CN112462187A - 一种计及ftu漏报和误报的配电网故障分层定位方法和装置 - Google Patents

一种计及ftu漏报和误报的配电网故障分层定位方法和装置 Download PDF

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CN112462187A CN202010961854.1A CN202010961854A CN112462187A CN 112462187 A CN112462187 A CN 112462187A CN 202010961854 A CN202010961854 A CN 202010961854A CN 112462187 A CN112462187 A CN 112462187A
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Abstract

本发明公开一种计及FTU漏报和误报的配电网故障分层定位方法和装置,方法包括:获取配电网拓扑信息以及配电网运行状态信息,对配电网进行二端口等效,确定配网层的二端口节点和各二端口中的区段节点;确定配网层对应的故障假说变量及其约束条件,对考虑FTU漏报和误报的故障定位模型进行求解,确定发生故障的二端口节点;针对发生故障的二端口节点,确定相应二端口层对应的故障假说变量及其约束条件,对考虑FTU漏报和误报的故障定位模型进行求解,即可确定发生故障的区段节点。利用本发明能够在配网大面积故障、FTU存在漏报和误报时,保障配电网故障定位的准确性,且能够提升配电网故障定位的计算效率。

Description

一种计及FTU漏报和误报的配电网故障分层定位方法和装置
技术领域
本发明涉及配电网故障识别技术领域,特别是一种计及FTU漏报和误报的配电网故障分层定位方法、装置及存储介质。
背景技术
随着用电负荷日益增长和分布式电源(DG)大量接入电网,配电系统的结构和潮流日益趋向大型化、复杂化,传统的单源辐射型网络的故障定位方法不再适用。基于人工智能算法的配电网故障区段定位方法因具有高容错性能且原理简单,近年来被大量研究,并取得了丰硕的成果。
遗传算法(GA)率先在配电网区段定位中使用,随后蚁群算法、仿电磁学算法、粒子群算法、差分算法、和声算法、免疫算法、非线性方程光滑算法等相继被应用到配电网故障定位中。上述配电网区段定位方法的共同点是将故障定位问题转换为求解无约束的0-1整数规划问题,具有严密的数学基础和一定的容错性。当馈线终端设备(FTU)存在少量漏报或误报时一般也能得到正确的定位结果。然而,当配电自动化系统发生大面积通信故障或信息发生大面积畸变时,大量的FTU将发生漏报和误报,导致根据故障假说得出的FTU状态期望与实际采集的FTU故障状态信息不匹配,进而导致配电网故障定位结果错误。因此,发展计及FTU漏报和误报的配电网故障定位方法,对确保配电网安全稳定运行具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种计及FTU漏报和误报的配件网故障分层定位方法、装置及存储介质,能够在配网大面积故障、FTU存在漏报和误报时,保障配电网故障定位的准确性,提升故障定位的效率。
本发明采用的技术方案如下:
一方面,本发明提供一种计及FTU漏报和误报的配电网故障分层定位方法,包括:
获取配电网拓扑信息以及配电网运行状态信息,所述配电网运行状态信息包括配电网中各FTU节点采集的运行状态信息;
根据配电网拓扑信息对配电网进行二端口等效,得到包括配网层和二端口层的配电网分层模型,所述配网层包括多个二端口节点,所述二端口层包括单个二端口内的至少一个区段节点;
确定配网层对应的故障假说变量、考虑FTU漏报和误报的故障定位模型以及求解故障定位模型的故障假说变量约束条件;
基于配网层故障假说变量和配网层中各二端口节点的运行状态信息,对对应配网层的故障定位模型进行求解,得到配网层中对应各二端口节点的故障假说变量取值;
根据对应各二端口节点的故障假说变量取值,确定发生故障的二端口节点;
针对发生故障的二端口节点,确定相应二端口层对应的故障假说变量、考虑FTU漏报和误报的故障定位模型以及求解故障定位模型的故障假说变量约束条件;
基于故障发生的二端口层的故障假说变量,和该二端口中各区段节点的运行状态信息,对该二端口层对应的故障定位模型进行求解,得到该二端口中对应各区段节点的故障假说变量取值;
根据所得到的故障二端口中对应各区段节点的故障假说变量取值,确定发生故障的区段节点。
可选的,对应配电网分层模型中配网的配电网运行状态信息包括各二端口节点的故障方向信息;
对应配电网分层模型中二端口层的配电网运行状态信息包括各二端口中各区段节点的故障方向信息;
方法还包括:根据节点流过的故障电流方向进行编码,得到故障方向信息;其中编码公式为:
Figure BDA0002680856380000021
Ij为节点j对应的故障方向信息。
可选的,故障定位模型的目标函数为:
Figure BDA0002680856380000031
其中,Fit(n)表示配电网故障定位的适应度值;D为二端口节点或者二端口中区段节点个数;T2为一大数;Ij为实际采集到的节点运行状态信息;I'j为计及FTU漏报和误报后的FTU节点状态期望;si
Figure BDA0002680856380000032
为故障假说变量,si代表第i个配电网二端口或区段的故障状态,
Figure BDA0002680856380000033
代表第k种FTU漏报情形的发生的状态,
Figure BDA0002680856380000034
代表第k种FTU误报情形发生的状态;ωi、ωi、ωi、ωi为权重系数。
以上目标函数,当对应配网层进行二端口节点故障定位时,D的取值为配网层中的二端口节点数量,当对应二端口层进行区段故障定位时,D的取值为相应二端口中区段节点的数量。
为了准确计入FTU漏报和误报对配网故障定位的影响,本发明对FTU漏报和误报的特性进行分类和定义。在含DG配电网的故障定位中,FTU采集的故障方向信息编码状态有-1、0、1这3种情况。以上目标函数中,li 1为第一类漏报情形的发生状态,表示-1到0的漏报情形是否发生;li 2为第二类漏报情形的发生状态,表示1到0的漏报情形是否发生;ωi 1为第一类误报情形的发生状态,表示0到-1的误报情形是否发生;ωi 2为第二类误报情形的发生状态,表示1到-1的误报情形是否发生;ωi 3为第三类误报情形的发生状态,表示-1到1的误报情形是否发生;ωi 4为第四类误报情形的发生状态,表示0到1的误报情形是否发生;zi为真报,即没有发生任何FTU误报和漏报,包含-1到-1、0到0、1到1这3种情况。如果li 1、li 2、ωi 1、ωi 2、ωi 3、ωi 4的值为1,则表示区段发生了相应情形的FTU漏报和误报;如果li 1、li 2、ωi 1、ωi 2、ωi 3、ωi 4的值为0,则表示区段没有发生相应的FTU漏报和误报。
以上方案可以看出,本发明适应度Fit(n)是关于故障假说变量si、li 1、li 2、ωi 1、ωi 2、ωi 3、ωi 4的函数,因此以上目标函数可以简写为:
max Fit(n)=max I(S,L,W)D
其中,I表示函数规则;si∈S,
Figure BDA0002680856380000035
也即S、L、W分别为二端口(或区段)状态变量、漏报变量、误报变量的集合。
可选的,由于FTU漏报和误报最少的故障假说可信度最高,是配电网故障定位的辅助判据,因此,目标函数中,ω1>>ω2,3,4;元件故障、信息漏报、信息误报具有不确定性,故ω1、ω2、ω3、ω4应根据元件故障概率psi、信息漏报概率pli、信息误报概率pwi的相对值确定,参考以上原则,权重系数优选设置ω1=20、ω2=0.55、ω3=1、ω4=1。
根据权重系数的设置,为了保证配电网故障定位的适应度值为正数,优选设置T2=30D。
目标函数中,D个节点中,每个节点均需要求解7个故障假说变量的值,因此目标函数的待求解变量的维度为7D,若直接进行故障定位,变量维度过大,会造成配电网故障定位准确率过低。为了降低变量维度,本发明将故障矛盾假说作为配电网故障定位目标函数的约束条件,故障矛盾假说包含既漏报又误报、有报警但漏报、无报警但误报、同时多个漏报、同时多个误报。
本发明中,目标函数的求解约束条件是关于故障假说变量li 1、li 2、ωi 1、ωi 2、ωi 3、ωi 4的函数,即目标函数的求解约束为:
Figure BDA0002680856380000041
sign(·)为符号函数,将其用G(·)表示,则目标函数的求解约束可简写为:s.t.G(L,W)D=1,其中,
Figure BDA0002680856380000042
以上约束可以确定变量li 1、li 2、ωi 1、ωi 2、ωi 3、ωi 4中三分之二的取值,此时模型的变量维度下降为3D。
可选的,将计及FTU漏报和误报后配电网故障定位问题转换为求解有约束的0-1整数规划问题,得到对应配电网层考虑FTU漏报和误报的配网层故障定位模型为:
Figure BDA0002680856380000051
其中,R为配电网中等效得到的二端口节点数量;
对应二端口层考虑FTU漏报和误报的二端口层故障定位模型为:
Figure BDA0002680856380000052
其中,H为已定位到的故障二端口中的区段节点数量。
可选的,本发明采用二进制粒子群优化-遗传算法对目标函数进行求解,得到si对应的二端口或二端口内区段的故障状态。还可得到li 1、li 2、ωi 1、ωi 2、ωi 3、ωi 4中剩余三分之一的变量值。至此故障假说变量集合S,L,W中的所有变量确定,因此可同时得到FTU的漏报和误报信息。
第二方面,本发明提供一种计及FTU漏报和误报的配电网故障分层定位装置,包括:
配电网信息获取模块,被配置用于获取配电网拓扑信息以及配电网运行状态信息,所述配电网运行状态信息包括配电网中各FTU节点采集的运行状态信息;
配电网分层模块,被配置用于根据配电网拓扑信息对配电网进行二端口等效,得到包括配网层和二端口层的配电网分层模型,所述配网层包括多个二端口节点,所述二端口层包括单个二端口内的至少一个区段节点;
配网层分析模块,被配置用于确定配网层对应的故障假说变量、考虑FTU漏报和误报的配网层故障定位模型以及求解配网层故障定位模型的故障假说变量约束条件;
配网层故障定位模块,被配置用于基于配网层故障假说变量和配网层中各二端口节点的运行状态信息,对配网层故障定位模型进行求解,得到配网层中对应各二端口节点的故障假说变量取值,根据对应各二端口节点的故障假说变量取值,确定发生故障的二端口节点;
二端口层分析模块,被配置用于针对故障发生的二端口节点,确定相应二端口层对应的故障假说变量、考虑FTU漏报和误报的配网层故障定位模型以及求解配网层故障定位模型的故障假说变量约束条件;
以及,二端口层故障定位模块,被配置用于基于故障发生的二端口层的故障假说变量,和该二端口中各区段节点的运行状态信息,对二端口层故障定位模型进行求解,得到该二端口中对应各区段节点的故障假说变量取值;根据所得到的故障二端口中对应各区段节点的故障假说变量取值,确定发生故障的区段节点。
有益效果
本发明在考虑FTU漏报和误报的基础上,对配电网进行分层故障定位分析,不仅提高了故障定位的可靠性,同时使得故障定位计算过程得到简化,有效减少人力物资的投入,能够大大提高配电网故障定位的效率。且通过配电网的算例分析,验证了本发明方法能够在大面积通信故障情况下的定位性能。
附图说明
图1所示为本发明FTU漏报和误报的配电网故障定位方法流程示意图;
图2所示为信号传递图;
图3所示为T型配电网拓扑图;
图4所示为支路的等效二端口示意图;
图5所示为T性配电网分层模型示意图;
图6所示为本发明一种应用例的配电网分析示意图;
图7所示为配电网层定位模型示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例进一步描述。
本发明的技术构思为:通过考虑FTU的漏报和误报情形提升配电网故障定位的可靠性和准确性,在此基础上结合配电网分层分析,提升配电网故障定位的运算效率。主要手段为:首先获取配电网拓扑信息以及配电网运行状态信息,根据配电网拓扑信息对配电网进行二端口等效,确定配网层的二端口节点和各二端口中的区段节点;然后确定配网层对应的故障假说变量及其约束条件,再对考虑FTU漏报和误报的配网层故障定位模型进行求解,确定发生故障的二端口节点;针对发生故障的二端口节点,确定相应二端口层对应的故障假说变量及其约束条件,对考虑FTU漏报和误报的二端口层故障定位模型进行求解,即可确定发生故障的区段节点。
实施例1
参考图1所示,本实施例介绍一种计及FTU漏报和误报的配电网故障分层定位方法,包括:
获取配电网拓扑信息以及配电网运行状态信息,所述配电网运行状态信息包括配电网中各FTU节点采集的运行状态信息;
根据配电网拓扑信息对配电网进行二端口等效,得到包括配网层和二端口层的配电网分层模型,所述配网层包括多个二端口节点,所述二端口层包括单个二端口内的至少一个区段节点;
确定配网层对应的故障假说变量、考虑FTU漏报和误报的配网层故障定位模型以及求解配网层故障定位模型的故障假说变量约束条件;
基于配网层故障假说变量和配网层中各二端口节点的运行状态信息,对配网层故障定位模型进行求解,得到配网层中对应各二端口节点的故障假说变量取值;
根据对应各二端口节点的故障假说变量取值,确定发生故障的二端口节点;
针对发生故障的二端口节点,确定相应二端口层对应的故障假说变量、考虑FTU漏报和误报的二端口层故障定位模型以及求解二端口层故障定位模型的故障假说变量约束条件;
基于故障发生的二端口层的故障假说变量,和该二端口中各区段节点的运行状态信息,对二端口层故障定位模型进行求解,得到该二端口中对应各区段节点的故障假说变量取值;
根据所得到的故障二端口中对应各区段节点的故障假说变量取值,确定发生故障的区段节点。
配电网拓扑信息包括配电网中线路、线路分支,及线路接入的开关、电源等信息,配电网运行状态信息由FTU设备采集并上传至SCADA系统,包括线路上各接入设备的运行状态信息、各节点的电流等信息。对应配电网分层模型中配网的配电网运行状态信息包括各二端口节点的故障方向信息;对应配电网分层模型中二端口层的配电网运行状态信息包括各二端口中各区段节点的故障方向信息。
本实施例方法具体涉及以下内容。
一、计及FTU漏报和误报的故障定位模型
从配电网故障定位算法角度,对计及FTU漏报和误报后的目标函数、约束条件、采用的优化算法进行分析。
在含DG配电网中,故障定位可以转化为求解目标函数的最大值问题,未计及FTU漏报和误报的目标函数可以用下式表示。
Figure BDA0002680856380000081
其中,fit(n)为第n个个体的适应度值;D为FTU节点个数,T1为一个大数,可设置为2D;Ij为数据采集与监视控制系统SCADA实际收到的FTU节点状态信息;
Figure BDA0002680856380000082
为未计及FTU漏报和误报时的FTU节点状态期望,Ij *=Ij(si),Ij(si)为未计及FTU漏报和误报的开关函数;si为故障假说变量,表示区段状态,si=1表示区段发生故障,si=0表示区段没有发生故障,其维度为D;ω为权重系数,可设置为ω=0.5。
为了准确计入FTU漏报和误报对配网故障定位的影响,本发明对FTU漏报和误报的特性进行分类和定义。在含DG配电网的故障定位中,FTU采集的故障方向信息编码状态有-1、0、1这3种情况。以上目标函数中,li 1为第一类漏报情形的发生状态,表示-1到0的漏报情形是否发生;li 2为第二类漏报情形的发生状态,表示1到0的漏报情形是否发生;ωi 1为第一类误报情形的发生状态,表示0到-1的误报情形是否发生;ωi 2为第二类误报情形的发生状态,表示1到-1的误报情形是否发生;ωi 3为第三类误报情形的发生状态,表示-1到1的误报情形是否发生;ωi 4为第四类误报情形的发生状态,表示0到1的误报情形是否发生;zi为真报,即没有发生任何FTU误报和漏报,包含-1到-1、0到0、1到1这3种情况。如果li 1、li 2、ωi 1、ωi 2、ωi 3、ωi 4的值为1,则表示区段发生了相应情形的FTU漏报和误报;如果li 1、li 2、ωi 1、ωi 2、ωi 3、ωi 4的值为0,则表示区段没有发生相应的FTU漏报和误报。在FTU与SCADA系统的通信过程中,信号传递可以分为图2所示的三种情况。
在计及FTU漏报和误报后,配电网故障定位的目标函数可用下式表示:
Figure BDA0002680856380000091
其中,T2为一大数,Ij为数据采集与监视控制系统SCADA实际接收到的FTU节点状态信息;I'j为计及FTU漏报和误报后的FTU节点状态期望;si
Figure BDA0002680856380000092
为故障假说变量,si代表第i个配电网区段的故障状态,
Figure BDA0002680856380000093
代表第k种FTU漏报情形的发生的状态,
Figure BDA0002680856380000094
代表第k种FTU误报情形发生的状态;ω1、ω2、ω3、ω4为权重系数。
权重设置可参考这些因素:1)FTU漏报和误报最少的故障假说可信度最高,是配电网故障定位的辅助判据,故ω1>>ω2,3,4;2)元件故障、信息漏报、信息误报具有不确定性,故ω1、ω2、ω3、ω4应根据元件故障概率psi、信息漏报概率pli、信息误报概率pwi的相对值确定。参考以上原则,设置ω1=20、ω2=0.55、ω3=1、ω4=1。
根据权重系数的设置,为了保证配电网故障定位的适应度值为正数,设置T2=30D。
通过以上分析可得出适应度Fit(n)是关于故障假说变量si、li 1、li 2、ωi 1、ωi 2、ωi 3、ωi 4的函数,则计及FTU漏报和误报的目标函数可以表示为:
max Fit(n)=max I(S,L,W)D
其中,I表示函数规则;S、L、W分别为区段状态变量、漏报变量、误报变量的集合,si∈S,lik∈L,wik∈W。
未计及FTU漏报和误报时,相应目标函数的求解没有约束条件,计及FTU漏报和误报后,配电网故障定位中的故障假说变量包含si、li 1、li 2、ωi 1、ωi 2、ωi 3、ωi 4,变量维度从D增加到7D,若直接进行故障定位,变量维度过大,会造成配电网故障定位准确率过低。为了降低变量维度,本发明将故障矛盾假说作为配电网故障定位目标函数的约束条件。故障矛盾假说包含既漏报又误报、有报警但漏报、无报警但误报、同时多个漏报、同时多个误报。
约束条件是关于故障假说变量li 1、li 2、ωi 1、ωi 2、ωi 3、ωi 4的函数,具体的,目标函数的求解约束为:
Figure BDA0002680856380000101
sign(·)为符号函数,将其用G(·)表示,则目标函数的求解约束可简写为:s.t.G(L,W)D=1,其中,
Figure BDA0002680856380000102
根据以上约束条件,可以确定变量li 1、li 2、ωi 1、ωi 2、ωi 3、ωi 4三分之二的取值,此时模型的变量维度下降为3D。
由此,计及FTU漏报和误报后配电网故障定位问题转换为求解有约束的0-1整数规划问题,如下式:
Figure BDA0002680856380000103
对于以上故障定位模型,本发明采用二进制粒子群优化-遗传算法BPSOGA算法求解Fit(n)的最大值。
二、配电网分层
对于配电网故障定位而言,3D的变量维度依然较大,为了进一步降低故障假说中的变量维度,需构建配电网故障定位的分层模型,将整个故障定位分为2次,从而降低单次故障定位的变量维度。
在含DG配电网故障定位中,开关函数一般采用下式进行构建:
Figure BDA0002680856380000104
其中,Iju(si)、Ijd(si)分别为上游开关函数和下游开关函数;Ij(si)为开关函数;Π表示逻辑或;M′、N′分别为上游电源的个数和下游电源个数;Ku、Kd分别为上游、下游电源系数,电源接入则值为1,电源退出则值为0;
Figure BDA0002680856380000111
分别为从节点j到上游电源su、节点j到下游电源sd之间区段的状态,su和sd包括主电源S、DG、感性负荷L这3种类型;sj,u、sj,d分别为节点j到下游、节点j到上游之间所有区段的状态;M、N分别为上游所有区段的个数和下游所有区段的个数。
多分支节点(3个及3个以上)是配电网拓扑结构的重要组成部分,决定着配电网拓扑结构的复杂程度,也就决定着开关函数构建的复杂程度。以配电网3分支节点(T型节点)配电网为例分析开关函数构建中的逻辑规律,3分支节点配电网拓扑图如图3所示。
1)当分支c上的区段(7)发生故障时,有s7=1、si≠7=0,根据式(19)—(21)可得分支a上节点1的开关函数为:
Figure BDA0002680856380000112
同理可得分支a上节点2、3和分支b上节点4、5、6的开关函数分别为:1,1,-1,-1,-1,显然,分支a上所有节点的开关函数满足等于1,分支b上所有节点的开关函数满足等于-1。
2)当分支c上的区段(8)发生故障时,根据开关函数构建公式,得出分支a上的开关函数满足等于1,分支b上的开关函数依然满足等于-1。当区段(9)发生故障时,同理。
3)当分支c上的区段(7)和(8)同时发生故障时,分支a上的开关函数依然满足等于1,分支b上的开关函数也满足等于-1。当区段(7)、(9)和区段(8)、(9)发生双重故障时,同理。
通过以上分析可知,只要故障位于分支c上,无论哪个区段故障或者多个区段同时故障,分支c对其他支路开关函数构建的影响相同。根据对外等效定则,可以将支路c等效为一个无源二端口,区段(7)、(8)、(9)等效为端口线路,节点7等效为端口节点,如图4所示。
同理,支路b也可等效为无源二端口。据此,T型配电网络的各分支都能够等效成一个二端口,这为构建分层定位模型提供了理论可行性。
构建分层故障定位模型还应考虑我国配电网实际工程情况以提高工程经济性。在辐射型配电网中,一般根据是否流过故障电流来对节点(开关)状态进行编码:
Figure BDA0002680856380000121
DG接入配电网后,配电网变为多源网络,上述的编码方法失效,则利用故障电流方向信息进行编码:
Figure BDA0002680856380000122
然而,我国广大配电网馈线节点只安装了电流互感器,并没有安装电压互感器,一般无法根据功率方向元件采集故障方向信息,而大量安装电压互感器无疑会增加投资成本。若以多分支节点(3个及3个以上)为交叉点对各支路进行二端口等效,则可以利用多分支节点各支路的电流信息,根据基尔霍夫电流定律判别故障电流方向,避免了大量安装电压互感器,这为构建分层故障定位模型提供了工程可行性。
本发明采用的等效方法为,将图3中的分支a、b、c等效为3个二端口,3个二端口构成故障定位模型的第1层;每个二端口内部包含的普通节点和区段构成故障定位模型的第2层,具体如图5所示。
当区段(9)发生故障时,故障定位算法首先从SCADA系统中读取端口节点1、4、8的状态信息,利用BPSOGA求解以下配网层故障定位模型,即可定位出二端口c发生了故障。
Figure BDA0002680856380000123
其中,R为整个配电网等效二端口的数量,本发明中R=3。在此次故障定位中,Fit1(n)的变量维度为7R,在利用约束条件确定L、W中2/3的变量后,变量维度下降为3R。
根据故障二端口的定位结果,再从SCADA系统中读取故障二端口c内部所有普通节点7、8、9的状态信息,利用BPSOGA求以下二端口层故障定位模型,即可定位出故障二端口中区段(9)发生故障。
Figure BDA0002680856380000124
其中,H为故障端口c包含的普通节点数量,本文中H=3。在此次故障定位中,Fit2(n)的变量维度为7H,在利用约束条件确定变量L、W中2/3的变量后,此时模变量维度下降为3H。
实施例1-1
本实施例以一应用例介绍计及FTU漏报和误报后配电网故障分层定位的方法流程,步骤为:
①对配电网各支路进行二端口等效,确定分层定位模型和各层的故障假说变量;
②FTU采集的整个配电网所有节点状态信息上传至SCADA系统,从SCADA系统中读取所有二端口节点的状态信息;
③利用BPSOGA算法(粒子群-遗传混合优化算法)求解配网层故障定位模型,将故障定位到具体的二端口节点;
④从SCADA系统中读取故障二端口内部节点的状态信息,利用BPSOGA求解二端口层故障定位模型,将故障定位到故障二端口内的具体区段。若算法发生不成熟收敛,则算法可以对其进行校验,并最终输出准确定位结果。
以下具体介绍配电网故障定位的一个例分析,能够验证本发明方法在大面积通信故障情况下的定位性能。
为了说明本发明所提模型的定位流程和校验原理,采用如图6所示的含风电机组的配电线路模型。该模型共有30个馈线节点、30个区段,具体编号如图6所示。图中,S为系统主电源;DG1、DG2为风电机组;L1、L2为感性负荷。
a.构建分层故障定位模型。首先,以多分支节点为边界将配电网等效为10个端口,构建第1层故障定位模型,如图7所示。
单个二端口都属于第2层定位模型,每个二端口包的普通节点和区段如表1所示,表中下划线表示该节点为端口节点。
Figure BDA0002680856380000141
b.故障信息上传。设置故障区段(5)发生三相短路故障,SCADA系统实际接收的节点故障方向信息为:[1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1],其中节点10发生了一类漏报、节点5发生了二类误报。
c.故障端口定位。系统读取所有端口节点[1,2,3,6,10,13,18,21,23,28]的故障方向信息:[1 1 1 -1 0 -1 0 -1 -1 -1]。利用BPSOGA求解式(24),此时R=10,在进行粒子迭代前,利用约束条件确定的故障假说变量为:
1 1ω1 2l1 1l1 2ω2 1ω2 2l2 1l2 2ω3 1ω3 2l3 1l3 2l6 1l6 2ω6 3ω6 4ω10 1ω10 2ω10 3ω10 4l13 1l13 2ω13 3ω13 4ω18 1ω18 2ω18 3ω18 4l21 1l21 2ω21 3ω21 4l23 1l23 2ω23 3ω23 4l28 1l28 2ω28 3ω28 4]=[0]
实际参与迭代的粒子为:
X=[s1s2s3s6s10s13s18s21s23ω1 3ω1 4ω2 3ω2 4ω3 3ω3 4ω6 1ω6 2l18 1l18 2ω21 1ω21 2ω23 1ω23 2ω28 1ω28 2]
其中,s1、s2、s3、…、s28为10个端口的状态变量;ω1 3、ω1 4、…、ω28 2为10个端口节点的漏报和误报变量。
最终得出的寻优结果为:
X=[0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
从以上定位结果可以得出如下结论:端口2和端口3发生了故障,节点10发生了一类漏报。显然端口故障定位迭代中出现了未成熟收敛,导致端口2被判断为故障端口。
d.故障端口定位。读取:故障端口2内部的节点2的故障方向信息为[1],端口3内部的所有节点3、4、5的故障方向信息为[1 1-1]。对2个故障端口同时利用BPSOGA和式(25)进行寻优,此时端口2包含的节点数H2=1、端口3包含的节点数H3=3。端口2和端口3在粒子迭代前,利用约束条件确定的故障假说变量为:
2 1ω2 2l2 1l2 2]=[0]
3 1ω3 2l3 1l3 2ω4 1ω4 2l4 1l4 2l5 1l5 2ω5 3ω5 4]=[0]
故端口2中,实际参与迭代的粒子为:
X2=[s2ω2 3ω2 4]
其中,s2为端口2中所有区段的状态变量;ω2 3、ω2 4分别为端口2中所有区段的漏报和误报变量。
故端口3中,实际参与迭代的粒子为:
X3=[s3s4s5ω3 3ω3 4ω4 3ω4 4ω5 1ω5 2]
其中,s3、s4、s5为端口3中所有区段的状态变量;ω3 3、ω3 4、…、ω5 2为端口3中所有区段的漏报和误报变量。
最终得出的寻优结果为:
X2=[0 0 0]
X3=[0 0 1 0 0 0 0 0 1]
从X2中可以看出:故障端口2实际没有发生故障,这说明区段故障定位能够对端口故障定位进行纠错和校验,提高了故障定位的准确率。从X3中可以看出:区段(5)发生了故障,节点5发生了二类误报,与设置故障相符。
综上所述,基于FTU漏报和误报的配电网故障定位方法是可行、有效的。
实施例2
本实施例介绍一种计及FTU漏报和误报的配电网故障分层定位装置,包括:
配电网信息获取模块,被配置用于获取配电网拓扑信息以及配电网运行状态信息,所述配电网运行状态信息包括配电网中各FTU节点采集的运行状态信息;
配电网分层模块,被配置用于根据配电网拓扑信息对配电网进行二端口等效,得到包括配网层和二端口层的配电网分层模型,所述配网层包括多个二端口节点,所述二端口层包括单个二端口内的至少一个区段节点;
配网层分析模块,被配置用于确定配网层对应的故障假说变量、考虑FTU漏报和误报的配网层故障定位模型以及求解配网层故障定位模型的故障假说变量约束条件;
配网层故障定位模块,被配置用于基于配网层故障假说变量和配网层中各二端口节点的运行状态信息,对配网层故障定位模型进行求解,得到配网层中对应各二端口节点的故障假说变量取值,根据对应各二端口节点的故障假说变量取值,确定发生故障的二端口节点;
二端口层分析模块,被配置用于针对故障发生的二端口节点,确定相应二端口层对应的故障假说变量、考虑FTU漏报和误报的配网层故障定位模型以及求解配网层故障定位模型的故障假说变量约束条件;
以及,二端口层故障定位模块,被配置用于基于故障发生的二端口层的故障假说变量,和该二端口中各区段节点的运行状态信息,对二端口层故障定位模型进行求解,得到该二端口中对应各区段节点的故障假说变量取值;根据所得到的故障二端口中对应各区段节点的故障假说变量取值,确定发生故障的区段节点。
以上各模块的具体功能实现参考实施例1中相关步骤流程的具体介绍。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请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、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。
以上结合附图对本发明的实施例进行了描述,但是本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种计及FTU漏报和误报的配电网故障分层定位方法,其特征是,包括:
获取配电网拓扑信息以及配电网运行状态信息,所述配电网运行状态信息包括配电网中各FTU节点采集的运行状态信息;
根据配电网拓扑信息对配电网进行二端口等效,得到包括配网层和二端口层的配电网分层模型,所述配网层包括多个二端口节点,所述二端口层包括单个二端口内的至少一个区段节点;
确定配网层对应的故障假说变量、考虑FTU漏报和误报的配网层故障定位模型以及求解配网层故障定位模型的故障假说变量约束条件;
基于配网层故障假说变量和配网层中各二端口节点的运行状态信息,对配网层故障定位模型进行求解,得到配网层中对应各二端口节点的故障假说变量取值;
根据对应各二端口节点的故障假说变量取值,确定发生故障的二端口节点;
针对发生故障的二端口节点,确定相应二端口层对应的故障假说变量、考虑FTU漏报和误报的二端口层故障定位模型以及求解二端口层故障定位模型的故障假说变量约束条件;
基于故障发生的二端口层的故障假说变量,和该二端口中各区段节点的运行状态信息,对二端口层故障定位模型进行求解,得到该二端口中对应各区段节点的故障假说变量取值;
根据所得到的故障二端口中对应各区段节点的故障假说变量取值,确定发生故障的区段节点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征是,对应配电网分层模型中配网的配电网运行状态信息包括各二端口节点的故障方向信息;
对应配电网分层模型中二端口层的配电网运行状态信息包括各二端口中各区段节点的故障方向信息;
方法还包括:根据节点流过的故障电流方向进行编码,得到故障方向信息;其中编码公式为:
Figure FDA0002680856370000011
Ij为节点j对应的故障方向信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征是,故障定位模型的目标函数为:
Figure FDA0002680856370000021
其中,Fit(n)表示配电网故障定位的适应度值;D为二端口节点或者二端口中区段节点个数;T2为一大数;Ij为实际采集到的节点运行状态信息;I'j为计及FTU漏报和误报后的FTU节点状态期望;si
Figure FDA0002680856370000022
为故障假说变量,si代表第i个配电网二端口或区段的故障状态,
Figure FDA0002680856370000023
代表第k种FTU漏报情形的发生的状态,
Figure FDA0002680856370000024
代表第k种FTU误报情形发生的状态;ωi、ωi、ωi、ωi为权重系数;
当对应配网层进行二端口节点故障定位时,D的取值为配网层中的二端口节点数量,当对应二端口层进行区段故障定位时,D的取值为相应二端口中区段节点的数量。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征是,FTU采集的故障方向信息编码状态有-1、0、1这3种情况;
目标函数中,li 1为第一类漏报情形的发生状态,表示-1到0的漏报情形是否发生;li 2为第二类漏报情形的发生状态,表示1到0的漏报情形是否发生;ωi 1为第一类误报情形的发生状态,表示0到-1的误报情形是否发生;ωi 2为第二类误报情形的发生状态,表示1到-1的误报情形是否发生;ωi 3为第三类误报情形的发生状态,表示-1到1的误报情形是否发生;ωi 4为第四类误报情形的发生状态,表示0到1的误报情形是否发生。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征是,目标函数中,ω1>>ω2,3,4
6.根据权利要求3或5所述的方法,其特征是,权重系数设置为:ω1=20,ω2=0.55,ω3=1,ω4=1;大数T2=30D。
7.根据权利要求3所述的方法,其特征是,目标函数的求解约束条件为:
Figure FDA0002680856370000031
sign(·)为符号函数。
8.根据权利要求3所述的方法,其特征是,将计及FTU漏报和误报后配电网故障定位问题转换为求解有约束的0-1整数规划问题,得到对应配电网层考虑FTU漏报和误报的配网层故障定位模型为:
Figure FDA0002680856370000032
其中,R为配电网中等效得到的二端口节点数量;
对应二端口层考虑FTU漏报和误报的二端口层故障定位模型为:
Figure FDA0002680856370000033
其中,H为已定位到的故障二端口中的区段节点数量;
式(3)和式(4)均为式(1)与式(2)的简写组合。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征是,采用二进制粒子群优化-遗传算法对目标函数进行求解,得到si对应的二端口或二端口内区段的故障状态。
10.一种计及FTU漏报和误报的配电网故障分层定位装置,其特征是,包括:
配电网信息获取模块,被配置用于获取配电网拓扑信息以及配电网运行状态信息,所述配电网运行状态信息包括配电网中各FTU节点采集的运行状态信息;
配电网分层模块,被配置用于根据配电网拓扑信息对配电网进行二端口等效,得到包括配网层和二端口层的配电网分层模型,所述配网层包括多个二端口节点,所述二端口层包括单个二端口内的至少一个区段节点;
配网层分析模块,被配置用于确定配网层对应的故障假说变量、考虑FTU漏报和误报的配网层故障定位模型以及求解配网层故障定位模型的故障假说变量约束条件;
配网层故障定位模块,被配置用于基于配网层故障假说变量和配网层中各二端口节点的运行状态信息,对配网层故障定位模型进行求解,得到配网层中对应各二端口节点的故障假说变量取值,根据对应各二端口节点的故障假说变量取值,确定发生故障的二端口节点;
二端口层分析模块,被配置用于针对故障发生的二端口节点,确定相应二端口层对应的故障假说变量、考虑FTU漏报和误报的配网层故障定位模型以及求解配网层故障定位模型的故障假说变量约束条件;
以及,二端口层故障定位模块,被配置用于基于故障发生的二端口层的故障假说变量,和该二端口中各区段节点的运行状态信息,对二端口层故障定位模型进行求解,得到该二端口中对应各区段节点的故障假说变量取值;根据所得到的故障二端口中对应各区段节点的故障假说变量取值,确定发生故障的区段节点。
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