利用微处理器可得到各种电气量的特征库，利用特征库建立分类器，利用分类器可以检测出并联型微电网的故障，当发生故障时，报警器将发出报警信息，显示器将显示故障信息。
所述的一种新型的并网型微电网故障检测装置的检测方法如图2 所示，包括如下步骤：
步骤1：用电压互感器与电流互感器采集分布式电源DG1在正常与短路故障下的三相电压和三相电流，其中短路故障包括单相接地短路，两相相间短路，两相接地短路，三相相间短路，三相接地短路。其中短路故障位置为F1、F2、F3、F4，F1为公共耦合点PCC处，F2为下垂控制电源DG1所在线路，F3为恒功率控制电源DG2所在线路，F4为负荷L3所在的线路。
步骤2：利用无线通信设备将采集到的三相电压和三相电流传输给微处理器，利用微处理器处理电压和电流，可以得到三相电压、三相电流、零序电流、正序电流、负序电流、有功功率、无功功率、频率，建立电气量的特征库。
步骤3：将得到的历史电气量数据作为训练样本，建立分类器。
步骤4：将新得到电气量数据作为输入，利用分类器进行判断，判断有无故障，并且判断故障发生的位置。
步骤5：当分类器判断出有故障时，报警器会发出报警信息，显示器会显示故障信息，微处理器通过无线通信设备将跳闸命令传输给故障元件所在的断路器，断路器将跳闸。
作为优选，上面所述的步骤3由下述步骤替换：
步骤1：假如有N个训练样本，则有放回的随机选择N个训练样本，将选择的N个训练样本用来训练一个基础分类器，作为分类器根节点处的样本；
步骤2：定义Gini系数：
Figure BDA0002365533840000041
步骤3：当每个训练样本有M个特征时，随机从这M个特征中选取出m个特征，其中m<<M，遍历选取出的m个特征及它们所有的切分点，计算 Gini系数，选择Gini系数最小的特征及其对应的切点作为最优特征与最优分切点；
步骤4：依最优特征与最优分切点进行分裂，将训练样本依特征分配到两个子节点中；
步骤5：对两个子节点递归地调用步骤3和步骤4，直至子节点中所有样本的标签唯一，得到一个基础分类器；
步骤6：重复以上所有步骤，生成大量的基础分类器，每个基础分类器对训练样本做出判断，根据少数服从多数，生成最终的分类器。
以上结合附图对本发明的具体实施方式进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。涉及本发明及相关范围，均视为抄袭。

Claims (7)

1.一种新型的并网型微电网故障检测装置，所述的主网(1)与微电网(2)连接，所述的微电网与电压互感器(3)和电流互感器(4)连接，所述的电压互感器和电流互感器与无线通信设备(5)连接，所述的无线通信设备与微处理器(6)连接，所述的微处理器与报警器(7)和显示器(8)连接。
2.根据权利要求1所述的一种新型的并网型微电网故障检测装置，其特征在于：所述的主网是20kV的电网。
3.根据权利要求1所述的一种新型的并网型微电网故障检测装置，其特征在于：所述的微电网由断路器CB1、CB2、CB3、CB4、CB5、CB6、CB7、CB8、CB9、CB10、CB11、配电线路DL1、DL2、DL3、DL4、DL5、负荷L1、L2、L3、L4、L5和分布式电源DG1、DG2组成。
4.根据权利要求1所述的一种新型的并网型微电网故障检测装置，其特征在于：所述的分布式电源DG1为下垂控制电源，分布式电源DG2为恒功率控制电源。
5.根据权利要求1所述的一种新型的并网型微电网故障检测装置，其特征在于：所述的微处理器为STM32，所述的报警器为蜂鸣器，所述的显示器为LCD。
6.一种适用于权利要求1所述的新型的并网型微电网故障检测装置的检测方法，其特征是，包括如下步骤：
(6-1)用电压互感器与电流互感器采集分布式电源DG1在正常与短路故障下的三相电压和三相电流，其中短路故障包括单相接地短路，两相相间短路，两相接地短路，三相相间短路，三相接地短路。其中短路故障位置为F1、F2、F3、F4，F1为公共耦合点PCC处，F2为下垂控制电源DG1所在线路，F3为恒功率控制电源DG2所在线路，F4为负荷L3所在的线路。
(6-2)利用无线通信设备将采集到的三相电压和三相电流传输给微处理器，利用微处理器处理电压和电流，可以得到三相电压、三相电流、零序电流、正序电流、负序电流、有功功率、无功功率、频率，建立电气量的特征库。
(6-3)将得到的历史电气量数据作为训练样本，建立分类器。
(6-4)将新得到电气量数据作为输入，利用分类器进行判断，判断有无故障，并且判断故障发生的位置。
(6-5)当分类器判断有故障时，报警器会发出报警信息，显示器会显示故障信息，微处理器通过无线通信设备将跳闸命令传输给故障元件所在的断路器，断路器将跳闸。
7.根据权利要求6所述的一种新型的并网型微电网故障检测装置的检测方法，其特征是，所述步骤(6-3)由下述步骤替换：
(7-1)假如有N个训练样本，则有放回的随机选择N个训练样本，将选择的N个训练样本用来训练一个基础分类器，作为分类器根节点处的样本；
(7-2)定义Gini系数：
Figure FDA0002365533830000021
(7-3)当每个训练样本有M个特征时，随机从这M个特征中选取出m个特征，其中m<<M，遍历选取出的m个特征及它们所有的切分点，计算Gini系数，选择Gini系数最小的特征及其对应的切点作为最优特征与最优分切点；
(7-4)依最优特征与最优分切点进行分裂，将训练样本依特征分配到两个子节点中；
(7-5)对两个子节点递归地调用步骤(7-3)和(7-4)，直至子节点中所有样本的标签唯一，得到一个基础分类器；
(7-6)重复以上所有步骤，生成大量的基础分类器，每个基础分类器对训练样本做出判断，根据少数服从多数，生成最终的分类器。
CN202010034596.2A 2020-01-14 2020-01-14 一种新型的并网型微电网故障检测装置及检测方法 Active CN111198311B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010034596.2A CN111198311B (zh) 2020-01-14 2020-01-14 一种新型的并网型微电网故障检测装置及检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010034596.2A CN111198311B (zh) 2020-01-14 2020-01-14 一种新型的并网型微电网故障检测装置及检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111198311A true CN111198311A (zh) 2020-05-26
CN111198311B CN111198311B (zh) 2024-12-17

Family

ID=70744957

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010034596.2A Active CN111198311B (zh) 2020-01-14 2020-01-14 一种新型的并网型微电网故障检测装置及检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111198311B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111707896A (zh) * 2020-06-24 2020-09-25 中国计量大学 新型微电网故障检测装置及其检测方法
CN112924813A (zh) * 2021-01-28 2021-06-08 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 基于电气数据的配电网短路故障监控方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105589012A (zh) * 2015-07-27 2016-05-18 中国计量学院 联网型微电网不对称故障区域检测装置及诊断方法
CN107167702A (zh) * 2017-05-04 2017-09-15 国网福建省电力有限公司 一种配电网馈线故障类型识别方法及装置
CN109861182A (zh) * 2018-12-03 2019-06-07 华中科技大学 一种基于智能控制算法的架空柔直电网故障保护方法
CN110632459A (zh) * 2019-10-21 2019-12-31 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 一种基于同步相量测量的配电网故障区段定位方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105589012A (zh) * 2015-07-27 2016-05-18 中国计量学院 联网型微电网不对称故障区域检测装置及诊断方法
CN107167702A (zh) * 2017-05-04 2017-09-15 国网福建省电力有限公司 一种配电网馈线故障类型识别方法及装置
CN109861182A (zh) * 2018-12-03 2019-06-07 华中科技大学 一种基于智能控制算法的架空柔直电网故障保护方法
CN110632459A (zh) * 2019-10-21 2019-12-31 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 一种基于同步相量测量的配电网故障区段定位方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吕婷婷;段玉兵;龚宇雷;王辉;李庆民;: "微电网故障暂态分析及抑制方法研究", 电力系统保护与控制, no. 02, 16 January 2011 (2011-01-16) *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111707896A (zh) * 2020-06-24 2020-09-25 中国计量大学 新型微电网故障检测装置及其检测方法
CN112924813A (zh) * 2021-01-28 2021-06-08 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 基于电气数据的配电网短路故障监控方法及装置
CN112924813B (zh) * 2021-01-28 2022-09-16 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 基于电气数据的配电网短路故障监控方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN111198311B (zh) 2024-12-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Li et al. A pole-to-pole short-circuit fault current calculation method for DC grids
CN110661238B (zh) 一种基于限流电感电压的多端柔性直流配电网保护方法
Laghari et al. Computational Intelligence based techniques for islanding detection of distributed generation in distribution network: A review
Nale et al. Islanding detection in distributed generation system using intrinsic time decomposition
Zhang et al. New protection scheme for internal fault of multi-microgrid
Sharma et al. A composite magnitude-phase plane of impedance difference for microgrid protection using synchrophasor measurements
CN111614066B (zh) 一种配电网继电保护定值自动整定方法和系统
CN110797847A (zh) 一种基于电流微分状态量的双端直流配电网分布式区域保护方法
Anudeep et al. A passive islanding detection technique for distributed generations
CN107994549B (zh) 配网线路低压断路器欠电压保护延时时间的确定方法
Anudeep et al. Transient energy‐based combined fault detector and faulted phase selector for distribution networks with distributed generators
Billinton et al. Composite generation and transmission system adequacy evaluation including protection system failure modes
CN111198311B (zh) 一种新型的并网型微电网故障检测装置及检测方法
Zainan et al. A fast pilot protection for DC distribution networks considering the whole fault process
CN112952775A (zh) 一种含分布式光伏电源的配电网电压量保护方法
CN106786419B (zh) 基于站域保护原理的风电场汇集系统继电保护方法
Densel et al. A Technique for Thermal Overload Mitigation in a Self-Healing Intentional Island System Using Only Local Measurements
Kumar Prince et al. Challenges and advancements in protection of dc microgrid system-a comprehensive review
CN109524947B (zh) 风电场集电线路三段式电流保护整定配合方法
CN110609195A (zh) 一种微电网接地与相间故障的识别方法及系统
CN114928031A (zh) 基于奇异熵的双馈风电交流线路纵联保护系统及保护方法
CN110034540A (zh) 一种主变压器设备保护系统及方法
Rezaei et al. Fuzzy logic based adaptive overcurrent protection for wind farms
CN107328981B (zh) 一种变压器中性点故障电压的分析方法
Singh et al. Adaptive protection of microgrid through abrupt change analysis and fractional fourier transform

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20210722

Address after: 310016 room 2705, block a, No. 219, Minmin street, Jianggan District, Hangzhou City, Zhejiang Province

Applicant after: STATE GRID ZHEJIANG ECONOMIC Research Institute

Applicant after: China Jiliang University

Address before: 310018 China Metrology University, 258 learning yuan street, Hangzhou, Zhejiang

Applicant before: China Jiliang University

SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant