狄曙光 張瑞強 秦澤宇 何繼濤 戴建華

（內(nèi)蒙古電力（集團）有限責任公司包頭供電分公司，內(nèi)蒙古包頭 014030）

0.引言

配電網(wǎng)在運行的過程中，受到的外界干擾因素也相對較多，容易發(fā)生多種不同類型的故障，對配電網(wǎng)進行故障定位十分必要，可以有效縮短配電網(wǎng)的故障停電時間，提高電力用戶的用電滿意度。同時當前配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)較為復雜，如何對配電網(wǎng)進行有效的故障定位也存在著較大的難度。尤其是當前大量的分布式電源并入配電網(wǎng)，使得配電網(wǎng)具備較高的智能化技術水平，更是增加了對故障定位的難度[1]。本文分析研究了粒子群算法的智能配電網(wǎng)故障定位技術，對于快速實現(xiàn)智能配電網(wǎng)的故障定位具有積極意義。

1.傳統(tǒng)的配電網(wǎng)故障定位技術

在傳統(tǒng)的配電網(wǎng)中，接線模式一般為單輻射，如果某個配電網(wǎng)區(qū)域上游具有故障電流，而在配電網(wǎng)的末端沒有故障電流，則說明配電網(wǎng)中的故障點在該區(qū)域上游。在目前已有的配電網(wǎng)故障定位算法中，主要分為直接定位算法和間接定位算法等兩種主要的算法類型。其中直接定位算法最具代表性的為矩陣算法，在這種算法中，以圖論學為基礎，根據(jù)配電網(wǎng)的拓撲連接結(jié)構(gòu)，分別構(gòu)建網(wǎng)絡描述矩陣、故障信息矩陣和故障判斷矩陣等，通過矩陣的變換來實現(xiàn)對配電網(wǎng)故障的定位[2]。這種算法的特點是計算定位速度快，但是其容錯性相對不夠高，目前在實際配電網(wǎng)定位中應用相對較廣。對于間接算法，主要包括了粒子群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡等智能算法，這類定位算法的容錯性也十分顯著，同時在計算定位速度和定位準確度上都表現(xiàn)不錯。

在采用智能算法對配電網(wǎng)故障定位中，首先是根據(jù)現(xiàn)場監(jiān)控終端如FTU上傳的故障電流數(shù)據(jù)，對配電線路的狀態(tài)進行編碼，并引入開關函數(shù)，通過故障定位模型中的目標函數(shù)來評價各個解是否為最優(yōu)。直到滿足算法的收斂條件，結(jié)束整個配電網(wǎng)故障定位計算過程。影響智能算法計算效率和準確度的影響主要包括故障定位模型建立的準確性、主要是模型中的開關函數(shù)以及最優(yōu)評價函數(shù)等。同時配電網(wǎng)網(wǎng)絡拓撲簡化的準確度也會對最終的故障定位結(jié)果產(chǎn)生影響。隨著如粒子群等智能算法應用成熟度的提高，采用智能算法進行配電網(wǎng)故障定位將是今后配電網(wǎng)故障定位中的重要發(fā)展方向。

2.智能配電網(wǎng)的故障定位技術

2.1 智能配電網(wǎng)的特征

在現(xiàn)代配電網(wǎng)中，多種不同類型的負荷已經(jīng)同時接入配電網(wǎng)中，包括分布式電源、電動汽車充放電站、儲能設備、微電網(wǎng)等。這些多元化負荷接入配電網(wǎng)，對傳統(tǒng)的配電網(wǎng)產(chǎn)生了較大的沖擊，使得配電網(wǎng)具備了較高的智能化技術水平，這些都是智能配電網(wǎng)的顯著特征[3]。為此在配電網(wǎng)的分析計算理論上也應同步更新，以便能夠用來分析智能配電網(wǎng)的運行狀態(tài)信息。本文主要分析分布式電源接入后的配電網(wǎng)故障定位技術，并介紹了和傳統(tǒng)的故障定位技術的區(qū)別，以及故障定位技術的實現(xiàn)原理和應用流程等內(nèi)容。

2.2 分布式電源接入對配電網(wǎng)故障定位的影響

分布式電源接入到配電網(wǎng)，會對配電網(wǎng)的故障定位產(chǎn)生較大的影響，主要體現(xiàn)在以下幾點：一是傳統(tǒng)的配電網(wǎng)功率流向一般為單向，而如果分布式電源接入之后，就會使得配電網(wǎng)中的故障電流具備雙向流動的特征。二是當傳統(tǒng)的配電網(wǎng)發(fā)生故障時，此時故障路徑一般為電源點到故障點之間，而如果配電網(wǎng)中接入了多個不同的分布式電源之后，就會使得很多條配電線路都流過了故障電流，增加了對配網(wǎng)線路故障定位的難度，很難定位準確[4]。同時分布式電源接入之后，故障定位模型中的開關函數(shù)建立也更為復雜，需要事先定義好配電系統(tǒng)中電流的正方向和負方向?？梢赃x擇其中一個電源點為電流方向的參考點，從參考點到非參考電源點的路徑為正方向，而從非電源參考點到參考點的物理量方向為負方向。

3.基于粒子群算法的智能配電網(wǎng)故障定位技術

如果在智能配電網(wǎng)中每一個開關節(jié)點都配置了采集終端如FTU，并在采集終端上設置了一個整定電流值，當所采集到的電流值超過了所設定的整定值時，則判斷該節(jié)點存在過流信息。在采用粒子群算法來進行智能配電網(wǎng)故障定位時，和矩陣算法同樣不需要掌握故障過電流的大小以及方向，只需要掌握那些配電線路中存在故障過電流信息就可以進行故障定位計算。當故障區(qū)段已經(jīng)定位完成之后再將定位結(jié)果發(fā)送給現(xiàn)場的采集終端，從而將配電網(wǎng)中的故障區(qū)段加以隔離，保證配電網(wǎng)的安全可靠運行。

3.1 粒子群算法

在粒子群算法中，通過多次迭代計算不斷更新自身粒子的速度以及位置等數(shù)據(jù)信息。在粒子迭代計算的過程中可以指定粒子迭代的位置公式和速度公式，并按照所設定的公式進行更新，并將慣性權(quán)重和學習因子在粒子迭代公式中加以反應。同時，在迭代計算過程中還需要對粒子的速度大小加以限制，設置一個速度上限值和速度下限值，這樣就可以保證粒子在更新的過程中不會出現(xiàn)速度過快的情況，粒子群算法的計算流程如圖1所示。

圖1 粒子群算法的計算流程圖

從圖1粒子群算法的計算流程圖中可以看出，一般在粒子群優(yōu)化迭代計算過程中，首先，初始化配電網(wǎng)故障定位優(yōu)化模型中的各項參數(shù)信息，并制定好粒子的最大迭代次數(shù)、粒子群的迭代規(guī)模和計算維度等信息。然后，隨機生成一批初始化的粒子，包括粒子的位置及速度等數(shù)據(jù)。最后，計算各個粒子的適應度，并根據(jù)所計算出來的適應度數(shù)據(jù)與歷史解進行對比。如果現(xiàn)在所得到的解更好，則將現(xiàn)在的個體替換原來的個體，成為新的個體重新進行下一輪的迭代計算，并且將粒子的速度和位置等數(shù)據(jù)加以更新。通過粒子之間的不斷比較，得出最優(yōu)解，完成故障定位的迭代計算。

3.2 基于粒子群算法的智能配電網(wǎng)故障定位

考慮到實際配電網(wǎng)的節(jié)點數(shù)量眾多，為了降低求解的維數(shù)，在智能配電網(wǎng)中，需要把整個配電網(wǎng)絡看作有向圖用來描述配電網(wǎng)中同時具備多個不同電源點的特征。整個配電系統(tǒng)可以分為有源樹和無源樹，其中有源樹是指當配電系統(tǒng)發(fā)生故障時各個電源點會提供短路故障電流。而無源樹是其本身沒有電源點，主要依靠有源樹提供短路電流。以某IEEE 33節(jié)點的配電系統(tǒng)為例進行分析，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 IEEE 33節(jié)點的配電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

從上圖2 IEEE 33節(jié)點的配電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖中可知，在節(jié)點8、21、28和33處分別有分布式電源接入，共有4個分布式電源。其中實線所連接的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)部分為有源樹，虛線所連接的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)部分為無源樹，總共有6條無源樹枝。架設配電系統(tǒng)中的F1處發(fā)生故障，此時在現(xiàn)場的監(jiān)控終端所上傳的故障電流中，有6條無源樹枝都沒有故障電流流過，從而可以降低解的維數(shù)，即將配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)加以簡化，降低故障定位計算過程中的迭代計算量，提高故障定位的速度。

當對配電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化降維之后，在具體的粒子群算法求解定位中，首先是進行編碼。由于現(xiàn)場的采集終端設備能夠采集到每一個開關節(jié)點是否出現(xiàn)了故障過電流情況，并且結(jié)果就是2種，一種是過電流，另一種是沒有出現(xiàn)過電流，故可以采用二進制0、1來進行編碼。用1來表示某個配電開關節(jié)點出現(xiàn)了過電流，用0來表示某個配電開關節(jié)點沒有出現(xiàn)過電流。當編碼工作結(jié)束之后就可以開始構(gòu)造開關函數(shù)和適應度函數(shù)。配電系統(tǒng)中的開關節(jié)點能夠采集到故障電流，與這個開關節(jié)點的下游線路是否發(fā)生了故障直接相關，故可以采用開關函數(shù)來表示該開關節(jié)點下游是否存在故障過電流信息。在具體的配電網(wǎng)故障區(qū)段診斷及定位過程中還需要通過適應度函數(shù)來判斷所得到的定位區(qū)段是否合理。當這些函數(shù)都已經(jīng)構(gòu)造完成之后就可以利用上述所分析的粒子群優(yōu)化算法來進行配電網(wǎng)故障區(qū)段的定位。在計算過程中，對于模型中的各類參數(shù)的設置較為關鍵，會直接影響到最終的計算結(jié)果，故對此應加以把握，保證對配電網(wǎng)故障區(qū)段定位的準確性。

4.結(jié)論

隨著智能配電網(wǎng)的快速發(fā)展，加強智能配電網(wǎng)的故障定位技術研究具有較強的必要性和實際應用價值。本文主要分析了粒子群算法的智能配電網(wǎng)故障定位技術，該技術的故障定位計算速度快，定位結(jié)果準確，在實際應用中也取得了較好的效果，可以在實際的電力企業(yè)配電網(wǎng)運行管理中加以應用，從而更好地保障配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。