CN113092939A - 一种基于pmu和智能电表的配电网故障定位方法 - Google Patents

一种基于pmu和智能电表的配电网故障定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法。所述包括以下步骤：S1：构建母线阻抗矩阵Zbus；S2：读取智能电表测量的电压偏移量，公式如下：
Figure DDA0003010820380000011
其中i表示馈线表安装在母线i上，
Figure DDA0003010820380000012
表示故障前馈线表测量的电压值，
Figure DDA0003010820380000013
表示故障期间馈线表测量电压值；S3：通过智能电表的测量值、母线阻抗矩阵、以及电压偏移量估算配电系统中每条母线的故障电流
Figure DDA0003010820380000014
本发明提供的基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法，探索了检测电压变化的能力和短路理论的基本原理，一旦检测到故障并对其进行分类后，便可通过安装在母线上的智能电表来进行配电系统故障定位。

Description

一种基于PMU和智能电表的配电网故障定位方法
技术领域
本发明涉及配电网故障定位方法领域，尤其涉及一种基于PMU和智能电表的配电网故障定位。
背景技术
由于通讯和测量系统的最新发展，这些发展包括双向交流仪表、数据管理系统以及实时信息获取，如电压偏移、功率变化、供电中断等。因此现代电网也开始寻求改善配电系统监控和自动化的有效解决方案。智能馈线电表和用户电表已经可以实现各自潜在的作用，即超出电表计费度数的作用。这些仪表的一个重要潜在作用是故障定位技术，因为合理的高精度故障定位可以减少恢复电能供应的成本和时间。传统上，配电系统中故障定位技术是基于手动中断映射的。目前提出了几种方法先进的测量系统，但是大都不能严格的指出故障位置。其中也有一种方法，通过在变电所测量的电压电流，在网络中稀疏的测量电压以及网络电气参数用以估计故障位置，但是其性能会受到故障电阻和必要附加解决方案的影响，附加解决方案即通过一个迭代过程估计阻抗，这样就增加了复杂性。近年来，国内外专家学者提出了多种配电网故障定位方法。现阶段配电网常见故障定位的方法以阻抗法、行波法和信号注入法三种为主。随着GPS 及通信技术的快速发展，以PMU为基础的WAMS在同步性、广域性、实时性等方面都有了很大的进步，因此以PMU提取信号为基本量的故障类型识别算法受到了广泛重视，该方法大幅度的提高了输电线路故障识别的准确性，为线路快速切除故障奠定了基础。
因此，有必要提供一种基于PMU和智能电表的配电网故障定位方法解决上述技术问题。
发明内容
本发明提供一种基于PMU和智能电表的配电网故障定位方法，目前提出了几种方法先进的测量系统，但是大都不能严格的指出故障位置，其中也有一种方法，通过在变电所测量的电压电流，在网络中稀疏的测量电压以及网络电气参数用以估计故障位置，但是其性能会受到故障电阻和必要附加解决方案的影响，附加解决方案即通过一个迭代过程估计阻抗，这样就增加了复杂性的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供的基于PMU和智能电表的配电网故障定位方法，包括以下步骤：
S1：构建母线阻抗矩阵Zbus；
S2：读取智能电表测量的电压偏移量，公式如下：
Figure BDA0003010820360000021
其中i表示馈线表安装在母线i上，
Figure BDA0003010820360000022
表示故障前馈线表测量的电压值，
Figure BDA0003010820360000023
表示故障期间馈线表测量电压值；
S3：通过智能电表的测量值、母线阻抗矩阵、以及电压偏移量估算配电系统中每条母线的故障电流
Figure BDA0003010820360000024
Figure BDA0003010820360000025
S4：计算各母线的故障电流平均值
Figure BDA0003010820360000026
S5：计算每条母线的故障电流参数δk，公式如下：
Figure BDA0003010820360000027
S6：将与各母线关联的故障电流参数最小δk的那条母线作为故障母线；
S7：如果有多个母线同时被认为是故障母线，此时采用自动中断映射判断故障位置。
优选的，所述S1可采用脱机工作。
优选的，所述S5中为了方便计算，假设a，b，c三相相差120度，实际上配电系统中三相是不可能平衡的，但是即使三相不平衡该方法仍然显示良好的性能，而且当智能电表仅测量电压幅值时，不需要同步。
优选的，所述S3中
Figure BDA0003010820360000031
表示系统三相母线阻抗矩阵的3×3子矩阵。
优选的，所述S8故障定位测试包括以下步骤：在一个实际13.8kv的配电系统中进行测试，一个误差参数被引出，其距离是相对于变电所得出的，测试建立在仅考虑单相接地故障以及三相短路故障，且仅使用短路相故障电流：误差参数＝|实际故障距离-计算故障距离|；为了简化分析结果，将各种因素导致的误差具体分为四个等级，即误差距离从0～400m，每一百米一个间隔，分为四个等级；
S81：有无中断映射对该方法的影响；
S82：负荷估计精度对该方法的影响；
S83：故障电阻对该方法的影响；
S84：智能电表所测量的电压精度对该方法的影响；
S85：智能馈线电表的数量以及位置对该方法的影响；
S86：智能电表对电压幅值、相位同时测量对于该方法的影响；
S87：动态负荷对该方法的影响。
优选的，S81中其误差大多数保持在0～100m之内，因中断映射可以减少搜索空间、计算量、以及降低故障定位系统认为同时有多个故障发生的可能。
优选的，S82中负荷由包含在母线阻抗矩阵中的恒阻抗矩阵表示，负荷相当于与母线并联的等效阻抗，负荷估计则根据负荷曲线或智能电表信息决定，设定负荷误差系数为ZZbus/ZATP％，并分别设误差系数为80％、95％、105％、120％。
优选的，S83中由于故障电阻会对故障电流的估计产生影响，所以故障电阻直接影响故障电流的大小，不同的电阻值对本方法没有太大影响。
优选的，S84中由于智能电表测量电压变化时产生的误差可能会对故障电流的估计有影响，所以有必要分析电压测量精度，智能电表测量电压误差可能由测量误差或测量装置不精确引起，电压精度误差确实会对该方法产生不小的影响，但是仍然可以接受，而且电压测量精度越高，该方法性能越好。
优选的，S85中由于通过智能电表的测量进行故障定位，因此馈线表数量越多，该结论就会越精确，但是馈线表数量增多也会增加成本和数据量，所以经济因素是决定馈线表数量的重要因素，同时，虽然无法直接分析，但事实证明，馈线表安装在分支末端具有更好的性能；所述S86中仅对电压幅值进行测量以此进行故障定位，结果表明仅测量幅值时，仍具有很好的性能，但是由于需要同步，所以可以考虑增加对电压相量的测量，不同的相位在不同的故障电阻条件下，故障电流参数仍以相同比例变化；所述S87中由于负荷都采用恒阻抗模型表示，分别采用马力为100、200的电动机，在动态负荷时该方法仍有很好的性能。
与相关技术相比较，本发明提供的基于PMU和智能电表的配电网故障定位方法具有如下有益效果：
本发明提供一种基于PMU和智能电表的配电网故障定位方法，探索了检测电压变化的能力和短路理论的基本原理，一旦检测到故障并对其进行分类后，便可通过安装在母线上的智能电表来进行配电系统故障定位。
附图说明
图1为本发明提供的不同故障电阻不同电压相位下的故障电流参数示意图；
图2为本发明提供的配电网拓扑结构。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。
请结合参阅图1和图2，其中，图1为本发明提供的不同故障电阻不同电压相位下的故障电流参数示意图；图2为本发明提供的配电网拓扑结构。基于 PMU和智能电表的配电网故障定位，包括以下步骤：
S1：构建母线阻抗矩阵Zbus；
S2：读取智能电表测量的电压偏移量，公式如下：
Figure BDA0003010820360000041
其中i表示馈线表安装在母线i上，
Figure BDA0003010820360000042
表示故障前馈线表测量的电压值，
Figure BDA0003010820360000043
表示故障期间馈线表测量电压值；
S3：通过智能电表的测量值、母线阻抗矩阵、以及电压偏移量估算配电系统中每条母线的故障电流
Figure BDA0003010820360000051
Figure BDA0003010820360000052
S4：计算各母线的故障电流平均值
Figure BDA0003010820360000053
S5：计算每条母线的故障电流参数δk，公式如下：
Figure BDA0003010820360000054
S6：将与各母线关联的故障电流参数最小δk的那条母线作为故障母线；
S7：如果有多个母线同时被认为是故障母线，此时采用自动中断映射判断故障位置。
所述S1可采用脱机工作。
所述S5中为了方便计算，假设a，b，c三相相差120度，实际上配电系统中三相是不可能平衡的，但是即使三相不平衡该方法仍然显示良好的性能，而且当智能电表仅测量电压幅值时，不需要同步。
所述S3中
Figure BDA0003010820360000055
表示系统三相母线阻抗矩阵的3×3子矩阵。
本发明通过以下几个方面对该方法的性能进行了测试，同时为了评估性能，将本方案在一个实际13.8kv的配电系统中进行测试，一个误差参数被引出，(其距离是相对于变电所得出的，测试建立在仅考虑单相接地故障以及三相短路故障，且仅使用短路相故障电流)：
误差参数＝|实际故障距离-计算故障距离|
为了简化分析结果，将各种因素导致的误差具体分为四个等级，即误差距离从0～400m，每一百米一个间隔，分为四个等级。
第一：有无中断映射对该方法的影响
对比如表1、表2所示，可以从表1看出即使没有中断映射，误差仍大多数保持在0～100m之内，说明该方法具有良好性能，从图2中可以看出在有中断映射时可以提升该方法性能，因中断映射可以减少搜索空间、计算量、以及降低故障定位系统认为同时有多个故障发生的可能。
第二：负荷估计精度对该方法的影响
为了提高方法精度，本方法要求负荷由包含在母线阻抗矩阵中的恒阻抗矩阵表示，负荷相当于与母线并联的等效阻抗，负荷估计则根据负荷曲线或智能电表信息决定，设定负荷误差系数为ZZbus/ZATP％，并分别设误差系数为80％、 95％、105％、120％。结果见表3，可以看出误差系数对该方法性能并没有太大影响。
第三：故障电阻对该方法的影响
由于故障电阻会对故障电流的估计产生影响，所以故障电阻直接影响故障电流的大小，如表4所示，不同的电阻值对本方法没有太大影响。
第四：智能电表所测量的电压精度对该方法的影响
由于智能电表测量电压变化时产生的误差可能会对故障电流的估计有影响，所以有必要分析电压测量精度，智能电表测量电压误差可能由测量误差或测量装置不精确引起，如表5所示，电压精度误差确实会对该方法产生不小的影响，但是仍然可以接受，而且电压测量精度越高，该方法性能越好。
第五：智能馈线电表的数量以及位置对该方法的影响
由于本方法就是通过智能电表的测量进行故障定位，因此可以合理得出结论，馈线表数量越多，该方法就会越精确，但是馈线表数量增多也会增加成本和数据量，所以经济因素是决定馈线表数量的重要因素。同时，虽然无法直接分析，但事实证明，馈线表安装在分支末端具有更好的性能。
第六：智能电表对电压幅值、相位同时测量对于该方法的影响
之前该方法仅对电压幅值进行测量以此进行故障定位，结果表明仅测量幅值时，此方法仍具有很好的性能。但是由于需要同步，所以可以考虑增加对电压相量的测量，如图1所示，不同的相位在不同的故障电阻条件下，故障电流参数仍以相同比例变化。
第七：动态负荷对该方法的影响
由于负荷都采用恒阻抗模型表示，如表6、表7所示，分别采用马力为100、200的电动机，结果表明，在动态负荷时该方法仍有很好的性能。
本方法带有自动中断映射时可以使用以下两种不同的方法：
第一种：通过探索中断映射减少故障定位程序搜索的范围。此时计算需求量少，但是由于为了减少搜索范围需要触发大量智能电表，所以增加了数据流量。
第二种：仅在同时判断出多个故障点时应用中断映射，并且对特殊的智能电表进行触发，用以支持某个仪表被影响，以此判断故障所在位置。与第一种相比，由于触发的智能电表少，哪怕以整个配电系统作为故障定位范围，数据流量还是较第一种少。
无论采取哪种方法，其结果都是相同的，本发明采用第一种方法。
表1是没有中断映射误差参数等级分类
Figure BDA0003010820360000071
表2是有中断映射误差参数等级分类
Figure BDA0003010820360000072
表3负荷估计精确性误差参数等级分类
Figure BDA0003010820360000073
Figure BDA0003010820360000081
表4不同故障电阻误差参数等级分类
Figure BDA0003010820360000082
表5不同电压测量精度误差参数等级分类
Figure BDA0003010820360000083
Figure BDA0003010820360000091
表6～表7不同动态负荷误差参数等级分类
Figure BDA0003010820360000092
Figure BDA0003010820360000093
与相关技术相比较，本发明提供的基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法具有如下有益效果：
本发明提出了一种稳定的故障定位技术，该技术探索了检测电压变化的能力和短路理论的基本原理，一旦检测到故障并对其进行分类后，便可通过安装在母线上的智能电表来进行配电系统故障定位。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建母线阻抗矩阵Zbus；S2：读取智能电表测量的电压偏移量，公式如下：
Figure FDA0003010820350000011
其中i表示馈线表安装在母线i上，
Figure FDA0003010820350000012
表示故障前馈线表测量的电压值，
Figure FDA0003010820350000013
表示故障期间馈线表测量电压值；S3：通过智能电表的测量值、母线阻抗矩阵、以及电压偏移量估算配电系统中每条母线的故障电流
Figure FDA0003010820350000014
Figure FDA0003010820350000015
S4：计算各母线的故障电流平均值
Figure FDA0003010820350000016
S5：计算每条母线的故障电流参数δk，公式如下：
Figure FDA0003010820350000017
S6：将与各母线关联的故障电流参数最小δk的那条母线作为故障母线；S7：如果有多个母线同时被认为是故障母线，此时采用自动中断映射判断故障位置；S8：故障定位测试。
2.根据权利要求1所述的基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法，其特征在于，所述S1可采用脱机工作。
3.根据权利要求1所述的基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法，其特征在于，所述S5中为了方便计算，假设a，b，c三相相差120度，实际上配电系统中三相是不可能平衡的，但是即使三相不平衡该方法仍然显示良好的性能，而且当智能电表仅测量电压幅值时，不需要同步。
4.根据权利要求1所述的基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法，其特征在于，所述S3中
Figure FDA0003010820350000018
表示系统三相母线阻抗矩阵的3×3子矩阵。
5.根据权利要求1所述的基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法，其特征在于，所述S8故障定位测试包括以下步骤：在一个实际13.8kv的配电系统中进行测试，通过ATP模拟每个电表上的测量值，利用阻抗矩阵对每一段线路进行ATP建模，一个误差参数被引出，其距离是相对于变电所得出的，测试建立在仅考虑单相接地故障以及三相短路故障，且仅使用短路相故障电流：误差参数＝|实际故障距离-计算故障距离|；为了简化分析结果，对误差进行分类，误差距离从0～400m，每一百米一个间隔，分为四个等级；
S81：有无中断映射对该方法的影响；
S82：负荷估计精度对该方法的影响；
S83：故障电阻对该方法的影响；
S84：智能电表所测量的电压精度对该方法的影响；
S85：智能馈线电表的数量以及位置对该方法的影响；
S86：智能电表对电压幅值、相位同时测量对于该方法的影响；
S87：动态负荷对该方法的影响。
6.根据权利要求5所述的基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法，其特征在于，S81中其误差大多数保持在0～100m之内，因中断映射可以减少搜索空间、计算量、以及降低故障定位系统认为同时有多个故障发生的可能。
7.根据权利要求5所述的基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法，其特征在于，所述S82中负荷由包含在母线阻抗矩阵中的恒阻抗矩阵表示，负荷相当于与母线并联的等效阻抗，负荷估计则根据负荷曲线或智能电表信息决定，设定负荷误差系数为ZZbus/ZATP％，并分别设误差系数为80％、95％、105％、120％。
8.根据权利要求5所述的基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法，其特征在于，所述S83中由于故障电阻会对故障电流的估计产生影响，所以故障电阻直接影响故障电流的大小，不同的电阻值对本方法没有太大影响。
9.根据权利要求5所述的基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法，其特征在于，所述S84中由于智能电表测量电压变化时产生的误差可能会对故障电流的估计有影响，所以有必要分析电压测量精度，智能电表测量电压误差可能由测量误差或测量装置不精确引起，电压精度误差确实会对该方法产生不小的影响，但是仍然可以接受，而且电压测量精度越高，该方法性能越好。
10.根据权利要求5所述的基于PMU和智能电表的配电网故障定位和测试方法，其特征在于，所述S85中由于通过智能电表的测量进行故障定位，因此馈线表数量越多，该结论就会越精确，但是馈线表数量增多也会增加成本和数据量，所以经济因素是决定馈线表数量的重要因素，同时，虽然无法直接分析，但事实证明，馈线表安装在分支末端具有更好的性能；所述S86中仅对电压幅值进行测量以此进行故障定位，结果表明仅测量幅值时，仍具有很好的性能，但是由于需要同步，所以可以考虑增加对电压相量的测量，不同的相位在不同的故障电阻条件下，故障电流参数仍以相同比例变化；所述S87中由于负荷都采用恒阻抗模型表示，分别采用马力为100、200的电动机，结果表明在动态负荷时该方法仍有很好的性能。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2616276A (en) * 2022-03-01 2023-09-06 Univ Warwick Network identification

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102064752A (zh) * 2010-11-24 2011-05-18 沈阳工业大学 能量互馈式双直线感应电机操动机构控制装置及控制方法
CN102636731A (zh) * 2012-04-12 2012-08-15 上海交通大学 基于负荷测录系统的配电网单相断线判定及寻址方法
CN107516877A (zh) * 2017-08-23 2017-12-26 广州供电局有限公司 小电阻接地系统故障保护装置、系统和方法
CN108964057A (zh) * 2017-05-18 2018-12-07 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种基于改进前推回代法的配电网潮流计算方法
CN110133450A (zh) * 2019-06-19 2019-08-16 山东大学 基于配网分区等值的故障定位方法及系统
CN110850236A (zh) * 2019-11-28 2020-02-28 国网福建省电力有限公司厦门供电公司 一种基于参数估计的配电网故障定位方法
CN110927519A (zh) * 2019-11-20 2020-03-27 东南大学 基于μPMU量测值的主动配电网故障定位方法
CN111551821A (zh) * 2020-05-14 2020-08-18 中国南方电网有限责任公司 一种配电网接地故障辨识方法、装置及设备
CN111679158A (zh) * 2020-08-04 2020-09-18 国网内蒙古东部电力有限公司呼伦贝尔供电公司 基于同步量测数据相似度的配电网故障辨识方法
CN112162176A (zh) * 2020-09-30 2021-01-01 国网河南省电力公司洛阳供电公司 一种基于μPMU量测数据的配电网相间短路故障定位方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102064752A (zh) * 2010-11-24 2011-05-18 沈阳工业大学 能量互馈式双直线感应电机操动机构控制装置及控制方法
CN102636731A (zh) * 2012-04-12 2012-08-15 上海交通大学 基于负荷测录系统的配电网单相断线判定及寻址方法
CN108964057A (zh) * 2017-05-18 2018-12-07 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种基于改进前推回代法的配电网潮流计算方法
CN107516877A (zh) * 2017-08-23 2017-12-26 广州供电局有限公司 小电阻接地系统故障保护装置、系统和方法
CN110133450A (zh) * 2019-06-19 2019-08-16 山东大学 基于配网分区等值的故障定位方法及系统
CN110927519A (zh) * 2019-11-20 2020-03-27 东南大学 基于μPMU量测值的主动配电网故障定位方法
CN110850236A (zh) * 2019-11-28 2020-02-28 国网福建省电力有限公司厦门供电公司 一种基于参数估计的配电网故障定位方法
CN111551821A (zh) * 2020-05-14 2020-08-18 中国南方电网有限责任公司 一种配电网接地故障辨识方法、装置及设备
CN111679158A (zh) * 2020-08-04 2020-09-18 国网内蒙古东部电力有限公司呼伦贝尔供电公司 基于同步量测数据相似度的配电网故障辨识方法
CN112162176A (zh) * 2020-09-30 2021-01-01 国网河南省电力公司洛阳供电公司 一种基于μPMU量测数据的配电网相间短路故障定位方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李国栋等: "基于故障信号自同步的有源配电网短路故障定位方法", 《电气应用》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2616276A (en) * 2022-03-01 2023-09-06 Univ Warwick Network identification

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