[发明专利]基于故障相关性分析的配电网故障容错判定方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于故障相关性分析的配电网故障容错判定方法及装置，该技术方案包括：实时采集配电网设备产生的遥信动作事件、遥测突变事件及故障动作信号；根据遥信动作事件、遥测突变事件及故障动作信号计算对应的故障系数及停电系数，根据故障系数及停电系数通过拓扑分析对故障区间进行判定；根据故障区间确定停电设备及故障区段，进行对应的故障告警。本发明的有益效果为：基于系统实时拓扑分析，根据线路区段故障关联系数、线路设备失电关联系数，按最大概率准则确定线路停电设备及故障区域，解决了配电终端上送信号缺失、错误引起的故障事件、停电事件未启动或者误判问题，实现准确定位。

技术领域

本发明涉及电力及计算机领域，特别涉及一种基于故障相关性分析的配电网故障容错判定方法及装置。

背景技术

配电自动化系统故障处理能够快速定位和隔离故障，实现非故障区域恢复供电，是提高用户供电可靠性的有力保证。容错故障定位与自适应故障处理技术有助于提高配电网故障处理的实用化水平，一直是国内外配电网领域研究重点。配电自动化系统需发挥集中智能处理的优势，其故障处理策略应具备自适应性、容错性，当配电终端上送配电主站存在漏送、误送信号时，应尽可能缩小停电范围，保证主站故障自愈策略执行后，不进一步扩大停电范围。现有的故障处理技术多采用单一信号源，故障判定方法多采用故障信号分析方法，在故障容错处理上具有很大局限性，影响配电自动化的实用化推进。

目前配电网自动化系统多采用配电终端上送的故障告警信号定位故障，当配电终端故障信号缺失、误送时，会导致故障区间误判，该方法仅采用故障告警信号作为故障区间判定依据，信号源单一；利用线路出口电气量的故障测距方法受配电网单辐射、多分支的网架结构的影响，在配网领域实用性较差；利用用电信息采集系统与配网自动化系统的信息交互，实现基于多信息源的故障研判，该方法可作为现有故障信号分析方法辅助分析，难以保证故障处理的实时性；人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力，具有很强的容错性，利用人工神经网络实现非健全故障信息配电网故障定位技术一直是近年来研究的热点，但当配网数据不充分时，常常导致神经网络无法工作，适应配网故障分析的学习算法也有待进一步完善和提高。

现有故障信号分析方法采用故障告警信号为故障判定依据，未综合考虑线路上关联设备的电气量变化事件，判定条件单一，受配电终端装置状态、定值整定、通信状况等条件的影响；对于线路开关分闸信号或保护信号未上送主站的情况，会导致配电主站馈线自动化不启动；基于行波测距算法很难适应复杂的配电网结构，且判据整定困难；基于配电网多系统信息融合的判据，难以保证故障处理的实时性要求，只能为事后运维提供数据支撑；采用人工神经网络实现的故障定位技术，其实用性还有待进一步提高。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于故障相关性分析的配电网故障容错判定方法及装置，准确定位故障区段。

本发明的技术方案包括一种基于故障相关性分析的配电网故障容错判定方法，其特征在于，包括：S100，实时采集配电网设备产生的遥信动作事件、遥测突变事件及故障动作信号；S200，获取所述遥信动作事件及所述遥测突变事件以及故障动作信号；S300，根据所述遥信动作事件、遥测突变事件及故障动作信号计算对应的故障系数及停电系数，根据所述故障系数及所述停电系数通过拓扑分析对故障区间进行判定；S400，根据故障区间确定停电设备及故障区段，进行对应的故障告警。

根据所述的基于故障相关性分析的配电网故障容错判定方法，其特征在于，其中S100包括：通过远程服务器实时分析并保存配电网设备的所述遥信动作事件及所述遥测突变事件，以及，判断事件集中是否有故障信号动作，若有则进入故障容错分析启动；否则，继续进入事件集收集程序。

根据所述的基于故障相关性分析的配电网故障容错判定方法，其特征在于，其中S200还包括：故障容错分析启动以设备故障信号动作为启动条件，启动分析时，获取有效时间段的系统断面。