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学术简报|基于分层模型和智能校验算法的配电网故障定位技术
随着更加清洁、高效的分布式电源(Distributed Generator, DG)大量接入电网和用电负荷的不断上涨,配电系统的结构和潮流日益趋向大型化、复杂化,传统的单源辐射型网络的故障定位方法变得不再适用。
针对含分布式电源的配电网故障定位问题,至今已形成基于矩阵理论的直接定位算法和采用人工智能技术的间接定位方法。区段定位矩阵算法具有建模简单、定位高效准确等优点,但同时存在容错性低和通用性不强的缺陷。
基于人工智能技术的故障定位方法,依据状态逼近思想和故障诊断最小集原理,采用优化理论对故障区段辨识模型进行建模,具有通用性强和容错性高等优点[5,6]。其中,群体智能算法在故障辨识过程中易于处理离散变量,理论上可获得全局最优决策,成为当前该领域研究的热点。
文献[7-9]根据配电网的结构特点,直接采用单层模型和单一智能算法或其改进算法进行配电网故障定位,该类方法的开关函数构建比较复杂,在提高故障定位容错性、效率和稳定性方面局限性较大。
文献[10-12]采用多个种群并行进化和信息交互策略进行故障定位,在一定层度上提高了智能算法的容错性和稳定性,但是依然是单层辨识模型,在面对大规模、高渗透率配电网时,基于逻辑或的开关函数构建依然相当复杂,故障辨识效率低,这类算法还是没有摆脱故障定位结果不稳定局限。
文献[13-15]将分区的思想引入故障定位当中,通过区域划分来减小智能算法的维度,提高了故障定位的搜索效率,但是在面对大规模、高渗透率配电网时,搜索维度依然较大,基于逻辑或的开关函数构建依然相当复杂,智能算法辨识结果还是存在不稳定的问题。
综上所述,间接建模的配电网故障区段定位人工智能方法,理论上已取得丰硕成果,但该类方法还存在以下问题:①采用逻辑关系描述故障区段与设备间的匹配关联特性,使得故障定位模型构建相对比较复杂,尤其在高渗透率、大型配电网中,定位建模异常复杂;②采用的单层群体智能算法在大规模配电网故障区段定位中的运算维度非常大,效率过低;③单纯依靠智能算法进行故障定位存在辨识结果不稳定的本质缺陷。
本文结合配电网的结构特点,在分析开关函数逻辑规律的基础上,提出一种以多分支节点为边界、对各支路进行端口等效的方法。将配电网划分成多个区域,进而构建出故障定位的分层模型,减小了开关函数构建的复杂程度。一层定位故障区域、二层定位故障区段的分层定位策略使得故障区域定位维度明显减小,提高了故障定位的效率。
结合第二层所含节点数量少的特点,将0-1整数规划中的穷举法引入区段定位中,对采用智能算法的故障区域定位结果进行反馈校验,使得整个故障辨识过程的稳定性、容错性都有较大提高。在渗透率越高、节点数越多的配电网故障定位中,分层模型和分层智能校验算法优势越明显。
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