基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位方法，属于配电网及其自动化的技术领域。本发明专利技术基于稳态故障电流和故障电流暂态分量，定义了含光伏配电网发生短路和单相接地故障故障情形下的开关状态编码。通过考虑不同光照强度下光伏电源提供的故障电流特性，提出满足光伏电源动态投切配网馈线的开关函数模型。本发明专利技术基于FTU实际上传开关越限信息、假定开关状态信息、故障区段数构造多目标定位模型，并基于Pareto最优概念提出采用多目标粒子群算法(MOPSO)进行求解。本发明专利技术实现了含光伏配网发生单一和多重故障的区段定位，提升了故障区段定位的准确性和快速性，并对畸变信息实现容错。

Fault section location method of distributed photovoltaic distribution network based on MOPSO

The invention discloses a fault section positioning method for distributed photovoltaic distribution network based on MOPSO, which belongs to the technical field of distribution network and automation. Based on the steady state fault current and the transient component of fault current, the switching state coding is defined in the case of short circuit and single phase grounding fault in the photovoltaic distribution network. Considering the fault current characteristics of photovoltaic power supply under different illumination intensity, a switching function model is proposed to meet the demand of photovoltaic power distribution. The invention of FTU switch based on actual upload limit information, assume that the switching state information, fault section number of constructing multi-objective location model, and puts forward a multi-objective particle swarm algorithm (MOPSO) based on the concept of Pareto optimal solution. The invention realizes the section positioning with single and multiple faults in the photovoltaic distribution network, improves the accuracy and rapidity of the fault section positioning, and realizes the fault tolerance for the distorted information.

【技术实现步骤摘要】
基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位方法
本专利技术涉及一种基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位方法，属于配电网及其自动化

技术介绍
近年来，随着清洁、可再生的分布式光伏电源(PV)的接入，配电网的结构和潮流等也因此发生变化，且会影响光伏电源向故障点提供的故障电流特性。由于配电网线路分布范围广，每条线路较短、供电区域小，线路发生故障后，一般采用人工沿线寻找故障点的办法。但线路故障会造成对用户的供电中断，快速的故障定位能使用户的停电时间大大缩短，减小停电造成的损失，有利于提高系统的稳定性。在基于馈线监控终端(FTU)的集中智能配电系统下，故障区段定位是保证配电网安全可靠运行的前提。目前，配电网故障区段的研究基本上是针对相间短路故障情形，提供的故障电流能满足基于FTU定位的要求。但由于我国中压配电网多采用中性点小电流接地方式，发生单相接地故障较多，其故障电流不明显，因此有必要确定该故障情形下的开关编码。同时，传统定位方法将定位问题通过加权法转化成单目标优化问题，利用普通智能算法求解易造成故障区段的误判。因此为避免对权重值的选取，构建含分布式光伏配电网的多目标故障定位模型尤为重要。利用复杂度低、寻优能力强等优点的MOPSO算法对定位模型求解，可提升含分布式光伏配网故障区段定位的准确性、快速性和容错性。
技术实现思路
目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位方法。技术方案：为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位方法，包括如下步骤：步骤1，定义含分布式光伏配电网的终端状态编码；步骤2，建立基于MOPSO的含分布式光伏配网的开关函数模型；步骤3，建立含光伏配网故障区段定位的多目标定位模型；步骤4，基于Pareto最优概念采用多目标粒子群进化算法MOPSO对上述多目标优化问题进行求解从而定位故障区段。作为优选方案，所述步骤1包括以下步骤：步骤1-a，采集FTU检测到的主电源和光伏电源向故障区段输出高于FTU整定值的故障电流信息，包括短路故障情形下的短路电流方向信息以及单相接地故障情形下的零序电流方向信息；设定短路电流方向为零序电流方向为步骤1-b，定义配电网馈线的网络正方向：规定主电源到馈线的方向为整个网络的唯一正方向步骤1-c，定义相间短路故障和单相接地故障情形下开关状态编码：其中，Ij_d，Ij_l分别为第j个分段开关在相间短路与单相接地故障下的状态编码。作为优选方案，所述步骤2包括以下步骤：步骤2-a，建立主电源供电配网的开关函数；设定故障区段只存在0、1两种状态，0表示区段正常，1表示区段故障；式中：为第j个分段开关的开关函数；假定第j个开关到系统主电源线路为上游线路，第j个开关与线路末端的线路为下游线路，Nj为开关j下游线路馈线区段总数；xj,i为开关j下游第i个馈线区段状态值，0为正常状态，1为故障状态；“Π”为逻辑或运算；步骤2-b，考虑不同数量光伏电源接入配网不同位置，主电源供电配网的开关函数中引入投切系数K满足光伏电源的动态投切，若接入则取1，否则为0；考虑不同馈线位置的光照强度有所不同，从而影响故障电流分布，引入屏蔽系数S改进主电源供电配网的开关函数，光伏电源在较高光照强度下输出高于阈值的故障电流则对应屏蔽系数为1，否则为0，其中对于上游线路系统主电源的屏蔽系数为1；步骤2-c，建立含分布式光伏配网的开关函数；式中：以第j个分段开关为分界点，将配电线路分成开关到主电源的上游线路和开关到线路末端的下游线路，Nj,up,dg,Nj,down,dg分别为上、下游线路主电源与光伏电源个数；分别为从第j个开关到上游线路的第iup,dg个主电源或光伏电源路径上经过的第i1个、下游线路的第idown,dg个光伏电源路径上经过的第i2个馈线区段状态值；分别为第j个开关到上游线路第iup,dg个、下游线路的第idown,dg个主电源或光伏电源的区段数；分别为第j个开关划分的上游线路第iup个、下游线路第idown个区段状态值；Nj,up,Nj,down分别为第j个开关上、下游线路的区段数；分别为上游线路的第iup,dg个、下游线路的第idown,dg个光伏电源接入配网的开关系数；分别为上游线路第iup,dg个、下游线路第idown,dg个光伏电源提供故障电流被屏蔽的系数。作为优选方案，所述步骤3包括以下步骤：步骤3-a，多目标模型的目标函数有：FTU实际上传的开关越限信息与假定开关状态信息的差异化最小，与故障区段数最小，可表示为：其中，f1(x)为FTU实际上传的开关越限信息与假定开关状态信息的差值，f2(x)为故障区段数；minf1(x)为第一目标，minf2(x)为第二目标；步骤3-b，基于FTU实际上传的开关越限信息与假定开关状态信息，利用两者的差异化最小构造目标函数，表示为：式中：Ij_PV为配网中FTU实际上传第j个开关的越限信息；为第j个开关的假定开关状态信息；NS为开关总数；步骤3-c，由于仅利用f1(x)容易造成故障区段的错误定位，根据故障诊断理论中的“最小集”概念构建辅助故障区段评价函数，以故障区段数最小为目标，表示为：式中：xi表示第i个区段的状态值；NQ为配网区段总数；步骤3-d，含光伏配网故障区段定位的约束：x(i)＝0or1其中，x(i)为馈线区段状态，i的取值为0,1,...,N；在馈线区段未发生故障时x(i)为0，若发生故障x(i)为1。作为优选方案，所述步骤4包括以下步骤：步骤4-a，设定MOPSO算法中参数：内部粒子群规模，外部粒子群规模，惯性权重，学习因子和最大迭代次数，设定算法中粒子的维度与配网区段的数目相对应，通过随机选择0、1两种离散信息初始化粒子位置；步骤4-b，粒子编码；基于配网区段数对内部粒子群中粒子的位置进行随机初始化编码；步骤4-c，更新外部粒子群；若内部粒子群中最优粒子的位置pbest支配外部粒子群中某粒子的位置，则替换该粒子；若其被支配则不被替换；若它们没有支配关系则将该粒子存入外部粒子群；基于Pareto最优解集的MOPSO收敛过程，每次迭代根据Pareto最优概念在内部粒子群中，选择非支配解所对应的粒子位置，并基于该粒子与外部粒子群中粒子的支配关系完成外部粒子群更新的过程；步骤4-d，粒子密度信息估计与确定gbest位置；通过网格密度法确定gbest位置，粒子在网格中的密度表达式如下：Di＝k×NOPi式中：Di为第i个网格的密度值；NOPi为第i个网格中外部粒子的个数；k为正常数，通常取1；采用网格密度法对每次迭代外部粒子群中的粒子进行密度评估，若每个网格中每个网格中的粒子数越多，则其密度值越大，反之越小；使用轮盘赌的方法选择某个密度最低的网格，然后在这个网格随机选择一个粒子作为gbest位置；步骤4-e，更新内部粒子群与确定pbest位置；基于第一目标，第二目标最小所对应粒子的gbest位置，根据下式更新粒子速度，使粒子的位置能够更快向最优解更新；并确定对应粒子的当前位置与pbest位置；的函数为：式中：分别为第i个粒子在第t+1次迭代时在第n维空间的速度和位置；是第i个粒子到第t次迭代时在第n维空间的当本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，定义含分布式光伏配电网的终端状态编码；步骤2，建立基于MOPSO的含分布式光伏配网的开关函数模型；步骤3，建立含光伏配网故障区段定位的多目标定位模型；步骤4，基于Pareto最优概念采用多目标粒子群进化算法MOPSO对上述多目标优化问题进行求解从而定位故障区段。

【技术特征摘要】
1.一种基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，定义含分布式光伏配电网的终端状态编码；步骤2，建立基于MOPSO的含分布式光伏配网的开关函数模型；步骤3，建立含光伏配网故障区段定位的多目标定位模型；步骤4，基于Pareto最优概念采用多目标粒子群进化算法MOPSO对上述多目标优化问题进行求解从而定位故障区段。2.根据权利要求1所述的基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：步骤1-a，采集FTU检测到的主电源和光伏电源向故障区段输出高于FTU整定值的故障电流信息，包括短路故障情形下的短路电流方向信息以及单相接地故障情形下的零序电流方向信息；设定短路电流方向为零序电流方向为步骤1-b，定义配电网馈线的网络正方向：规定主电源到馈线的方向为整个网络的唯一正方向步骤1-c，定义相间短路故障和单相接地故障情形下开关状态编码：其中，Ij_d，Ij_l分别为第j个分段开关在相间短路与单相接地故障下的状态编码。3.根据权利要求1所述的基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位方法，其特征在于：所述步骤2包括以下步骤：步骤2-a，建立主电源供电配网的开关函数；设定故障区段只存在0、1两种状态，0表示区段正常，1表示区段故障；式中：为第j个分段开关的开关函数；假定第j个开关到系统主电源线路为上游线路，第j个开关与线路末端的线路为下游线路，Nj为开关j下游线路馈线区段总数；xj,i为开关j下游第i个馈线区段状态值，0为正常状态，1为故障状态；“Π”为逻辑或运算；步骤2-b，考虑不同数量光伏电源接入配网不同位置，主电源供电配网的开关函数中引入投切系数K满足光伏电源的动态投切，若接入则取1，否则为0；考虑不同馈线位置的光照强度有所不同，从而影响故障电流分布，引入屏蔽系数S改进主电源供电配网的开关函数，光伏电源在较高光照强度下输出高于阈值的故障电流则对应屏蔽系数为1，否则为0，其中对于上游线路系统主电源的屏蔽系数为1；步骤2-c，建立含分布式光伏配网的开关函数；式中：以第j个分段开关为分界点，将配电线路分成开关到主电源的上游线路和开关到线路末端的下游线路，Nj,up,dg,Nj,down,dg分别为上、下游线路主电源与光伏电源个数；分别为从第j个开关到上游线路的第iup,dg个主电源或光伏电源路径上经过的第i1个、下游线路的第idown,dg个光伏电源路径上经过的第i2个馈线区段状态值；分别为第j个开关到上游线路第iup,dg个、下游线路的第idown,dg个主电源或光伏电源的区段数；分别为第j个开关划分的上游线路第iup个、下游线路第idown个区段状态值；Nj,up,Nj,down分别为第j个开关上、下游线路的区段数；分别为上游线路的第iup,dg个、下游线路的第idown,dg个光伏电源接入配网的开关系数；分别为上游线路第iup,dg个、下游线路第idown,dg个光伏电源提供故障电流被屏蔽的系数。4.根据权利要求1所述的基于MOPSO的含分布式光伏配电网故障区段定位方法，其特征在于：所述步骤3包括以下步骤：步骤3-a，多目标模型的目标函数有：FTU实际上传的开关越限信息与假定开关状态信息的差异化最小，与故障区段数最小，可表示为：其中，f1(x)为FTU实际上传的开关越限信息与假定开关状态信息的差值，f2(x)为故障区段数；minf1(x)为第一目标，minf2(...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴海伟，朱斌，苏大威，吴凡，赵晋泉，
申请(专利权)人：国网江苏省电力公司，河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32