張海龍，李博，賈娜娟

研究與開發(fā)

基于Dijkstra算法的電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法

張海龍，李博，賈娜娟

（國網(wǎng)甘肅省電力公司平?jīng)龉╇姽?，甘肅 平?jīng)?744000）

智能運(yùn)維設(shè)備發(fā)生脫網(wǎng)故障后，往往難以定位，為實(shí)現(xiàn)脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系的確定、尋找脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系的最短路徑，設(shè)計(jì)一種基于Dijkstra算法的電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法。選擇數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法中的LightGBM算法，通過大量樣本確定離網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布之間的映射關(guān)系?；贒ijkstra算法尋找映射關(guān)系的最短路徑，實(shí)施脫網(wǎng)故障區(qū)段搜索。設(shè)計(jì)電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)脫網(wǎng)故障點(diǎn)即智能運(yùn)維設(shè)備信號(hào)丟失的定位與告警。對(duì)比實(shí)驗(yàn)顯示，在SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域中的光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位、多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位，以及在環(huán)狀電力區(qū)域中的多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位場(chǎng)景中，該方法的定位結(jié)果與實(shí)際位置最貼近，定位最準(zhǔn)確。

Dijkstra算法；電力光通信網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法；智能運(yùn)維設(shè)備；IBFA算法；脫網(wǎng)故障區(qū)段定位

0 引言

電力光通信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維管理對(duì)于智能電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟(jì)、高效、正常運(yùn)行有重要意義。目前，電力光通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模正在不斷擴(kuò)大，目前的管理、維護(hù)、運(yùn)行技術(shù)早已無法滿足實(shí)際生產(chǎn)需求[1]。具體來說，在目前的電力光通信網(wǎng)絡(luò)中，存在數(shù)據(jù)模型不統(tǒng)一、組網(wǎng)技術(shù)龐雜等問題，電力光通信網(wǎng)絡(luò)的信息數(shù)據(jù)無法實(shí)時(shí)獲取，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)資源也無法動(dòng)態(tài)更新，使運(yùn)維情況無法被集中、全面地監(jiān)控，無法對(duì)電力光通信設(shè)備進(jìn)行有效管理與統(tǒng)計(jì)。這就造成運(yùn)維效率的下降，同時(shí)也會(huì)造成電力通信資源的浪費(fèi)與閑置。在該背景下，電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維設(shè)備應(yīng)運(yùn)而生，能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能化自動(dòng)運(yùn)維，獲得了廣泛使用。但在電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維設(shè)備的使用中經(jīng)常發(fā)生脫網(wǎng)故障，使設(shè)備無法進(jìn)行正常運(yùn)維，也無法監(jiān)測(cè)到該區(qū)域的故障，給電力光通信網(wǎng)絡(luò)的日常運(yùn)維帶來很大壓力。因此，本文對(duì)電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法進(jìn)行研究，以彌補(bǔ)智能運(yùn)維設(shè)備的不足。

對(duì)于故障區(qū)段定位方法的研究，目前的研究成果已經(jīng)十分豐富。其中，王鋼等[2]針對(duì)現(xiàn)有配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法存在對(duì)不同接地故障的適應(yīng)性不強(qiáng)、靈敏度低等問題，分析諧振接地配電網(wǎng)在發(fā)生不同過渡電阻接地故障時(shí)，故障點(diǎn)上、下游的零序電流和零序電壓暫態(tài)分量的特征，提出一種能夠適用于諧振接地配電網(wǎng)接地故障區(qū)段定位的方法，在高阻接地故障、低阻接地故障和非線性弧光接地故障下都具有較好的可行性。王毅等[3]針對(duì)以往定位方法存在的問題，提出了一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障區(qū)段定位方法，主要使用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障點(diǎn)上下游信號(hào)的相似性匹配，從而實(shí)現(xiàn)故障區(qū)段的準(zhǔn)確定位。葉雨晴等[4]著眼于柔性開關(guān)設(shè)備的發(fā)展趨勢(shì)，提出一種基于柔性開關(guān)設(shè)備的新的定位方法，通過消弧線圈對(duì)于低頻外加信號(hào)的一種過補(bǔ)償作用實(shí)現(xiàn)了故障區(qū)段定位，并通過仿真證明了該方法的可行性與正確性。

以上方法在光纜中斷與經(jīng)過多路由段的光纜故障導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障中實(shí)際定位效果不好，本文設(shè)計(jì)了一種基于Dijkstra算法的電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法。

1 設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位

1.1 確定映射關(guān)系

選擇數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法中的LightGBM算法，通過大量樣本確認(rèn)脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系。具體步驟如下。

步驟1 特征選擇在應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法前，需要確定標(biāo)簽集與特征集的組成。根據(jù)獲取的實(shí)際量測(cè)信息，選擇聯(lián)絡(luò)開關(guān)開斷情況與脫網(wǎng)故障前后有效穩(wěn)態(tài)電流值變化量作為樣本特征。并將脫網(wǎng)故障線路編號(hào)作為標(biāo)簽，構(gòu)建標(biāo)簽與樣本特征間的映射關(guān)系[5]。

步驟2 選擇分類模型

選擇多分類框架對(duì)脫網(wǎng)故障判斷模型進(jìn)行設(shè)計(jì)，具體標(biāo)簽為：

步驟3 構(gòu)建選擇標(biāo)簽與特征的弱學(xué)習(xí)器

通過LightGBM算法構(gòu)建選擇標(biāo)簽與特征的弱學(xué)習(xí)器即多棵決策樹。通過多個(gè)樣本對(duì)弱學(xué)習(xí)器進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)樹群的輸出結(jié)果進(jìn)行綜合決策以決定最終的脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間的映射關(guān)系模型[6]。

脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間的映射關(guān)系模型的構(gòu)建過程具體如下。

首先，以迭代方式實(shí)現(xiàn)決策樹的生長與增加。

步驟4 生成樣本

利用MATLAB/Simulink 搭建電力光通信網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)脫網(wǎng)故障進(jìn)行仿真，獲得訓(xùn)練樣本。為確保資源數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，在生成樣本的過程中，需要充分考慮負(fù)荷波動(dòng)、噪聲干擾、運(yùn)行方式切換、過渡電阻設(shè)置、故障位置分布等因素[7]。

●在負(fù)荷波動(dòng)因素模擬中，設(shè)定模型在1 s內(nèi)負(fù)荷保持不變。并且在各組樣本仿真前，將各負(fù)荷設(shè)定為在0.8～1.2倍范圍中隨機(jī)選取，對(duì)不同負(fù)荷的波動(dòng)進(jìn)行模擬。

●在噪聲干擾的模擬中，針對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)之間存在一定隨機(jī)誤差的問題，在仿真數(shù)據(jù)中對(duì)白噪聲進(jìn)行添加。將添加噪聲后的信噪比控制在50 dB以上，以模仿電力光通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)際運(yùn)行情況，并保留一定裕度。

●在運(yùn)行方式切換的模擬中，設(shè)置每間隔一定數(shù)量的樣本，即重新對(duì)系統(tǒng)阻抗進(jìn)行取值，取值的范圍為（3+4j）～（7+8j）?[8]。在各樣本的仿真開始之前，重新設(shè)定聯(lián)絡(luò)開關(guān)狀態(tài)，保證以全部線路不失電為前提，對(duì)一種運(yùn)行方式進(jìn)行隨機(jī)選取。

●在過渡電阻設(shè)置中，采用隨機(jī)方式進(jìn)行取值，取值范圍為0～1 400 ?。

●在故障位置分布的模擬中，為確保各樣本故障位置的分布相對(duì)均勻，首先將故障設(shè)置為均勻分布在所有相，在線路中的任一位置隨機(jī)發(fā)生。接著測(cè)試訓(xùn)練效果與訓(xùn)練樣本數(shù)量之間的關(guān)系，選擇一個(gè)既能確保故障位置分布能夠覆蓋全部線路，又可以獲得良好訓(xùn)練效果的數(shù)量，將其當(dāng)作實(shí)際樣本訓(xùn)練數(shù)量。

1.2 脫網(wǎng)故障區(qū)段搜索

基于Dijkstra算法尋找脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系的最短路徑，實(shí)施脫網(wǎng)故障區(qū)段搜索。對(duì)Dijkstra算法進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)一種基于二叉排序樹的Dijkstra算法實(shí)施搜索[9]。引入二叉排序樹前，先實(shí)施中間節(jié)點(diǎn)的排序，能夠解決Dijkstra算法計(jì)算量較大的問題。

二叉排序樹的構(gòu)造流程如下。

步驟4 重復(fù)步驟（2）～步驟（3），直到全部元素都被插入二叉樹中。

基于二叉排序樹的Dijkstra算法的運(yùn)行流程具體如下。

步驟3 將鄰接節(jié)點(diǎn)的權(quán)值直接導(dǎo)入構(gòu)造的二叉排序樹，實(shí)施權(quán)值的排序操作。

步驟6 對(duì)二叉排序樹內(nèi)的各元素進(jìn)行更新，更新后的元素集合如式（5）。

步驟9 再次對(duì)二叉排序樹進(jìn)行更新。

步驟10 重復(fù)步驟4～步驟9，直到Open頂點(diǎn)的集合變成空集。

步驟11 以記錄下的父節(jié)點(diǎn)為依據(jù)，依次向上追溯，獲得映射關(guān)系的最短路徑[10]。

1.3 脫網(wǎng)故障區(qū)段定位

本文設(shè)計(jì)了一種電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)脫網(wǎng)故障點(diǎn)即智能運(yùn)維設(shè)備信號(hào)丟失的定位與告警[11]。平臺(tái)為5層架構(gòu)，分別為物理層、采集層、數(shù)據(jù)層、能力層和應(yīng)用層。

通過采集層的網(wǎng)管采集適配模塊，將數(shù)據(jù)層的下層網(wǎng)管的告警、配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。通過信號(hào)采集卡采集智能運(yùn)維設(shè)備信號(hào)丟失數(shù)據(jù)，梳理設(shè)備端口告警光路信息，獲取光路的光纜段信息，采用自頂向下的方法建立網(wǎng)絡(luò)端口到光路的關(guān)聯(lián)模型。

在數(shù)據(jù)層中，基于第1.1節(jié)實(shí)現(xiàn)的脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系，對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行配置，形成統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)，結(jié)合第1.2節(jié)脫網(wǎng)故障區(qū)段搜索建立傳輸?數(shù)據(jù)跨專業(yè)關(guān)聯(lián)分析模型，實(shí)施脫網(wǎng)故障數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，挖掘脫網(wǎng)故障溯源數(shù)據(jù)。

在能力層中，資源管理及稽核模塊能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)的資源數(shù)據(jù)管理及稽核校準(zhǔn)功能，并進(jìn)行脫網(wǎng)設(shè)備告警。

在物理層中，通過路由分析可發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)潛在隱患，設(shè)置任務(wù)進(jìn)行及時(shí)處理[12]。

在應(yīng)用層中，通過改進(jìn)細(xì)菌覓食算法（improved bacterial foraging algorithm，IBFA）實(shí)現(xiàn)脫網(wǎng)故障點(diǎn)定位[13]。同時(shí)拓?fù)涔芾硪造o態(tài)圖形方式呈現(xiàn)所有網(wǎng)元與網(wǎng)元間的連接關(guān)系，通過相關(guān)的告警及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行渲染呈現(xiàn)，使網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維人員能夠直觀地監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)元、業(yè)務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)以及脫網(wǎng)設(shè)備定位結(jié)果。其中脫網(wǎng)故障設(shè)備定位的具體步驟如下。

步驟2 對(duì)各開關(guān)節(jié)點(diǎn)的開關(guān)函數(shù)進(jìn)行編寫。

步驟3 以開關(guān)函數(shù)為基礎(chǔ)對(duì)相關(guān)的評(píng)價(jià)函數(shù)進(jìn)行確定。

步驟4 螢火蟲種群具體如式（6）。

對(duì)螢火蟲種群實(shí)際空間位置進(jìn)行初始化處理，也就是將每只螢火蟲的位置直接隨機(jī)初始化為1或者0。

步驟6 根據(jù)式（8）對(duì)螢火蟲的飛行速度進(jìn)行更新。

步驟7 對(duì)螢火蟲的空間位置向量進(jìn)行更新。

步驟8 對(duì)吸引度與評(píng)價(jià)函數(shù)值進(jìn)行計(jì)算。

步驟9 對(duì)記憶池中的個(gè)體進(jìn)行更新。

步驟10 對(duì)個(gè)體之間的親和度進(jìn)行計(jì)算。

步驟11 通過記憶池中的個(gè)體對(duì)每代螢火蟲中的較差個(gè)體進(jìn)行替換。

步驟12 對(duì)每代螢火蟲中最亮個(gè)體實(shí)施變異操作，具體如式（9）所示。

步驟12判斷是否運(yùn)行至最大迭代次數(shù)。如是，直接跳出循環(huán)，找到的螢火蟲最優(yōu)位置向量即各脫網(wǎng)智能運(yùn)維設(shè)備的定位結(jié)果；如否，則將迭代次數(shù)加一，轉(zhuǎn)至步驟6。

2 實(shí)例實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

2.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)段

對(duì)于設(shè)計(jì)的基于Dijkstra算法的電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法，在某地的電力光通信網(wǎng)絡(luò)中開展其性能測(cè)試。在該電力光通信網(wǎng)絡(luò)某段發(fā)生光纜中斷與經(jīng)過多路由段的光纜故障時(shí)，對(duì)設(shè)計(jì)方法進(jìn)行測(cè)試。

實(shí)驗(yàn)電力光通信網(wǎng)絡(luò)由兩種區(qū)域構(gòu)成：一種是 SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域，共有32個(gè)光通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)序號(hào)為3-4～3-36，也就是有31個(gè)區(qū)段；另一種是環(huán)狀電力區(qū)域，共有28個(gè)光通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)序號(hào)為18-2～18-30，也就是有27個(gè)區(qū)段。

在SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域中，共包含50臺(tái)智能運(yùn)維設(shè)備，在外層環(huán)狀電力區(qū)域中，共包含30臺(tái)智能運(yùn)維設(shè)備，分別對(duì)SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域、外層環(huán)狀電力區(qū)域進(jìn)行脫網(wǎng)故障區(qū)段定位。

2.2 實(shí)驗(yàn)方法設(shè)計(jì)

首先實(shí)施光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位，接著實(shí)施經(jīng)過多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位，分別測(cè)試設(shè)計(jì)方法的定位結(jié)果與定位性能。

在測(cè)試中，將文獻(xiàn)[2]與文獻(xiàn)[3]中提出的定位方法作為測(cè)試中的對(duì)比方法，分別進(jìn)行測(cè)試。

在所提方法的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位中，首先利用MATLAB/Simulink搭建實(shí)驗(yàn)電力光通信網(wǎng)絡(luò)模型，獲得訓(xùn)練樣本。通過大量樣本實(shí)現(xiàn)脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系的確定。接著基于Dijkstra算法尋找脫網(wǎng)故障區(qū)段與故障電流分布間映射關(guān)系的最短路徑，實(shí)施脫網(wǎng)故障區(qū)段搜索，確認(rèn)脫網(wǎng)故障區(qū)段后，利用設(shè)計(jì)平臺(tái)進(jìn)行故障點(diǎn)定位與告警。定位中的IBFA算法參數(shù)設(shè)置見表1。

表1 IBFA算法參數(shù)設(shè)置

2.3 測(cè)試結(jié)果

2.3.1 光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位

在 SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域中，光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位結(jié)果如圖1（a）所示。在外層環(huán)狀電力區(qū)域，光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位結(jié)果如圖1（b）所示。

圖1 光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位結(jié)果

由圖1（a）可知，在 SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域內(nèi)電纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位中，本文方法的定位結(jié)果與實(shí)際位置最貼近，定位最準(zhǔn)確，其次是文獻(xiàn)[2]中提出的方法、文獻(xiàn)[3]中提出的方法。

由圖1（b）可知，在 外層環(huán)狀電力區(qū)域內(nèi)光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位中，本文方法的定位結(jié)果與實(shí)際位置最貼近，但定位精度比SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域內(nèi)的低。文獻(xiàn)[2]、文獻(xiàn)[3]中提出的方法的定位精度相似，低于本文方法。

2.3.2 多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位

在 SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域中，多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位結(jié)果如圖2（a）所示。在環(huán)狀電力區(qū)域，多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位結(jié)果如圖2（b）所示。

圖2 多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位結(jié)果

由圖2（a）可知，在 SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域中，多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位精度整體低于光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位精度，其中本文方法的定位精度最高。

由圖2（b）可知，在 外層環(huán)狀電力區(qū)域中，多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位精度整體同樣低于光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位精度，但本文方法的定位精度仍高于其他兩種方法。

3 結(jié)束語

在智能運(yùn)維設(shè)備脫網(wǎng)故障的研究中，本文設(shè)計(jì)了一種基于Dijkstra算法的電力光通信網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維設(shè)備脫網(wǎng)故障區(qū)段定位方法，通過與文獻(xiàn)[2]、文獻(xiàn)[3]的對(duì)比實(shí)驗(yàn)可知，在SDH環(huán)網(wǎng)電路區(qū)域中的光纜中斷導(dǎo)致的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位、多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位，以及在環(huán)狀電力區(qū)域中的多路由段的光纜故障下的脫網(wǎng)故障區(qū)段定位，該方法的定位結(jié)果與實(shí)際位置最貼近，定位最準(zhǔn)確。本文方法實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)的脫網(wǎng)故障設(shè)備定位，對(duì)于電力光通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展有很大意義。

[1] 楊耿杰, 許曄, 高偉, 等. 基于能量譜相似度自適應(yīng)聚類的配電網(wǎng)接地故障區(qū)段定位方法[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備, 2021, 41(3): 25-32.

YANG G J, XU Y, GAO W, et al. Grounding fault section location method of distribution network based on adaptive clustering of similarities between energy spectra[J]. Electric Power Automation Equipment, 2021, 41 (3): 25-32.

[2] 王鋼, 曾德輝, 李松奕, 等. 一種基于零序特征量的配電網(wǎng)接地故障區(qū)段定位方法[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備, 2021, 41(1): 34-40, 68.

WANG G, ZENG D H, LI S Y, et al. Fault section location method for grounding fault of distribution network based on zero-sequence characteristic[J]. Electric Power Automation Equipment, 2021, 41 (1): 34-40, 68.

[3] 王毅, 李曙, 李松濃, 等. 基于自校驗(yàn)孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障區(qū)段定位方法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用, 2022, 48(7): 60-66, 73.

WANG Y, LI S, LI S N, et al. Fault segment location method based on self-checking siamese convolutional neural network[J]. Application of Electronic Technique, 2022, 48 (7): 60-66, 73.

[4] 葉雨晴, 馬嘯, 林湘寧, 等. 基于SOP的主動(dòng)式諧振接地配電網(wǎng)單相接地故障區(qū)段定位方法[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2020, 40(5): 1453-1464.

YE Y Q, MA X, LIN X N, et al. Active fault locating method based on SOP for single phase grounding faults in the resonant grounding distribution network[J]. Proceedings of the CSEE, 2020, 40 (5): 1453-1464.

[5] 朱占春, 潘宗俊, 唐金銳, 等. 基于單端暫態(tài)能量譜相似性的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位新方法[J]. 電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào), 2021, 36(2): 180-191.

ZHU Z C, PAN Z J, TANG J R, et al. A novel fault location method for power distribution systems using energy spectrum similarity analysis of single-terminal transient waveform[J]. Journal of Electric Power Science and Technology, 2021, 36 (2): 180-191.

[6] 李振興, 王朋飛, 王新, 等. 基于幅值特征和Hausdorff距離的配電網(wǎng)故障定位方法[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2020, 44(7): 169-177.

LI Z X, WANG P F, WANG X, et al. Fault location method of distribution network based on amplitude feature and hausdorff distance[J]. Automation of Electric Power Systems, 2020, 44 (7): 169-177.

[7] 王玲, 鄧志, 馬明, 等. 基于狀態(tài)估計(jì)殘差比較的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(14): 132-139.

WANG L, DENG Z, MA M, et al. A method for locating fault sections in distribution networks based on the comparison of state estimation residual errors[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49 (14): 132-139.

[8] 陶維青, 肖松慶, 李林, 等. 基于雙精英蟻群算法的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位[J]. 合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 2020, 43(12): 1626-1632.

TAO W Q, XIAO S Q, LI L, et al. Fault location of distribution network based on double elite ACO[J]. Journal of Hefei University of Technology(Natural Science), 2020, 43 (12): 1626-1632.

[9] 侯思祖, 郭威, 王子奇, 等. 基于小波AlexNet網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法[J]. 電測(cè)與儀表, 2022, 59(3): 46-57.

HOU S Z, GUO W, WANG Z Q, et al. Fault segment location method for distribution network based on wavelet AlexNet network[J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2022, 59 (3): 46-57.

[10] 徐艷春, 趙彩彩, 孫思涵, 等. 基于改進(jìn)LMD和能量相對(duì)熵的主動(dòng)配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法[J]. 中國電力, 2021, 54(11): 133-143.

XU Y C, ZHAO C C, SUN S H, et al. Fault location for active distribution network based on improved LMD and energy relative entropy[J]. Electric Power, 2021, 54 (11): 133-143.

[11] 王巍璋, 王淳, 尹發(fā)根. 基于可達(dá)矩陣和貝葉斯定理的含分布式電源的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位[J]. 中國電力, 2021, 54(7): 93-99, 124.

WANG W Z, WANG C, YIN F G. Reachability matrix and Bayes’ theorem based fault section location of power distribution network with distributed generation[J]. Electric Power, 2021, 54 (7): 93-99, 124.

[12] 郭壯志, 陳濤, 徐其興, 等. 配電網(wǎng)故障區(qū)段定位的互補(bǔ)松弛約束新模型與算法[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備, 2020, 40(5): 129-136.

GUO Z Z, CHEN T, XU Q X, et al. Novel fault section location model for distribution network with complementary relaxation constraints and its algorithm[J]. Electric Power Automation Equipment, 2020, 40 (5): 129-136.

[13] 朱昊宇, 賈振堂, 李強(qiáng). 基于CNN的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位[J]. 水電能源科學(xué), 2021, 39(7): 188-191.

ZHU H Y, JIA Z T, LI Q. CNN-based fault location of distribution network[J]. Water Resources and Power, 2021, 39(7): 188-191.

A method for locating fault sections of power optical communication network intelligent operation and maintenance equipment off-grid based on Dijkstra algorithm

ZHANG Hailong, LI Bo, JIA Najuan

State Grid Gansu Electric Power Company Pingliang Power Supply Company, Pingliang 744000, China

In order to determine the mapping relationship between the off grid fault section and the fault current distribution, and find the shortest path between the off grid fault section and the fault current distribution, an off grid fault section location method based on Dijkstra algorithm was designed for the intelligent O&M equipment of the electro-optical communication network. The LightGBM algorithm in the data-driven method was selected to determine the mapping relationship between the off grid fault section and the fault current distribution through a large number of samples. Based on Dijkstra algorithm, the shortest path of mapping relationship was found, and the off network fault section was searched. The location platform for off grid fault section of intelligent operation and maintenance equipment of power optical communication network was designed to realize the location and alarm of off grid fault point, namely, signal loss of intelligent operation and maintenance equipment. The comparison experiment shows that the location result of this method was the closest to the actual location and the most accurate in the off network fault section location caused by the interruption of optical cable in the SDH ring network circuit area, the off network fault section location caused by the fault of optical cable in the multi way bus section, and the off network fault section location scenario caused by the fault of optical cable in the multi way bus section in the ring power area. It effectively improved the accuracy of fault location and has good applicability.

Dijkstra algorithm, power optical communication network, data-driven method, intelligent operation and maintenance equipment, IBFA algorithm, off-grid fault section location

TM77

A

10.11959/j.issn.1000?0801.2023012

2022-09-16；

2023-01-06

張海龍，yeqinfuc2@163.com

張海龍（1992-），男，國網(wǎng)甘肅省電力公司平?jīng)龉╇姽竟こ處煟饕芯糠较驗(yàn)槎嘤蚬饩W(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)化系統(tǒng)、有源器件光芯片等。

李博（1998-），男，國網(wǎng)甘肅省電力公司平?jīng)龉╇姽局砉こ處?，主要研究方向?yàn)橥ㄐ畔到y(tǒng)、通信設(shè)備等。

賈娜娟（1991-），女，國網(wǎng)甘肅省電力公司平?jīng)龉╇姽竟こ處?，主要研究方向?yàn)闊o線光通信網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)等。