CN115308536A - 一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法 - Google Patents
一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115308536A CN115308536A CN202211195772.6A CN202211195772A CN115308536A CN 115308536 A CN115308536 A CN 115308536A CN 202211195772 A CN202211195772 A CN 202211195772A CN 115308536 A CN115308536 A CN 115308536A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fault
- node
- phase
- distribution network
- current
- 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
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
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
-
- 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
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
-
- 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
- Y04S10/22—Flexible AC transmission systems [FACTS] or power factor or reactive power compensating or correcting units
Abstract
本发明公开了一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法,涉及电能计量领域,其包括获取配电网信息,并判断配电网中是否发生故障;在配电网的电路中设置至少两个微型同步相量测量单元,通过微型同步相量测量单元获取电路的相角信息,并判断任意两个微型同步相量测量单元之间是否发生含分布式电源类型故障(D类故障);在没有发生D类故障时,通过克拉克变换和小波模极大值确定疑似故障区段(分别为F1类故障和F2类故障)。本发明能够可靠精准地识别故障区段,且适应性强和经济性好。
Description
技术领域
本发明涉及电能计量领域,具体涉及一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法。
背景技术
配电网作为电力系统中的枢纽连接大电网与用户,对于保障电网的安全稳定运行起至关重要的作用。随着社会经济的发展,现代配电网呈现多源化,高密度的发展模式,拓扑结构不再为传统的单电源结构,为新形势下的配电网故障保护、识别和定位工作带来了新的挑战。
在配电网中,快速准确的故障定位主要依靠高精度和实时性的设备对电网运行的信息的提取和处理,并通过电力网络的参数进行计算,从而计算出故障在网络中所处的位置,使运维检修人员能够在最短时间内对故障进行检修,以达到快速恢复供电的目的。传统的配电网故障定位方法主要有行波法、阻抗法、信号注入法和人工智能算法。行波法在处理网络拓扑结构复杂的配电网时,不断的折射和反射使得精确地获取波的波头成为难点,同时,大量的配置专用的行波检测装置也存在经济性和工程实用性的问题;信号注入法在大量分布式电源接入时,易受干扰;人工智能方法受限于训练样本来源与数量,仍需要深入研究;传统配电网阻抗法多采用电压电流序分量幅值信息,其精度受到互感器及现场条件制约。同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)具有高精度、高分辨率和高同步性,在输电网中应用较为广泛,受制于庞大的体积和高昂的成本,难以直接应用在配电网中。近年来,一种微型多功能同步相量测量单元(multifunctional micro phasormeasurement unit,μMPMU)在配电网的应用日益广泛,其可以实时、同步、高精度地量测电压、电流的幅值、相位信息,幅值和相位误差仅为 0.5%和0.01°,并具备高达30kHz的采样速率。因此,利用微型同步相量测量单元(μPMU)对故障点电压电流相量的采集,并结合双端阻抗法对配电网进行故障定位,能够有效解决传统故障定位方法精度不足,且易受干扰的问题。
发明内容
针对现有技术中的上述不足,本发明提供的一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法解决了现有技术精确性、适应性和经济性差的问题。
为了达到上述发明目的,本发明采用的技术方案为:
提供一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法,其包括以下步骤:
S1、划分故障定位域:在配电网中配置若干微型同步相量测量单元,将节点i到节点j以及节点i到节点j之间的支路含有DG的双端电源区域作为含DG区域;将剩余区域作为其他区域;
S2、获取配电网信息,并判断配电网中是否发生故障;若是则进入步骤S3;否则继续获取配电网信息并进行故障判断;
S3、通过微型同步相量测量单元获取其所在节点的电流相角信息,根据电流相角信息判断故障是否发生在含DG区域,若是则计算该故障对应的区段,并输出结果,完成配电网故障区段识别;否则进入步骤S4;
S4、判断两个微型同步相量测量单元其中一个微型同步相量测量单元所接支点对应的各个支路的另一端是否存在另一个微型同步相量测量单元,若是则进入步骤S5;否则进入步骤S6;其中,将发生于两个微型同步相量测量单元之间的故障作为F1类故障,将发生于单个微型同步相量测量单元与支路之间的逆变型故障作为F2类故障;
S5、判断是否能够计算得到F1类故障对应的区段,若是则计算并输出结果,完成配电网故障区段识别;否则进入步骤S6;
S6、判断是否能够计算得到F2类故障对应的区段,若是则计算并输出结果,完成配电网故障区段识别;否则返回步骤S1。
进一步地,步骤S3中根据电流相角信息判断故障是否发生在含DG区域的具体方法为:
判断含DG区域中两个微型同步相量测量单元所在节点的电流相角差值的绝对值是否大于0,若是则判定故障发生在含DG区域;否则判定故障发生在其他区域。
本发明的有益效果为:
1、对配电网拓扑结构进行故障定位域的划分,将配电网按照μPMU的配置情况,划分不同的故障类型进行判定,准确得到不同分类模型和不同故障区段;
2、提取节点两端电压、电流相角等信息的提取,并构建基于克拉克变换的相角差值的故障判定值以确定D类故障,判断结果准确可靠;
3、通过小波模极大值确定疑似故障区段,以此快速缩小故障定位区域,并通过双端阻抗法和单端阻抗法相结合的形式判定F1类故障和F2类故障的具体位置。
附图说明
图1为本发明的流程图;
图2为D类故障定位区段;
图3为D类故障等效分析图;
图4为F1类故障定位区段;
图5为F2类故障定位区段;
图6为配电网系统局部图;
图7为F1类故障疑似故障区段等效图;
图8为实施例局部算例模型;
图9为接入D类故障前无故障幅值;
图10为接入D类故障单相接地故障幅值;
图11为接入D类故障故障相间短路故障幅值;
图12为接入D类故障故障相间短路接地故障幅值;
图13为接入F类故障无故障幅值;
图14为接入F类单相接地故障幅值;
图15为接入F类相间短路故障幅值;
图16为接入F类故障相间短路接地故障幅值;
图17为D类故障各节点小波模极大值;
图18为F类故障各节点小波模极大值。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述,以便于本技术领域的技术人员理解本发明,但应该清楚,本发明不限于具体实施方式的范围,对本技术领域的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示,提供一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法,其包括以下步骤:
S1、划分故障定位域:在配电网中配置若干微型同步相量测量单元,将节点i到节点j以及节点i到节点j之间的支路含有DG(分布式电源)的双端电源区域作为含DG区域;将剩余区域作为其他区域;
S2、获取配电网信息,并判断配电网中是否发生故障;若是则进入步骤S3;否则继续获取配电网信息并进行故障判断;
S3、通过微型同步相量测量单元获取其所在节点的电流相角信息,根据电流相角信息判断故障是否发生在含DG区域,若是则计算该故障对应的区段,并输出结果,完成配电网故障区段识别;否则进入步骤S4;
S4、判断两个微型同步相量测量单元其中一个微型同步相量测量单元所接支点对应的各个支路的另一端是否存在另一个微型同步相量测量单元,若是则进入步骤S5;否则进入步骤S6;其中,将发生于两个微型同步相量测量单元之间的故障作为F1类故障,将发生于单个微型同步相量测量单元与支路之间的逆变型故障作为F2类故障;
S5、判断是否能够计算得到F1类故障对应的区段,若是则计算并输出结果,完成配电网故障区段识别;否则进入步骤S6;
S6、判断是否能够计算得到F2类故障对应的区段,若是则计算并输出结果,完成配电网故障区段识别;否则返回步骤S1。
步骤S3中根据电流相角信息判断故障是否发生在含DG区域的具体方法为:判断含DG区域中两个微型同步相量测量单元所在节点的电流相角差值的绝对值是否大于0,若是则判定故障发生在含DG区域;否则判定故障发生在其他区域。
步骤S3计算该故障对应的区段,并输出结果的具体方法包括以下子步骤:
S3-1、构建D类故障的故障矩阵:若由第i个微型同步相量测量单元和第j个微型同步相量测量单元构成的含DG区域出现故障时,将的数值置为1;若由第i个微型同步相量测量单元和第j个微型同步相量测量单元构成的含DG区域未出现故障时,将的数值置为0;其中为中第i行第j列元素;n为微型同步相量测量单元总数;
步骤S3-2中降维处理的具体方法为:根据公式:
步骤S3-3的具体方法包括以下子步骤:
S3-3-2、根据公式:
得到故障特征矩阵;其中为克拉克模电流的一维矩阵;为克拉克模电流的一维矩阵;;为中元素对应的第i个节点的克拉克模电流对应的相角与第r个节点的克拉克模电流对应的相角的差值;为第i个节点的克拉克模电流对应的相角与第r个节点的克拉克模电流对应的相角的差值;;为第i个节点的克拉克模电流对应的相角;为第r个节点的克拉克模电流对应的相角,为第i个节点的克拉克模电流对应的相角,为第r个节点的克拉克模电流对应的相角。
步骤S3-7的具体方法为:
步骤S5的具体方法包括以下子步骤:
S5-1、计算节点间的小波模极大值,确定疑似故障区段在节点i和节点r之间;其中节点i和节点r分别对应一个微型同步相量测量单元;
S5-2、在节点i和节点r之间取设定数量的节点,并获取各个节点之间的电压;
S5-3、将节点i和节点r之间任意两个节点之间的电压相乘,并判断两个节点之间的电压的乘积是否小于0,若是则判定两个节点之间的区段存在F1型故障,并输出故障类型和故障区段,完成配电网故障区段识别;否则进入步骤S6。
步骤S6的具体方法包括以下子步骤:
S6-1、计算节点间的小波模极大值,确定疑似故障区段在节点m和节点n之间;其中节点m和节点n分别对应一个微型同步相量测量单元;
S6-2、根据公式:
计算初始故障距离;其中为疑似故障区段的电源侧故障后电压向量;为线路单位正序阻抗;为考虑对地等效电容分流影响下的校正后电流;为正序故障电流;为过渡电阻阻值;为疑似故障区段的电源侧故障后电流向量;q为虚部表示;为交流电的角频率;为线路单位长度对地电容容值;为故障前流入的等效电流;
S6-3、将初始故障距离与当前检测区段的长度依次进行比较,判断是否存在的区段,若是则判定节点t与节点t+1之间的区段存在F2类故障,并输出故障类型和故障区段,完成配电网故障区段识别;否则返回步骤S1;其中为节点m与节点t之间的距离,为节点m与节点t+1之间的距离。
如图2和图3所示,含分布式电源类型故障(D类故障)的故障识别原理为:
节点i和节点r之间未发生D类故障时,节点i(接一个微型同步相量测量单元)与节点r(接一个微型同步相量测量单元)之间的相位差;其中节点i处微型同步相量测量单元测得的相角,节点r处微型同步相量测量单元测得的相角;
其中为故障后节点i至故障点的电压压降相角,为故障后节点r至故障点的电压压降相角,为故障区域中节点i与故障点之间等效阻抗的阻抗角,为故障区域中节点r与故障点之间等效阻抗的阻抗角,为节点i故障电压,为节点r故障电压,为故障相角,为故障电压,为故障后节点i至故障点的等效电抗,为故障后节点i至故障点的等效电阻,为故障后节点r至故障点的等效电抗,为故障后节点r至故障点的等效电阻,sin为正弦函数,cos为余弦函数,arctan为反正切函数。
(4)当节点i和节点r之间发生BC相间故障时:
其中为节点i的克拉克模电流,为节点i的A相故障电流,为节点i的B相故障电流,为节点i的C相故障电流,为节点r的B相故障电流,为节点r的B相故障电流,为节点r的C相故障电流,为为节点r的克拉克模电流;此时;
(5)当节点i和节点r之间发生包含B/C相故障(B接地故障、C接地故障、AB接地故障、AC接地故障、BC接地故障、AB相间故障、AC相间故障、BC相间故障、ABC接地故障,以及ABC相间接地故障)时,由于故障后该区域两端节点处的B相或C相电流的幅值和相角将发生变化且不再相等,此时;
(6)当节点i和节点r之间发生A 相接地故障时:
通过对以上六条D类故障的三相故障分析,故障数值特征总结如表1所示:
表1 故障数值特征表
如图4、图5和图6所示,图4和图5中清楚显示F1类故障和F2类故障的区别,图6中,f 1 处、f 2 处和f 3 处发生故障则识别的F1类故障和F2类故障如表2所示:
表2 故障区段信息表
f 1 处故障时,在M15点能够检测到异常,确定疑似故障区段构成为(M11, L1- L4,M15)和(M15, L5- L8, M19);
f 2 处或f 3 处故障时,在M19点能够检测到异常,确定疑似故障区段构成为 (M15,L5- L8, M19)、(M19, L9- L12, M23)和(M19, L91- L93, M193);
随后通过步骤S4的具体过程能够获取f 1 处、f 2 处和f 3 处所在区段分别为L6、L8和L92。
如图7所示,F1类故障的故障识别原理为:
根据故障正序电压公式:
得到故障点f到节点i之间的故障正序电压和故障点f到节点r之间的故障正序电压;其中为正序传播系数,为正序波阻抗,Z为节点i和节点r之间正序阻抗,Y为节点i和节点r之间正序导纳,为节点i的正序电压,为节点i的正序电流,为节点r的正序电压,为节点r的正序电流,j为虚部表示,e为自然数常数,cosh为双曲余弦函数,sinh双曲正弦函数,δ为节点i和节点r之间量测的不同步角,节点i和节点r之间的距离,x为故障点f到节点i之间的距离;
分析故障正序电压公式可得,当故障发生在节点f处时,节点f处的节点电压为0,且其上游端节点的电压大于0,下游端节点的电压小于0,则节点f处的上下游端节点的电压相乘小于0。
在本发明的一个实施例中:
如图8所示,按照图8的局部算例模型在PSCAD环境中搭建含DG的10kV配电网仿真模型,进行不同种类的故障仿真,并利用MATLAB软件对仿真数据进行计算,验证本发明的可行性。系统参数如下:电源额定电压10.5 kV,额定容量50 MV∙A,频率50 Hz。在节点M11、M15、M19和M23处分别配置有μPMU,在线路末端分别接有旋转型和逆变型DG并通过断路器控制接入类型,节点间线路参数如表3和表4所示。
表3 节点间线路区段划分
表4 10kV架空线缆参数
例1:在区段(M20, M21)之间设置故障点,模拟DG区域内的D类故障,并分别验证不同DG类型(旋转型和逆变型)以及不同相故障类型(单相接地、相间短路和相间短路接地)下D类域故障识别的可行性。
第一步,打开断路器BRK和BRK2,关闭BRK(1/3/4),接入旋转型故障,并分别设置单相接地、相间短路和相间短路接地故障,设置仿真时长2.5秒,在2.0s出现故障,故障持续时间为0.3s。开始仿真并将得到的数据导入MATLAB进行运算,计算D类域中(M20, M21)区段两端克拉克模、模电流相角差值之和,并得出故障判定值(),结果如图9、图10、图11和图12所示,无故障发生时,故障判定值为0;发生故障后,在2.005s时故障判定值分别突变至3.164、2.435和2.513,说明该方法在接入旋转型DG时,能够准确识别类故障。
第二步,打开断路器BRK(1/2),关闭BRK(3/4),接入逆变型故障,并分别设置单相接地、相间短路和相间短路接地故障,保持相同仿真参数,将故障数据进行运算,得到故障判定值的结果如图13、图14、图15和图16所示,无故障发生时,故障判定值为0;发生D类故障后,在2.005s时故障判定值分别突变至0.895、3.087和3.057,说明该方法在接入逆变型DG时,能够准确识别故障。
例2:在区段(M16, M17)之间设置故障点,模拟DG区域内的F1类故障,并分别验证不同DG类型(旋转型和逆变型)以及不同故障类型(单相接地、相间短路和相间短路接地)下F1类故障识别的可行性。
第一步,分别接入旋转型故障和逆变型故障,并设置单相接地、相间短路和相间短路接地故障,设置仿真时长为2.5秒,在2.0s出现故障,故障持续时间为0.3s;首先进行D类故障判定,得到故障结果为无故障时接着进行F类故障(包括F1类故障和F2类故障)判定。
第二步,将所有节点μPMU采集到的故障分量进行提取,进行小波变换,得到故障序分量的模极大值。如图17和图18所示,疑似故障区段为节点M15所含的区段, (M13, M14)、(M14, M15) 、(M15, M16) 和(M16, M17),接着进行具体故障区段的确定。
第三步,计算疑似故障区段两端节点的电压差,并对所有的疑似故障区段进行遍历搜索,得到电压差小于0的区段并输出,搜索结果如表5所示。
表5 疑似故障区段遍历搜索计算结果
根据表中的数据可得,经计算之后,未发生故障的区段两端电压差值几乎为0,而发生故障之后,区段两端的电压差和的乘积为负数,具有明显的故障特征,区段定位准确。在接入旋转型DG 和逆变型DG时,均能够准确识别故障,且不受故障类型影响。
例3:在区段(M151, M152)之间距M15节点8kM处设置故障,模拟DG区域内的F2类故障,并分别验证旋转型故障和逆变型故障以及不同相故障类型(单相接地、相间短路和相间短路接地)下F2类域故障识别的可行性。
第一步,在旋转型故障和逆变型故障的基础上,分别设置单相接地、相间短路和相间短路接地故障,设置仿真时长为2.5秒,在2.0s出现故障,故障持续时间为0.3s,开始仿真并将得到的数据导入MATLAB进行运算。
经计算得到D类故障域中(M20, M21)区段故障判定值均为0,节点小波模极大值计算结果为M15,且F1类故障遍历搜索无有效结果,因此判定发生F2类故障,疑似故障区段为(M15, M151)和(M151, M152)。
第二步,提取M15节点的μPMU故障数据进行单端测距,并根据初步测距结果对疑似故障区段进行搜索,确定具体故障区段,结果如表6所示。
表6 故障区段定位结果
由表6可得,经计算后F2类故障区段识别结果正确。至此,本法可准确识别不同DG类型下的故障,且不受故障类型和故障位置的影响。
本发明对配电网拓扑结构进行故障定位域的划分,将配电网按照μPMU的配置情况,划分不同的故障类型进行判定,准确得到不同分类模型和不同故障区段;提取节点两端电压、电流相角等信息的提取,并构建基于克拉克变换的相角差值的故障判定值,判断结果准确可靠;通过小波模极大值确定疑似故障区段,以此快速缩小故障定位区域,并通过双端阻抗法和单端阻抗法相结合的形式判定F1类故障和F2类故障的具体位置。
Claims (8)
1.一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、划分故障定位域:在配电网中配置若干微型同步相量测量单元,将节点i到节点j以及节点i到节点j之间的支路含有DG的双端电源区域作为含DG区域;将剩余区域作为其他区域;
S2、获取配电网信息,并判断配电网中是否发生故障;若是则进入步骤S3;否则继续获取配电网信息并进行故障判断;
S3、通过微型同步相量测量单元获取其所在节点的电流相角信息,根据电流相角信息判断故障是否发生在含DG区域,若是则计算该故障对应的区段,并输出结果,完成配电网故障区段识别;否则进入步骤S4;
S4、判断两个微型同步相量测量单元其中一个微型同步相量测量单元所接支点对应的各个支路的另一端是否存在另一个微型同步相量测量单元,若是则进入步骤S5;否则进入步骤S6;其中,将发生于两个微型同步相量测量单元之间的故障作为F1类故障,将发生于单个微型同步相量测量单元与支路之间的逆变型故障作为F2类故障;
S5、判断是否能够计算得到F1类故障对应的区段,若是则计算并输出结果,完成配电网故障区段识别;否则进入步骤S6;
S6、判断是否能够计算得到F2类故障对应的区段,若是则计算并输出结果,完成配电网故障区段识别;否则返回步骤S1。
2.根据权利要求1所述的一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法,其特征在于,步骤S3中根据电流相角信息判断故障是否发生在含DG区域的具体方法为:
判断含DG区域中两个微型同步相量测量单元所在节点的电流相角差值的绝对值是否大于0,若是则判定故障发生在含DG区域;否则判定故障发生在其他区域。
3.根据权利要求1所述的一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法,其特征在于,步骤S3计算该故障对应的区段,并输出结果的具体方法包括以下子步骤:
S3-1、构建D类故障的故障矩阵:若由第i个微型同步相量测量单元和第j个微型同步相量测量单元构成的含DG区域出现故障时,将的数值置为1;若由第i个微型同步相量测量单元和第j个微型同步相量测量单元构成的含DG区域未出现故障时,将的数值置为0;其中为中第i行第j列元素;n为微型同步相量测量单元总数;
5.根据权利要求3所述的一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法,其特征在于,步骤S3-3的具体方法包括以下子步骤:
S3-3-2、根据公式:
7.根据权利要求1所述的一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法,其特征在于,步骤S5的具体方法包括以下子步骤:
S5-1、计算节点间的小波模极大值,确定疑似故障区段在节点i和节点r之间;其中节点i和节点r分别对应一个微型同步相量测量单元;
S5-2、在节点i和节点r之间取设定数量的节点,并获取各个节点之间的电压;
S5-3、将节点i和节点r之间任意两个节点之间的电压相乘,并判断两个节点之间的电压的乘积是否小于0,若是则判定两个节点之间的区段存在F1型故障,并输出故障类型和故障区段,完成配电网故障区段识别;否则进入步骤S6。
8.根据权利要求1所述的一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法,其特征在于,步骤S6的具体方法包括以下子步骤:
S6-1、计算节点间的小波模极大值,确定疑似故障区段在节点m和节点n之间;其中节点m和节点n分别对应一个微型同步相量测量单元;
S6-2、根据公式:
计算初始故障距离;其中为疑似故障区段的电源侧故障后电压向量;为线路单位正序阻抗;为考虑对地等效电容分流影响下的校正后电流;为正序故障电流;为过渡电阻阻值;为疑似故障区段的电源侧故障后电流向量;q为虚部表示;为交流电的角频率;为线路单位长度对地电容容值;为故障前流入的等效电流;
S6-3、将初始故障距离与当前检测区段的长度依次进行比较,判断是否存在的区段,若是则判定节点t与节点t+1之间的区段存在F2类故障,并输出故障类型和故障区段,完成配电网故障区段识别;否则返回步骤S1;
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211195772.6A CN115308536B (zh) | 2022-09-29 | 2022-09-29 | 一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211195772.6A CN115308536B (zh) | 2022-09-29 | 2022-09-29 | 一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115308536A true CN115308536A (zh) | 2022-11-08 |
CN115308536B CN115308536B (zh) | 2022-12-20 |
Family
ID=83867304
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211195772.6A Active CN115308536B (zh) | 2022-09-29 | 2022-09-29 | 一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115308536B (zh) |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103927459A (zh) * | 2014-05-04 | 2014-07-16 | 华北电力大学(保定) | 一种用于含分布式电源配电网故障定位的方法 |
US20140229127A1 (en) * | 2013-02-13 | 2014-08-14 | Alstom Grid, Inc. | Electrical fault location determination in a distribution system based on phasor information |
CN104297629A (zh) * | 2014-08-19 | 2015-01-21 | 中国科学院电工研究所 | 含分布式电源的配电网的区段故障检测与定位方法 |
CN104297628A (zh) * | 2014-08-19 | 2015-01-21 | 中国科学院电工研究所 | 含dg的配电网的区段故障检测与定位方法 |
CN107238779A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-10-10 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种有源配电网的故障测距方法 |
CN108051700A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-05-18 | 北京交通大学 | 基于μPMU的配电线路参数辨识的相分量故障测距方法 |
CN108448546A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-08-24 | 哈尔滨理工大学 | 一种有源电力系统线路故障判别方法 |
CN108548987A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-09-18 | 国网江苏省电力公司扬州供电公司 | 基于电流相位变化的有源配电网故障定位方法 |
CN109254225A (zh) * | 2018-08-13 | 2019-01-22 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司南宁监控中心 | 一种电网故障检测和故障线路识别方法 |
CN109507526A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-03-22 | 山东大学 | 基于同步相量测量和协方差矩阵理论的配电网故障诊断方法 |
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 |
US20200326363A1 (en) * | 2019-04-09 | 2020-10-15 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Simultaneous Fault Detection and Location of Power Distribution Systems |
KR20210023127A (ko) * | 2019-08-22 | 2021-03-04 | 한국전력공사 | 배전계통 고장구간 식별 시스템 |
CN113009278A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-06-22 | 西华大学 | 一种基于故障行波时间检测的配电网故障定位方法 |
-
2022
- 2022-09-29 CN CN202211195772.6A patent/CN115308536B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140229127A1 (en) * | 2013-02-13 | 2014-08-14 | Alstom Grid, Inc. | Electrical fault location determination in a distribution system based on phasor information |
CN103927459A (zh) * | 2014-05-04 | 2014-07-16 | 华北电力大学(保定) | 一种用于含分布式电源配电网故障定位的方法 |
CN104297629A (zh) * | 2014-08-19 | 2015-01-21 | 中国科学院电工研究所 | 含分布式电源的配电网的区段故障检测与定位方法 |
CN104297628A (zh) * | 2014-08-19 | 2015-01-21 | 中国科学院电工研究所 | 含dg的配电网的区段故障检测与定位方法 |
CN107238779A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-10-10 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种有源配电网的故障测距方法 |
CN108051700A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-05-18 | 北京交通大学 | 基于μPMU的配电线路参数辨识的相分量故障测距方法 |
CN108548987A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-09-18 | 国网江苏省电力公司扬州供电公司 | 基于电流相位变化的有源配电网故障定位方法 |
CN108448546A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-08-24 | 哈尔滨理工大学 | 一种有源电力系统线路故障判别方法 |
CN109254225A (zh) * | 2018-08-13 | 2019-01-22 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司南宁监控中心 | 一种电网故障检测和故障线路识别方法 |
CN109507526A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-03-22 | 山东大学 | 基于同步相量测量和协方差矩阵理论的配电网故障诊断方法 |
US20200326363A1 (en) * | 2019-04-09 | 2020-10-15 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Simultaneous Fault Detection and Location of Power Distribution Systems |
KR20210023127A (ko) * | 2019-08-22 | 2021-03-04 | 한국전력공사 | 배전계통 고장구간 식별 시스템 |
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 |
CN113009278A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-06-22 | 西华大学 | 一种基于故障行波时间检测的配电网故障定位方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
YOUNIS M.NSAIF ET AL.: "Fault Detection and Protection Schemes for Distributed Generation Integrated to Distribution Network:Challenges and Suggestions", 《IEEE ACCESS》 * |
李培培 等: "基于电流相位变化的有源配电网故障区段定位", 《山东电力技术》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115308536B (zh) | 2022-12-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Bíscaro et al. | Integrated fault location and power-quality analysis in electric power distribution systems | |
CN109324269B (zh) | 基于分布式测量的配电网单相断线故障辨识方法 | |
CN109523165B (zh) | 一种基于有限信息的电压暂降状态估计方法 | |
CN111965475A (zh) | 一种基于零序电流分布特性的配电网综合故障研判方法 | |
CN109283429A (zh) | 一种基于正负序阻抗相等原理的配电网故障测距方法 | |
Wang et al. | Faulty feeder detection based on the integrated inner product under high impedance fault for small resistance to ground systems | |
CN107045093A (zh) | 基于快速s变换的小电流单相接地故障选线方法 | |
Abasi et al. | Fault classification and fault area detection in GUPFC-compensated double-circuit transmission lines based on the analysis of active and reactive powers measured by PMUs | |
Abasi et al. | A Comprehensive Review of Various Fault Location Methods for Transmission Lines Compensated by FACTS devices and Series Capacitors | |
Li et al. | A fault pattern and convolutional neural network based single-phase earth fault identification method for distribution network | |
Zhu et al. | Multiple random forests based intelligent location of single-phase grounding fault in power lines of DFIG-based wind farm | |
Liu et al. | A novel pilot directional protection scheme for HVDC transmission line based on specific frequency current | |
CN112269101B (zh) | 一种含分布式电源的配电网单相断线故障定位方法 | |
CN115308536B (zh) | 一种基于μPMU的含DG的配电网故障区段识别方法 | |
CN112485590A (zh) | 一种配电网单相断线故障识别方法 | |
WO2020191825A1 (zh) | 基于相位关系的配电网单相断线故障辨识方法 | |
Zhao et al. | A fault section location method for small current grounding system based on HHT | |
Zhongjian et al. | A fault location method for single-phase grounding fault in distribution network | |
Chen et al. | A new scheme for fault location of three‐terminal parallel transmission lines without transposer | |
CN109241626A (zh) | 一种输电线路工频序参数的计算方法 | |
LIANG et al. | Research on setting method of time domain distance protection | |
Zhang et al. | Fast Fault Detection and Location System for Distribution Network Lines Based on Power Electronic Disturbance Signals | |
Qian et al. | Direction travelling waves based single-phase-to ground fault line section identification | |
Liu et al. | Single-phase Grounding Fault Line Selection Method Based on the Difference of Electric Energy Information Between the Distribution End and the Load End | |
Chatterjee | Identification of faults during power swing: a PMU based scheme |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |