基于改进鲸鱼算法的含DG配电网故障区段定位_徐立立.pdf

2023 年第 36 卷第 1 期Electronic Sci.Tech./Jan.15，2023https:/journa-收稿日期:2021-06-02基金项目:贵州省科学技术基金(2019 1100);贵州省普通高等高校科技拔尖人才支持计划资助(2018036);贵州省科技创新人才团队项目(2018 5615)Guizhou Science and Technology Fund(20191100);Sponsoredby Program for Top Science Technology Talents in Universities ofGuizhou(2018036);Guizhou Science and Technology InnovationTalent Team Project(20185615)作者简介:徐立立(1996 )，男，硕士研究生。研究方向:配电网故障诊断。杨超(1972 )，女，副教授。研究方向:电网规划及电能质量管理。基于改进鲸鱼算法的含 DG 配电网故障区段定位徐立立，杨超，曾浩然(贵州大学 电气工程学院，贵州 贵阳 550025)摘要针对鲸鱼优化算法存在收敛速度较慢、定位精度不够高等问题，文中提出了一种基于改进鲸鱼算法的含分布式电源配电网故障区段定位方法。构建了一种适用于多电源配电网故障定位的数学模型，采用自适应惯性权重策略来优化鲸鱼算法，并利用改进后的鲸鱼算法对构建的定位模型进行求解。在 33 节点含分布式电源的配电网上进行算例仿真，仿真结果表明在配电网发生单重、多重故障的情况下，改进后的鲸鱼算法能快速准确地定位出故障区段，且具有良好的容错性能。相较于传统鲸鱼算法，改进鲸鱼算法收敛速度更快，定位准确性更高，定位的可靠性也更高。关键词分布式电源;故障定位;传统鲸鱼算法;自适应惯性权重;改进鲸鱼算法;配电网;容错性;可靠性中图分类号TP183;TM726文献标识码A文章编号1007 7820(2023)01 015 06doi:10.16180/ki.issn1007 7820.2023.01.003Fault Section Location of Distribution Network with DG Based onImproved Whale AlgorithmXU Lili，YANG Chao，ZENG Haoran(The Electrical Engineering College，Guizhou University，Guiyang 550025，China)AbstractIn view of the problems of slow convergence speed and low positioning accuracy of whale optimizationalgorithm，a fault section location method based on improved whale algorithm for distribution network with distributedgeneration is proposed in this study A mathematical model suitable for fault location of multi source distributionnetwork is constructed The adaptive inertia weight strategy is used to optimize the whale algorithm，and the improvedwhale algorithm is used to solve the location model The simulation results of a 33 node distribution network withdistributed power supply show that in the case of single and multiple faults in the distribution network，the improvedwhale algorithm can quickly and accurately locate the faulty section，and has good fault tolerant performance Com-pared with the traditional whale algorithm，the improved whale algorithm has faster convergence speed，higher posi-tioning accuracy，which improves the reliability of positioningKeywordsdistributed generation;fault location;traditional whale algorithm;adaptive inertia weight;improvedwhale algorithm;distribution network;fault tolerance;reliability电能在工业生产和日常生活中发挥着至关重要的作用。随着国家经济的发展，电力需求量也逐渐增长，电力网络也在不断扩大。根据大量数据显示，90%的停电事故都是由配电网故障所引起的，因此配电网故障率直接影响着供电的可靠性和连续性。快速、准确地定位配电网故障是实现配电网故障隔离、排除和恢复的基础和前提，对减少停电面积、提高配电网运行效率、改善电能质量、缩短停电时间具有重要意义1 3。大量的分布式电源(Distributed Generation，DG)被接入配电网中，导致配电网的拓扑结构和潮流方向发生了改变。对于含分布式电源的配电网，传统故障定位模型已不再适用，因此研究含 DG 配电网故障定位方法具有重要的现实意义。随着智能电网的快速发展，可通过馈线终端单元(Feeder Terminal Unit，FTU)将故障信息上传到数据采集与监视控制系统(Supervi-sory Control and Data Acquisition，SCADA)，然后馈线自动化系统利用定位算法对配电网进行故障区段定位。基于 FTU 的配电网故障区段定位方法主要包括两类:一类是基于矩阵运算的矩阵算法4 5;另一类是人工智能算法，例如遗传算法6 7、粒子群算法8 9、蝙蝠算法10 11、免疫算法12 13 等。文献 4利用矩阵算51Electronic Science and Technology徐立立，等:基于改进鲸鱼算法的含 DG 配电网故障区段定位https:/journa-法先确定出疑似故障区域，然后通过电压幅值判据确定出故障区段。该方法虽然能够有效地避免故障误判，但是其在多电源复杂的配电网中定位速度较慢。文献 7 通过调整量子旋转门策略来改进量子遗传算法，并利用 Tent 映射的混沌优化思想使算法跳出局部最优解，改进后的算法在定位故障区段方面应用效果良好。文献 8借鉴了免疫系统的信息处理机制，并采用了抗体浓度调节机制与免疫选择操作来优化粒子群算法。优化后的算法在保证种群多样性的同时，也提高了算法的收敛性能，有效提高了故障定位的准确性。文献 12提出了一种将量子计算与免疫算法相结合的配电网故障定位方法，可以减少种群规模，加快算法收敛速度，为复杂度高和容错性差的故障定位问题提供了一种求解方法。虽然目前已提出的优化算法有很多种，但是这些算法仍然存在局部收敛、定位速度较慢等缺点。现在的研究主要通过改进算法或者混合算法来提高智能算法的性能，使定位结果更加准确，缩短了定位时间。鉴于上述分析，本文提出了一种基于改进鲸鱼算法(Improved Whale Optimization Algorithm，IWOA)的含分布式电源配电网故障定位方法。在传统鲸鱼算法的基础上，采用自适应惯性权重策略对鲸鱼算法加以改进，有效地平衡鲸鱼算法的全局和局部搜索能力。本文进行了仿真测试，进一步验证了该算法的可行性与收敛性。1含 DG 配电网故障定位模型当配电网发生故障后，首先利用 FTU 采集故障过流信息并进行编码;然后通过 IWOA 算法优化使适应度函数达到最小化;最后定位出故障区段。在整个故障定位模型中，故障电流的编码方式、开关函数以及适应度函数的正确建立是实现配电网故障定位的关键。1.1故障电流编码对于传统的单辐射状配电网故障过流信息 Ij，采用 0 1 二进制编码的方法，其取值只能是 0 或 1。当开关流过故障电流，用数字 1 编码表示，否则用数字 0编码表示。由于分布式电源接入配电网将造成配电网拓扑结构和故障电流的方向发生变化14，故需要重新定义故障电流的编码方式。假定电流由主电源流向末端负载的方向为正方向，则当开关流过的故障电流与正方向相同时，用数字 1 编码表示;当开关没有故障电流流过时，用数字 0 编码表示;当开关流过的故障电流与正方向相反时，用数字 1 编码表示。新定义的编码方式如式(1)所示。Ij=1，故障电流方向与正方向相同1，故障电流方向与正方向相反0，未流过故障电流(1)如图 1 所示是一个含 DG 配电网简化模型。图中 S表示系统主电源，Si、Li分别表示分段开关和馈线区段，DG1和 DG2表示两个分布式电源。假设区段 L4、L7发生故障，则此时开关 S1、S2、S3、S4、S6、S7流过正向故障电流，用数字“1”编码表示;开关 S5、S8、S9流过反向故障电流，用数字“1”编码表示;开关 S10、S11没有流过故障电流，用数字“0”编码表示。所以 FTU 上传的信息可表示为 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0。图 1 含 DG 配电网简化模型Figure 1 Simplified model of distribution network with DG1.2开关函数开关函数反映了馈线区段信息与故障电流信息之间的相互关系，所构建的模型将会直接影响到故障定位的准确度。文献 15构造了一种适用于单辐射状配电网故障定位的开关函数，其表达式如下I*j(x)=Nixi(2)式中，I*j(x)为第 j 个开关的开关函数;表示逻辑“或”运算;xi为开关 j 下游 i 馈线区段的状态信息;当 i区段发生故障时，用数字 1 表示，反之用数字 0 表示。式(2)只适用于单电源配电网故障定位，不适用于含有一个主电源和多个分布式电源的配电网，其在定位时会出现误判，从而影响故障定位的准确性。因此，针对多电源配电网的单重、多重故障定位问题，需要建立一种新的开关函数。文献 16所构造的开关函数可以动态地反映各个分布式电源的接入情况，其表达式为I*ju(x)=M1Ku(1 xj，su)N2xj，d(3)I*jd(x)=N1Kd(1 xj，sd)M2xj，u(4)I*j(x)=I*ju(x)I*jd(x)(5)式中，规定开关 j 到系统电源之间的区段为上游区段，否则为下游区段;I*ju(x)、I*jd(x)分别表示以开关j为分界点的上游开关函数和下游开关函数;M1和 N1分别表示开关 j 的上游和下游所有电源个数;M2、N2分别表61徐立立，等:基于改进鲸鱼算法的含 DG 配电网故障区段定位Electronic Science and Technologyhttps:/journa-示开关 j 的上游和下游所有馈线区段个数;Ku、Kd分别表示开关j的上游和下游开关系数，有电源接入配电网为 1，否则为 0;表示逻辑“或”运算;xj，su、xj，sd分别表示开关 j 到上游电源 su和下游电源 sd之间的馈线区段的状态信息;xj，u、xj，d分别表示开关 j 的上游和下游所有馈线区段的状态信息。1.3适应度函数适应度函数的准确性是决定故障定位模型能否正确定位出故障区段的关键。由于 FTU 工作环境恶劣且易受到通信干