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特殊负荷接入配电网造成原配电网潮流分布灵活多变,故障过电流方向不唯一,导致传统配电网故障定位与识别方法不具备自适应性,因此提出一种适用于含特殊负荷的配电网故障定位与识别方法。将配电网划分为多个双端无分支的区域网络进行分层降维,从区域端口的微型相量测量单元测量数据中挖掘故障电流信息,对基于正序电流故障分量的故障方向判据进行修正;然后在故障方向编码的基础上,将量子免疫优化算法用于实现配电网分层定位;最后在故障区域内,利用故障相与节点零序电流对故障类型进行快速有效判别。算例仿真结果表明,所提方法能够准确定位与识别含特殊负荷配电网故障区段,同时能有效避免非故障状态下的电力系统扰动对故障定位的影响。
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第 40 卷 第 8 期
2020 年 8 月
电 力 自 动 化 设 备
Electric Power Automation Equipment
Vol.40 No.8
Aug. 2020
含特殊负荷的配电网故障定位与识别
高锋阳
1,2
,李昭君
1
,袁 成
1
,齐晓东
1
,李晓峰
1
,庄圣贤
3
,李浩武
2
(1. 兰州交通大学 自动化与电气工程学院,甘肃 兰州 730070;2. 甘肃交达工程检测科技有限公司,甘肃 兰州 730070;
3. 西南交通大学 电气工程学院,四川 成都 610031)
摘要:特殊负荷接入配电网造成原配电网潮流分布灵活多变,故障过电流方向不唯一,导致传统配电网故障
定位与识别方法不具备自适应性,因此提出一种适用于含特殊负荷的配电网故障定位与识别方法。将配电
网划分为多个双端无分支的区域网络进行分层降维,从区域端口的微型相量测量单元测量数据中挖掘故障
电流信息,对基于正序电流故障分量的故障方向判据进行修正;然后在故障方向编码的基础上,将量子免疫
优化算法用于实现配电网分层定位;最后在故障区域内,利用故障相与节点零序电流对故障类型进行快速有
效判别。算例仿真结果表明,所提方法能够准确定位与识别含特殊负荷配电网故障区段,同时能有效避免非
故障状态下的电力系统扰动对故障定位的影响。
关键词:特殊负荷;配电网;故障定位;微型相量测量单元;量子免疫优化算法
中图分类号:TM 727.2 文献标志码:A DOI:10.16081/j.epae.202008034
0 引言
特殊负荷是具有自变性的负荷,这类负荷可以
在极短的时间(秒级乃至毫秒级)内从电网汲取或释
放几十兆瓦乃至百兆瓦的功率,主要包含带有发电
特性的负荷和具有强波动性与冲击性的负荷
[1⁃2]
。
特殊负荷大量分散地接入会对配电网健康状态产生
一系列的影响。特殊负荷中高渗透率分布式电源
DG(Distributed Generation)使单源辐射状配电网潮
流方向转变为非单向流动;强波动性、冲击性负荷易
引发电力系统强迫功率振荡,使原本确定的潮流分
布呈现随机性。上述情况增加了配电网故障定位与
识别难度,因此考虑含特殊负荷的配电网故障定位
与识别对提高配电网经济效益、降低运行风险具有
现实意义。
目前关于配电网故障定位的研究可分为 2 类:
①基于馈线终端单元 FTU(Feeder Terminal Unit)融
合多节点的测量信息来确定故障位置
[3]
;②基于同
步相量测量单元 PMU(Phasor Measurement Unit)的
配电网故障定位技术
[4]
。如何利用微型 PMU 采集的
广域信息降低基于 FTU 的配电网区段定位的误差是
近年来研究的热点。在广域信息定位中,基于故障
分量的定位方法凭借独立于负荷分量、不受负荷电
流和潮流方向影响的优势在含特殊负荷配电网故障
定位中得到了广泛应用
[5⁃6]
。在 DG 渗透率高的多分
支节点的配电网,利用节点正序电流故障分量的相
角差判定故障方向、利用智能算法通过编码的故障
方向进行故障定位
[7⁃8]
的方法会因负荷电流的扰动、
过渡电阻较大出现误判,难以快速有效地实现故障
隔离。针对多分支节点配电网,文献[9]提出基于故
障方向测度的配电网区段定位方法,通过构建故障
电流方向判据对每个节点终端状态编码,通过 0-1
整数规划算法迭代寻优区段状态编码,该方法只需
FTU 测量节点的基波零序电流,但没有对配电网进行
分层定位识别,导致故障定位时间长。文献[10⁃11]
将分层分区的思想引入故障定位中,提高了故障定
位的效率,但其附加网络分析只将 DG 等效为虚拟
同步发电机,没有考虑发生故障时含逆变型 DG 的
母线压降较大,导致 DG 输出较大的无功功率影响
故障方向判定的情况。文献[12⁃13]计及逆变型 DG
低电压穿越控制策略对故障分量的影响,提出基于
正序电流和故障前电压相位比较的保护方法,该方
法不受负荷潮流方向、DG 投切位置的影响,但是在
配电网非健全故障信息下,不能对多重畸变进行有
效识别,容错性能低。
以上文献的研究仅限于含 DG 配电网的故障定
位技术,没有考虑强波动性、冲击性的负荷接入对配
电网故障定位的影响,而考虑含特殊负荷的配电网
故障定位与识别则需重点解决两方面的问题:①故
障定位与识别的正确性和可靠性受潮流随机性和故
障条件改变影响的问题;②高性能计算系统进行故
障定位与识别时的复杂度高和实时性差问题。
基于以上研究的不足,本文提出一种含特殊负
荷的配电网故障定位与识别方法。首先将配电网划
分为多个等效区域,进行分层降维;然后在分层定位
收稿日期:2019-12-24;修回日期:2020-06-30
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51767013);甘肃省
重点研发计划资助项目(18YF1FA058);兰州市人才计划项
目(2017-RC-95)
Project supported by the National Natural Science Foundation
of China(51767013),the Provincial Key R&D Program of
Gansu(18YF1FA058)and the Talent Plan Project of Lanzhou
(2017-RC-95)
第 8 期
高锋阳,等:含特殊负荷的配电网故障定位与识别
模型中,利用第 1 层区域端节点的正序电流故障分
量对故障电流方向进行判别和编码,通过量子免疫
优化算法 QIOA(Quantum Immune Optimization Al⁃
gorithm)迭代寻优区域状态,利用区域定位的结果进
行第 2 层故障定位,将故障定位到具体区段;最后综
合微型 PMU 测量的故障区域两端节点零序电流进
行故障识别。本文方法基于分层分布式定位思想实
现,有效地降低了系统计算的复杂度;利用节点电流
正序故障分量相位差的故障方向判别不受潮流方向
和负荷电流的影响,且适用于任何类型的故障。算
例仿真结果表明,本文方法能够快速准确地定位与
识别故障区段,适用于含特殊负荷的配电网。
1 含特殊负荷配电网分层建模
将分层思想引入配电网故障定位中,构建故障
定位分层模型可减小种群规模,降低配电网节点搜
索维度,使算法加快收敛,避免算法对辨识结果的不
稳定性问题。
1.1 模型分层降维理论
以图 1 所示的含特殊负荷配电网为例,分析各
个支路节点开关期望状态函数。图 1 中,LD
1
和 LD
3
为三相平衡负荷;功率时变负荷 LD
2
等效为特殊负
荷中的冲击性负荷;电机型 DG(DG
1
、DG
2
)和逆变型
DG(DG
3
)等效为特殊负荷中带有发电特性的负荷。
构建配电网节点 i 的开关函数如式(1)所示,在
开关期望函数中引入 DG 系数表示 DG 投切状态
[14]
。
I
*
i
(
s
)
=
(
-
∏
u = 1
M
1
s
iu
)
∏
l = 1
N
1
K
DGl
+
∏
d = 1
M
2
s
id
(1)
其中,K
DGl
为第 l 个 DG 的投切系数,其值为 0 和 1 分
别表示 DG 单独运行状态和并网运行状态;N
1
为 DG
数量;s
iu
为节点 i 上游馈线区段 u 的状态;s
id
为节点 i
下游馈线区段 d 的状态;M
1
、M
2
分别为节点 i 上游馈
线区段的数量和下游馈线区段的数量。
为了降低计算复杂度,假定只有 DG
1
、DG
2
并网
运行,LD
1
、LD
2
接入配电网,设置区段(15)发生故
障,根据式(1)得到所有节点开关期望状态函数。假
定以系统电源指向负荷的方向为故障电流正方向。
主电源支路节点的开关期望函数为:
I
*
1
(
s
)
= I
*
2
(
s
)
= 1
(2)
含特殊负荷支路节点的开关期望函数为:
I
*
7
(
s
)
= I
*
8
(
s
)
= I
*
9
(
s
)
= I
*
10
(
s
)
= I
*
11
(
s
)
=
I
*
17
(
s
)
= I
*
18
(
s
)
= I
*
19
(
s
)
= I
*
20
(
s
)
= -1 (3)
多分支节点支路开关期望函数为:
I
*
3
(
s
)
= I
*
4
(
s
)
= I
*
5
(
s
)
= I
*
6
(
s
)
= -1
(4)
I
*
12
(
s
)
= I
*
13
(
s
)
= I
*
14
(
s
)
= 1
(5)
假定线路 B
3
-B
4
内任意区段发生单重故障和多
重故障,各个非故障支路节点的开关函数依然满足
式(2)—(5)。由此得出结论:故障支路对非故障支
路开关函数构建无影响。根据对外等效定则,无论
线路 B
3
-B
4
发生何种故障,可将含有 DG、负荷和多分
支节点支路等效为一个单端输入、单端输出的区域
网络,将其支路各个节点等效为一个区域节点 j,如
图 2 所示。等效区域包含 1 条区域等效线路和 2 个
区域节点 k
j
和 k
j+1
,其中 k
j
为靠近主电源侧的区域端
口节点。
1.2 含特殊负荷配电网分层降维
对图 1 所示的含特殊负荷配电网进行分层降
维,得到如附录 A 中图 A1 所示的 12 个区域按潮流
流向依次相连形成的网络,从而组成第 1 层定位模
型,第 2 层定位模型由单个二端网络组成。
2 故障电流方向判定
2.1 故障方向判定原理
含特殊负荷配电网多为大电流接地系统,即中
性点接地系统。假定系统发生单相接地故障,三相
对地通路的对称性遭到破坏,中性点电压发生偏移,
此时故障电流包含正序、负序和零序电流。在图 3
所示的系统单相故障网络中,假定各分支线路的正
方向为由电源指向负荷侧,构建基于正序电流故障
分量的节点故障方向判据。
假设在含 DG 支路发生单相接地故障,靠近母
线处的节点 6 到故障点处的正序阻抗为
Z
( )
1
f1
,其相角
θ
1
∈
[
0,π/2
]
,靠近 DG 处的节点 7 到故障点处的阻抗
为
Z
( )
1
f2
,其相角
θ
2
∈
[
0,π/2
]
。忽略节点线路对地电
图 1 含特殊负荷的配电网
Fig.1 Distribution network with special loads
图 2 支路的等效二端网络
Fig.2 Equ ivalent two-ter min al network of bra nch
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