本發(fā)明屬于配電網(wǎng)故障定位，具體涉及一種基于有限dtu測點(diǎn)量測數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)電纜故障定位方法。

背景技術(shù)：

1、配電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，涉及大量線路，因此，故障后準(zhǔn)確定位故障點(diǎn)一直是一個(gè)挑戰(zhàn)。目前，許多配電網(wǎng)，尤其是電纜線路應(yīng)用了配電自動化中的終端單元(dtu)來監(jiān)測故障電流，并實(shí)施故障區(qū)域的隔離。dtu能夠采集并傳輸故障電流、故障電壓、故障時(shí)間以及開關(guān)狀態(tài)等數(shù)據(jù)，主站通過這些信息并結(jié)合相應(yīng)的故障定位算法來處理數(shù)據(jù)，從而快速而準(zhǔn)確地確定故障位置。

2、現(xiàn)有的故障定位方法主要可以分為直接算法和間接算法兩種。通常情況下，兩種算法都會先利用dtu判斷某個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù)是否發(fā)生故障，然后進(jìn)一步應(yīng)用具體的算法進(jìn)行故障定位。直接算法的典型方法是矩陣算法，基于dtu提供的故障電流信息和配網(wǎng)拓?fù)洌瑯?gòu)建故障矩陣，從而推算出最小化的故障區(qū)域。遞推算法則通過構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)，并利用人工智能算法(如遺傳算法、粒子群優(yōu)化、蟻群算法等)來優(yōu)化該函數(shù)實(shí)現(xiàn)故障定位。然而，無論是直接算法還是間接算法，其確定的故障區(qū)域通常都只是會涉及到dtu覆蓋的區(qū)域。但是，dtu并不能覆蓋配電網(wǎng)中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)，因此即使故障區(qū)域被隔離，仍然需要投入大量的人力和物力進(jìn)行巡檢。如果能夠進(jìn)一步精確地縮小故障區(qū)域范圍，將大大減少故障排查時(shí)間，并提高供電的可靠性。需要設(shè)計(jì)一種只需利用少量測點(diǎn)的量測信息，即可實(shí)現(xiàn)全區(qū)域故障定位的方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種基于有限dtu測點(diǎn)量測數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)電纜故障定位方法。

2、本發(fā)明的上述目的通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：

3、一種基于有限dtu測點(diǎn)量測數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)電纜故障定位方法，包括：

4、步驟1、將故障點(diǎn)的正序注入電流等效為故障區(qū)域兩端節(jié)點(diǎn)的虛擬注入電流，構(gòu)建故障區(qū)域判斷的模型；

5、步驟2、然后利用壓縮感知理論求解欠定的節(jié)點(diǎn)電壓方程，得到虛擬注入電流，實(shí)現(xiàn)故障區(qū)域的定位。

6、而且，步驟1包括：

7、1.1使用對稱分量法得到正序故障電壓分量，并根據(jù)式(1)計(jì)算出節(jié)點(diǎn)的正序故障電壓分量：

8、

9、式中，是節(jié)點(diǎn)i的正序故障電壓分量，是故障前節(jié)點(diǎn)i的電壓，是故障后節(jié)點(diǎn)i的正序電壓，是節(jié)點(diǎn)i與故障點(diǎn)f間的互阻抗，是正序故障電流；在故障分量正序網(wǎng)絡(luò)中，故障電流僅由故障點(diǎn)注入，其余節(jié)點(diǎn)無注入電流；

10、1.2、設(shè)定配網(wǎng)n個(gè)節(jié)點(diǎn)，構(gòu)造故障分量正序網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)虛擬注入電流方程i＝y(tǒng)·δu，見公式(2)，其中，i定義為虛擬注入電流向量，y為節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣，δu為正序故障電壓向量；

11、

12、1.3、當(dāng)故障發(fā)生在節(jié)點(diǎn)l與m間的線路上時(shí)，由公式(2)得到的和節(jié)點(diǎn)l實(shí)際注入電流為0，得到下式：

13、

14、式中：為故障點(diǎn)f的正序故障電壓分量，y為故障點(diǎn)f到節(jié)點(diǎn)l的距離占該線路的比例，其在0～1之間；

15、1.4對比式(3)的兩式，可知當(dāng)y＝1時(shí)，即故障點(diǎn)f為節(jié)點(diǎn)m時(shí)，為0，其它情況均不為0；當(dāng)y＝0，為0，其它情況均不為0；此時(shí)計(jì)算其余節(jié)點(diǎn)的虛擬注入電流，一直為0；由此得到故障區(qū)域判斷的模型：若某兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的虛擬注入電流不為零，則該區(qū)域可能為故障區(qū)域；若只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)的虛擬注入電流不為零，則故障發(fā)生在該節(jié)點(diǎn)。

16、而且，步驟2包括：

17、2.1、建立壓縮感知數(shù)學(xué)模型和節(jié)點(diǎn)電壓方程的聯(lián)系

18、壓縮感知理論的數(shù)學(xué)模型為：

19、y＝φθ+e?(4)

20、式中：y為m×1維的觀測向量，φ為m×n維的感知矩陣，θ為n×1維的待重構(gòu)稀疏向量，e為n×1維的高斯白噪聲，且m<<n，式(4)有無窮組解；取幅值的節(jié)點(diǎn)阻抗矩陣zm對應(yīng)感知矩陣φ，虛擬注入電流向量i對應(yīng)待重構(gòu)稀疏向量θ，取幅值的正序故障電壓δum對應(yīng)觀測數(shù)據(jù)y；

21、2.2采用稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法優(yōu)化重構(gòu)步驟2.1中的待重構(gòu)稀疏向量θ

22、壓縮感知求解信號θ應(yīng)滿足的條件為式(5)，式中||||p表示lp范數(shù)，參數(shù)ρ>0為平衡參數(shù)。；

23、

24、由基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法得到觀測向量y的高斯似然模型，如式(6)，在y已知的情況下，估計(jì)θ和σ2；

25、

26、首先對稀疏向量θ進(jìn)行先驗(yàn)估計(jì)，得到θ的先驗(yàn)分布形式，式(7)中a，b是參數(shù)模型中的超參數(shù)，αi是高斯密度函數(shù)精度：

27、

28、由觀測數(shù)據(jù)y和θ的先驗(yàn)分布，得到后驗(yàn)分布如下：

29、p(θ,α,σ2|y)＝p(θ|y,α,σ2)p(α,σ2|y)?(8)

30、式(8)右邊第一項(xiàng)是一個(gè)多維高斯分布，均值和方差如下，式中，a＝diag(α1,α2,…,αn)：

31、μ＝σ-2σφτy?(9)

32、σ＝(σ-2φτφ+a)-1?(10)

33、式(8)右邊第二項(xiàng)可通過最大化p(α,σ2|y)邊緣似然函數(shù)估計(jì)α和σ-2，且α和σ-2服從一致分布，利用期望最大化算法得到：

34、

35、式中：m為觀測數(shù)據(jù)長度，γi＝1-αiσii，σii是式(10)中第i個(gè)對角元素，μi為式(9)中第i個(gè)元素；αinew和βnew是關(guān)于μ和σ的函數(shù)，而μ和σ又是關(guān)于α和β的函數(shù)，因此可以進(jìn)行迭代求解，最后將后驗(yàn)估計(jì)的均值作為稀疏向量θ的估計(jì)。

36、本發(fā)明具有的優(yōu)點(diǎn)和積極效果為：

37、本發(fā)明基于有限dtu測點(diǎn)量測數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)電纜故障定位方法，將故障點(diǎn)的正序注入電流等效為故障區(qū)域兩端節(jié)點(diǎn)的虛擬注入電流，構(gòu)建故障區(qū)域判斷的模型；并利用壓縮感知理論求解欠定的節(jié)點(diǎn)電壓方程，得到虛擬注入電流，實(shí)現(xiàn)故障區(qū)域的定位。本方法僅需少量測點(diǎn)，即可有效定位故障區(qū)域，且受故障類型、過渡電阻及負(fù)荷變化因素影響較小，具有一定的抗噪聲能力。

技術(shù)特征：

1.一種基于有限dtu測點(diǎn)量測數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)電纜故障定位方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于有限dtu測點(diǎn)量測數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)電纜故障定位方法，其特征在于：

3.根據(jù)權(quán)利1所述的基于有限dtu測點(diǎn)量測數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)電纜故障定位方法，其特征在于：步驟2包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于有限D(zhuǎn)TU測點(diǎn)量測數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)電纜故障定位方法，包括：1、將故障點(diǎn)的正序注入電流等效為故障區(qū)域兩端節(jié)點(diǎn)的虛擬注入電流，構(gòu)建故障區(qū)域判斷的模型；2、利用壓縮感知理論求解欠定的節(jié)點(diǎn)電壓方程，得到虛擬注入電流，實(shí)現(xiàn)故障區(qū)域的定位。本方法僅需少量測點(diǎn)，即可有效定位故障區(qū)域，且受故障類型、過渡電阻及負(fù)荷變化因素影響較小，具有一定的抗噪聲能力。

技術(shù)研發(fā)人員：董雄鷹,李?？?徐坤,黨旭鑫,虎挺昊,匙博恒,張少偉,劉鳳,孫華凱,尚夢楠,唐乃馨,王群,郭凱,強(qiáng)軍偉,張超雄,何志軒,崔晉培,高麗媛,蔣麗媛,段偉潤,任肖久,杜坤,王甘霖,彭天,任意,信振杰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：國網(wǎng)天津市電力公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9