基于FTU的配电网单相接地故障定位与恢复方法

配电网发生最多的故障是接地故障。针对准确地检测隔离接地故障线路并尽快恢复供电,提出基于配电开关监控终端(FTU)的配电网单相接地故障定位与恢复方法。利用配电网各节点FTU的小波包变换暂态选线及相电流暂态特征选线技术,结合故障路径自适应处理控制策略,配合首开关延时合闸逻辑,从而实现多分支配电网故障定位与自动隔离恢复。所提方法能够快速选出故障线路并隔离故障区段,有利于故障快速消除,提高系统运行的安全性、可靠性。

考虑FTU信号丢失的有源配电网故障区段定位方法

针对极端天气下配电自动化系统易发生大面积通迅故障的问题,提出一种考虑馈线终端装置(FTU)信号丢失的有源配电网故障定位方法。该方法以现有的基于优化算法的有源配电网故障定位模型为基础,在模型中添加表示FTU上传过流信号是否丢失的决策变量,增加FTU信号丢失约束并对适应度函数进行修改,并将模型转化为整数线性规划模型,利用商业求解器进行求解。最后,通过不同故障场景测试验证了所提方法在大规模FTU信号丢失状态下仍有较高的容错性。

基于主动探测原理的直流配电线路短路故障测距

为克服对端系统助增作用的影响,实现直流配电线路短路故障的准确测距,提出一种主动探测式的故障测距原理。故障发生后,设计限流策略限制短路电流,进而切换至主动探测控制策略下,向直流线路注入特征频率探测信号。根据特征频率下故障等效电路的激励与响应特性,构建故障测距方程,实现了基于故障分析法的单端量故障测距。基于PSCAD电磁暂态仿真软件搭建了对应模型,仿真验证了不同故障位置和故障过渡电阻情况下测距原理的性能,采用特征频率探测信号构建测距方程,克服了对端电源助增作用的影响,测距结果的相对误差在0.5%以内。

基于多源信息融合的新型电力系统短路故障自动定位研究

传统的短路故障定位方法通常对获取的短路故障特征量处理较单一,导致短路故障自动定位精度低,为此,研究基于多源信息融合的新型电力系统短路故障自动定位。首先,利用多源信息融合获取短路故障特征量,得到更详细的短路故障数据;其次,设置线路监测点,实时监测新型电力系统的运行状态,当监测到短路故障时,需确定短路故障区间;最后,进行短路故障点测距定位,实现新型电力系统短路故障自动定位。结果表明,与红外热像仪法和数字测量仪法相比,基于多源信息融合的新型电力系统短路故障自动定位方法在定位短路故障时,定位精度更高,具有实际的应用价值。

基于改进BES算法的光伏型电网分区故障定位研究

为了进一步应对光伏型电网突发的情况,设计了一种基于改进秃鹰搜索算法(IBES)光伏型电网分区故障定位方法。在Sinusoidal映射的基础上形成高品质的初始秃鹰种群,在秃鹰搜索算法(BES)中引进非变异算子、交叉算子等,不断提高算法搜索能力,此模型的可靠性及有效性得到验证。研究结果表明:相较于鲸鱼算法(WOA)、果蝇算法(FFA)、正弦与余弦算法(SCA),IBES算法既确保了收敛速率,又保证了定位准确性,IBES的显著优势得到验证。分区方式可大幅度减少定位维度,使得求解速率及精度大幅度提高。相比BES模型,求解精度提高1.72%,速率提高30.5%。IBES模型在定位故障区段方面具有更快的速率及更高的准确性。该研究可以拓宽到齿轮箱故障诊断、管道泄漏位置定位等相关的机械控制领域,具有较好的推广价值。

基于FTU的油田配电网故障快速定位与隔离

分析油田配电网拓扑性质,提出对配电网拓扑结构描述的新方法,根据拓扑信息自动生成配电网拓扑接线图,并实时显示开关的运行状态。应用配网拓扑信息和FTU的遥测、遥信信息形成开关信息库,当系统故障时实时更新开关的故障信息,应用开关信息数据库构造故障定位和隔离算法,判断故障定位开关位置,给出故障隔离方案,并在配电网接线图上显示故障隔离的状态。

智能配电网馈线终端单元FTU设计方案

介绍了一种应用于配电网自动化系统中的柱上智能馈线终端单元——FTU。智能化 FTU 与上位机系统配合,根据开关电流越限信号,结合遗传算法快速进行故障区段定位和故障隔离,能提高供电的质量和可靠性。

配电网集中式馈线故障自动化定位方法研究

配电网线路众多且纷杂,加上恶劣的环境,查找故障的难度大,需要耗费大量的人力和物力。为此,研究了一种配电网集中式馈线故障自动化定位方法。利用录波器采集行波信号并利用小波变换方法对信号进行去噪处理。利用VMD方法分解行波信号,确定分解后每个模态分量的边际谱,提取每个模态分量的特征,包括频谱均值、方差、带宽、最高幅值对应的频率,组成特征量集合。输入特征,利用多分类SVM模型定位故障类型并通过行波法确定故障位置,完成配电网集中式馈线故障自动化定位。结果表明,所研究方法的定位误差达到相对最小值,定位结果更准确。

一种配网停电故障分类和源定位的深度学习方法

配网停电故障时产生的高斯噪声造成数据失稳,影响故障源头定位的精度,为此,提出基于深度学习的配网停电故障分类和源定位方法。构建配网停电故障二元模型,分析配网停电故障数据失稳特征。将所得到的规格化数据用矩阵格式输入到深度神经网络中,获取负载率、三相不平衡度分类指标。分析停电事件信息池和停电故障研判之间的关系,获取故障分类结果。使用深度学习的有监督训练算法,结合S注入法寻找源故障位置。由实验结果可知,该方法故障电流实部在0~0.5 A范围内变化,故障电流虚部在0~1.0 A范围内变化,与实际变化范围一致,说明使用所研究方法能够获取精准的故障定位信号。

矿山供电系统单相接地故障区段定位方法

中性点非有效接地的矿山高压供电系统发生单相接地故障后,故障暂态过程交叉干扰严重,故障信号呈现出很强的非线性、非平稳性、高时变性和复杂性,故障定位难度很大。针对此难题,提出了一种基于分布散度的故障区段定位方法。首先,通过等效电路分析了故障特性,研究并采用Choi-Williams分布(Choi-Williams Distribution,CWD)时频能量谱克服故障信号中多频率成分交叉干扰。然后,采用改进KL散度表征故障区段上下游信号时频分布差异,处理上下游信号CWD时频能量谱中重叠部分,消除故障区段上下游信号相似成分的不利影响。在此基础上,借助零序电流信号CWD-KL散度构建了故障定位判据。最后,仿真测试与对比分析验证了所提方法的有效性与优越性。

船舶电站负荷分配自动转移故障分析及解决办法

船舶电站发电系统主要由发电机、主配电板以及各类辅助设备组成,船舶电站是船舶安全可靠航运的关键系统,如果在船舶航运中出现系统故障,将严重影响船舶航运整体安全。进行负荷分配自动转移时,由于故障诊断精度较低,存在转移效率与性能较差的问题,对此,研究了船舶电站负荷分配自动转移故障分析及解决办法。首先,利用GA-BP神经网络的模型,通过训练学习船舶电站的故障数据,实现故障的自动识别和诊断。其次,建立了多目标优化模型,并通过NSGA-Ⅱ算法实现自动转移路径的优化设计。实验结果表明,所提方法最高检测精度达到98%,自动转移路径时间最长为4 min,技术水平和应用价值较高。通过这些措施,可以有效地解决船舶电站负荷分配自动转移故障,保障船舶电力系统的稳定运行。

基于图神经网络的分布式电源接入配网故障区段在线定位方法

由于传统故障区段定位方法定位结果误差较大,提出基于图神经网络的分布式电源接入配网故障区段在线定位方法。利用电源管理单元(Power Management Unit,PMU)同步测量分布式电源接入配网节点的电压信号、电流信号、零序分量等电气量数据,经过一系列预处理,构建一个图神经网络模型,学习节点电气量数据与故障区段之间关系,实现分布式电源接入配网故障区段在线定位。实验结果表明,应用所提方法,可精准定位故障区段,且耗时较短,应用效果较好。

10kV配网自动化系统常用故障定位隔离技术研究

本文重点围绕配网自动化系统和组成框架进行浅要分析,同时重点对两种故障定位隔离方案——基于馈线终端(FTU)纵联差动的故障定位和基于矩阵运算的故障定位进行比较,对两种常用的故障定位方案的适用情况进行建议。

量子计算与蚁群算法相结合的配电网故障定位

针对智能优化算法在处理配电网故障定位问题时存在后期收敛速度慢、成功率低的缺点,提出基于量子计算与蚁群算法相结合的量子蚁群算法进行配电网故障定位。首先,鉴于馈线终端单元(feeder terminal unit,FTU)上传信息会发生畸变与缺失的情况,提出计及FTU漏报误报信息的分级定位数学模型;其次,介绍量子蚁群算法的基本原理及应用方案;最后,在MATLAB上进行仿真,验证量子蚁群算法及计及FTU漏报误报信息的分级定位数学模型的有效性。

分布式电源配电网断线故障选线及定位方法研究

分布式电源配电网中的断线故障,可能导致某一部分区域的停电,因此选线及定位的主要作用是快速识别和排除故障,以恢复电力供应。这有助于减少停电时间,提高电网的可靠性。基于配电网断线故障下分布式电源输出特性,设计故障选线方法并对故障区域进行准确定位,以期提高电网的可靠性、安全性,确保电力供应持续稳定运行。

基于改进粒子群的含分布式电源配电网故障智能定位方法

为了降低传统方法的高误判率与错判率,文章提出了基于改进粒子群的含分布式电源配电网故障智能定位方法。构建考虑节点特性与拓扑变动的目标函数,并结合适应度函数与改进的开关策略,以精准建模故障定位问题。同时,采用全局感知搜索策略改进粒子群算法,经初始化、区域划分、粒子迭代及故障精准判别,可以有效避免早熟收敛,显著提升了故障定位的准确性与效率。实验表明,文章方法的误判率与错判率均被有效控制在1%以内,显著提升了含分布式电源配电网故障定位的准确性和可靠性。

基于自适应免疫算法的有源配电网故障定位

为应对大规模分布式电源(distributed generation, DG)并网给配电网故障定位带来的新挑战,提出了基于自适应免疫算法的有源配电网故障区段定位方法。基于自适应免疫算法进行故障区段定位,有效降低了在故障信息失真情况下传统免疫算法易陷入局部最优解的概率。首先,引入一种非线性自适应交叉变异算子改进策略,建立适用于分布式电源接入的自适应免疫算法函数计算模型,然后基于该算法对各节点馈线终端装置(feeder terminal unit, FTU)遥信信息进行处理,以快速准确地定位故障区段。基于MATLAB对含DG的IEEE 33节点配电网进行仿真验证,结果显示该方法显著提高了故障定位的速度和精度。

基于分布式电源的配电网故障自动监测方法

分布式电源作为可再生能源的重要组成部分,在提高能源利用效率、促进能源结构多样化等方面发挥着越来越重要的作用。随着分布式电源在配电网中的广泛接入,其对配电网运行稳定性的影响日益显著,尤其是在故障监测与定位方面带来了新的挑战。配电网故障包括短路、断线、接地等,不仅会影响电网的可靠性和安全性,还可能对经济和社会造成重大损失。文章综合分析分布式电源对配电网故障监测的影响,详细讨论配电网中常见的故障类型,并提出一种基于分布式电源的配电网故障自动监测方法。

基于电力线载波通信的分布式馈线自动化故障定位方法

为提高分布式馈线自动化故障定位的准确性,文章提出一种基于电力线载波通信的自动化故障定位方法。首先,利用馈线节点上的数据采集设备,采集分布式馈线节点数据;其次,提取馈线故障特征,并检测馈线故障;最后,基于电力线载波通信自动化定位故障点校准故障定位结。通过实验证实,应用该方法后,能够显著提高故障定位的精度,为馈线的故障定位提供一种更加准确的解决方案。

电网工程中配电线路故障定位技术的应用研究

配网线路运行时接地故障几率大,会致电气设备损毁等问题,单相接地故障还会产生谐振过压危害人员安全。为降停电损失,该文详细分析了配电故障,提出行波法等多种故障定位技术,为故障排查处理提供参考,以保障电网工程运行效益。