配電網故障定位方法和系統的制作方法
【專利摘要】本發明涉及一種配電網故障定位方法和系統，該方法包括如下步驟：獲取配電網中各個測控點的電流，并將各個測控點的電流與預設整定電流進行匹配分析，得到各個測控點的狀態值；根據各個測控點的編號順序對狀態值進行排列，生成故障信息數組；采用微分進化算法在故障信息數組中對滿足目標函數的最小值進行尋優，獲得最優解；根據最優解確定所述配電網發生故障的饋線區段。本發明能準確定位發生故障的饋線區間，不受信息畸變的影響，具有較好的收斂性、抗干擾性和容錯能力，能廣泛應用在配電網故障定位領域，特別是復雜配電網的故障定位領域。
【專利說明】
配電網故障定位方法和系統
技術領域
[0001] 本發明設及電網技術領域，特別是設及一種配電網故障定位方法和系統。
【背景技術】
[0002] 配電網作為電能的傳輸單元，在電網中起到至關重要的作用，其結構類型多為福 射型，并與用戶側有著密切聯系。隨著經濟快速發展，用電需求日益增加，致使配電網的規 模日益擴大，拓撲結構漸趨復雜，故障率逐漸增高，基于此更要求系統能對故障段進行實時 有效定位，使工作人員能盡快進行故障排除，從而降低經濟損失。
【發明內容】
[0003] 基于此，為解決現有技術中的問題，本發明提供一種配電網故障定位方法和系統， 可W實現對配電網中單點W及多點故障的準確定位，并有很好地容錯能力。
[0004] 為實現上述目的，本發明實施例采用W下技術方案：
[0005] -種配電網故障定位方法，包括如下步驟：
[0006] 獲取配電網中各個測控點的電流，并將各個測控點的電流與預設整定電流進行匹 配分析，得到各個測控點的狀態值；
[0007] 根據各個測控點的編號順序對所述狀態值進行排列，生成故障信息數組；
[000引采用微分進化算法在所述故障信息數組中對滿足目標函數的最小值進行尋優，獲 得最優解;所述目標函數用于描述所述配電網的實際故障情況與期望故障情況的偏離程 度；
[0009] 根據所述最優解確定所述配電網發生故障的饋線區段。
[0010] -種配電網故障定位系統，包括：
[0011] 獲取模塊，用于獲取配電網中各個測控點處的電流；
[0012] 分析模塊，用于將各個測控點處的電流與預設整定電流進行匹配分析，得到各個 測控點的狀態值；
[0013] 生成模塊，用于根據各個測控點的編號順序對所述狀態值進行排列，生成故障信 息數組；
[0014] 尋優模塊，用于采用微分進化算法在所述故障信息數組中對滿足目標函數的最小 值進行尋優，獲得最優解;所述目標函數用于描述所述配電網的實際故障情況與期望故障 情況的偏離程度；
[0015] 定位模塊，用于根據所述最優解確定所述配電網發生故障的饋線區段。
[0016] 基于上述技術方案，可利用暫態錄波裝置監測各個測控點處的饋線電流變化，獲 得配電網中測控點的狀態值，形成故障信息數組，并構造一個用于描述配電網的實際故障 情況與期望故障情況的偏離程度的目標函數，利用考慮種群個體多樣性的動態更新策略的 微分進化算法在故障信息數組中對滿足目標函數的最小值進行尋優，從而準確定位發生故 障的饋線區間，不受信息崎變的影響，具有較好的收斂性、抗干擾性和容錯能力，能廣泛應 用在配電網故障定位領域，特別是復雜配電網的故障定位領域。
【附圖說明】
[0017] 圖1是本發明的配電網故障定位方法在一個實施例中的流程示意圖；
[0018] 圖2是本發明實施例中復雜配電網的結構示意圖；
[0019] 圖3是本發明實施例中的仿真實驗結果示意圖；
[0020] 圖4是本發明的配電網故障定位系統在一個實施例中的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0021 ]下面將結合較佳實施例及附圖對本發明的內容作進一步詳細描述。顯然，下文所 描述的實施例僅用于解釋本發明，而非對本發明的限定。基于本發明中的實施例，本領域普 通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的 范圍。應當理解的是，盡管在下文中采用術語"第一"、"第二"等來描述各種信息，但運些信 息不應限于運些術語，運些術語僅用來將同一類型的信息彼此區分開。例如，在不脫離本發 明范圍的情況下，"第一"信息也可W被稱為"第二"信息，類似的，"第二"信息也可W被稱為 "第一"信息。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發明相關的部分而 非全部內容。
[0022] 圖1是本發明的配電網故障定位方法在一個實施例中的流程示意圖，如圖1所示， 本實施例中的配電網故障定位方法包括W下步驟：
[0023] 步驟S110,獲取配電網中各個測控點的電流，并將各個測控點的電流與預設整定 電流進行匹配分析，得到各個測控點的狀態值；
[0024] 具體的，可W在配電網的各個測控點處安裝暫態錄波裝置，暫態錄波裝置可W監 測測控點所在饋線的電流變化。在本實施例中，可通過暫態錄波裝置獲取各個測控點的電 流，然后將測控點的電流與預設整定電流進行匹配分析，得到各個測控點的狀態值，該狀態 值即可作為測控點的故障信息。
[0025] 步驟S120,根據各個測控點的編號順序對所述狀態值進行排列，生成故障信息數 組；
[0026] 測控點是在饋線上按順序配置的，因此各個測控點均有其編號，按照測控點的編 號順序對測控點的狀態值進行排列，得到故障信息數組。
[0027] 在一種可選的實施方式中，若測控點的電流與預設整定電流相匹配，表示測控點 處的設備工作正常，則該測控點的狀態值為"0";若測控點的電流與預設整定電流不匹配， 表示監測到故障電流，該測控點處有設備發生故障，則該測控點的狀態值為"1"。按照測控 點的編號順序對測控點的狀態值進行排列，就可W獲得由"0"和"r構成的離散數據，由該 離散數據生成故障信息數組。
[0028] 步驟S130,采用微分進化算法在所述故障信息數組中對滿足目標函數的最小值進 行尋優，獲得最優解；
[0029] 在本實施例中，目標函數用于描述配電網的實際故障情況與期望故障情況的偏離 程度。在一種可選的實施方式中，對于簡單配電網，可構造如下的目標函數為：
[0030]
(I )
[0031] 在公式（I)中，X(j)為故障信息數組X的第j個元素，表示測控點j的狀態值;Y(j)為 期望狀態數組Y的第j個元素，表示測控點j的期望狀態值。為了避免出現誤診斷，公式（1)中 增加了一項SlzC/)l，i>C/)l表示故障設備總數，其中：功加權系數，yG[0，l];Z(j^ M 片1 測控點j處故障設備的數量，N為測控點的總數量。
[0032] 對于復雜程度較高的配電網，所構造的目標函數需要將網絡電流的流向考慮進 去，用W處理閉環運行的配電網故障定位問題。假定由一段電源對全網進行供電，網絡中功 率流出方向為饋線的正方向，即將閉環運行配電網故障定位轉換為簡單配電網故障定位， 則可構造如下的目標函數：
[003；3] F = Pl ? (Fl(rr^)+Fl(^n))+P2 ? F2 (2)
[0034] 在公式(2)中，Fi(^)表示配電網的第一區域由n端單獨進行供電且網絡正方向設 定為從n到m時對應的第一目標函數，其中n是第一區域饋線的首端，m是第一區域饋線的末 端;Fi(^)表示配電網的第一區域由m端單獨進行供電且網絡正方向設定為從m到n時的第二 目標函數。F2表示配電網的第二區域對應的第立目標函數;P1、P2為系數，在第一區域中有測 控點處的設備發生故障時，Pi取1，若第一區域中無設備發生故障，Pi取0;同理，第二區域中 有測控點處的設備發生故障時，P2取1，若第一區域中無設備發生故障，P2取0。
[0035] 對于已構造的目標函數，采用微分進化算法在已生成的故障信息數組中對滿足目 標函數的最小值進行尋優，獲得最優解。微分進化算法是基于群體的隨機優化方法，它具有 簡單、快速、魯棒性好等特點。本實施例中利用考慮種群個體多樣性的動態更新策略的微分 進化算法，實現了增強全局捜索能力的目的，較好的保留并加強了算法本身的魯棒性，能在 故障信息數組中快速捜索到滿足目標函數最小值的最優解。
[0036] 在一種可選的實施方式中，采用微分進化算法在故障信息數組中對滿足目標函數 的最小值進行尋優的過程包括：
[0037] 將所述故障信息數組作為一個種群，并初始化所述種群；
[0038] 對所述種群進行變異處理、交叉處理W及選擇處理，進化所述種群，并根據進化后 的種群中的每個個體計算所述目標函數的值；
[0039] 當微分進化算法的終止條件滿足時，停止進化所述種群，根據當前的種群中使所 述目標函數的值最小的個體輸出最優解。
[0040] 具體的，微分進化算法在對種群進行初始化操作時與其他進化算法相同，即在約 束范圍內隨機選擇數值，且假設初始化種群符合的概率分布為均勻分布。設初始化種群為 .V," (/ = L 2,，.q為種群規模，其中每個個體由W下公式計算得到：
[0041 ]坤=T;'口）
[0042] 在公式(3)中^曰〇(1為[0，1]之間的均勻分布隨機數;為'和義^為第^'個變量的上下 界;j = l，2,. . .，d;d為優化問題的維數。
[0043] 微分進化算法在種群變異處理中與其他進化算法有一定差異，不同于其他進化算 法需提前給定概率分布函數而進行處理，微分進化算法的變異處理是根據隨機采樣個體之 間的差異性基因生成變異個體。在本實施例中，對應第G代進化，所用變異算子為：
[0044] Wi,G = TBest,G+U ? (Trl,G-Tr2,G)+U ? (Tr3,G-Tr4,G) (4)
[0045] 在公式(4)中，TBest,C作為第G代種群進化中的最優個體，與在種群中隨機抽取的4 個個體1^1,0、1^2,0、1^3,0和1^4,0作為生成變異個體胖1,0的決定量，并取其中的交叉概率1]為 0.5〇
[0046] 為增加種群的多樣性，對應第G代進化，采用二項式交叉算子生成測試個體磚《的 方式為：
[0047]
巧)
[004引在公式(5)中，交叉概率U取0.1，用W控制種群的多樣性，幫助算法避免陷入局部 最優解;把C為第j個個體變異后對應的故障信息數組中的第i個元素;鉛為當前種群中第j 個個體對應的故障信息數組中的第i個元素;r為均勻分布的隨機數，r在區間[0，1]之間；jr 是在[1，q]范圍內隨機抽取的整數，q為種群規模。
[0049] 然后進行選擇處理，在本實施例中，基于微分進化算法的貪婪進化原則，只選擇測 試個體和當前個體中使目標函數的值最小的信息數組中的元素進入下一代捜索，即：
[0050]
(6)
[0051] 在公式(6)中，Ti,G+1為進化G+1代之后形成的第i個個體;Ri,G為第G代第i個測試個 體;1'1,(；為第6代第1個選擇出來的優化個體；例吃。）5；的7；,..|)表示第6代第1個測試個體對 應的目標函數的值小于或等于第G代第i個選擇出來的優化個體對應的目標函數的值。
[0052] 當微分進化算法的終止條件滿足時，例如進化代數G達到最大迭代次數，則迭代過 程結束，微分進化算法終止，根據當前的種群中使目標函數的值最小的個體輸出最優解;反 之則繼續進行變異處理、交叉處理和選擇處理。
[0053] 步驟S140,根據所述最優解確定所述配電網發生故障的饋線區段。
[0054] 在通過微分進化算法在故障信息數組中尋優且獲得最優解后，就可W根據最優解 來確定配電網發生故障的饋線區段，實現故障定位。
[0055] 為了對本實施例所提供的配電網故障定位方法進行驗證，下面結合一個具體的仿 真實驗來進行說明。參照圖2所示，針對在多電源的復雜情況下，當饋線中有單個或多個節 點處發生故障時，考慮故障信息傳輸有無崎變對于定位準確度帶來的影響。具體如圖2所 示，對復雜配電網絡的各進線斷路器、聯絡開關和饋線區段進行編號，并設置仿真實驗的具 體參數，在本次實驗中設置配電網的第一區域（即圖2中的區域1)捜索空間維數為8,第二區 域(即圖2中的區域2)捜索空間維數為7,設置種群規模為30,設置微分進化算法的終止條件 為目標函數的最小值Fmin連續重復出現的次數t不得小于20或進化代數達到最大迭代次數 200。
[0056] 當配電網的饋線上有單個節點發生故障時進行仿真。分別假設發生故障的饋線區 段為區域1的^4和區域2的L23,針對有無上傳信息崎變對微分進化算法進行了驗證性仿真 (其中節點Sl8和節點S27上傳故障信息發生崎變），測試微分進化算法在故障信息傳輸有崎 變時對于定位準確度帶來的影響。
[0057] 當配電網的饋線上有多個節點發生故障時進行仿真。假設饋線區段Li4、Li6、L22和 L23同時發生故障。針對有無上傳信息崎變(節點Sl7和S28上傳的信息發生崎變)對算法進行 了驗證性仿真，測試微分進化算法在故障信息傳輸有崎變時對于定位準確度帶來的影響。
[0058] 最終的仿真實驗結果如圖3所示，分析圖3可W得到如下結果：
[0059] 圖3中X的數據為暫態錄波裝置監測并經過處理生成的故障信息數組;最優解是利 用動態更新的微分進化算法多次迭代計算得出的，1表示該饋線區間有故障發生，0表示該 饋線區段無故障發生。
[0060] 當配電網的饋線上有單個節點發生故障時，對于區域1，當將網絡流向的正向設定 為從n到m和從m到n兩種情況下，計算所得最優解均為^4,即表明^4區段發生故障；對于區 域2,根據最優解中的信息數據第=位為1，表明故障區段為L23。同時表明，當區域1信息數據 最后一位和區域2信息數據第六位發生崎變時，應用動態更新的微分進化算法進行求解，仍 可W正確定位發生故障的饋線區段。
[0061] 當配電網的饋線上有多個節點發生故障時，對于區域1，當網絡流向正向設定為從 n到m時，通過微分進化算法計算得出的最優解的信息數據為[00010000]，即指明區段^4發 生故障，當網絡流向正向設定為從m到n時，計算所得最優解的信息數據為[00100000]，指明 ^6區段發生故障。對于區域2,最優解的信息數據的第二位和第=位都為1，即表明區段L22 和L23有故障發生。由仿真實驗的結果可知，當區域1網絡方向設定為從n到m時，區域1的節點 Si?和區域2的節點S28傳輸的故障信息發生崎變時，都不影響微分進化算法的故障定位效 果。
[0062] 綜上所述，本發明利用對饋線電流變化的監測，獲得配電網中測控點的狀態值，并 考慮了故障電流的方向用W處理閉環運行的配電網故障定位問題，由此建立了統一的目標 函數，并利用考慮種群個體多樣性的動態更新策略的微分進化算法，實現了增強全局捜索 能力的目的，較好的保留并加強了算法本身的魯棒性，能夠準確定位發生故障的饋線區間， 不受信息崎變的影響，具有較好的收斂性、抗干擾性和容錯能力，能廣泛應用在配電網故障 定位領域，特別是復雜配電網的故障定位領域。
[0063] 需要說明的是，對于前述的各方法實施例，為了簡便描述，將其都表述為一系列的 動作組合，但是本領域技術人員應該知悉，本發明并不受所描述的動作順序的限制，因為依 據本發明，某些步驟可W采用其它順序或者同時進行。
[0064] 根據上述本發明的配電網故障定位方法，本發明還提供一種配電網故障定位系 統，下面結合附圖及較佳實施例對本發明的配電網故障定位系統進行詳細說明。
[0065] 圖4為本發明的配電網故障定位系統在一個實施例中的結構示意圖。如圖4所示， 該實施例中的配電網故障定位系統，包括：
[0066] 獲取模塊1，用于獲取配電網中各個測控點處的電流；
[0067] 分析模塊2,用于將各個測控點處的電流與預設整定電流進行匹配分析，得到各個 測控點的狀態值；
[0068] 生成模塊3，用于根據各個測控點的編號順序對所述狀態值進行排列，生成故障信 息數組；
[0069] 尋優模塊4,用于采用微分進化算法在所述故障信息數組中對滿足目標函數的最 小值進行尋優，獲得最優解;所述目標函數用于描述所述配電網的實際故障情況與期望故 障情況的偏離程度；
[0070] 定位模塊5,用于根據所述最優解確定所述配電網發生故障的饋線區段。
[0071] 在一種可選的實施方式中，分析模塊2判定測控點處的電流與預設整定電流相匹 配時，得到測控點的狀態值為"0";分析模塊2判定測控點處的電流與預設整定電流不匹配 時，得到測控點的狀態值為"r。運樣故障信息數組是由"0"和"r構成的離散數據。
[0072] 在一種可選的實施方式中，對于簡單配電網，可構造如下的目標函數：
[0073]
[0074] 其中，X(j)為故障信息數組X的第j個元素，表示測控點j的狀態值;Y(j)為期望狀 態數組Y的第j個元素，表示測控點j的期望狀態值;y為加權系數，4￡[0，1];2〇'）為測控點占' 處故障設備的數量，N為測控點的總數量，(.川表示故障設備總數。 抖
[0075] 對于復雜配電網，可構造如下的目標函數：
[0076] F = Pl ? (Fl(rrtn)+Fl(m^n))+P2 ? P2
[0077] 其中，Fi(^)表示所述配電網的第一區域由n端單獨進行供電且網絡正方向設定為 從n到m時對應的第一目標函數，其中n是所述第一區域饋線的首端，m是所述第一區域饋線 的末端;Fi(^)表示所述配電網的第一區域由m端單獨進行供電且網絡正方向設定為從m到n 時的第二目標函數;F康示所述配電網的第二區域對應的第；目標函數;pi、p2為系數。
[0078] 在一種可選的實施方式中，參照圖4所示，尋優模塊4包括：
[0079] 初始化模塊41，用于將所述故障信息數組作為一個種群，并初始化所述種群；
[0080] 進化模塊42,用于對初始化后的所述種群進行變異處理、交叉處理W及選擇處理， 進化所述種群，并根據進化后的種群中的每個個體計算所述目標函數的值；
[0081] 輸出模塊43,用于在微分進化算法的終止條件滿足時，停止進化所述種群，根據當 前的種群中使所述目標函數的值最小的個體輸出最優解。
[0082] 上述配電網故障定位系統可執行本發明實施例所提供的配電網故障定位方法，具 備執行方法相應的功能模塊和有益效果。
[0083] W上所述實施例的各技術特征可W進行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實 施例中的各個技術特征所有可能的組合都進行描述，然而，只要運些技術特征的組合不存 在矛盾，都應當認為是本說明書記載的范圍。
[0084] W上所述實施例僅表達了本發明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并 不能因此而理解為對發明專利范圍的限制。應當指出的是，對于本領域的普通技術人員來 說，在不脫離本發明構思的前提下，還可W做出若干變形和改進，運些都屬于本發明的保護 范圍。因此，本發明專利的保護范圍應W所附權利要求為準。
【主權項】
1. 一種配電網故障定位方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取配電網中各個測控點的電流，并將各個測控點的電流與預設整定電流進行匹配分 析，得到各個測控點的狀態值； 根據各個測控點的編號順序對所述狀態值進行排列，生成故障信息數組； 采用微分進化算法在所述故障信息數組中對滿足目標函數的最小值進行尋優，獲得最 優解;所述目標函數用于描述所述配電網的實際故障情況與期望故障情況的偏離程度； 根據所述最優解確定所述配電網發生故障的饋線區段。2. 根據權利要求1所述的配電網故障定位方法，其特征在于，所述根據對比結果得到故 障信息數組的過程包括： 若所述測控點的電流與預設整定電流相匹配，則所述測控點的狀態值為"〇"； 若所述測控點的電流與預設整定電流不匹配，則所述測控點的狀態值為"1"。3. 根據權利要求1所述的配電網故障定位方法，其特征在于，所述目標函數為：其中，X(j)為故障信息數組X的第j個元素，表示測控點j的狀態值;Y(j)為期望狀態數 組Y的第j個元素，表示測控點j的期望狀態值;μ為加權系數，以^[〇，1];2(」)為測控點」處故 障設備的數量，Ν為測控點的總數量，￡|Ζ(./)|表示故障設備總數。 Μ4. 根據權利要求1所述的配電網故障定位方法，其特征在于，所述目標函數為： F = pi · (Fl(rrtn)+Fl(nrti))+P2 1 F2 其中，F1(rrt)表示所述配電網的第一區域由η端單獨進行供電且網絡正方向設定為從η 到m時對應的第一目標函數，其中η是所述第一區域饋線的首端，m是所述第一區域饋線的末 端;F1(M1)表示所述配電網的第一區域由m端單獨進行供電且網絡正方向設定為從m到η時的 第二目標函數;內表示所述配電網的第二區域對應的第三目標函數; ？1、？2為系數。5. 根據權利要求1至4中任一項所述的配電網故障定位方法，其特征在于，所述采用微 分進化算法在所述故障信息數組中對滿足目標函數的最小值進行尋優的過程包括： 將所述故障信息數組作為一個種群，并初始化所述種群； 對所述種群進行變異處理、交叉處理以及選擇處理，進化所述種群，并根據進化后的種 群中的每個個體計算所述目標函數的值； 當微分進化算法的終止條件滿足時，停止進化所述種群，根據當前的種群中使所述目 標函數的值最小的個體輸出最優解。6. -種配電網故障定位系統，其特征在于，包括： 獲取模塊，用于獲取配電網中各個測控點處的電流； 分析模塊，用于將各個測控點處的電流與預設整定電流進行匹配分析，得到各個測控 點的狀態值； 生成模塊，用于根據各個測控點的編號順序對所述狀態值進行排列，生成故障信息數 組； 尋優模塊，用于采用微分進化算法在所述故障信息數組中對滿足目標函數的最小值進 行尋優，獲得最優解;所述目標函數用于描述所述配電網的實際故障情況與期望故障情況 的偏離程度； 定位模塊，用于根據所述最優解確定所述配電網發生故障的饋線區段。7. 根據權利要求6所述的配電網故障定位系統，其特征在于，所述分析模塊判定所述測 控點處的電流與預設整定電流相匹配時，得到所述測控點的狀態值為"〇"；所述分析模塊判 定所述測控點處的電流與預設整定電流不匹配時，得到所述測控點的狀態值為"1"。8. 根據權利要求6所述的配電網故障定位系統，其特征在于，所述目標函數為：其中，X(j)為故障信息數組X的第j個元素，表示測控點j的狀態值;Y(j)為期望狀態數 組Y的第j個元素，表示測控點j的期望狀態值;μ為加權系數，以^[〇，1];2(」)為測控點」處故 障設備的數量，ν為測控點的總數量，?ιζωι表示故障設備總數。 Μ9. 根據權利要求6所述的配電網故障定位系統，其特征在于，所述目標函數為： F = pi · (Fl(rrtn)+Fl(nrti))+P2 1 F2 其中，F1(rrt)表示所述配電網的第一區域由η端單獨進行供電且網絡正方向設定為從η 到m時對應的第一目標函數，其中η是所述第一區域饋線的首端，m是所述第一區域饋線的末 端;F1(M1)表示所述配電網的第一區域由m端單獨進行供電且網絡正方向設定為從m到η時的 第二目標函數;內表示所述配電網的第二區域對應的第三目標函數; ？1、？2為系數。10. 根據權利要求6至9中任一項所述的配電網故障定位系統，其特征在于，所述尋優模 塊包括： 初始化模塊，用于將所述故障信息數組作為一個種群，并初始化所述種群； 進化模塊，用于對初始化后的所述種群進行變異處理、交叉處理以及選擇處理，進化所 述種群，并根據進化后的種群中的每個個體計算所述目標函數的值； 輸出模塊，用于在微分進化算法的終止條件滿足時，停止進化所述種群，根據當前的種 群中使所述目標函數的值最小的個體輸出最優解。
【文檔編號】G01R31/08GK105954650SQ201610539370
【公開日】2016年9月21日
【申請日】2016年7月8日
【發明人】周克林, 余南華
【申請人】廣州中超合能科技有限公司