配电网故障诊断、定位及恢复方法研究

【摘要】： 随着我国电力需求的不断增长,逐渐老化的配电系统的供电质量和可靠性使国民经济和人们的日常生活直接受到威胁。一旦发生配电系统故障,迅速准确的判断故障地点位置、缩短对非故障停电区域的供电恢复时间,将对减少经济损失、提高安全性具有极其重要的意义。目前配电部门已针对配电自动化中最基本的故障诊断和供电恢复功能进行了细致的研究。 对于配电网故障诊断问题,本文引入了粗糙集理论,利用决策表约简来描述故障诊断问题。并提出基于属性优先级的决策表属性约简算法和值约简算法,将决策表约简这一NP难问题快速地约简到最小,在此基础上形成故障诊断规则;在故障诊断中,针对缺少重要属性的情况,引入了欧式距离和灰色理论相结合的规则匹配方法。该方法能在故障信息不足或残缺的情况下给出满意的诊断结果。 针对小电流接地系统单相接地故障信号微弱导致故障选线困难的问题,提出了基于信息融合的故障选线方法。利用信息融合技术对多种单相接地故障选线的判据进行多层次的信息融和,MATLAB仿真结果表明,该方法能够充分发挥不同原理的优势,较单一的选线方法具有更强的适应性和容错能力,保证了选线结果的可靠性。 首次提出了一种基于卷积型小波包能量矩和小波神经网络的配电网单相接地故障定位的新方法,采用基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法,对暂态电流信号进行特征向量的提取,并以构造的特征向量作为基于免疫粒子群优化算法的三层小波神经网络的输入,利用训练好的网络实现单相接地故障的定位。MATLAB仿真计算结果表明了方法的有效性。 提出基于启发式搜索和模糊评价算法的配电网故障恢复方法。采用分层供电树的启发式搜索方法减少了分段或联络开关动作组合的个数,避免了维数灾,并能够快速得到恢复问题的初始可行方案。然后对由启发式算法得到的初始可行方案,进行开关操作次数、馈线容量裕度、负荷转移量和最大电压降四个方面的模糊评价,并利用实际赋予的加权值的大小判断出最佳的供电方案,将其作为最终的故障恢复方案。