雷倩,吉興全,文福拴,劉志鵬,于永進,許煥奇
(1. 山東科技大學電氣與自動化工程學院,山東省青島市 266510;2. 浙江大學電氣工程學院,杭州市 310027; 3. 文萊科技大學電機與電子工程系,文萊斯里巴加灣 BE1410; 4. 海南電網公司電力調度控制中心,海口市 570203)
利用暫態(tài)分量的含分布式電源配電系統(tǒng)故障診斷
雷倩1,吉興全1,文福拴2,3,劉志鵬4,于永進1,許煥奇1
(1. 山東科技大學電氣與自動化工程學院,山東省青島市 266510;2. 浙江大學電氣工程學院,杭州市 310027; 3. 文萊科技大學電機與電子工程系,文萊斯里巴加灣 BE1410; 4. 海南電網公司電力調度控制中心,??谑?570203)
在智能配電系統(tǒng)快速發(fā)展的背景下,分布式電源(distributed generation,DG)越來越多地接入配電系統(tǒng),傳統(tǒng)的針對單端電源的配電系統(tǒng)故障診斷方法不再適用。在此背景下,針對含有DG的配電系統(tǒng),提出一種基于故障暫態(tài)分量和遺傳算法的配電系統(tǒng)故障診斷方法。針對DG接入使故障點的暫態(tài)零序電流方向復雜化的問題,通過給定開關上下游電源的方式改善了終端的狀態(tài)編碼環(huán)節(jié),且考慮了故障線路診斷的優(yōu)先級。采用小波分析方法提取故障暫態(tài)分量,能夠很好地適應我國中壓配電系統(tǒng)廣泛采用的小電流接地方式,在相當程度上解決了單相接地短路穩(wěn)態(tài)故障信息不明顯的問題。最后,用算例說明了所提出方法的可行性,分析了其對故障信息畸變和丟失的容錯性能。
配電系統(tǒng);故障診斷;分布式電源;暫態(tài)分量;遺傳算法
配電系統(tǒng)是連接輸電系統(tǒng)和電力用戶的橋梁??焖贉蚀_的配電系統(tǒng)故障定位對于盡快恢復向受故障影響的用戶供電具有重要意義。現(xiàn)有的配電系統(tǒng)故障診斷方法從總體上可分為直接法和間接法。
直接法又稱矩陣法[1-2]。文獻[1]提出了一種配電系統(tǒng)故障區(qū)段判斷和隔離的統(tǒng)一矩陣算法。文獻[2]對統(tǒng)一矩陣算法進行了改進,基于故障過流和故障方向信息,構建了含分布式電源的配電系統(tǒng)故障檢測與隔離算法并分析了其容錯性。這種基于矩陣的故障診斷方法屬于局部算法,且對故障信息要求較高,當故障信息發(fā)生畸變或者丟失時就可能導致故障錯判和漏判問題。
間接法一般利用人工智能方法實現(xiàn)故障定位, 主要包括基于人工神經元網絡[3]、遺傳算法(genetic algorithm,GA)[4-7]、模糊集理論[8]、Petri網[9-10]等,其中GA應用最為廣泛。文獻[4]根據(jù)電流越限信號構造了故障診斷的評價函數(shù),將故障診斷問題描述為優(yōu)化問題, 之后采用GA求解,并用算例驗證了所提出的方法對信息畸變具有較強的容錯性。文獻[5]對故障診斷優(yōu)化模型的目標函數(shù)(即GA中的適應度函數(shù))進行了改進,適用于多電源多重故障情況。文獻[6]利用實時測量的暫態(tài)零序電流和零序電壓的相位關系,設計了針對小電流接地系統(tǒng)的故障定位方法,采用GA求解,并對這種方法進行了現(xiàn)場測試?,F(xiàn)有的基于GA等人工智能技術的故障診斷方法,一般依賴于配電系統(tǒng)中大量饋線終端單元(feeder terminal unit,F(xiàn)TU)所提供的短路故障過流信息,當有故障電流越限時便將故障信息上報到監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集(supervisory control and data acquisition, SCADA)系統(tǒng),而我國中壓配電系統(tǒng)多采用中性點小電流接地方式,發(fā)生單相接地短路故障時穩(wěn)態(tài)故障電流不明顯,上述方法有時無法正確診斷故障,存在漏判的可能性。
在上述背景下,本文提出一種基于暫態(tài)分量和遺傳算法的故障診斷方法,利用小波變化對實時測量的零序電壓和零序電流進行分析,根據(jù)故障后各個FTU處的暫態(tài)零序電流和零序電壓的突變方向進行編碼,以改善基于GA的故障診斷方法在故障信息缺失和發(fā)生畸變情況下的容錯性。
1.1 暫態(tài)零序分量的檢測
下面以單相接地短路故障為例進行討論。故障發(fā)生瞬間將產生一個零序突變量,故障線路上零序電流突變的極性與非故障線路上零序電流突變的極性相反,故障線路零序電流突變幅值等于非故障線路零序電流突變幅值之和;這種關系是恒成立的,是基爾霍夫定律的體現(xiàn)。從原理上講,可直接利用采集到的暫態(tài)分量判斷故障;然而,故障暫態(tài)量受初始相角、過渡電阻等多種因素影響,且故障暫態(tài)過程時間短,直接比較很不可靠。為此,這里利用小波奇異性檢測理論對采集到的故障信號先做小波變換,之后比較各條線路零序電流模極大值的數(shù)值和極性,進而判別故障線路。
根據(jù)信號奇異性檢測中對小波基函數(shù)的光滑性、對稱性、能量集中等的選取原則,此處選用3次B樣條函數(shù)作為原函數(shù),以其導函數(shù)作為小波母函數(shù)。3次B樣條函數(shù)θ(t)的表達式[11]為
(1)
由于采集到的故障信號含有大量的穩(wěn)態(tài)工頻成分,其在小波變換結果中將疊加在故障突變量的小波變換模極大值上,這會導致相應的極值點不易識別。因此,首先對采集信號采用下述工頻陷波傳遞函數(shù)[11]處理:
(2)
式中Ns為基波每周采樣點數(shù)。
之后,對濾除工頻后的信號進行小波變換。由于零序電壓相對于零序電流而言數(shù)值大且信噪比高,這樣識別故障線路時應先找出電壓信號小波變換模極大值點。又因為零序電流的變化超前于零序電壓的變化,所以電流模極大值點出現(xiàn)在電壓極值點左側??稍陔妷簶O值點左側附近找出幾個電流數(shù)值較大的點逐點比較二者極性,極性相反者為故障線路[11]。
1.2 DG接入配電系統(tǒng)后對零序電流的影響
對于圖1所示的小電流接地系統(tǒng)[12],線路2發(fā)生A相接地短路故障后的電容電流分布在圖中用“→”表示。圖1(a)為無DG接入時的情況,易知由故障線路流向母線的零序電流在數(shù)值上等于全系統(tǒng)非故障元件對地電容電流之和,且方向與非故障線路相反。
圖1(b)和圖1(c)分別為DG位于故障點上游和下游時的電容電流分布情況。可見分布式電源的加入使電容電流的分布發(fā)生了變化,但最關鍵的一點是流過故障線路2首端電流互感器(current transformer,CT)安裝處的暫態(tài)零序電流變化很小,同時不受DG接入位置的影響,數(shù)值上仍為其他非故障線路零序電流之和,但方向與其相反[13]。這一結論在中性點經消弧線圈接地的配電系統(tǒng)中同樣成立。
圖1 單相接地時的電容電流分布圖Fig.1 Capacitive current distribution for a single-phase grounding fault
可見,DG接入配電系統(tǒng)只影響了電容電流的分布,對于流過CT安裝處的零序電流影響很小,不影響測量結果,因此基于暫態(tài)分量對含有DG的配電系統(tǒng)進行故障診斷是可行的。
2.1 問題描述
FTU采集到故障信息后,考慮到這些信息存在一定的畸變和丟失概率,在配網自動化主站可依據(jù)各開關之間的拓撲關系,通過參數(shù)編碼構建合適的評價函數(shù),實現(xiàn)對所采集故障信息的最佳逼近,并由此確定發(fā)生故障的真實區(qū)段[14]。故障診斷問題可歸納為如下0-1整數(shù)規(guī)劃問題:
(3)
式中:F(L)為評價函數(shù);L為由線路區(qū)段狀態(tài)編碼組成的n維變量;n為區(qū)段的數(shù)量。
采用式(3)所描述的優(yōu)化模型進行配電系統(tǒng)故障診斷的關鍵在于參數(shù)編碼和評價函數(shù)的構造。
2.2 參數(shù)編碼
在用式(3)的優(yōu)化模型進行故障診斷時,需要對實際配電系統(tǒng)采用適當?shù)木幋a形式描述。編碼環(huán)節(jié)包括終端狀態(tài)編碼和區(qū)段狀態(tài)編碼2部分。
(1)終端狀態(tài)編碼
現(xiàn)有故障診斷算法一般根據(jù)FTU有無過流信息進行判斷。當有故障電流流過時相應開關編碼為1,沒有時則為0;這種編碼只適用于單端電源情況且對小電流接地系統(tǒng)的單相接地故障存在盲區(qū)??紤]到對暫態(tài)分量進行小波分析后得到的故障信息的特點,對終端編碼方法做下述改進。
對于每個FTU,首先按照就近原則選取其上游電源(當與2個電源距離相等時可取其中任意一個作為其上游電源),規(guī)定某FTU的上游電源單獨起作用情況下的潮流方向為該FTU的參考正方向。然后,采用小波分析尋找暫態(tài)零序電流和電壓的突變方向,并進行對比;當暫態(tài)零序電流和零序電壓的突變方向相同時相應終端編碼為0,突變方向相反的終端編碼為非零,其中零序電流與終端正方向同向時編碼為-1,反向時編碼為1(這是因為系統(tǒng)發(fā)生單相接地故障時的零序電流方向與故障電流方向相反)。
用圖2所示的例子進行說明。開關S1~S7將線路分成了L1~L7共7個區(qū)段,在不至于引起混淆的情況下,也用符號S1~S7表示對應開關處的饋線FTU。根據(jù)就近原則,主電源S是S1~S4的上游電源,DG是S5~S7的上游電源,當L3發(fā)生單相接地故障時終端的編碼為[111-1111]。另外,在終端故障信息丟失時,為避免漏判規(guī)定丟失信息終端編碼為1。
圖2 系統(tǒng)示意圖
Fig.2 Schematic diagram of the system
(2)區(qū)段狀態(tài)編碼
以配電自動化FTU為邊界, 可將配電系統(tǒng)網絡劃分為n個不同的區(qū)段,記為L1,L2,…,Ln,把線路區(qū)段是否發(fā)生故障用0-1編碼表示,則所有區(qū)段狀態(tài)可用以下數(shù)字串編碼表示:
001……0L1L2L3…Li…Ln
其中編碼1和0分別表示對應區(qū)段故障和正常。
例如,圖2中的區(qū)段L3發(fā)生故障時,區(qū)段狀態(tài)編碼可表示為[0010000]。
2.3 評價函數(shù)
以文獻[6,13]為基礎,構造如下評價函數(shù):
(5)
K3(L)=[0-(∪[00])]+∪[10000]=1
(6)
同理可得,K1(L)~K7(L)分別為[111-1111],與L3故障時各FTU實際檢測到的故障信號編碼一致。這樣,式(3)和式(4)就構成了故障診斷的優(yōu)化模型,可以采用GA求取最優(yōu)解。最優(yōu)解以0-1字符串形式表示,其中字符為1所對應的區(qū)段為診斷出來的故障區(qū)段。
3.1 基本求解步驟
基于GA的含DG配電系統(tǒng)故障診斷流程如圖3所示。
圖3 基于GA的含DG配電系統(tǒng)故障診斷流程圖Fig.3 Flowchart of GA based fault diagnosis for distribution systems with DGs
(1)形成初始種群。初始種群由N個染色體(數(shù)字串)組成,N為種群規(guī)模,其中每個染色體都是由0和1組成的長度為n的字符串,長度n與區(qū)段的個數(shù)相同,數(shù)字串的每一位數(shù)字表示相應區(qū)段的狀態(tài)。
(2)將初始種群中每個染色體對應的區(qū)段編碼通過開關函數(shù)轉化成終端編碼,并代入式(4)所描述的評價函數(shù),采用GA求解式(3)所描述的優(yōu)化模型。
(3)判斷GA是否收斂。此處設置2個收斂判據(jù):一是當前種群中δ%的最好解的適應度值均大于某給定值;二是迭代次數(shù)達到給定的最大允許次數(shù)。這2個判據(jù)滿足任一個時,GA運算結束,轉步驟(5),否則執(zhí)行步驟(4)。
(4)對父代種群進行選擇、交叉、變異等遺傳操作,產生子代種群,種群代數(shù)i加1,并在新的種群基礎上轉步驟(2)。
(5)輸出所求得的最好解L*及其對應的評價函數(shù)值f(L*)。L*中數(shù)字1所對應的區(qū)段即為故障區(qū)段。
3.2 算法改進
根據(jù)IEEEStd.1547規(guī)約, 當配電系統(tǒng)發(fā)生故障時必須首先切除DG,以保證繼電保護正確動作。這在一定程度上削弱了DG改善供電可靠性的能力。隨著配電系統(tǒng)自動化水平的提高和保護配置的改進,故障發(fā)生后應盡可能維持DG并網運行。這里提出GA的編碼和開關函數(shù)的改進方法,使其適用于發(fā)生故障后仍維持DG并網運行的情況[15]。
(1)編碼改進
上述基于零序電流方向編碼的方法能有效地將含有DG的配電系統(tǒng)故障診斷與基于暫態(tài)分量編碼的GA合理地集成起來,既避免了小電流接地系統(tǒng)單相接地故障信號不明顯的弊端,又適于處理含多個DG的配電系統(tǒng)故障診斷問題。
對于含DG的配電系統(tǒng),這里采用考慮了線路區(qū)段故障診斷優(yōu)先級的分層編碼:優(yōu)先確定主電源處的故障,再確定DG處的故障,最后確定負荷處的故障。首先對靠近主電源處的終端和線路進行編號,再依次對靠近DG的終端和線路編號,最后對負荷處的終端和線路編號。由于GA尋優(yōu)過程是依次按照編號來
進行的,這樣可實現(xiàn)對故障定位優(yōu)先級別的區(qū)分,改善故障定位效率。
(2)開關函數(shù)改進
為使開關函數(shù)適用于因DG接入和退出而導致的配電系統(tǒng)拓撲結構復雜多變的問題,采取對每個DG加權(權值為1和0分別表示故障后仍并網運行和脫網)的方式,以使改進后的開關函數(shù)能同時適應單電源和多電源的網絡拓撲結構:
(7)
4.1 系統(tǒng)結構
某中壓配電系統(tǒng)如圖4所示,S為主網電源,DG1和DG2為分布式電源。表1列出了各開關的上下游元件。開關S1~S6的上游電源是S;開關S7~S10的上游電源是DG1;開關S11~S13的上游電源為DG2。每個開關的正方向在圖4中用箭頭標出。假設故障后所有DG均繼續(xù)并網運行以提高供電可靠性。
4.2 單一故障
當線路區(qū)段L4發(fā)生單相接地故障K1時,假設各FTU全都正常工作,由各FTU實際檢測到的零序電流進行編碼,得到[1111-1-11111111]。取適應度函數(shù)中的M值為26,采用Matlab編程并對算例進行仿真計算。算法的迭代過程如圖5所示,迭代3次后收斂,最優(yōu)解為[0001000000000],即L4發(fā)生故障。
圖4 含DG的配電系統(tǒng)示意圖Fig.4 A distribution system with DGs表1 各開關的上下游元件(區(qū)段)Table 1 Upstream and downstream components of each switch
圖5 單一故障診斷情形下的GA收斂過程Fig.5 GA convergence process of fault diagnosis under single fault scenario
現(xiàn)對故障診斷結果進行驗證:區(qū)段L4發(fā)生單相接地故障K1,對應的線路區(qū)段編碼為[0001000000000]。將區(qū)段編碼代入開關函數(shù)式(7),可得各終端的編碼為K1(L)=1×0+∪(001000000000)=1,同理K2(L)、K3(L)、K4(L)的編碼也為1,K5(L)=1×[0-∪(0001)]+∪(000000000)=-1。以此類推,K6(L)=-1、K7(L)~K13(L)的值均為1。以上各個開關函數(shù)所得編碼可表示為[1111-1-11111111],與故障后根據(jù)各終端實際檢測結果得到的編碼一致,這表明種群中的染色體[0001000000000]可使適應度函數(shù)取得最大值,從而此染色體即為最優(yōu)解,對應于區(qū)段L4發(fā)生故障,診斷結果正確。
4.3 雙重故障
當圖4所示系統(tǒng)中區(qū)段L4和L5同時發(fā)生故障K1和K2時,各FTU實際檢測到的故障信息可編碼為[11110-11111111]。采用所提出的方法進行故障診斷,所求得的最優(yōu)解的編碼為[0001100000000],對應于區(qū)段L4和L5同時發(fā)生故障。為驗證結果的正確性,將區(qū)段編碼[0001100000000]代入式(7)所描述的開關函數(shù),可得各開關的編碼為[11110-11111111],與FTU實際檢測到的零序電流所對應的編碼一致,診斷結果正確。GA算法的求解過程如圖6所示。
圖6 雙重故障診斷情形下的GA收斂過程Fig.6 GA convergence process of fault diagnosis under double-fault scenario
4.4 算法的容錯性分析
在實際配電系統(tǒng)中,F(xiàn)TU檢測裝置多安裝于戶外,有些工作環(huán)境比較惡劣,實時故障信息有可能丟失或發(fā)生畸變,因此故障診斷方法的容錯性能非常重要。
對于單一故障K1:
(1)假設終端S2和S3的故障信息丟失,按2.2節(jié)的編碼規(guī)則,這2個終端的編碼均為1,恰好與故障條件相符,即故障點位于終端S2和S3的下游,這顯然對故障診斷結果沒有影響;
(2)假設終端S3的故障信息發(fā)生畸變, 其他終端信號正常,此時終端編碼為[1101-1-11111111],以該編碼為基礎進行故障診斷,圖7給出了GA求解過程,診斷結果仍為[0001000000000],對應于區(qū)段L4發(fā)生故障,診斷結果依然正確。
為進一步驗證所提方法的容錯性,對不同區(qū)段故障時FTU監(jiān)測到的故障信息發(fā)生畸變或丟失(信息丟失則編碼用1補齊)的情況分別進行研究,多次進行故障診斷,得到的故障診斷結果如表2所示。
表2 故障信息畸變或丟失時的故障診斷結果
Table 2 Fault diagnosis results with distorted or missing fault information
圖7 故障信息畸變時的GA收斂過程Fig.7 GA convergence process of fault diagnosis under single-fault scenario with distorted fault information
表2列出的7種案例中,案例1和2表明所提出的方法對不同區(qū)段發(fā)生單一故障時有一個終端信息畸變或丟失時具有容錯性;案例3表明所提出的方法對單一故障時有2個終端信息畸變或丟失時具有容錯性;案例4和5分別表明所提出的方法對雙重故障時有1個和2個終端故障信息畸變或丟失時都有容錯性;案例6和7表明所提出的方法對有3個終端故障信息畸變或丟失的情形的容錯性較差。
(1)針對大量DG接入配電系統(tǒng)后使故障信息復雜化的問題,提出了采用小波分析對暫態(tài)分量進行處理的故障檢測方法,適用于含DG配電系統(tǒng)的故障分析和診斷;
(2)提出了一種基于終端狀態(tài)編碼、區(qū)段編碼和開關函數(shù)的配電系統(tǒng)故障診斷模型,這種編碼方法適用于含DG配電系統(tǒng)且考慮了線路故障診斷的優(yōu)先級, 擴展了故障診斷模型的適用范圍;
(3)采用算例對所提出的故障診斷進行了驗證,表明其對故障信息發(fā)生畸變和丟失具有容錯能力。
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(編輯 張媛媛)
Fault Diagnosis of Distribution System with Distributed Generation Employing Transient Component
LEI Qian1, JI Xingquan1, WEN Fushuan2,3, LIU Zhipeng4, YU Yongjin1, XU Huanqi1
(1. College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266510, Shandong Province, China;2. School of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China;3. Department of Electrical and Electronic Engineering, Institut Teknologi Brunei, Bandar Seri Begawan BE1410, Brunei;4. Power Dispatching and Control Center, Hainan Power Grid Corporation, Haikou 570203, China)
With the fast development of smart distribution systems, more and more distributed generation (DG) sources are connected, so traditional fault diagnosis approaches for distribution systems with single power source are no longer applicable. Given this background, this paper proposes a fault diagnosis method based on fault transient components and genetic algorithm for distribution systems with DGs. Considering that the DG connections make the transient zero-sequence current direction complicated at fault point, an improved coding method for feeder terminal units is presented by specifying the upstream and downstream power sources for each switch, and the priority level of a faulted line to be diagnosed is also taken into account. We adopt a wavelet based method to extract fault transient components, which is well applicable for the widely-implemented non-effective grounding in middle-voltage distribution systems in China, and can solve, to some extent, the problem of inconspicuous steady fault current with single-phase ground faults. Finally, we demonstrate the proposed method with a sample system, and analyze its fault tolerance performance for distorted and missing fault information.
distribution system; fault diagnosis; distributed generation; transient component; genetic algorithm
國家高技術研究發(fā)展計劃項目 (863計劃) (2015AA050202)
TM 727.2
A
1000-7229(2016)02-0042-08
10.3969/j.issn.1000-7229.2016.02.006
2015-11-29
雷倩(1991),女,碩士研究生,主要從事配電系統(tǒng)自動化方面的研究工作;
吉興全(1970),男,副教授,本文通信作者,主要從事配電系統(tǒng)自動化、智能電網等方面的研究工作;
文福拴(1965),男,教授,博士生導師,主要從事電力系統(tǒng)故障診斷、系統(tǒng)恢復和電力市場、智能電網與電動汽車等方面的研究工作;
劉志鵬(1983),男,博士,工程師,主要從事電力系統(tǒng)運行與控制方面的研究工作;
于永進(1980),男,講師,主要從事電力系統(tǒng)自動化方面的研究工作;
許煥奇(1992),男,碩士研究生,主要從事電力系統(tǒng)自動化方面的研究工作。
Project supported by National High Technology Research and Development Program of China (863 Program) (2015AA050202)