基于基尔霍夫定律和布尔方程的故障定位算法_鲁晓秋.pdf

文章编号：1000-5641(2023)02-0143-12基于基尔霍夫定律和布尔方程的故障定位算法鲁晓秋1,蔡阳1,陈佳俊1,周樨1,周雪茗2,唐赟喆2,黄定江2（1.国家电网上海市电力公司 金山供电公司,上海200540;2.华东师范大学 数据科学与工程学院,上海200062）摘要:随着我国电力系统的不断发展,供电的安全性和可靠性直接影响着地区的生产生活和民众的经济生活.电网故障定位是电力调度系统中重要的组成部分.传统的故障定位需要依靠调度人员大量的经验积累和人工判断,而面对日益增长的需求,仅依靠传统方法进行故障定位会增加误判率,进而对电力系统的稳定运行造成威胁.提出了一种基于基尔霍夫定律和布尔方程的电网故障定位算法,将故障定位问题转化为布尔线性混合规划问题,并结合模拟退火算法和遗传算法的思想进行求解,实现了在小型电网中的故障快速定位,有效降低了调度错误率,缩短了从故障发生到故障隔离、故障处理的时间差,节约了人力资源,提高了调度效率.关键词:故障定位;布尔方程;基尔霍夫定律;遗传算法中图分类号:TP391文献标志码:ADOI:10.3969/j.issn.1000-5641.2023.02.015Fault location algorithm based on Kirchhoff s law and a Boolean equationLU Xiaoqiu1,CAI Yang1,CHEN Jiajun1,ZHOU Xi1,ZHOU Xueming2,TANG Yunzhe2,HUANG Dingjiang2（1.Jinshan Power Supply Company,State Grid Shanghai Electric Power Company,Shanghai200540,China;2.School of Data Science and Engineering,East China Normal University,Shanghai200062,China）Abstract:With the continuous development of Chinas electric power system,the security and reliability ofpower supply directly affects regional production output and peoples economic life.As an important partof the power dispatch system,traditional fault locations rely on the cumulative experience and manualjudgment of dispatchers.Faced with increasing demands,fault locations that rely solely on the traditionalmethod are likely to result in an increase in misjudgment rates and pose a threat to the stable operation ofthe power system.This paper proposes a Boolean equation based on Kirchhoffs law and the grid faultlocation algorithm to address this challenge.The fault location issue can effectively be converted to Booleanlinear mixed programming problems and combined with simulated annealing algorithms.When thesegenetic algorithms are applied to the idea of a network and realized in the grid for fast positioning of smallfaults,the scheduling error rate can be reduced and the time difference from fault occurrence to faultisolation and fault processing can be shortened;in turn,this saves human resources and improves 收稿日期:2021-08-25基金项目:国家自然科学基金(U1711262,62072185,U1811264)第一作者:鲁晓秋,男,高级工程师,研究方向为电力系统自动化.E-mail:lu_通信作者:黄定江,男,教授,博士生导师,研究方向为在线学习、深度学习与计算机视觉.E-mail: 第 2 期华东师范大学学报(自然科学版)No.22023 年 3 月Journal of East China Normal University(Natural Science)Mar.2023scheduling efficiency.Keywords:fault location;Boolean equation;Kirchhoffs law;genetic algorithm 0 引言电网自动化在电力系统中起到非常重要的作用.随着我国电力系统的不断发展,电力需求也不断扩大,电网自动化也将面临更大挑战.传统电力系统发电供电的可靠性和安全性已逐渐跟不上高速扩大的供电规模和日新月异的现代技术,这会对国民经济和国民日常生活的稳定性造成一定威胁.因此,需要在最短时间内排除电网故障.电力系统一旦发生故障,迅速准确地实现故障精确定位,通过故障隔离和故障修复,尽快恢复非故障区域的供电,能够有效减少停电带来的危害和经济损失1.电网故障定位调度是日常工作的核心内容之一,也是维系电网安全的重要保障.故障定位作为电网自动化系统中的关键功能,其目的是在电力系统中供电网故障发生后能迅速对故障区域进行定位和隔离,以实现恢复停电区域的供电功能.进行电网系统自动故障定位,能够有效地降低调度错误率,提高调度效率,减少定位电网系统故障时间,从而减轻由此导致的经济损失.传统故障的定位、归因依赖于调度人员的巡检和经验,耗费大量人力,也易导致误判、漏判等危险从而造成损失扩大.在传统方式下,该工作主要集中在电网故障问题的监测、分析和告警方面;而对于电网发生故障之后或者日常检测中电网中存在的运行薄弱点,调度员具体该如何处理明显支撑不足,这主要体现在以下 4 个方面:故障处理受限于调度员个人经验;既有工具未按照业务流程组织,执行效率有待进一步提升;电网故障处理需要直接的支撑工具;故障处理的关键信息分散,尚未充分挖掘历史生产运行信息的有效价值.现阶段的电网调度本质上仍然是基于分析和经验的调度,仅仅是提高了末端的感知能力,中枢处理环节仍然依赖于调度员的个人经验和业务素养,故障处理的实际效果直接取决于调度员对电网运行特性的认识、对故障预案的熟悉、对调度规程的理解和灵活运用,系统自身的智能化处理能力需要进一步提高.本文在给定的小型电网上提出了一种基于基尔霍夫定律和布尔方程的故障定位算法:根据电网拓扑结构和基尔霍夫定律形成线性方程,通过给线路设置虚拟开关引入布尔变量,二者相结合得到布尔线性混合规划;通过结合模拟退火算法的遗传算法求解该规划,得到电网的线路故障精确定位,且支持同一时段多线路的故障定位.1 相关工作 1.1故障定位算法电力系统的故障定位算法需要以电网的拓扑结构为基础,有效的电网故障定位依赖于用相应的数学表达对电网拓扑结构进行描述2.当前的电网故障定位方式主要分为主动检测和被动检测这两类:主动式检测是指在电网线路发生故障后,通过在不停电的情况下向系统注入特定信号来实现故障定位3;被动式检测是指通过故障发生时采集到的故障信息,以及故障发生前后电网线路参数的变化来实现故障定位3.1.1.1 主动式检测算法主动式故障定位的主要算法包括“S 注入法”、加信传递函数法、端口故障诊断法等.“S 注入法”的原理是小电流接地系统单相接地选线定位,使用“S 注入法”利用故障时闲置的电压互感器注入交流信号电流,通过检测故障线路中注入信号的路径和特征来实现故障定位4.加信传递函数法在故障出线处加上方波激励信号,根据电网拓扑结构的变化,在频域内对由电流和电压的比值构成的传递函144华东师范大学学报(自然科学版)2023 年数进行分析,对中性点不接地系统具有测距结果不受负载参数变化影响的优点5.端口故障诊断法对分布参数传输网中应用了模拟电路故障诊断理论.从端口方程出发,利用单相接地后的故障电压和电流的特点进行测距和定位,通过施加音频正弦信号,比较传输网可测端口故障前后测试信号的变化量,实现故障定位6.该方法具有工作量小的优点,但是实用性不高.1.1.2 被动式检测算法被动式故障定位的主要算法包括故障定位矩阵算法、遗传算法、专家系统和人工神经网络.故障定位矩阵算法根据电网拓扑结构和故障相关信息获得故障判定矩阵,并根据此准确判断出故障区域 7.提出了将馈线上的开关和断路器看作节点,对故障判定矩阵进行了规范化处理,解决了环网闭环运行模式下的多点故障定位问题.对故障判定矩阵算法提出改进,提高了算法的通用性8-10.遗传算法是一种模拟自然选择的生物进化过程和达尔文生物进化遗传机制的计算模型,它通过模拟自然进化过程搜索最优解11.根据电网拓扑结构的特点,将电力故障定位问题中的信息进行 0/1 编码,转化为 0/1 整数规划问题,结合遗传算法实现故障定位11-12.专家系统使用人类专家推理的计算机模型,模拟人类专家的决策过程,来处理现实世界各领域中需要专家作出解释的复杂问题,并得出与专家相同的结论.根据电网保护动作信号和历史信息建立知识库和相应推理机制,提出了一种基于专家系统的故障定位方法13.人工神经网络是基于生物学中神经网络的基本原理,在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后,以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型.文献 14 提出了基于分层分布式的人工神经网络系统的测距方法,该方法使网络结构更加简洁,加快了收敛速度.1.2故障定位模式 1.2.1 基于重合器和分段器的故障定位模式重合器是一种能够按照预定的顺序,在导电回路中进行开断和重合操作,并在其后自动复位、分闸闭锁或合闸闭锁的自具(不需外加电源)控制保护功能的开关设备.分段器是一种能够自动判断线路故障和记忆线路故障电流开断的次数,并在达到整定的次数后在无电压或无电流下自动分闸的开关设备.某些分段器可具有关合短路电流(自动重关合功能)及开断、关合负荷电流的能力,但无开断短路电流的能力.为了实现馈线自动化的电网,通常通过开关对电网进行分段,并在发生故障时用开关将故障区段隔离,在电网中引入无线传感器节点.电网发生故障后,通过设置各重合器、分段器所对应的动作次数和时间确定故障区域,再利用重合器切断故障电流,利用分段器隔离故障区段,恢复非故障区域的供电,这种方法称为基于重合器与分段器的故障定位模式.该模式结构简单,能够解决资金不足等问题,但是该模式无法实时监测,并给出最优故障恢复方案,降低了可靠性及效率.1.2.2 基于馈线终端的故障定位模式馈线终端(feeder terminal unit,FTU)是安装在柱上开关上的智能终端设备,它实时监控并采集开关状态信息,包括开关分合、电压、电流等状态信息.目前大多数配电网故障定位的算法,都是基于馈线终端 FTU 进行的.FTU 以各节点为研究对象,根据配电网的拓扑结构生成网络描述矩阵,再利用FTU 上传的故障信息矩阵修正描述矩阵,得到故障判定矩阵,最后进行故障定位.该模式能够快速实现