一種混合算法在配電網(wǎng)故障定位中的研究

庹祖雄,朱于華,胡德洲,劉俊夫

(1.恩施永揚水利電力工程建設(shè)有限責(zé)任公司,湖北 恩施 45000；2.湖北民族學(xué)院 信息工程學(xué)院,湖北 恩施 45000)

一種混合算法在配電網(wǎng)故障定位中的研究

庹祖雄1,朱于華1,胡德洲1,劉俊夫2

(1.恩施永揚水利電力工程建設(shè)有限責(zé)任公司,湖北 恩施 45000；2.湖北民族學(xué)院 信息工程學(xué)院,湖北 恩施 45000)

對于復(fù)雜配電網(wǎng)中不止一處發(fā)生故障的現(xiàn)象,提出采用兩種定位方法相結(jié)合的方式進(jìn)行故障定位,首先根據(jù)配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)運用分區(qū)理論將復(fù)雜的配電網(wǎng)進(jìn)行分區(qū),并采用遺傳算法對分區(qū)后的簡化模型進(jìn)行一次定位,然后再用Bayes公式分別對每個故障區(qū)域進(jìn)行二次定位,綜合兩次定位的結(jié)果最終確定故障區(qū)域.由于采用分區(qū)思想大大縮小了遺傳算法可行解的維數(shù),提高了定位速度；而運用Bayes公式對故障區(qū)域進(jìn)行定位,使得定位的結(jié)果更加精確.通過仿真證明該方法在配電網(wǎng)故障定位中的可行性,結(jié)果也證實了該方法的準(zhǔn)確性.

Bayes公式;遺傳算法;分區(qū)理論;故障定位;配電網(wǎng)

智能電網(wǎng)的發(fā)展,促使人們非常重視對配電網(wǎng)方面的研究,而配電網(wǎng)故障定位作為配電網(wǎng)自動化中非常重要的一個環(huán)節(jié),使得人們對于配電網(wǎng)故障定位的研究越來越多.文獻(xiàn)[1]中將矩陣與粒子兩種算法進(jìn)行結(jié)合,利用矩陣算法來提高粒子算法的全局搜索能力,使其故障定位更加準(zhǔn)確.文獻(xiàn)[2]采用優(yōu)化后的粒子群算法進(jìn)行故障定位,通過對算法中的收縮因子與慣性權(quán)重進(jìn)行改善,從而提升其故障定位的精確性.文獻(xiàn)[3]中通過增加多變量約束,使開關(guān)函數(shù)得到改進(jìn),并通過優(yōu)化的遺傳算法建立配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)模型.然后采用分級處理思想來簡化算法的運算量,使定位的速度有很大提高.然而對于復(fù)雜配電網(wǎng)不止一處出現(xiàn)故障的情況,目前很少有人對此進(jìn)行較為深入的研究,因此找到一種較好方法來進(jìn)行配電網(wǎng)多重故障定位的研究就顯得十分必要.

針對復(fù)雜配電網(wǎng)中不止一處發(fā)生故障的現(xiàn)象,本文首先采用分區(qū)理論將復(fù)雜的配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)簡單化,然后采用遺傳算法對分區(qū)后的簡化模型來進(jìn)行一次故障定位找到故障區(qū)域,然后對每個故障區(qū)域分別用Bayes公式來進(jìn)行二次定位,最后綜合兩次定位的結(jié)果最終確定故障區(qū)域[4-8].

1 遺傳算法的故障定位

本文采用的遺傳算法是基于過電流故障定位方法,其中以電源向饋線供電的功率流出的方向為電流的正方向,當(dāng)FTU上流過相反方向的電流時,就說明出現(xiàn)過電流[9-12].利用遺傳算法來進(jìn)行故障定位主要是包括以下幾個內(nèi)容.

1.1 編碼

編碼就是將FTU上的故障信息用數(shù)字0-1表示出來,一般只對有故障的回路進(jìn)行編碼,首先進(jìn)行終端狀態(tài)編碼,就是針對FTU上通過的電流,把故障信息方向相反的FTU設(shè)定為1,故障信息相同的FTU設(shè)定為0.然后進(jìn)行區(qū)段編碼,有故障的區(qū)段設(shè)定為1,沒有發(fā)生故障的區(qū)段設(shè)定為0.

1.2 產(chǎn)生初始種群

這里設(shè)定初始種群中種群的規(guī)模為N,其中種群中染色體長度與區(qū)段個數(shù)一一對應(yīng),并且染色體中每一位數(shù)字串表示對應(yīng)的區(qū)段狀態(tài).

1.3 適應(yīng)度檢測

適應(yīng)度函數(shù)是進(jìn)行種群區(qū)分的標(biāo)準(zhǔn),這里的適應(yīng)度函數(shù)如式(1).

(1)

其中:M取故障回路中FTU數(shù)目的2倍；Itj為第j個終端的終端狀態(tài)編碼；Itj(s)為第j個終端的終端狀態(tài)函數(shù),其中Itj(s)的計算公式如式(2).

(2)

式(2)表示如果在FTU下方區(qū)段中只要有一個區(qū)段編碼為1,那么該FTU的Itj(s)值就為1,否則對應(yīng)的Itj(s)值為0.

1.4 選擇、交叉和變異

這里以輪盤賭法作為選擇操作,同時根據(jù)經(jīng)驗,交叉概率選為0.6,變異概率選為0.01.當(dāng)遺傳算法的適應(yīng)度值或者迭代次數(shù)中的一個條件滿足要求時,則表示找到了最優(yōu)個體；然后對最優(yōu)個體的區(qū)段狀態(tài)編碼進(jìn)行譯碼得到故障區(qū)段.

2 利用Bayes公式進(jìn)行配電網(wǎng)故障定位

Bayes公式是基于已經(jīng)知道結(jié)果的前提下,運用數(shù)學(xué)公式來挖掘該事件的發(fā)生原因[13-14].因此把貝葉斯公式運用到配電網(wǎng)故障定位上來,就是根據(jù)已知FTU上傳的故障信息,來確定發(fā)生故障區(qū)域.

Bayes算法模型：如圖1所示,A表示的是單電源供電,Ki(i=1,2,...,8)表示饋線開關(guān),Si(i=1,2,...,8)表示支路編號.F=(b1,b2,…,b8)是從饋線上接受到的信息序列,若支路上有故障電流經(jīng)過,則bi=1；若支路上沒有故障電流經(jīng)過,則bi=0.

圖1 單電源供電的饋線圖Fig.1 Single power supply of the feeder

這里是以故障出現(xiàn)的概率來進(jìn)行定位的,由于實際中一條饋線發(fā)生多處故障的可能性很低,因此我們假設(shè)在同一饋線上不止一處發(fā)生故障的可能性幾乎沒有,并且設(shè)定Ki為其支路Si上發(fā)生一處故障的事件,那么從S1到Sn就構(gòu)成了整個事件集合,同時認(rèn)為所有支路中故障出現(xiàn)的可能都是一樣的.因此根據(jù)F就可以得到Si上發(fā)生的故障,對應(yīng)的Bayes公式如式(3)所示.

(3)

從式(3)可以看到,只要知道P(F|ki),P(ki)和P(F)的值就可以得到P(ki|F)的值.其中,P(ki|F)為其支路上檢測到故障的概率,而對于P(ki)和P(F)這兩個值是比較難得到的,因此考慮的是利用故障區(qū)段的顯著度來進(jìn)行比較衡量,顯著度最大的區(qū)域就為故障區(qū)段.這里的故障區(qū)段顯著度相比較的公式如式(4)所示.

(4)

這樣就將求解P(ki|F)轉(zhuǎn)換到求解P(F|ki)(i=1,2,…,n)的比值r.因此可以得出P(ki|F)的公式為：

(5)

待算出全部的P(F|ki)(i=1,2,...,n)后,進(jìn)行比較后得出最大值,則出現(xiàn)故障的區(qū)段即為P(ki|F)最大值所對應(yīng)的負(fù)荷開關(guān)ki所在支路Si.

3 基于混合算法實現(xiàn)過程

根據(jù)上述理論得到遺傳算法與基于Bayes公式相結(jié)合的配電網(wǎng)故障定位方法,具體實現(xiàn)過程是：首先根據(jù)配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分區(qū)操作,在配電網(wǎng)中選取一條支路作為主干路,并把與其相鄰的支路和其末梢均設(shè)定為獨立區(qū)域.針對節(jié)點數(shù)目較多的區(qū)域,根據(jù)需要可以繼續(xù)進(jìn)行劃分為級別較低的區(qū)域.然后采用遺傳算法對配網(wǎng)結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行一次故障定位得到每個故障區(qū)域,并對各個故障區(qū)域再運用基于Bayes公式的配電網(wǎng)故障定位方法進(jìn)行故障二次定位,最后綜合兩次定位的結(jié)果最終確定故障區(qū)域[15-20].

4 算例分析

圖2 單電源配電網(wǎng)饋線結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Single power distribution feeders structure

如圖2所示,在一個配電網(wǎng)的單條饋線上,一處發(fā)生故障的概率要比兩處和多處發(fā)生故障的概率要高很多,因此這里只考慮單條饋線的單個支路上發(fā)生一處故障或者不發(fā)生故障的情況.

按照分區(qū)理論,將配電網(wǎng)進(jìn)行分區(qū)后,則遺傳算法定位中的個體組成為S1、S2、S3、I、II、III,所以根據(jù)上面的規(guī)定,此時M取值為14,運用遺傳算法對該個體進(jìn)行故障定位,得到的定位結(jié)果如表1所示.

表1 基于遺傳算法的定位結(jié)果

表2 基于Bayes公式的定位結(jié)果

從表1得到有故障的區(qū)域為區(qū)域I、II,然后再使用Bayes公式來對故障區(qū)域I、II進(jìn)行精確定位,從而準(zhǔn)確的找到故障位置.如表2所示,就是使用Bayes公式進(jìn)行定位的結(jié)果.

由表2可以得出,因為d<<1,因此區(qū)域I中(1-d)3值最大,區(qū)域II中(1-d)2值最大,判斷出開關(guān)K6、K7檢測到故障信息,進(jìn)而可以判定對應(yīng)的區(qū)段S6、S7為故障區(qū)域,準(zhǔn)確的找到了故障位置,證明了該方法的可行性.

5 總結(jié)

本文提出了采用兩種定位方法相結(jié)合的方式對配電網(wǎng)進(jìn)行故障定位的方法,首先分區(qū)思想的運用,使遺傳算法計算量減低,進(jìn)而提高運算速度；其次對于故障區(qū)域再運用Bayes公式進(jìn)行定位,由于其思路簡單,計算方便,也具有一定的容錯性,使得各區(qū)的定位更加精確,特別是對于復(fù)雜配電網(wǎng)絡(luò)不止一處發(fā)生故障的情況,更加能夠體現(xiàn)出該方法的優(yōu)越性.

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責(zé)任編輯：時 凌

A Hybrid Algorithm in Distribution Network Fault Location

TUO Zuxiong1,ZHU Yuhua1,HU Dezhou1,LIU Junfu2

(1.Enshi Yongyang Hydropower Engineering Construction Co.,Ltd,Enshi 445000,China; 2.School of Information and Engineering,Hubei University for Nationalities,Enshi 445000,China)

For multiple faults that happen to complex distribution network,this paper proposes a method combining the genetic algorithm with the Bayes formula for fault location.Firstly,according to the distribution network topology,the theory of partition is used to partition the complex distribution network,and the genetic algorithm is used to locate the simplified model after partition.Secondly,the Bayes formula is used to re-locate each fault zone respectively.The fault zone is eventually determined by synthesizing the result of the two locations.As the idea of partitioning is adopted,the dimension of feasible solution of the genetic algorithm is reduced greatly and the location speed is improved.When the Bayes formula is used to locate the fault zone,the location result is more accurate.The simulation result proves the feasibility and accuracy of this method in distribution network fault locationd.

Bayes formula;genetic algorithm;partition theory;fault location;distribution network

2017-04-28.

國家自然科學(xué)基金項目(61263030；61463014).

庹祖雄(1970-),男,高級工程師,主要從事電力系統(tǒng)運行與控制的研究.

1008-8423(2017)03-0343-04

10.13501/j.cnki.42-1569/n.2017.09.021

TM744

A