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        基于Tabu算法的配電網(wǎng)饋線故障自動(dòng)化修復(fù)方法

        2021-02-28 07:50:46孫永軍周營(yíng)烽陳賽慧金淋
        電氣自動(dòng)化 2021年6期
        關(guān)鍵詞:饋線特征提取配電網(wǎng)

        孫永軍, 周營(yíng)烽, 陳賽慧, 金淋

        (1.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,浙江 杭州 310000;2.浙江理工大學(xué),浙江 杭州 310000;3.浙江華云信息科技有限公司,浙江 杭州 310000)

        0 引 言

        傳統(tǒng)方法中,對(duì)配電網(wǎng)饋線故障自動(dòng)化修復(fù)方法主要有模糊特征點(diǎn)定位方法、譜特征提取方法和關(guān)聯(lián)特征檢測(cè)方法,通過(guò)特征匹配方法進(jìn)行配電網(wǎng)饋線故障自動(dòng)化修復(fù)[1-2]。

        文獻(xiàn)[3]提出一種基于配電網(wǎng)故障可觀測(cè)性的配電開(kāi)關(guān)監(jiān)控終端(feeder terminul unit, FTU)混合配置方法。該方法在未經(jīng)自動(dòng)化改造的配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上,對(duì)在開(kāi)關(guān)處配置“二遙”FTU、“三遙”FTU或不進(jìn)行FTU配置進(jìn)行了優(yōu)化分析。首先給出了配電網(wǎng)故障可觀測(cè)率的定義,在此基礎(chǔ)上提出一種以供電可靠性與經(jīng)濟(jì)性為約束條件,建立以故障可觀測(cè)率最大為目標(biāo)的配電網(wǎng)FTU優(yōu)化配置模型。針對(duì)模型的特點(diǎn),采用遺傳算法進(jìn)行求解,得到了配電網(wǎng)FTU混合配置的最優(yōu)方案。文獻(xiàn)[4]提出代數(shù)建模機(jī)制下饋線故障區(qū)段定位的互補(bǔ)松弛約束模型,其優(yōu)勢(shì)為:克服了邏輯模型對(duì)群體智能算法的依賴,可采用數(shù)值穩(wěn)定性好的梯度算法求解,利用互補(bǔ)松弛約束條件將非線性整數(shù)規(guī)劃模型轉(zhuǎn)化為具有光滑特性的非線性規(guī)劃模型,降低了決策求解復(fù)雜性,無(wú)需對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行分層解耦,即可實(shí)現(xiàn)單一和多重故障區(qū)段的有效辨識(shí)。但傳統(tǒng)方法進(jìn)行配電網(wǎng)饋線故障自動(dòng)化修復(fù)的自適應(yīng)性不好,特征辨識(shí)度水平不高。針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出基于Tabu算法的配電網(wǎng)饋線故障自動(dòng)化修復(fù)方法,并進(jìn)行仿真測(cè)試分析,驗(yàn)證本文方法在提高配電網(wǎng)饋線故障自動(dòng)化修復(fù)能力方面的優(yōu)越性能。

        1 配電網(wǎng)饋線故障特征提取

        (1)

        (2)

        (3)

        (4)

        式中:ui為樣本某故障波形的各時(shí)刻采樣值;vi為迭代次數(shù)。采用相關(guān)性頻譜特征檢測(cè)方法進(jìn)行配電網(wǎng)饋線故障點(diǎn)異常融合,得到配電網(wǎng)饋線的故障特征匹配結(jié)果為:

        (5)

        式中:ωi(t)為高頻振蕩分量的角頻率;ai(t)為消弧線圈回路的時(shí)間常數(shù)。根據(jù)配電網(wǎng)饋線線路的依頻參數(shù)和長(zhǎng)度,構(gòu)建配電網(wǎng)饋線故障點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)序列分布模型[5-10]。在配電網(wǎng)饋線故障的分布域?qū)-ω平面的特征提取結(jié)果為:

        (6)

        式中:ωi(t)為高頻振蕩分量的角頻率;ai(t)為消弧線圈回路的時(shí)間常數(shù)。通過(guò)區(qū)外故障到區(qū)內(nèi)故障的線性擬合方法進(jìn)行配電網(wǎng)饋線故障自動(dòng)化特征融合處理,采用Tabu算法進(jìn)行配電網(wǎng)饋線故障的自動(dòng)化修復(fù)控制,得到配電網(wǎng)饋線故障的線性組合為:

        (7)

        采用縱聯(lián)保護(hù)的方法,得到配電網(wǎng)饋線故障頻譜特征分布為:

        φ=[W(t)H(ω,t)]T

        (8)

        式中:H(ω,t)為配電網(wǎng)饋線的故障特征匹配值;W(t)為配電網(wǎng)饋線故障的特征提取結(jié)果。

        綜上分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)配電網(wǎng)饋線故障點(diǎn)特征提取和譜分析。

        2 配電網(wǎng)饋線故障自動(dòng)修復(fù)

        結(jié)合關(guān)聯(lián)維分析方法進(jìn)行配電網(wǎng)饋線故障信息融合,根據(jù)采樣截?cái)嗾`差分析的方法,得到配電網(wǎng)饋線故障優(yōu)化診斷模型為:

        (9)

        式中:ni(t)為配電網(wǎng)饋線故障特征分布的窗函數(shù):ni(t)=n1i(t)×p(t)。綜上分析,提取配電網(wǎng)饋線故障的低頻通高頻特征量為:

        E=Y∪W∩Y

        (10)

        結(jié)合配電網(wǎng)饋線繞組分組檢測(cè)方法,得到配電網(wǎng)饋線故障分布的Tabu函數(shù)為:

        (11)

        (12)

        考慮不平衡差動(dòng)電流,進(jìn)行配電網(wǎng)饋線繞組檢測(cè),輸出為:

        Q=diag(φl(shuí),φl(shuí)+1,…,φl(shuí)+u),u≥max(q,r)

        (13)

        式中:φl(shuí)為配電網(wǎng)饋線繞組分布的相關(guān)性參數(shù)。根據(jù)上述分析,結(jié)合特征聚類(lèi)方法進(jìn)行配電網(wǎng)饋線故障特征的類(lèi)別篩選,實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)饋線故障自動(dòng)化修復(fù)。

        3 仿真測(cè)試分析

        為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)饋線故障診斷的性能,進(jìn)行了仿真試驗(yàn)。假設(shè)配電網(wǎng)的不平衡差動(dòng)電流為24 mA,采樣截?cái)嗾`差為0.26,行波傳輸?shù)膮⒖茧妷簽?40 V,配電網(wǎng)饋線特征的干擾分量為-12 dB,所示系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)和支路標(biāo)號(hào)均已在圖1中標(biāo)出,其中支路開(kāi)關(guān)8-21、9-15、12-22、18-33、25-29為聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān),初始狀態(tài)下均處于斷開(kāi)狀態(tài)。系統(tǒng)中接入4個(gè)DG,DG接入位置選擇重要等級(jí)高的負(fù)荷節(jié)點(diǎn)和系統(tǒng)末端。

        圖1 接入DG的IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)

        分別在100 km、200 km、300 km和400 km的配電網(wǎng)線路長(zhǎng)度下進(jìn)行饋線故障特征提取,如圖2所示。

        圖2 配電網(wǎng)饋線故障特征提取

        100 km、200 km、300 km和400 km的配電網(wǎng)線路長(zhǎng)度,在頻率為100~200 Hz之間,饋線故障特征提取幅值變化明顯,根據(jù)圖2對(duì)配電網(wǎng)饋線故障特征提取結(jié)果進(jìn)行故障自動(dòng)修復(fù)診斷,得到故障檢測(cè)結(jié)果如圖3所示。

        圖3 配電網(wǎng)饋線故障檢測(cè)結(jié)果

        分析圖3得知,本方法能有效實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)饋線故障檢測(cè),提高了對(duì)配電網(wǎng)饋線故障的特征匹配能力。故障恢復(fù)結(jié)果如圖4和表1所示。

        圖4 雙故障點(diǎn)情況下故障恢復(fù)拓?fù)鋱D

        表1 孤島外區(qū)域恢復(fù)結(jié)果

        由表1可以看出,重構(gòu)后網(wǎng)絡(luò)損失減少,DG2與DG3形成孤島對(duì)部分負(fù)荷供電,使接入主網(wǎng)的負(fù)荷點(diǎn)減少,減輕了主網(wǎng)對(duì)負(fù)荷側(cè)的供電壓力。

        測(cè)試不同方法進(jìn)行配電網(wǎng)饋線故障點(diǎn)預(yù)測(cè)精度診斷的精度,得到對(duì)比結(jié)果如表2所示。

        表2 預(yù)測(cè)精度對(duì)比

        分析表2得知,與文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法對(duì)比,本方法進(jìn)行配電網(wǎng)饋線故障診斷的準(zhǔn)確性更高,有效提高了配電網(wǎng)饋線的穩(wěn)定性和配電網(wǎng)饋線故障診斷及自動(dòng)化修復(fù)能力。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        結(jié)合配電網(wǎng)饋線故障線路的可用度進(jìn)行配電網(wǎng)饋線故障的特征分析和模擬,對(duì)配電網(wǎng)饋線故障進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化診斷。本文提出基于Tabu算法的配電網(wǎng)饋線故障自動(dòng)化修復(fù)方法。采用故障大數(shù)據(jù)融合聚類(lèi)分析方法進(jìn)行配電網(wǎng)饋線故障信息特征重組,通過(guò)模糊聚類(lèi)方法進(jìn)行配電網(wǎng)饋線故障點(diǎn)統(tǒng)計(jì),構(gòu)建配電網(wǎng)饋線故障點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)序列分布模型。分析得知,本文方法對(duì)配電網(wǎng)饋線故障檢測(cè)和診斷的自動(dòng)性較好,故障修復(fù)能力較強(qiáng)。

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