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    基于TWFPN算法的配電網(wǎng)故障主動診斷研究

    2022-04-07 06:03:22張婷婷張信群
    關(guān)鍵詞:庫所時序變遷

    張婷婷,張信群,許 敏

    (滁州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機械與汽車工程學(xué)院,安徽 滁州 239000)

    隨著分布式電源的應(yīng)用,有源配電網(wǎng)逐漸取代傳統(tǒng)配電網(wǎng)而被廣泛應(yīng)用。黃光球等[1]、王麗麗等[2]發(fā)現(xiàn),采用傳統(tǒng)矩陣計算進行有源配電網(wǎng)故障診斷時存在邏輯過于簡單的問題,已不能滿足斷路器數(shù)量較多和具有相關(guān)保護的有源配電網(wǎng)故障診斷,亟須設(shè)計一種有源配電網(wǎng)故障診斷方法。本研究以閉環(huán)有源配電網(wǎng)故障主動診斷為對象,構(gòu)建了有源配電網(wǎng)故障主動診斷模型??紤]到閉環(huán)有源配電網(wǎng)發(fā)生故障時通常采用速斷、限時速斷、過流保護進行階段式保護,而各階段保護具有鮮明的時序性和邏輯性[3],本研究設(shè)計了一種時序連接加權(quán)模糊Petri網(wǎng)(TWFPN)故障診斷模型,通過引入時序連接和高斯分布函數(shù)防止了故障誤判,并減少了信息丟失等的影響,為有源配電網(wǎng)故障診斷提供了一定的幫助。相較于典型的配電網(wǎng)故障診斷算法,該算法對閉環(huán)有源配電網(wǎng)單線故障和多線故障具有更高的診斷正確率。

    1 基本算法

    TWFPN是以加權(quán)模糊Petri網(wǎng)為基礎(chǔ),根據(jù)有源配電網(wǎng)時序連接規(guī)則建立的一種時序連接加權(quán)模糊Petri網(wǎng)[4]。為具體描述TWFPN,本研究以文獻[5]設(shè)置的11元組TWFPN11進行說明。該元組模型如下:

    STWFPN={P,T,N,I,O,W,U,B,fg,TC,Ttime},

    (1)

    式中:P={p1,p2,…,pn},表示TWFPN模型庫所集合,n為庫所數(shù)量;T={t1,t2,…,tm},表示變遷集,m為變遷數(shù)量;N表示故障蔓延方向數(shù)量;I表示庫所到變遷路徑集合,為一個n×m矩陣,若該庫所有通向變遷的路徑,則矩陣對應(yīng)元素值為1,反之則為0;O表示變遷到庫所路徑集合,為一個m×n的矩陣,若該變遷有通向庫所的路徑,則矩陣對應(yīng)元素值為1,反之則為0;W=diag(W1,W2,…,Wn),表示輸入弧權(quán)值矩陣;U=(U1,U2,…,Um),表示變遷置信度T向量,W和U結(jié)合,即事件發(fā)生對下一事件的影響;TC={C1,C2,…,Cm},表示變遷閾值向量,若輸入權(quán)值合并后小于閾值,則變遷失敗,反之則變遷成功;B={B1,B2,B3}={RCBNs,CBN,…,RCBMX,CBM,…,RCBPg,CBP},表示有效時序集合;fg=e-4.5(x-1)2表示高斯分布函數(shù)[6];Ttime表示時序關(guān)系圖。

    2 基于TWFPN的配電網(wǎng)故障主動診斷模型構(gòu)建

    配電網(wǎng)的繼電保護動作通常具有明顯的時序性,所以可采用TWFPN對其進行故障診斷。根據(jù)配電網(wǎng)故障發(fā)生時斷路器出口時序和各保護階段情況,將診斷模型分為兩部分:一是根據(jù)Ttime規(guī)則確定集合B;二是將集合B內(nèi)元素作為初始庫所數(shù)據(jù)進行矩陣計算,由此得到線路可能出現(xiàn)故障的概率。以閉環(huán)的配網(wǎng)線路為例,其TWFPN診斷模型如圖1所示。

    圖1 配電網(wǎng)線路TWFPN主動診斷模型

    圖1中,庫所Lm、Lp、Ls分別表示線路的主保護、近后備保護、遠后備保護;CBam和CBbm為主保護斷路器出口情況;CBap和CBbp為近后備保護斷路器出口情況;CBcs和CBds為遠后備保護斷路器出口情況;PLn表示線路Ln發(fā)生故障的最終概率。庫所Lm、Lp、Ls分別由B1、B2、B3集合處理后得到。以Lm為例,當(dāng)B1中值為1的元素數(shù)量超過2的時候(開環(huán)則為1),此時主保護動作可靠,將Lm置為1,反之則置為0。當(dāng)Lm置為1時,若在斷路器出口的同側(cè)存在1個及以上的速斷保護或限時速斷保護,則將Lm對應(yīng)的斷路器值置為1,即CB3m為1,反之為0。DG側(cè)采用相同方法設(shè)置。同理,對于由集合處理得到的Lp和Ls進行上述設(shè)置,即可實現(xiàn)對所有時序集合的處理,得到第一梯度的初始庫所。

    考慮到傳統(tǒng)推理對庫所和變遷值處理時會因為子站信息丟失或斷路器拒動,造成故障診斷結(jié)果存在誤差,導(dǎo)致最終誤判,本研究結(jié)合保護與對應(yīng)斷路器出口時序性,引入高斯分布對構(gòu)建的TWFPN模型初始庫所、變遷閾值等進行了重新定義[7]。

    線路中斷路器和各階段保護置信度設(shè)置見表1。

    表1 置信度設(shè)置

    置為0的初始庫所置信度設(shè)置為0.2,變遷閾值設(shè)置為0.2,元件故障越限值設(shè)置為0.7,初始庫所到第一次變遷的輸入弧權(quán)值分別設(shè)置為0.5、0.25。在第一次變遷后,得到第2列庫所輸出弧權(quán)值,然后再進入下一步變遷的輸入弧權(quán)值設(shè)置。

    采用上述TWFPN模型對配電網(wǎng)故障進行主動診斷的流程見圖2。

    圖2 基于TWFPN的配電網(wǎng)故障主動診斷流程

    3 仿真實驗

    3.1 實驗環(huán)境

    CPU為 Intel core i5 9300H,內(nèi)存為8 G。本實驗在MATLAB 2018b軟件中進行仿真。輸入數(shù)據(jù)為配電網(wǎng)故障警報信號和SOE時序信息,輸出數(shù)據(jù)為故障線路及異常繼電保護信息??紤]到無法確定部分繼電保護信息的狀態(tài),故在程序中通過“繼電保護設(shè)備故障情況”“告警信息丟失”“畸變情況”進行反映。

    3.2 算例驗證

    為驗證TWFPN算法對配電網(wǎng)故障主動診斷的有效性,采用某區(qū)域的閉環(huán)有源配電網(wǎng)實際現(xiàn)場信號進行故障診斷測試。該配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 閉環(huán)有源配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    考慮到不同地區(qū)在時延設(shè)置方面存在差異,本研究選用實驗配電網(wǎng)區(qū)域的時延設(shè)定:限時速斷保護動作時延(ms)為[310,340];速斷保護動作時延(ms)為[10,40];近后備和遠后備過電流保護動作時延以系統(tǒng)結(jié)構(gòu)為標(biāo)準(zhǔn)。具體時序整定值見表2,表中過電流保護所處位置1~20依次對應(yīng)斷路器CB1~CB20;斷路器出口信息時延(ms)為[20,40]。

    表2 過電流保護時序整定值

    3.2.1單線路故障情況

    為驗證本算法的主動診斷效果,以實例1為例進行診斷。

    實例1 L5發(fā)生故障且CB11拒動,CB13丟失出口信息,故障SOE信息為[CB10s(40 ms),RCB10s(10 ms),RCB11s(15 ms),RCB11x(330 ms),RCB11g(1 100 ms),RCB13g(1 350 ms)]。其中,s、x、g分別對應(yīng)斷路器的速斷信號、限時速斷信號、過流保護信號,時間表示各信號相對于故障發(fā)生時的時延,一般為最早速斷保護出口的時間往前推10 ms[8]。

    首先,根據(jù)時序連接圖,計算CB10s(40 ms)隸屬度μR=0.804。由于后時序沒有連接,所以結(jié)束推理。然后,選取SOE剩余信息中最初時序信息RCB11s(15 ms),按照同樣方法得到RCB11x(330 ms)的隸屬度μR=0.805。以此類推,可得到RCB11g(1 100 ms)的隸屬度μR=0.805,RCB13g(1 350 ms)的隸屬度μR=0.908。由上述隸屬度結(jié)果可知,所有信息的隸屬度均大于0.5[9],說明以上信息均為L5的有效出口信息。最終,得到集合B1=[1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0];B2=[0 0 1 0 0 0 1 0];B3=[0 0 1 0]。根據(jù)TWFPN模型構(gòu)建的初始庫所集合設(shè)置可知,本實驗的初始庫所集合P=[1 1 0 1 0 0 1 0 0]。

    ①計算輸入弧權(quán)值:

    Winput=W·I,

    (2)

    式中:W和I分別為n×n和n×m的矩陣,表示庫所到下一步變遷的置信度和庫所到變遷的映射。

    通過計算可得到

    ②計算第一梯度變遷,合成輸入可信度:

    (3)

    式中:α0是1×n的矩陣,表示變遷次數(shù)為0的庫所矩陣。本實例中,α0=[0.998 6 0.983 3 0.2 0.9 0.2 0.2 0.85 0.2 0.2 0 0 0 0],可得

    (4)

    ③比較該處變遷與變遷越限閾值,得到該處真正變遷值

    (5)

    ④計算第一梯度庫所值

    (6)

    由上述計算結(jié)果可知,梯度1、2的各庫所值分別為[0.827 8 0.243 9 0.165 3]和[0.776 7]。因此,得到故障率為0.776 7,大于閾值0.7[10],得出L5線路發(fā)生故障。

    反向搜索L5線路。由于該線路已被診斷為發(fā)生故障,故第二梯度庫所P2>0.7,不存在問題。接下來,考察第一梯度庫所值P1,由于P1[1]>0.2、P1[2]>0.2、P1[3]<0.2,說明近后備產(chǎn)生保護動作,且保護斷路器拒動。

    最后考察B3,發(fā)現(xiàn)遠后備保護信息完善,但不存在其對應(yīng)的斷路器出口信息,由此可判斷故障的具體情況為CB11拒動、CB13出口信息丟失。

    綜上可得,本算法對該配電網(wǎng)故障的診斷結(jié)果如下:L5線路故障,CB11斷路器拒動、CB13斷路器出口信息丟失。該結(jié)果與實際故障情況一致,說明本算法有效可行。

    3.2.2多線路故障情況

    多線路故障情況以實例2為例進行診斷。

    實例2L2、L5兩條線路發(fā)生故障,且CB10拒動并丟失過流保護信息,CB11丟失出口信息。SOE故障信息為[RCB10s(20 ms),RCB3s(25 ms),CB3s(55 ms),RCB4s(10 ms),CB4s(35 ms),RCB10x(320 ms),RCB8g(1 200 ms),CB8(1 230 ms),RCB11s(30 ms)]。

    采用與單線路故障情況相同的方法,從最初時序信息開始推理計算得到CB4s(35 ms)的隸屬度μR=0.846,RCB10x(320 ms)的隸屬度μR=1.000,RCB8g(1 200 ms)的隸屬度μR=0.702,CB8(1 230 ms)的隸屬度μR=0.708,CB3s(55 ms)的隸屬度μR=0.902。由于RCB11s(30 ms)為初始時序且在速斷保護時序范圍內(nèi),故其隸屬度μR=1。由以上看出,所有信息的隸屬度均大于0.5,說明信息均為有效出口信息。

    首先對L2進行分析,可得到集合B1=[1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0],B2=[0 0 0 0 0 0 0 0],B3=[0 0 0 0],則其初始庫所集合P=[1 1 1 0 0 0 0 0 0],梯度1和梯度2的庫所值分別為[0.999 6 0.041 8 0.359]和[0.955 7],可得到該元件發(fā)生故障的可能性為0.955 7,大于0.7,即可判定L2線路發(fā)生故障。同理,可判定L5線路發(fā)生故障。

    然后對L2線路進行反向搜索,由于L2發(fā)生故障,其第二梯度庫所值大于0.7,不存在問題。接下來,考察其第一梯度庫所值。由于P1[1]>0.2,可判定該線路主保護和其對應(yīng)的斷路器可正確動作。最后考察其元素集合B1、B2、B3,可發(fā)現(xiàn)B1中RCB10s、CB10s、RCB11s、CB11s均為1,B2、B3為空集,則可判定該吸納路繼電保護設(shè)備正常,通信系統(tǒng)沒有發(fā)生故障。同理對L5線路進行反向搜索,可判定CB10拒動且其過流保護信息丟失,同時CB11出口信息丟失。

    綜上,本算法對該配電網(wǎng)多線路故障的診斷結(jié)果如下:L2、L5線路故障,CB10拒動且其過流保護信息丟失,同時CB11出口信息丟失。該結(jié)果與實際故障情況一致,說明本算法有效可行。

    3.3 算法比較

    為驗證本算法的優(yōu)越性,本研究在上述2個實例的基礎(chǔ)上增加了11個故障實例,共計13個故障實例,分別采用本算法、文獻[11]算法、文獻[12]算法對13個故障實例進行診斷,結(jié)果如圖4和圖5所示。由圖4可知,本算法的診斷速度較慢,原因是本算法在信息預(yù)處理過程中添加了SOE時域信息,增加了計算量。但整體來看,本算法與對比算法的計算速度處在同一等級。由圖5可知,本算法對故障的診斷正確率最高,可達到95%,兩種對比算法的故障診斷正確率均在80%以下。總體來說,本算法相較于典型的配電網(wǎng)故障診斷算法具有一定的優(yōu)越性,可用于實際配電網(wǎng)故障診斷。

    圖4 不同算法故障診斷速度對比

    圖5 不同算法故障診斷準(zhǔn)確率對比

    4 結(jié)語

    本研究構(gòu)建了基于TWFPN算法的配電網(wǎng)故障主動診斷模型,引入時序連接和高斯分布函數(shù),降低了配電網(wǎng)故障線路誤判概率,可對速斷信號、限時速斷信號、過流保護信號進行準(zhǔn)確診斷,同時避免了配電網(wǎng)信息丟失或拒動,可有效診斷有源配電網(wǎng)的單線路故障和多線路故障,診斷結(jié)果與實際情況相符。相較于典型的配電網(wǎng)故障診斷算法,本研究提出的算法在故障診斷速度和診斷正確率上具有一定的優(yōu)越性。

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