CN113945796A - 一种配电网故障定位方法、终端设备及存储介质 - Google Patents

一种配电网故障定位方法、终端设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种配电网故障定位方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集故障时配电网中各开关的故障电流信息，并转换为各开关的实际故障状态；S2：通过改进量子遗传算法对配电网中各馈线段的状态进行迭代更新，并构建适应度函数，以使各开关的实际故障状态与期望故障状态的差值最小，提取迭代过程中适应度函数最大时对应各馈线段的状态；S3：根据提取的各馈线段的状态对配电网内的馈线段的故障进行定位。本发明能够保证船舶配电网在大量可持续分布式电源接入的情况下，仍能够保证对负载的正常连续供电，且在船舶航行的复杂环境下，仍然能够对馈线故障区段进行快速定位，且拥有很好的容错性。

Description

一种配电网故障定位方法、终端设备及存储介质
技术领域
本发明涉及故障检测领域，尤其涉及一种配电网故障定位方法、终端设备及存储介质。
背景技术
在当今节能减排的大环境下，随着现代船舶业的不断发展，船舶能源逐渐趋于可持续化，太阳能、风能、燃料电池、生物质能等一系列可再生新能源受到广泛关注，各国航运领域不断拓展绿色能源在船舶上的应用。然而由于新能源电源的发电特性有着不稳定、间歇性、易受环境影响、储量小等特点，对整个船舶配电网的暂态和稳态运行特性有着直接影响，故目前只能将可再生能源应用在近海小型船舶上。要想将可再生能源广泛应用到船舶电网中，必须克服新能源发电装置对整个船舶电网供电稳定性和安全性的影响，所以快速对含分布式电源的船舶配电网进行故障信息监测与故障定位是目前急需解决的问题。
传统配电网是单电源系统，诊断数学模型潮流方向只由发电机侧指向负载侧，只需确认馈线终端单元是否检测到越线信息即可判断故障区段。而含分布式电源(DG)的配电网为多电源系统，DG电源的发电特性有着不稳定、间歇性、易受环境影响、储量小等特点，对整个船舶配电网的暂态和稳态运行特性有着直接影响，且随着DG电源的接入会引发潮流反向的情况，馈线段上的开关各点电压会显著升高，影响定位系统的诊断精度。如图1所示，若馈线段L3发生故障：当DG电源不接入电网时，开关S1、S2、S3处的FTU(配电开关监控终端)设备检测到故障电流，而开关S4没有电流流过；当DG电源接入电网时，DG电源与馈线段L2相连并抬高该处电压，减小了系统电源与L2处的电压差，使得开关S1、S2处的故障电流与FTU装置灵敏度减小，同理也会增大开关S3、S4处的故障电流与FTU装置灵敏度，从而影响对越线电流信息的判断，导致定位系统误判。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种配电网故障定位方法、终端设备及存储介质。
具体方案如下：
一种配电网故障定位方法，包括以下步骤：
S1：采集故障时配电网中各开关的故障电流信息，并转换为各开关的实际故障状态；
S2：通过改进量子遗传算法对配电网中各馈线段的状态进行迭代更新，并构建适应度函数，以使各开关的实际故障状态与期望故障状态的差值最小，提取迭代过程中适应度函数最大时对应各馈线段的状态；
S3：根据提取的各馈线段的状态对配电网内的馈线段的故障进行定位。
进一步的，各开关的故障电流信息通过配电开关监控终端采集。
进一步的，步骤S1中转换为实际故障状态的方法为：当故障电流信息为无故障电流时，设定实际故障状态为0；当故障电流信息为有故障电流时，根据电流方向的不同，设定实际故障状态为1或-1。
进一步的，当馈线段内不存在分布式电源时，设定由系统电源到用电负载方向为电流的正方向；当馈线段内存在分布式电源时，设定由系统电源到分布式电源方向为电流的正方向。
进一步的，适应度函数E(S)为：
Figure BDA0003285909550000031
Figure BDA0003285909550000032
其中，W表示误差极大值；Si表示第i个开关的实际故障状态；Si *表示第i个开关的期望故障状态；i表示开关的序号；N表示配电网中的开关总数；δ表示权重系数；Q表示配电网中所有故障馈线段数目的总和；L1ij和L2ij分别表示第i个开关上游和下游区段中的第j个馈线段的故障状态，j表示馈线段的序号，ni1和ni2分别表示第i个开关上游和下游区段中包含的馈线段总数；niDG表示第i个开关下游区段中包含的分布式电源开关总数；Kij表示第i个开关下游的第j个分布式电源开关的状态。
进一步的，改进量子遗传算法在传统量子遗传算法的基础上设定量子旋转门的旋转角度Δθi的更新策略为：
Δθi＝[c×rand()×|best-f(xi)|+ω(t)]×0.04π
其中，c表示学习因子，rand()表示随机数，best表示迭代到目前为止拥有最优适应度的个体，f(xi)表示当前种群的第i个个体，ω(t)表示惯性因子。
进一步的，改进量子遗传算法的迭代更新过程具体为：首先，随机生成N个个体为初代种群，将前N/2个个体定义为记忆池个体，储存优势抗体种群；其次，按抗体适应度将个体进行优劣排列，将前N/2个个体放入记忆池中保存；最后，在更新过程中只将种群排列的后N/2个个体重新编码，并把上一代记忆池中的优势个体作为父代进行交叉操作，再将交叉后得到的N个个体进行优劣排列，将前N/2个个体放入记忆池中保存，如此往复直至满足迭代条件。
进一步的，改进量子遗传算法的交叉过程中采用的交叉概率Pc为：
Figure BDA0003285909550000041
其中，fm为两个交叉个体中适应度略高的个体；favg为每代种群个体的适应度平均值；fbest为迭代到目前为止最优的个体适应度；k1和k2分别表示第一和第二概率值，且k1>k2。
一种配电网故障定位终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例上述的方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述的方法的步骤。
本发明采用如上技术方案，能够保证船舶配电网在大量可持续分布式电源接入的情况下，仍能够保证对负载的正常连续供电，且在船舶航行的复杂环境下，仍然能够对馈线故障区段进行快速定位，且拥有很好的容错性。
附图说明
图1所示为含DG的配电网网络模型示意图。
图2所示为本发明实施例一的流程图。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
实施例一：
本发明实施例提供了一种配电网故障定位方法，如图2所示，所述方法包括以下步骤：
S1：采集故障时配电网中各开关的故障电流信息，并转换为各开关的实际故障状态。
该实施例中各开关的故障电流信息通过FTU设备采集。
结合FTU数据监测方案与船舶航行实际情况来看，随着船舶及其设备的现代化和大型化，船舶机舱内设备的精密程度与布线密集程度不断提升，导致传统布线监测方案传输效率低下、实效性差，且抗干扰能力不足，因此提高监测实效性和减少不必要的布线需求是非常必要的。本实施例中优选通过无线传感器网络(WSN)进行采集，具体为：以无线传感器网络为载体，将FTU设备通过串口线直接与无线传感器节点相连，把FTU设备采集到的故障电流信息传输给无线数据传输单元，再由无线路由单元进行数据中继后通过WSN协议传输至汇聚网关。通过无线传感器网络，可以大大较少不必要的布线需求。
由于当分布式电源(DG)接入配电网后，会使整个配电网的网络拓扑结构、潮流分布及潮流方向发生改变。对于传统配电网的故障信息检测和状态编码，只需定义0-1来表示相应的FTU设备是否检测到故障电流，而在本实施例中，当分布式电源接入后，设定FTU设备检测故障电流的正方向为：当馈线段内不存在分布式电源时，由系统电源到用电负载方向为正方向；当馈线段内存在分布式电源时，由系统电源到分布式电源方向为正方向，具体如表1所示。
表1
Figure BDA0003285909550000061
S2：通过改进量子遗传算法对配电网中各馈线段的状态进行迭代更新，并构建适应度函数，以使各开关的实际故障状态与期望故障状态的差值最小，提取迭代过程中适应度函数最大时对应各馈线段的状态。
量子遗传算法(QGA)是在传统遗传算法(SGA)的基础上，将量子理论引入到染色体编码、更新、变异操作上，增加了种群多样性且提高了算法并行运算速率。
本实施例在量子遗传算法的基础上提出了改进量子遗传算法(IQGA)，其采用基于量子态概率幅编码方式的编码方案，使量子比特可以同时处在两个量子态的线性叠加态中，其形式为：
Figure BDA0003285909550000062
且|α|2+|β|2＝1。其中α、β称为量子态的概率幅，|α|2为量子态是|0>的概率，|β|2为量子态是|1>的概率。在基于量子态概率幅二进制编码方式中，将一个量子位定义为
Figure BDA0003285909550000063
则m个量子比特系统可用概率幅表示为
Figure BDA0003285909550000064
此为单个染色体的编码方式，m个量子比特系统可同时对2m个基因座状态进行描述。同传统二进制编码方式相比，量子比特编码方式能够在极大程度上增加种群多样性，并且可以通过扩充种群数量达到容纳极大数量基因座信息的目的。
改进量子遗传算法采用量子旋转门策略实现染色体的动态更新，其具体调整操作为：
Figure BDA0003285909550000071
更新过程如下：
Figure BDA0003285909550000072
式中：[αi'βi']T和[αiβi]T分别表示更新后和更新前染色体的第i位量子位。
本实施例中在传统量子遗传算法的基础上提出以下策略以更新量子旋转门的旋转角度：
Δθi＝[c×rand()×|besti-f(xi)|+ω(t)]×0.04π
其中，c表示学习因子，best表示迭代到目前为止拥有最优适应度的个体，f(xi)表示当前种群的第i个个体。
该策略掘弃了传统更新量子旋转门旋转角度与性状无关的通用性策略，保留粒子群算法基于全局经验的学习因子c和惯性因子ω(t)，根据全局最优染色体适应度值与当前染色体适应度值之间的差异来调整量子旋转门的旋转角度大小。
由于当含DG的配电网中某馈线段发生故障时，各个开关处检测到的实际故障状态与期望故障状态之间的对应关系，是故障定位的关键所在，而开关处期望故障电流与其上游及下游区段的各个馈线段的故障状态，和下游区段的分布式电源开关状态有着密切联系。基于此，该实施例中设定适应度函数E(S)为：
Figure BDA0003285909550000081
Figure BDA0003285909550000082
其中，W表示误差极大值，该实施例中设定为103，引入W的目的是为了确保E(S)恒正，将问题转化为最大值优化问题；Si表示第i个开关的实际故障状态；Si *表示第i个开关的期望故障状态；i表示开关的序号；N表示配电网中的开关总数；δ表示权重系数，该实施例中谁懂为0.5；Q表示配电网中所有故障馈线段数目的总和，可以根据各馈线段的状态确定；L1ij和L2ij分别表示第i个开关上游和下游区段中的第j个馈线段的故障状态，j表示馈线段的序号，ni1和ni2分别表示第i个开关上游和下游区段中包含的馈线段总数；niDG表示第i个开关下游区段中包含的分布式电源开关总数；Kij表示第i个开关下游的第j个分布式电源开关的状态。该实施例中馈线段的状态用0和1表示，故障时为1，无故障时为0。
进一步的，本实施例中改进量子遗传算法的迭代更新过程采用免疫记忆池的方式，防止算法在迭代过程中发生种群退化。具体实施过程为：首先，随机生成N个个体为初代种群，将前N/2个个体定义为记忆池个体，储存优势抗体种群；其次，按抗体适应度将个体进行优劣排列，将前N/2个个体放入记忆池中保存，防止种群退化；最后，量子更新操作只将种群排列的后N/2个个体重新编码，并把上一代记忆池中的优势个体作为父代进行交叉操作，再将交叉后得到的N个个体进行优劣排列，将前N/2个个体放入记忆池中保存，如此往复直至满足迭代条件。
另外，传统算法的种群更新操作一般通过迭代条件来对种群进行限制，而传统的免疫算法及遗传算法中的交叉、变异等操作，一般都有着提前设置且与种群迭代情况无关的交叉及变异概率，不利于种群更新及算法寻优性能，因此，该实施例中采用自适应交叉概率，以根据当前全局最优个体与当前个体的表现值进行交叉概率的自适应调整，改进后的交叉概率Pc为：
Figure BDA0003285909550000091
式中：fm为两个交叉个体中适应度略高的个体；favg为每代种群个体的适应度平均值；fbest为迭代到目前为止最优的个体适应度；该实施例中设定k1＝0.9；k2＝0.6。
本实施例采用的改进量子遗传(IA-IQAGA)算法在量子遗传算法的基础上，掘弃了传统更新量子旋转门旋转角度与性状无关的通用性策略，根据全局最优染色体适应度值与当前染色体适应度值之间的差异来调整量子旋转门的旋转角度大小，以丰富种群多样性。此外，结合免疫算法的记忆池精英保留策略，将优势个体储存在记忆池中，以防种群因更新操作而出现性状退化的问题，并以记忆池中优势个体作为交叉父代，与更新后的种群基于自适应交叉概率进行交叉操作，既保留了整个种群中的优良性状个体，又保证了种群多样性。
S3：根据提取的各馈线段的状态对配电网内的馈线段的故障进行定位。
实施例二：
本发明还提供一种配电网故障定位终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例一的上述方法实施例中的步骤。
进一步地，作为一个可执行方案，所述配电网故障定位终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述配电网故障定位终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述配电网故障定位终端设备的组成结构仅仅是配电网故障定位终端设备的示例，并不构成对配电网故障定位终端设备的限定，可以包括比上述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述配电网故障定位终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，本发明实施例对此不做限定。
进一步地，作为一个可执行方案，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述配电网故障定位终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个配电网故障定位终端设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述配电网故障定位终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述方法的步骤。
所述配电网故障定位终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)以及软件分发介质等。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种配电网故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集故障时配电网中各开关的故障电流信息，并转换为各开关的实际故障状态；
S2：通过改进量子遗传算法对配电网中各馈线段的状态进行迭代更新，并构建适应度函数，以使各开关的实际故障状态与期望故障状态的差值最小，提取迭代过程中适应度函数最大时对应各馈线段的状态；
S3：根据提取的各馈线段的状态对配电网内的馈线段的故障进行定位。
2.根据权利要求1所述的配电网故障定位方法，其特征在于：各开关的故障电流信息通过配电开关监控终端采集。
3.根据权利要求1所述的配电网故障定位方法，其特征在于：步骤S1中转换为实际故障状态的方法为：当故障电流信息为无故障电流时，设定实际故障状态为0；当故障电流信息为有故障电流时，根据电流方向的不同，设定实际故障状态为1或-1。
4.根据权利要求3所述的配电网故障定位方法，其特征在于：当馈线段内不存在分布式电源时，设定由系统电源到用电负载方向为电流的正方向；当馈线段内存在分布式电源时，设定由系统电源到分布式电源方向为电流的正方向。
5.根据权利要求1所述的配电网故障定位方法，其特征在于：适应度函数E(S)为：
Figure FDA0003285909540000011
Figure FDA0003285909540000012
其中，W表示误差极大值；Si表示第i个开关的实际故障状态；Si *表示第i个开关的期望故障状态；i表示开关的序号；N表示配电网中的开关总数；δ表示权重系数；Q表示配电网中所有故障馈线段数目的总和；L1ij和L2ij分别表示第i个开关上游和下游区段中的第j个馈线段的故障状态，j表示馈线段的序号，ni1和ni2分别表示第i个开关上游和下游区段中包含的馈线段总数；niDG表示第i个开关下游区段中包含的分布式电源开关总数；Kij表示第i个开关下游的第j个分布式电源开关的状态。
6.根据权利要求1所述的配电网故障定位方法，其特征在于：改进量子遗传算法在传统量子遗传算法的基础上设定量子旋转门的旋转角度Δθi的更新策略为：
Δθi＝[c×rand()×|best-f(xi)|+ω(t)]×0.04π
其中，c表示学习因子，rand()表示随机数，best表示迭代到目前为止拥有最优适应度的个体，f(xi)表示当前种群的第i个个体，ω(t)表示惯性因子。
7.根据权利要求1所述的配电网故障定位方法，其特征在于：改进量子遗传算法的迭代更新过程具体为：首先，随机生成N个个体为初代种群，将前N/2个个体定义为记忆池个体，储存优势抗体种群；其次，按抗体适应度将个体进行优劣排列，将前N/2个个体放入记忆池中保存；最后，在更新过程中只将种群排列的后N/2个个体重新编码，并把上一代记忆池中的优势个体作为父代进行交叉操作，再将交叉后得到的N个个体进行优劣排列，将前N/2个个体放入记忆池中保存，如此往复直至满足迭代条件。
8.根据权利要求1所述的配电网故障定位方法，其特征在于：改进量子遗传算法的交叉过程中采用的交叉概率Pc为：
Figure FDA0003285909540000031
其中，fm为两个交叉个体中适应度略高的个体；favg为每代种群个体的适应度平均值；fbest为迭代到目前为止最优的个体适应度；k1和k2分别表示第一和第二概率值，且k1>k2。
9.一种配电网故障定位终端设备，其特征在于：包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～8中任一所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～8中任一所述方法的步骤。
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