CN111413581A - 一种考虑智能电表信息的配电网故障精确定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种考虑智能电表信息的配电网故障精确定位方法，包括以下步骤：步骤S1：建立配电网故障定位的非线性定位模型；步骤S2：依据二进制线性转化原则，将区段定位的非线性定位模型转化为线性定位模型；步骤S3：故障发生后，按各个电源方向采集配电网中所有SFI的故障方向信息，并将这些信息上传到配电运营中心；步骤S4：将SFI的方向信息导入线性定位模型，利用CPLEX求解该线性定位模型，找出故障区段；步骤S5：读取故障区段内部智能电表的断电信息，确定故障的精确位置，本发明优点是：分布式电源接入的配电网故障定位中具有更高的可靠性，并且不仅可以定位出故障区段，而且还可以定位出更精准的故障位置。

Description

一种考虑智能电表信息的配电网故障精确定位方法
技术领域
本发明涉及配电网故障定位、隔离与供电恢复的技术领域，更具体地说是涉及考虑智能电表信息的配电网故障定位方法的技术领域。
背景技术
在极端环境下，如暴风、暴雨、雪灾等，配电网的弹性直接关系到配电网的供电可靠性，为了提高配电网在极端环境下的可靠性，需要增加配电网的弹性，随着科技的不断进步，智能设备如遥控开关、重合闸、SFI、智能电表等在配电网中大量使用，这些设备为配电网故障定位提供了新的研究背景。许多专家对基于SFI的配电网故障定位进行了研究，虽然取得了一些成果，但这些定位方法由于只利用了SFI的节点状态信息，导致其只能定位出故障区段，无法精确定位故障位置。
发明内容
为了解决以上问题，本发明提出一种在分布式电源接入的配电网故障定位中具有更高的可靠性，并且不仅可以定位出故障区段，而且还可以定位出更精准的故障位置的考虑智能电表信息的配电网故障精确定位方法。
本发明为了解决上述技术问题而采用的技术解决方案如下：
一种考虑智能电表信息的配电网故障精确定位方法，包括以下步骤：
步骤S1：建立配电网故障定位的非线性定位模型；非线性定位模型包括目标函数和约束条件，目标函数以故障区段、节点漏报和误报之和最少为原理构建，约束条件包括按主电源到故障点、分布式电源到故障点两种方向构建的区段状态约束、节点状态约束、节点状态的通信约束、多重故障约束、漏报与误报之间的逻辑约束；
步骤S2：依据二进制线性转化原则，将区段定位的非线性定位模型转化为线性定位模型；
步骤S3：故障发生后，按各个电源方向采集配电网中所有SFI的故障方向信息，并将这些信息上传到配电运营中心；
步骤S4：将SFI的方向信息导入线性定位模型，利用CPLEX求解该线性定位模型，找出故障区段；
步骤S5：读取故障区段内部智能电表的断电信息，确定故障的精确位置。
进一步地，所述步骤S1中，非线性定位模型的目标函数为：
Figure BDA0002417915210000021
其中，xi表示区段状态，fi、mi表示节点状态的漏报和误报；
所述步骤S1中，非线性定位模型的约束条件包含：
1)区段状态约束为：
Figure BDA0002417915210000022
其中，ΩORj表示保护设备动作后确定的故障区域，ΩPD表示保护设备；
2)节点状态约束为：
Figure BDA0002417915210000031
其中，
Figure BDA0002417915210000032
表示节点状态；
3)节点状态的通信约束为：
Figure BDA0002417915210000033
其中，
Figure BDA0002417915210000034
表示配电网运行中心实际收到的不同故障方向确定的节点状态；
Figure BDA0002417915210000035
表示主电源到故障点的节点漏报，
Figure BDA0002417915210000036
表示分布式电源到故障点的漏报；
Figure BDA0002417915210000037
表示主电源到故障点的节点误报，
Figure BDA0002417915210000038
表示分布式电源到故障点的误报；
Figure BDA0002417915210000039
表示真实的节点漏报，
Figure BDA00024179152100000310
表示真实的节点误报；
4)多重故障约束为：
Figure BDA00024179152100000311
5)漏报与误报之间的逻辑约束为：
Figure BDA00024179152100000312
将目标函数和约束条件合在一起，得到非线性定位模型为：
Figure BDA0002417915210000041
Figure BDA0002417915210000042
Figure BDA0002417915210000043
Figure BDA0002417915210000044
Figure BDA0002417915210000045
Figure BDA0002417915210000046
Figure BDA0002417915210000047
Figure BDA0002417915210000048
Figure BDA0002417915210000049
Figure BDA00024179152100000410
其中，xi、fi、mi为决策变量，
Figure BDA00024179152100000411
为常量，其他为中间变量。进一步地，所述步骤S2中，由非线性定位模型转化成的线性定位模型为：
Figure BDA0002417915210000051
Figure BDA0002417915210000052
............................................
Figure BDA0002417915210000053
Figure BDA0002417915210000054
.....................................................................
Figure BDA0002417915210000055
Figure BDA0002417915210000056
Figure BDA0002417915210000057
Figure BDA0002417915210000058
Figure BDA0002417915210000059
Figure BDA00024179152100000510
Figure BDA00024179152100000511
Figure BDA00024179152100000512
Figure BDA00024179152100000513
.....................................................................
Figure BDA00024179152100000514
Figure BDA00024179152100000515
Figure BDA00024179152100000516
.....................................................................
Figure BDA00024179152100000517
.......................................
Figure BDA00024179152100000518
。
进一步地，所述步骤S5中，利用智能电表的断电信息确定故障的精确位置的步骤为：
1)智能电表断电，则状态编码为“1”，若不断电，则状态编码为“0”；
2)若配电变压器下游的所有智能电表中，有半数以上断电，则配电变压器判定为断电，编码为“1”，否则，判定为非断电，编码为“0”；
3)若熔断器下游的所有配电变压器中，有半数以上断电，则熔断器判定为断电，编码为“1”，否则，判定为非断电，编码为“0”；
4)若断路器下游的所有熔断器中，有半数以上断电，则断路器判定为断电，编码为“1”，否则，判定为非断电，编码为“0”。
本发明采用上述技术解决方案所能达到的有益效果是：本发明的方法利用故障指示器采集的不同电源方向信息构建区段定位模型，在分布式电源接入配电网以后，从多个故障方向定位故障区段；在定位出故障区段以后，利用智能电表的断电信息，定位出故障的精确位置；从而在分布式电源接入的配电网故障定位中具有更高的可靠性，并且不仅可以定位出故障区段，而且还可以定位出更精准的故障位置。
附图说明
图1为20节点配电网结构图；
图2为配电网中主电源到故障点的故障电流分布图；
图3为配电网中DG1到故障点的故障电流分布图；
图4为配电网中DG2到故障点的故障电流分布图；
图5为故障区段供电侧面上的智能电表分布图。
具体实施方式
以20节点配电网模型作为本发明的实施例，如图1所示，该模型包含20个SFI，也就是20个节点，节点用SFI1-SFI20表示，这些节点将配电网分成20区段，区段用SL1-SL20表示，在区段SL16和SL20末端接入分布式电源DG1和DG2，DG1和DG2的容量设置分别为1.65MW和1.5MW。
一种考虑智能电表信息的配电网故障精确定位方法，包括以下步骤：
步骤S1：建立配电网故障定位的非线性定位模型；非线性定位模型包括目标函数和约束条件，目标函数以故障区段、节点漏报和误报之和最少为原理构建，约束条件包括按主电源到故障点、分布式电源到故障点两种方向构建的区段状态约束、节点状态约束、节点状态的通信约束、多重故障约束、漏报与误报之间的逻辑约束；
非线性定位模型的目标函数为：
Figure BDA0002417915210000071
其中，xi表示区段状态，fi、mi表示节点状态的漏报和误报；
非线性定位模型的约束条件包含：
1)区段状态约束为：
Figure BDA0002417915210000072
其中，ΩORj表示保护设备动作后确定的故障区域，ΩPD表示保护设备；
2)节点状态约束为：
Figure BDA0002417915210000073
其中，
Figure BDA0002417915210000074
表示节点状态；
3)节点状态的通信约束为：
Figure BDA0002417915210000081
其中，
Figure BDA0002417915210000082
表示配电网运行中心实际收到的不同故障方向确定的节点状态；
Figure BDA0002417915210000083
表示主电源到故障点的节点漏报，
Figure BDA0002417915210000084
表示分布式电源到故障点的漏报；
Figure BDA0002417915210000085
表示主电源到故障点的节点误报，
Figure BDA0002417915210000086
表示分布式电源到故障点的误报；
Figure BDA0002417915210000087
表示真实的节点漏报，
Figure BDA0002417915210000088
表示真实的节点误报；
4)多重故障约束为：
Figure BDA0002417915210000089
5)漏报与误报之间的逻辑约束为：
Figure BDA00024179152100000810
将目标函数和约束条件合在一起，得到非线性定位模型为：
Figure BDA0002417915210000091
Figure BDA0002417915210000092
Figure BDA0002417915210000093
Figure BDA0002417915210000094
Figure BDA0002417915210000095
Figure BDA0002417915210000096
Figure BDA0002417915210000097
Figure BDA0002417915210000098
Figure BDA0002417915210000099
Figure BDA00024179152100000910
其中，xi、fi、mi为决策变量，
Figure BDA00024179152100000911
为常量，其他为中间变量。在本实施例中，建立得到的配电网故障定位的非线性定位模型如下所示：
Figure BDA0002417915210000101
s.t.∑xi∈[9,10,11,12,13]-1≥0
Figure BDA0002417915210000102
Figure BDA0002417915210000103
Figure BDA0002417915210000104
Figure BDA0002417915210000105
Figure BDA0002417915210000106
Figure BDA0002417915210000107
xi∈[1,...,20]∩xi∈[1,...,20]＝0
mi∈[1,...,20]∩fi∈[1,...,20]＝0
步骤S2：依据二进制线性转化原则，将区段定位的非线性定位模型转化为线性定位模型；由非线性定位模型转化成的线性定位模型为：
Figure BDA0002417915210000111
Figure BDA0002417915210000112
............................................
Figure BDA0002417915210000113
Figure BDA0002417915210000114
.....................................................................
Figure BDA0002417915210000115
Figure BDA0002417915210000116
Figure BDA0002417915210000117
Figure BDA0002417915210000118
Figure BDA0002417915210000119
Figure BDA00024179152100001110
Figure BDA00024179152100001111
Figure BDA00024179152100001112
Figure BDA00024179152100001113
..................................................................
Figure BDA00024179152100001114
Figure BDA00024179152100001115
Figure BDA00024179152100001116
.....................................................................
Figure BDA00024179152100001117
.......................................
Figure BDA00024179152100001118
在本实施例中，将区段定位的非线性定位模型转化得到的线性定位模型为：
Figure BDA0002417915210000121
s.t.∑xi∈[9,10,11,12,13]-1≥0
............................................
Figure BDA0002417915210000122
Figure BDA0002417915210000123
.....................................................................
Figure BDA0002417915210000124
Figure BDA0002417915210000125
Figure BDA0002417915210000126
Figure BDA0002417915210000127
Figure BDA0002417915210000128
Figure BDA0002417915210000129
Figure BDA00024179152100001210
Figure BDA00024179152100001211
Figure BDA00024179152100001212
.....................................................................
Figure BDA00024179152100001213
Figure BDA00024179152100001214
Figure BDA00024179152100001215
.....................................................................
Figure BDA00024179152100001216
.......................................
1-mi∈[1,...,20]-fi∈[1,...,20]≥0
步骤S3：故障发生后，按各个电源方向采集配电网中所有SFI的故障方向信息，并将这些信息上传到配电运营中心；在区段SL11和SL17设置两重故障，按不同电源方向采集配电网中所有SFI的故障方向信息为：
ZS→F＝[z1～z20]＝[11100000111000001000]
ZDG1→F＝[z1～z20]＝[00100000111001111000]
ZDG2→F＝[z1～z20]＝[00110000111000001011]
步骤S4：将SFI的方向信息导入线性定位模型，利用CPLEX求解该线性定位模型，定位结果为：
X＝[x1～x20]＝[00000000001000001000]；
F＝[f1～f20]＝[00000000000000000000]；
M＝[m1～m20]＝[00000000000000001000]；
根据定位结果，找出故障区段，从上述定位结果中可以发现：区段SL11和SL17发生了故障。
步骤S5：读取故障区段内部智能电表的断电信息，确定故障的精确位置。利用智能电表的断电信息确定故障的精确位置的步骤为：
1)智能电表断电，则状态编码为“1”，若不断电，则状态编码为“0”；
2)若配电变压器下游的所有智能电表中，有半数以上断电，则配电变压器判定为断电，编码为“1”，否则，判定为非断电，编码为“0”；
3)若熔断器下游的所有配电变压器中，有半数以上断电，则熔断器判定为断电，编码为“1”，否则，判定为非断电，编码为“0”；
4)若断路器下游的所有熔断器中，有半数以上断电，则断路器判定为断电，编码为“1”，否则，判定为非断电，编码为“0”。
故障区段SL11和SL17内部包含五个供电侧面，如图5所示，读取这些侧面上的智能电表断电信息为：
S＝[S1～S13]＝[1111000010000]
根据定位步骤，确定区段SL11的故障发生在断面上游，SL17故障发生在熔断器FU6和配电变压器DT6之间。

Claims (4)

1.一种考虑智能电表信息的配电网故障精确定位方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤S1：建立配电网故障定位的非线性定位模型；非线性定位模型包括目标函数和约束条件，目标函数以故障区段、节点漏报和误报之和最少为原理构建，约束条件包括按主电源到故障点、分布式电源到故障点两种方向构建的区段状态约束、节点状态约束、节点状态的通信约束、多重故障约束、漏报与误报之间的逻辑约束；
步骤S2：依据二进制线性转化原则，将区段定位的非线性定位模型转化为线性定位模型；
步骤S3：故障发生后，按各个电源方向采集配电网中所有SFI的故障方向信息，并将这些信息上传到配电运营中心；
步骤S4：将SFI的方向信息导入线性定位模型，利用CPLEX求解该线性定位模型，找出故障区段；
步骤S5：读取故障区段内部智能电表的断电信息，确定故障的精确位置。
2.根据权利要求1所述的一种考虑智能电表信息的配电网故障精确定位方法，其特征在于：所述步骤S1中，非线性定位模型的目标函数为：
Figure FDA0002417915200000011
其中，xi表示区段状态，fi、mi表示节点状态的漏报和误报；
所述步骤S1中，非线性定位模型的约束条件包含：
1)区段状态约束为：
Figure FDA0002417915200000021
其中，ΩORj表示保护设备动作后确定的故障区域，ΩPD表示保护设备；
2)节点状态约束为：
Figure FDA0002417915200000022
其中，
Figure FDA0002417915200000023
表示节点状态；
3)节点状态的通信约束为：
Figure FDA0002417915200000024
其中，
Figure FDA0002417915200000025
表示配电网运行中心实际收到的不同故障方向确定的节点状态；
Figure FDA0002417915200000026
表示主电源到故障点的节点漏报，
Figure FDA0002417915200000027
表示分布式电源到故障点的漏报；
Figure FDA0002417915200000028
表示主电源到故障点的节点误报，
Figure FDA0002417915200000029
表示分布式电源到故障点的误报；
Figure FDA00024179152000000210
表示真实的节点漏报，
Figure FDA00024179152000000211
表示真实的节点误报；
4)多重故障约束为：
Figure FDA00024179152000000212
5)漏报与误报之间的逻辑约束为：
Figure FDA0002417915200000031
将目标函数和约束条件合在一起，得到非线性定位模型为：
min
Figure FDA0002417915200000032
s.t.
Figure FDA0002417915200000033
Figure FDA0002417915200000034
Figure FDA0002417915200000035
Figure FDA0002417915200000036
Figure FDA0002417915200000037
Figure FDA0002417915200000038
Figure FDA0002417915200000039
Figure FDA00024179152000000310
Figure FDA00024179152000000311
其中，xi、fi、mi为决策变量，
Figure FDA00024179152000000312
为常量，其他为中间变量。
3.根据权利要求2所述的一种考虑智能电表信息的配电网故障精确定位方法，其特征在于：所述步骤S2中，由非线性定位模型转化成的线性定位模型为：
Figure FDA0002417915200000041
4.根据权利要求1、2或3所述的一种考虑智能电表信息的配电网故障精确定位方法，其特征在于：所述步骤S5中，利用智能电表的断电信息确定故障的精确位置的步骤为：
1)智能电表断电，则状态编码为“1”，若不断电，则状态编码为“0”；
2)若配电变压器下游的所有智能电表中，有半数以上断电，则配电变压器判定为断电，编码为“1”，否则，判定为非断电，编码为“0”；
3)若熔断器下游的所有配电变压器中，有半数以上断电，则熔断器判定为断电，编码为“1”，否则，判定为非断电，编码为“0”；
4)若断路器下游的所有熔断器中，有半数以上断电，则断路器判定为断电，编码为“1”，否则，判定为非断电，编码为“0”。
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