配网故障遗传搜索定位方法技术

一种配网故障遗传搜索定位方法，采集多点监测数据，通过故障发生前的波形数据对线路参数进行修正校验，对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合线路参数通过故障分析法建立故障点与监测点的一系列电压电流方程来实现故障定位。与采用单端定位或者双端定位法相比，本发明专利技术采用多点监测数据可以提供更丰富的故障信息，而且仅需故障发生之后1/4个周波的信息即可实现故障定位，在保证定位精度的同时，也提高了定位的效率，本发明专利技术适用于中性点直接接地配电网。

Genetic search and location method for distribution network fault

A fault location method of genetic search, collect monitoring data, modify check on line parameters through the waveform data before the failure occurred, the waveform data after fault analysis, combined with the line parameters through the fault analysis method to establish fault point and monitoring point of a series of voltage and current to realize the fault location equation. Compared with the single terminal or double end positioning method, the invention adopts multipoint monitoring data can provide more abundant fault information, and only the fault 1/4 frequency information can realize fault location, ensuring localization accuracy, but also improve the positioning efficiency, the invention is applicable to the neutral point directly grounding distribution network.

【技术实现步骤摘要】
配网故障遗传搜索定位方法
本专利技术涉及一种配网故障遗传搜索定位方法，尤其涉及一种基于多点同步测量数据的配网故障遗传搜索定位方法。
技术介绍
我国中低压配网以架空线为主，线路的结构复杂，分支众多，易发生故障。据统计，电力系统在运行过程中，由配网故障造成的停电事故约占总停电事故的95％以上,其中70％的事故由单相接地故障或母线故障引发。为了实现配网系统故障的快速隔离，恢复配网系统的正常运行，需要准确快速地实现配电网的故障定位。目前，国内外对于配电网故障定位技术的研究主要分为以下几类：1)行波法。行波法在输电网中已经得到了广泛的应用，其故障定位效果显著，但是在配电网中行波理论应用起来比较困难。因为高压输电线路是一条或少数几条分支的线路，行波易于识别与分析；而配电网复杂的线路结构和众多的分支会造成行波信号的衰减及信息混叠干扰，给配网故障的定位造成了难度。2)注入信号法。传统的基于注入法的定位方法虽能较准确地定位，但是该方法需要将故障线路从母线中隔离，在离线情况下进行，这会导致停电，而且该方法需要通过人工来进行信号的探测，定位时间较长，在自动化程度、容错性及装置性能等方面还存在很多问题，有待进一步完善。3)故障分析法。现今故障分析法在解决配网故障定位的问题中应用最广泛。虽然单端故障定位和双端故障定位技术在输电线路中已经比较成熟。单端定位法的精度往往不够准确，双端定位法由于受到配网线路监测点分布的限制(考虑到在故障发生线路区段的上游和下游可能没有两个监测点)，在实际配网线路中的适用范围同样有限。
技术实现思路
本专利技术提供一种配网故障遗传搜索定位方法，采集多点监测数据，通过故障发生前的波形数据对线路参数进行修正校验，对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合线路参数通过故障分析法建立故障点与监测点的一系列电压电流方程来实现故障定位，多点监测数据可以提供更丰富的故障信息，而且仅需故障发生之后1/4个周波的信息即可实现故障定位，在保证定位精度的同时，也提高了定位的效率。为了达到上述目的，本专利技术提供一种配网故障遗传搜索定位方法，包含以下步骤：步骤S1、在配网线路上设定多个PMU故障检测点，采集该点的电压电流波形数据，根据波形数据确定故障发生时刻，并提取出故障发生前后2个周波的故障波形；步骤S2、在配网线路中任意选取一条两端均有检测点的线路，通过故障发生前的波形数据对线路正序参数进行修正校验；步骤S3：对配网线路中的所有检测点的电压电流波形进行卡伦布尔变换三相解耦；步骤S4：修正线路正序参数；步骤S5、对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合线路正序参数通过故障分析法建立故障点与监测点之间的一系列电压电流方程，获得以故障距离作为未知参数的超定方程组；步骤S6、利用遗传搜索算法求解超定方程组，得到故障距离的最佳估计值，实现对故障点的精确定位。所述的步骤S2具体包含以下步骤：步骤S2.1、更新线路的传播系数γ和特征阻抗Zc；原传播系数γ和特征阻抗Zc分别为：其中，G0、L0、C0、R0分别为给定的线路单位长度的电导电感、电容和电阻；用实际线路分布参数G0'、L0、'C、0'R替换原线路分布参数G0、L0、C0、R0，忽略线路电导不计，电阻和电容的误差影响也不予考虑，得到更新的传播系数γ'、和特征阻抗Zc'：步骤S2.2、在配网线路中选取任意一条两端均有监测点的线路，设两端电压电流采样瞬时值为u1、u2、i1、i2，经全周波傅里叶变换后得到其基波分量基波电压电流分量应满足传输线方程：其中，l为两个监测点之间的距离；联立式(2)和式(3)可以得到校正后的线路电感参数L0'。所述的步骤S4包含以下步骤：取线模分量中的正序分量作定位计算，用单位长度线路正序参数L0'、C0'、R0'乘以线路长度即可得到修正后的线路正序参数。所述的步骤S5具体包含以下步骤：步骤S5.1、选取故障线路上离故障点最近的监测点为参考节点，设故障点离此参考节点的距离为d，通过故障分析法在时域上建立各监测点与故障点的电压电流方程：设监测点每个周期采样K个点，列写故障方程时仅需用到1/4个周波即可，那么一共有个方程；步骤S5.2、根据式(4)，由于故障点对地电压uf是随时间变化的瞬时值，所以将其用u1表示为：步骤S5.3、将式(4)中的随时间变化的瞬时值uf用式(5)替换，得到各监测点之间电压电流的关系：步骤S5.4、对式(6)进行离散化；每个采样点所建立的方程组中都只有故障距离d一个未知参数，且故障距离d仅与故障点到参考节点的电阻值和电抗值成正比，故方程组(6)中的方程都是关于故障距离d的线性方程；步骤S5.5、整理式(6)得到：Ad＝b(7)其中，A和b都是m×1的列向量，其值通过监测点的离散电压电流值计算出来。本专利技术具有以下有益的技术效果：1、由于天气、季节以及线路老化等的各种因素，配网线路的实际分布参数与给定的分布参数之间存在着很大的误差，所以可以通过监测配网正常状态下的波形数据对配网的线路参数进行修正。2、对配电网进行优化布点之后，对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合修正线路参数与故障后的波形数据通过故障分析法建立故障点与检测点之间的一系列电压电流方程，得到故障点的精确定位。3、能够实现配电网的故障点精确定位，在保证定位精度的同时，也提高了定位的效率，对配电网的故障分析具有重要的意义。附图说明图1是本专利技术提供的一种配网故障遗传搜索定位方法的流程图。图2是线路传输模型。图3是实施例的故障仿真模型。图4是图3中监测点1的电压电流波形。图5是图3中监测点2的电压电流波形。具体实施方式以下根据图1～图5，具体说明本专利技术的较佳实施例。对于单相线路，设G0、L0、C0、R0分别为给定的线路单位长度的电导(常忽略不计)、电感、电容和电阻；ω为系统角频率，得到线路的传播系数γ和特征阻抗Zc分别为：通过线路上的两个监测点1和2(需在一条支路上)建立传输线方程为：其中，l为监测点1与监测点2之间的距离。若整个配网系统中一共有N个监测点，其测量得到的电压电流值分别为(u1、u2、u3……uN)和(i1、i2、i3……iN)，故障点对地电压为uf。已知故障发生在配网系统中的某条线路上，选取此线路上离故障点较近的一点为参考节点，设故障点离此参考节点的距离为d，通过故障分析法建立各监测点与故障点的电压电流方程如下所示：方程组在时域上建立，将方程离散化，对每个采样点均可以建立以上方程组。在第k个采样点时，方程组(3)中的每个监测点的电压电流对应于在第k个采样点时刻的电压电流值，对方程组(3)进行离散化之后，在每个采样点所对应的时刻，只有故障距离d和故障点对地电压uf是未知量。故障距离d是不会随着时间(采样点所对应的时刻)变化的恒定值，但是故障点对地电压uf的值会根据采样点的不同而变化。将故障点对地电压uf用u1表示，建立了不含uf的各监测点之间电压电流关系。此方程组为超定方程组，传统的数学方法对于这类问题的求解已经变得力不从心，且很难得到全局最优解。故需要借用全局优化智能算法——遗传算法。遗传算法是由美国Michigan大学的Holland教授于1969年提出，后经DeJong、Goldbeng、Davis等人归纳总结所形成的一类模拟进化算法，正式诞生于1975年。遗传算法的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种配网故障遗传搜索定位方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤S1、在配网线路上设定多个PMU故障检测点，采集该点的电压电流波形数据，根据波形数据确定故障发生时刻，并提取出故障发生前后2个周波的故障波形；步骤S2、在配网线路中任意选取一条两端均有检测点的线路，通过故障发生前的波形数据对线路正序参数进行修正校验；步骤S3：对配网线路中的所有检测点的电压电流波形进行卡伦布尔变换三相解耦；步骤S4：修正线路正序参数；步骤S5、对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合线路正序参数通过故障分析法建立故障点与监测点之间的一系列电压电流方程，获得以故障距离作为未知参数的超定方程组；步骤S6、利用遗传搜索算法求解超定方程组，得到故障距离的最佳估计值，实现对故障点的精确定位。

【技术特征摘要】
1.一种配网故障遗传搜索定位方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤S1、在配网线路上设定多个PMU故障检测点，采集该点的电压电流波形数据，根据波形数据确定故障发生时刻，并提取出故障发生前后2个周波的故障波形；步骤S2、在配网线路中任意选取一条两端均有检测点的线路，通过故障发生前的波形数据对线路正序参数进行修正校验；步骤S3：对配网线路中的所有检测点的电压电流波形进行卡伦布尔变换三相解耦；步骤S4：修正线路正序参数；步骤S5、对故障发生后的波形数据进行分析处理，结合线路正序参数通过故障分析法建立故障点与监测点之间的一系列电压电流方程，获得以故障距离作为未知参数的超定方程组；步骤S6、利用遗传搜索算法求解超定方程组，得到故障距离的最佳估计值，实现对故障点的精确定位。2.如权利要求1所述的配网故障遗传搜索定位方法，其特征在于，所述的步骤S2具体包含以下步骤：步骤S2.1、更新线路的传播系数γ和特征阻抗Zc；原传播系数γ和特征阻抗Zc分别为：其中，G0、L0、C0、R0分别为给定的线路单位长度的电导电感、电容和电阻；用实际线路分布参数G0'、L0'、C0'、R0'替换原线路分布参数G0、L0、C0、R0，忽略线路电导不计，电阻和电容的误差影响也不予考虑，得到更新的传播系数γ'、和特征阻抗Zc'：步骤S2.2、在配网线路中选取任意一条两端均有监测点的线路，设两端电压电流采样瞬时值为u1、u2、i1、i2，经全周波傅里叶变换后得到其基波分量基波电压电流分量应满足传输线方程：

【专利技术属性】
技术研发人员：陈洪涛，刘亚东，盛戈皞，江秀臣，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，上海交通大学，华东电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31