配电网故障诊断方法综述.docx

1、 配电网故障诊断方法综述 摘要:配电网故障诊断方法的研究是提高的供电可靠性 的一个重要方面。本文总结了配电网的故障诊断方法：矩 阵算法、专家系统、神经网络算法、蚁群算法、遗传算法、 粗糙集理论法、Petri Net法以及运用覆盖集理论与Tabu 搜索的停电呼叫算法等，并对这些方法的原理、使用范围 及优缺点进行概述。关键词：故障诊断；FTU;冗余；容错0引言配电系统在电力系统中处于系统末端，是电 能输送的最后一个环节，它直接承担着对用户的 供电，因此配电系统的运行水平直接影响用户的 供电质量。随着中国配电网络结构和硬件设施的 不断完善，电力用户对电能可靠性的要求也越来 越高。国家电力公司明确提出

2、供电可靠性要达到 99.96%的目标。我国配电网改造后一般形成“手拉手”环网 供电开环运行结构，该结构可分解为多个树状辐 射网络，配电自动化改造是为提高供电可靠性。 据不完全统计，用户的停电事故中80%是由配电 系统故障引起的。因此，当配网发生故障后，基 于FTU/DTU采集的故障信息，快速故障定位并 有效隔离故障区域，恢复对用户的供电，是提高 供电可靠性的主要途径。目前，配电网故障定位、隔离与恢复供电的 算法较多，常用的有矩阵算法、专家系统、神经 网络算法、蚁群算法、遗传算法、粗糙集理论法、 Petri Net法以及运用覆盖集理论与Tabu搜索的停 电呼叫算法等。本文首先介绍故障诊断方法的选

3、 择，再对各种算法的原理、优缺点进行概述，并 得出今后配电网故障诊断方法的研究方向。1配电网故障诊断方法的选择高性能的在线配电网故障定位系统是我们的 目标，故障定位系统的性能与所选择的故障定位 方法密切相关。这里有三个性能指标，利用它们 来评价故障定位系统的优劣。反过来，它们对故 障定位方法的选择也具有指导意义1。(1)实时性：即故障定位系统的速度。为了 保证向广大用户提供稳定的电力供应，提高供电 的可靠性，故障定位系统必须能够在最短的时间 内给出判断结果。通常，故障定位系统的诊断速 度是由诊断原理的推理性能决定的。(2) 通用性：它代表了广泛的适用性。比如 当我们针对一个具体的配电网拓扑设计

4、了一个故 障定位系统后，我们希望经过少量修改后即可应 用于其它有类似拓扑的配电网络。(3) 容错性：配电网中FTU/DTU采集的 数据存在着两种不确定性，即保护动作和断路器 跳闸的可靠性以及警报信号的不正确性。如何处 理这些不确定性，是配电网故障定位系统推向实 用化的关键。实际上，该问题取决于我们所用故 障定位方法的容错性能。通常来讲，一方面性能的提高总是以牺牲其 它方面性能为代价的。实际上，根据具体研究对 象的不同，对上述三个方面的要求是有所侧重的。 所以，我们可以根据具体的情况来选择合适的故 障定位方法。我们研究的对象是配电网，就要考虑其实际 情况。首先，由于配电网故障定位所用的信息源 大

5、多来自于户外的终端单元，配电网信息受干扰 或丢失的可能性较高。为此，在配电网故障定位 原理的实现上必须考虑对故障定位所用信息的容 错能力，该问题可以视为配电网准确故障定位的 关键。其次，配电网网络结构复杂多样，运行工 况也是变化多样，比如最常见的城市“手拉手” 环状网，平时开环运行，但也有短时间闭环运行 的情况出现。这样，对实现通用性不利。再次， 快速的判断故障区段并进行隔离，恢复正常区段 的供电，也必须而且应该优先考虑。2常用配电网故障诊断方法 2.1矩阵算法矩阵算法2 6是依据配电网的结构构造一 个网络描述矩阵D。根据馈线的最大负荷，对各 台柱上RTU进行整定。当馈线发生故障时，有故 障电

6、流流过的分段开关上的RTU将检测到高于其 整定值的过电流，此时该RTU即将这个故障电流 的最大值及其出现的时刻记录下来并上报给配网 控制中心的SCADA系统，SCADA系统据此生成一个故障信息矩阵G，通过网络描述矩阵D和故障 信息矩阵G的运算得到一个故障判断矩阵P，根据 矩阵P就可准确地判断和隔离故障区段。现有的故障定位矩阵算法主要有以下两类2 ： 一类是基于网基结构的矩阵算法，另一类 是基于网形结构的配电网故障定位矩阵算法。第 二类算法是在第一类算法的基础上发展起来的。 基于网基结构的矩阵算法采用无向图的方式描述 网络的拓扑结构，然后根据各FTU监测到的故障 信息组成故障信息矩阵，并将网络描

7、述矩阵和故 障信息矩阵相乘和异或运算进行故障定位。该方 法所基于的原理仅是故障存在的必要非充分条 件，往往会造成故障区间的误判，需要进行规格 化处理，且最终故障区间的判别是通过逐对的异 或运算来进行搜索确定的，计算量较大。基于网 形结构的矩阵算法对配网拓扑结构的描述采用的 则是有向图的方式，其判断原理是故障存在的充 要条件，无需进行规格化运算，使得计算量减少 很多。但从形成的故障判定矩阵，到最终故障区 域的定位仍须对每一流过故障过电流的开关设备 一一进行搜寻，校验其下游子开关的状态，最终 才能对故障进行定位，并且对于多电源网络，该 方法需要多次假定正方向才能确定故障区域，计 算速度有待提高。以

8、上两种矩阵算法均以某一馈线为研究对 象，其基本判断依据是：当出现短路故障时，如 果故障过电流从馈线的一端流入，从馈线的另一 端流出，则该馈线区段不在故障区域内；如果故 障过流从馈线一端流入而另一端无故障过流流 出，则该馈线区段在故障区域内。因此这两种方 法都是通过对比各馈线区段两侧开关流经的过流 信号进行故障定位的，至少需要两个节点的信号， 无法解决馈线末端的故障定位问题。矩阵算法程序设计原理简单，运算处理方便， 故障区段定位过程简单、速度快。但存在以下问题：首先，当系统节点增加时，其计算量按ON、增长，且故障时需对所有节点进行处理；其次矩 阵运算仅利用节点是否流过故障电流来提供判别 依据，不

9、能充分利用配电自动化终端装置提供的 完整故障信息，并且只能判别出故障点，不能给 出故障恢复算法；再次，对于多重故障，其判别 较为困难；另外，矩阵算法，对故障信号的误信 息不能很好地去除，容错性较差。目前的各种改 进矩阵算法，仅是对上述问题的某一方面有所改 善，并没有彻底解决。2.2专家系统专家系统7是一种基于知识的智能系统， 在某一特定领域内，运用专家丰富的知识进行推 理求解，擅长解决那些难以建立数学模型而需要 依赖专家经验知识解决的复杂问题。专家系统具 有启发性、透明性、高性能以及灵活性等特征， 常用的知识表示方法有谓词逻辑、语义网络、产 生式规则、框架和黑板等。运用专家系统的方法8 11进

10、行故障判断， 即把保护、断路器的动作逻辑以及运行人员的诊 断经验用规则表示出来，形成故障诊断专家系统 的知识库，进而根据报警信息对知识库进行推理， 获得故障诊断的结论。目前的配电网故障定位专 家系统11大多是基于产生式规则的故障诊断专 家系统，它可以有效模拟故障诊断专家完成故障 定位的过程，根据断路器跳闸信号和保护信息的 推理和判断进行故障定位，但是在实际中存在知 识库获取和维护困难、不具有自学习能力和容错 性差等缺陷，尤其在故障后保护装置或断路器出 现拒动或误动时，专家系统缺乏有效识别错误的 方法，容易造成诊断错误。2.3神经网络算法人工神经网络12 1 5 (Artificial Neur

11、al Network， ANN)是模拟人类神经系统传输、处 理信息过程的一种人工智能技术。与专家系统相 比，人工神经网络最大的特点是采用神经元及它 们之间的有向权重连接来隐含处理问题的知识， 并具有很强的学习和自我学习能力、泛化能力和 容错能力。此外，神经元之间的计算相对独立， 便于并行处理。ANN在输、配电网络故障诊断中的应用主要 在故障定位和故障类型识别2个方面。基于人工 神经网络的故障诊断方法一般以所有可能获得的 保护和断路器的状态作为输入，所有可能的故障 位置或元件作为输出，并用0，1 二进制来表明输 入、输出相量是否激活，训练好的网络就可用于 故障诊断。在此方法中输入/输出节点数目将

12、随 输电网络规模的扩大而迅速增加，因此不适用于 大型输电网络。利用不同的神经网络算法，相应 故障诊断方法也有不同，例如：BP、RBF、 Kohonen、多层前馈神经网络（FNN)等神经网 络。神经网络算法，具有较强的适应性，但它需 要较完备的样本库，其结构和参数的确定往往依 赖于人的经验，所以神经网络在配电网故障定位 中的应用大多尚处于实验阶段，离实际应用还有 一定的距离。2.4蚁群算法蚁群算法（Ant Colony Optimization， ACO) 是由Dongo16 17等人提出，该算法是模拟自然 界中真实蚁群的觅食行为而形成的一种模拟进化 算法，是一种求解组合最优化问题的新型通用启

13、发式方法18，具有正反馈、分布式计算和富于 贪婪启发式搜索的特点。正反馈有助于快速发现 问题较好的解；分布式计算可避免在迭代过程中 出现早熟现象；而运用贪婪启发式搜索则可使搜 索过程中较早地发现可行解。将蚁群算法用于配电网故障定位19 22时， 一般是把配电网故障定位问题转化为类似于巡回 旅行问题（TSP)的模式，利用蚁群算法进行求 解。由于蚁群算法容易出现停滞现象，即搜索进 行到一定程度后，所有个体所发现的解完全一致， 不能对解空间进一步进行搜索，不利于发现更好 的解，而且蚁群中多个个体的运动是随机的，当 群体规模较大或网络结构较为复杂时，要找出一 条较好的路径需要较长的搜索时间。所以，蚁群

14、 算法在配电网故障定位中的应用技术还有待成 熟。2.5遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm，GA) 23是60年代后期出现的一种优化技术，通过模仿生物 遗传和进化的过程寻求复杂问题的全局最优解或 局部最优解。遗传算法对待求解问题几乎没有什 么限制，也不涉及常规优化问题求解的复杂数学 过程，并能够得到全局最优解集或局部最优解集， 这是它优于传统优化技术之处。因遗传算法具有良好的鲁棒性、可并行性与 全局优化性而在电力系统中获得了广泛的应用， 在进行配电网故障定位时，它利用上传故障信息， 依赖适应度函数，通过对种群的遗传操作，根据 适应度的计算来进行全局最优化求解，从而实现 对故障的

15、定位。基于遗传算法的故障诊断2 4 2 7 ，是从全局优化的角度出发解决故障定位、隔离 与恢复问题，尤其在保护拒动、误动的情况下， 能给出最优解。其所需初始信息量较小，具有高 容错性能，搜索效率较高，适用于配网拓扑结构 的多变方式。但是，在实际应用中，遗传算法早熟收敛等 缺陷没有从根本上消除，而且由于配电网络结构 一般比较复杂，因此，通常存在计算量大的问题， 从而导致定位速度慢。不同的改进遗传算法主要 解决早熟收敛现象及全局收敛速度慢等问题。2.6覆盖集理论与Tabu搜索的停电呼叫算法运用覆盖集理论与Tabu搜索的停电呼叫算 法，以多故障诊断问题的覆盖集理论为基础，考 虑确定性信息和不确定性信

16、息形成数学模型，并 把停电呼叫问题处理为一个0 1整数规划问题， 用Tabu搜索方法来求解。文献28以多故障诊断问题的覆盖集理 论为基础，设计了配电网故障定位算法，本算法 由故障诊断和停电呼叫两个子算法组成。该算法 的研究主要包括两个方面：针对故障诊断问题和 停电呼叫问题的特点，以覆盖集理论为基础。将 概率理论和模糊理论有机地结合起来，分别提出 了描述故障诊断问题和停电呼叫问题的数学模型 和合理性指标。将故障诊断问题和停电呼叫问题 描述为无约束0 1整数规划问题，并分别用Tabu 搜索方法快速求解，形成配电网故障定位的一种 新方法。2.7粗糙集理论粗糙集（Rough Set，RS)理论是一种处

17、理不 确定和不精确问题的新的数学工具29。它的最 大特点是不需要提供求解问题时所需处理的数据 集合之外的任何先验信息，如统计中要求的先验 概率和模糊集中要求的隶属度，即能有效地分析 和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备数 据，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。粗糙集理论进行故障诊断3-31，首先把 保护和断路器等的信号作为对故障分类的条件属 性集，考虑各种可能发生的故障情况建立决策表。 然后利用粗糙集理论强大的约简能力对决策表进 行化简得到多个与原信息等价的约简，直到找到 最小约简并抽取决策规则，揭示故障信息集合内 在的冗余性。该方法实现了在不完备警报模式下 的配网故障诊断，揭示了警报

18、信息集合内在的冗 余性，体现了良好的容错性能。2.8 Petri NetPetri Net (PN)是由德国数学家C.A. Petri 提出的一种通用的数学模型，它以描述系统中各 元件之间的关系为基础，用网络来表示系统中同 时发生、次序发生或循环发生的各种活动，并对 其进行定性和定量的分析。因此，PN是研究和 模拟系统同时发生、次序发生或循环发生的各种 活动的理想工具。文献32将Petri Net和冗余纠错技术相 结合，依据SCADA系统所汇集FTU的信息分 析，通过两次冗余纠错技术消除信息畸变对故障 区段定位的影响，将其转化为对锁定单一FTU 的Petri Net求解。该方法具有较强的能用性

19、，能 够快速准确地得出结果。文献33对Petri Net 模型进行改进，文献34 36提出了基于 编码Petri Net和模糊Petri Net的配电网故障诊断 方法。3结论各种配电网故障诊断方法都有优缺点，存在 自己的适用范围，为弥补单一的人工智能技术存 在的缺陷，可以使用多种方法整合的故障诊断策 略。如将模糊集和模糊推理方法结合专家系统进 行故障诊断的方案、融合人工神经网络和专家系 统的故障诊断方法、基于粗糙集理论和遗传算法 的数据挖掘模型来处理实时输入信息的畸变、基 于Petn Net和概率信息的故障诊断方法以及基于 Petri Net和粗糙集理论的故障诊断方法等。这种 整合的故障诊断方

20、法将是以后配电网故障诊断方 法的主要研究方向。参考文献1 郭举修.配电网故障定位与隔离问题的研究D.山东大学， 2004， 102 丁同奎.配电网故障定位、隔离及网络重构的研究D.东南 大学，2006，33 范欣，牟军涛，陆剑峰，吴福保.一种基于搜索树的配电网 故障处理新算法J.江苏电机工程，2006，25 (2)： 6466.4 刘健，倪建立，杜宇.配电网故障区段判断和隔离的统一 矩阵算法J.电力系统自动化，1999，23 (1): 31-33.5 朱发国，孙德胜，姚玉斌，等.基于现场监控终端的线路故障 定位优化矩阵算法J.电力系统自动化，2000，24 (15): 42-44.6 周羽生，

21、周有庆，戴正志.基于FTU的配电网故障区段判断算 法J.电力自动化设备，2000，20 (4): 25-27.7 刘育明.配电网故障诊断与快速供电恢复算法研究D.重庆 大学，2006，48 赵冬梅，郭锐，许开理等.电网故障诊断专家系统的一种实 现J.电力系统自动化设备，2000，20 (4): 33-369 Takafumi Kimura， Smya Nishimatsu. Development of an expert system for estimating fault section in control center based on protective simulation J

22、. IEEE Trans on Power Delivery， 1992， 7 (1): 167-17110 顾学平，盛四清，张文勤等.电力系统故障诊断神经网络专家 系统的一种实现方式J.电力系统自动化，1995，19 (9): 26-2911 Montakhab M R, Adams R N. Intelligent system for fault diagnosis on to low voltage distribution networks J. IEE Proc Gener Trans and Distr，1998，145 (5): 592 59612 顾学平，张文勤，高曙等。基于

23、神经网络和元件关联分析的电 网故障诊断J.华北电力大学学报，1999，26 (2): 13-1713 廖大发，刘会金，傅志伟.基于神经网络模式的配电网故障定 位J.湖北电力，2004，28 (1): 9-10，18.14 毕天姝，倪以信，吴复立等.基于新型神经网络的电网故障诊 断方法J.中国电机工程学报，2002，22 (2): 73-7815 毕天姝，倪以信，吴复立等.基于径向基函数神经网络和模糊 控制的电网故障诊断新方法J.中国电机工程学报，2005， 25 (14): 12-1816 Dorigo M， Maniezzo V， Colorni A. Ant System Optimiza

24、tion by a Colony of Cooperation Agents Part B: Cybernetics J. IEEE Trans on System，Man and Cybernetics， 1996，26 (1): 29-41.17 段海滨.蚁群算法原理及其应用M.北京：科学出版社，2006， 29- 3818 王林川，李庆鑫，刘新全等.基于改进蚁群算法的配电网故障 定位J.电力系统保护与控制，2008，36 (22): 29-33，53.19 易礼宏.基于蚁群算法的配电网故障定位研究D.广西大学， 2008， 620 陈歆技，丁同奎，张钊等.蚁群算法在配电网故障定位中的应

25、用J.电力系统自动化，2006，30 (5):74-77.21 丁同奎，张丽华，陈歆技等.基于蚁群算法的配电网故障定位与隔离J.继电器，2005，33(24):29 31.22 陈歆技，丁同奎，张钊.蚁群算法在配电网故障定位中的应 用J.电力系统自动化，2006，30 (5): 74-77.23 陈国良等，遗传算法及其应用M.人民邮电出版社，199624 杨伟，刘娅琳，吴军基.基于改进遗传算法的配电网故障诊 断J.长沙电力学院学报，2005，20 (1): 26-30.25 杨继革.基于遗传算法的配电网故障定位的研究D.杭州： 浙江大学，2004.26 杜红卫，孙雅明，刘弘靖，等.基于遗传算法

26、的配电网故障定 位和隔离J.电网技术，2000，24 (5): 52-55.27 卫志农，何桦，郑玉平.配电网故障区间定位的高级遗传算 法J.中国电机工程学报，2002，24 (2): 127-130.28 张亚迪，杨帆，吴云亮，邹江锋.基于故障定位算法的配电 网自动化J.电气应用，2007，26 (10): 27-2929 曾黄麟.粗糙集理论及其应用M.重庆：重庆大学出版社， 199830 束洪春，孙向飞，司大军.基于粗糙集理论的配电网故障诊断 研究J.中国电机工程学报，2004，24 (9): 37-4231 李大庆.基于粗糙集理论的配电网故障诊断D.华北电力大 学（保定），2007，12

27、32 任惠，赵洪山，米增强等.基于Petri网的电网故障诊断J.电 网技术，2004，28 (5): 52-56.33 毕天姝，杨春发，黄少锋等.基于改进Petri网模型的电网故障 诊断方法J.电网技术，2005，29 (21): 52-5634 孙静，秦世引，宋永华.一种基于Petri网和概率信息的电力系 统故障诊断方法J.电力系统自动化，2003，27 (13): 10 -1435 孙雅明，吕航.Petri网和冗余纠错技术结合的配网故障区段 定位新方法J. 2004，24 (10): 61-6736 吕航.网和冗余纠错技术结合的配网故障定位新方法D.天 津大学，2004，1作者简介：张素新（1984-)，女，河北省邢台人，硕士研究生，主要从事配电网自动化研究。Email: suxinzhangS 赵洪山（ 1965-)，男，河北保定人，副教授，主要从事 电力系统混杂建模与动态过程仿真，电力系统早期预警机 理以及电力系统广域保护与控制研究。宋国维（1984-)，男，河北秦皇岛人，硕士研究生，主 要从事电力系统混杂建模与动态过程仿真。