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改进的粒子群算法在故障定位中的研究

2020-04-21段颖梨刘鹏华段小妹

通信电源技术 2020年5期
关键词:配电网故障

段颖梨,刘鹏华,段小妹

(1.黑龙江科技大学 电气与控制工程学院,黑龙江 哈尔滨 150000;2.国网河南省电力公司直流管理处,河南 郑州 450000;3.国网汤阴供电公司,河南 汤阴 456150)

0 引 言

我国电网检测技术进展迅猛,传统的配电网定位划分为故障测距定位研究、直接定位算法和智能算法故障定位研究[1]。(1)测距定位研究。测距定位主要根据电源端所得的故障定位信息判定故障点和故障发生时间,有效降低了对工作人员的要求。(2)通过馈线自动化装置(Feeder Terminal Unit,FTU)上传的过流信息进行电网定位[2]。(3)基于智能方法的故障定位,在机器学习的基础上完善求解速度,用来提升定位的准确度。常用的人工智能算法包括遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法[3]。

1 故障定位模型的建立

1.1 传统配电网故障区域定位模型

传统配电网中,故障定位不需要思量分布式电源,只需计及网络中主要的电源。传统配电网中故障定位编码只有0、1两种编码方式。配电网故障区间定位装置,如图1 所示。

1.2 含DG 配电网故障区域定位模型

1.2.1 故障电流的编码

由于接入DG 后电流方向会因为DG 的存在而发生改变,因此对开关编码方式重新定义,具体如下:(1)1,检测到正方向的故障电流;(2)-1,检测到负方向的故障电流;(3)0,未检测到故障电流。根据编码规则和故障点,可以判定出各个FTU 上传的故障过流信息。

图1 配电网故障区间定位装置

式中:Ij表示第j号支路处上传的电流信息。此处规定,送电端到受电端的方向为正方向。

1.2.2 开关函数

接入DG 后的配电网,当网络某支路短路时,经过开关的功率可能由多个DG 提供,故需建立新的开关函数:

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