一种含逆变式分布式电源的配电网故障定位方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种含逆变式分布式电源的配电网故障定位方法及装置，包括：根据配电开关以及线路区段进行区段划分，并将划分后的区段信息存入本地数据库；采用粒子群算法以及BP神经网络从所述区段中定位故障区段；采用EEMD算法从故障区段中选取故障线路；采用db2小波的故障区段测距方法测量所述故障线路中出现故障的具体位置。本申请解决了现有技术中没有考虑分布式电源对配电网故障定位测距的影响，提高了故障定位和故障测距结果的准确性。

A fault location method and device for distribution network with inverter distributed power supply

【技术实现步骤摘要】
一种含逆变式分布式电源的配电网故障定位方法及装置
本申请涉及配电网故障测距
，尤其涉及一种含逆变式分布式电源的配电网故障定位方法及装置。
技术介绍
伴随着传统化石能源日益枯竭即其带来的各式问题，这些因素使得新能源发电技术得以蓬勃发展，也成为未来世界电力工业的发展潮流。随着大量分布式电源接入配电网，给配电网的故障波形带来了巨大的冲击，考虑到含分布式配电网故障后的治理问题，必须要对主动配电网故障后进行故障定位和故障测距研究。因此对配电网的稳定运行和可靠控制来说，实现配电网故障后的自愈控制具有重要的理论价值和工程意义。目前，配电网故障定位主要方法包括矩阵类算法和智能算法，矩阵算法适用于健全信息下的配网故障定位，而针对大量分布式电源接入的配电网而言，大量信息发生畸变或者丢失，且随着配电网规模的增大，健全故障信息的获取也成为一种难题，因此研究配电网故障定位新方法迫在眉睫，智能算法能够在信息有畸变的情况下实现故障定位，因此逐渐成为配电网故障定位的主流，目前，广泛应用于配电网的故障定位的智能算法有人工鱼群算法、粒子群算法等。同时，随着配电网规模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种含逆变式分布式电源的配电网故障定位方法，其特征在于，包括：/n根据配电开关以及线路区段进行区段划分；/n采用粒子群算法以及BP神经网络从所述区段中定位故障区段；/n采用EEMD算法从故障区段中选取故障线路；/n采用db2小波的故障区段测距方法测量所述故障线路中出现故障的具体位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种含逆变式分布式电源的配电网故障定位方法，其特征在于，包括：
根据配电开关以及线路区段进行区段划分；
采用粒子群算法以及BP神经网络从所述区段中定位故障区段；
采用EEMD算法从故障区段中选取故障线路；
采用db2小波的故障区段测距方法测量所述故障线路中出现故障的具体位置。


2.根据权利要求1所述的一种含逆变式分布式电源的配电网故障定位方法，所述根据配电开关以及线路区段进行区段划分具体为：
将线路区段划分成有源支路和无源支路。


3.根据权利要求1所述的一种含逆变式分布式电源的配电网故障定位方法，在所述根据配电开关以及线路区段进行区段划分之后还包括：
通过配电开关监控终端上传的故障信息剔除未发生过故障的区段，确定解空间的维度。


4.根据权利要求1所述的一种含逆变式分布式电源的配电网故障定位方法，在所述采用粒子群算法以及BP神经网络从所述区段中定位故障区段之前还包括：
对粒子群算法以及BP神经网络进行初始化，即确定粒子群算法中的维数、设定学习因子、种群规模及最大迭代次数；根据配电网的网络架构、网络节点数以及故障电流数据计算BP神经网络结构、各层节点数。


5.根据权利要求1所述的一种含逆变式分布式电源的配电网故障定位方法，采用粒子群算法从所述区段中定位故障区段具体为：
S1：通过粒子群算法将开关节点的故障电流初始化为随机粒子，并将所述随机粒子的集合作为粒子群落；
S2:计算群落中粒子的适应度，并找出个体最优解和全局最优解；
S3:更新个体最优解和全局最优解的位置、速度、学习因子和惯性权重；
S4:重复步骤S2至S3直到达到最大迭代次数或者个体最优值和全局最优值满足预设精度，从而获得优化的神经网络的权值和阈值。


6.根据权利要求5所述的一种含逆变式分布式电源的配电网故障定位方法，所述采用BP神经网络从所述区段中定位故障区段具体为：
选取配电网不同故障时的故障电流信息作为输入样本集，配电网不同故障对应的定位结果作...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙毅，周杰，侯艾君，顾博川，李晓枫，高雅，胡春潮，尤毅，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，广东电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44