配电网故障诊断方法综述.docx
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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
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