[发明专利]基于多点同步测量数据的配网故障粒子群定位算法

说明书

本发明公开了一种基于多点同步测量数据的配网故障粒子群定位算法，针对于单相接地故障。先用两点同步采样数据对线路参数进行修正,再用相模变换解耦后的故障分量在时域上列写故障点微分方程并用粒子群算法求出最优解。与采用单端定位或者双端定位法相比，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，也提高了定位算法的效率。该方法适用于中性点直接接地配电网。

技术领域

本发明涉及配电网线路故障诊断方法领域，具体是一种基于多点同步测量数据的配网故障粒子群定位算法。

背景技术

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。

粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是由Kennedy和Eberhart 在1995年提出的一种基于群体智能的优化算法，该算法演变于鸟群寻找其活动范围内的食物这一行为。

在粒子群算法中，每只鸟都抽象为一个没有体积没有质量的粒子，每个粒子都代表着问题的一个潜在解。粒子所在的位置的好坏通过一个预先拟定的适应度函数来进行比较和取舍。每个粒子都将在给定解空间中进行运动，并且由一个速度变量来决定其方向。在每一代中，粒子将会追踪两个优化极值，一个是粒子本身至今止所找到的最优解pbest，另外一个是整个群体至今为止所找到的最优解gbest。粒子每更新一次位置，就计算一次适应度值，然后根据所有粒子的pbest和gbest来确定新的个体极值和群体极值，并且更新各自pbest所对应的位置和群体gbest对应的位置。

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。

发明内容

本发明目的是提供一种基于多点同步测量数据的配网故障粒子群定位算法。对于单相接地故障，通过选用两点同步采样数据对线路参数进行修正,再用相模变换解耦后的故障分量在时域上列写故障点微分方程并用粒子群算法求出最优解。实现在保证定位精度的同时，也提高了定位算法的效率的目的，并且上述算法适用于中性点直接接地配电网。

为了实现以上目的，本发明通过以下技术方案实现：

一种基于多点同步测量数据的配网故障粒子群定位算法，包含以下过程：步骤S1、在配网线路上依次设定多个故障检测点，通过PMU装置采集各个故障检测点的故障电流电压信号。

步骤S2、在配网线路中选取一条两端均有检测点的线路，通过两点同步采样数据对线路参数进行修正。

步骤S3、对配网线路中的所有检测点电压电流波形进行卡伦布尔变换三相解耦。

步骤S4、通过选取线模分量作定位计算。

步骤S5、利用相模变换解耦后的故障分量在时域上列故障点微分方程。