基于改進(jìn)粒子群算法的配電站低壓故障實(shí)時(shí)監(jiān)測方法

閆振華，羅海榮，何鵬飛，田永興，張亞杰

（1.國網(wǎng)寧夏電力有限公司電力科學(xué)研究院，寧夏 銀川 750001；2.國網(wǎng)寧夏電力有限公司，寧夏 銀川 750001）

0 引 言

傳統(tǒng)的低壓絕緣配電站故障監(jiān)測方法通過安裝傳感器與低壓檢測裝置，實(shí)現(xiàn)對配電站低壓故障的監(jiān)測[1]。隨著分布式電源的并網(wǎng)接入，配電站的電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，電氣設(shè)備之間的線路連接方式也越來越復(fù)雜。傳統(tǒng)的配電站低壓故障監(jiān)測方法已經(jīng)無法滿足快速精準(zhǔn)的故障監(jiān)測需求，存在耗時(shí)較長、成本較高、監(jiān)測步驟煩瑣、監(jiān)測周期較長等弊端。同時(shí)由于傳統(tǒng)的故障監(jiān)測方法通過設(shè)置回路抗阻值來判定是否發(fā)生故障，無法保證故障節(jié)點(diǎn)的定位精度，不利于配電站電力系統(tǒng)的日常運(yùn)行與安全維護(hù)[2,3]。因此，為滿足配電站運(yùn)行的維護(hù)需求，需提高低壓故障監(jiān)測的定位精度，開發(fā)出一種快速準(zhǔn)確的故障定位方法，實(shí)現(xiàn)對配電站的高效監(jiān)測。粒子群算法由于其強(qiáng)大的捕捉性能，被廣泛應(yīng)用在各種故障定位監(jiān)測技術(shù)中。但是由于粒子群算法在對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行捕捉獲取的過程中容易出現(xiàn)局部收斂的情況，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)定位精度受到影響。因此需要對粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化，旨在提高節(jié)點(diǎn)捕捉精度，并與配電站低壓故障監(jiān)測技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，減小配電站因低壓故障帶來的經(jīng)濟(jì)損失。

1 配電站低壓故障實(shí)時(shí)監(jiān)測方法

1.1 配電站數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

為實(shí)現(xiàn)對配電站低壓故障的實(shí)時(shí)監(jiān)測，首先需要對配電站的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與預(yù)處理，為監(jiān)測提供數(shù)據(jù)來源[4]。配電站系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)種類繁多，容易產(chǎn)生較多的無效數(shù)據(jù)。對此需要選擇主要特征參數(shù)，包括相電壓、相電流、三相電壓不平衡度、三相電流不平衡度以及開關(guān)量狀態(tài)等。除無效數(shù)據(jù)外，配電站數(shù)據(jù)中還會存在由于各種主客觀因素導(dǎo)致的意外數(shù)據(jù)，例如由操作人員失誤拉閘導(dǎo)致斷電而生成的數(shù)據(jù)屬于意外數(shù)據(jù)，該部分?jǐn)?shù)據(jù)對配電站監(jiān)測的參考價(jià)值較低，應(yīng)對其進(jìn)行剔除，從而保證監(jiān)測的精度與質(zhì)量。具體處理手段為異常值平滑以及特征歸一化，處理步驟如下。

受到配電站較為復(fù)雜的配電環(huán)境影響，部分?jǐn)?shù)據(jù)會出現(xiàn)異常波動(dòng)導(dǎo)致噪聲值偏大，不利于對配電站低壓故障情況進(jìn)行監(jiān)測[5]。因此，需要對異常數(shù)據(jù)值進(jìn)行處理，具體有2種手段。其中1種是直接進(jìn)行剔除，但是剔除后數(shù)據(jù)集的連貫性會受到影響。因此利用與異常數(shù)據(jù)時(shí)間相近的正常數(shù)據(jù)作為權(quán)重值，對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑化處理，具體處理公式為

式中：x(m,t)代表第m天t時(shí)刻內(nèi)對應(yīng)的配電站數(shù)據(jù)特征指標(biāo)；p1x(m1,t)與p2x(m2,t)分別代表第m-1天與第m+1天對應(yīng)的配電站數(shù)據(jù)特征指標(biāo)。將異常值前后2天的正常數(shù)據(jù)作為權(quán)重值，可實(shí)現(xiàn)對異常值的平滑化處理，得到較為穩(wěn)定的數(shù)據(jù)[6]。

由于配電站數(shù)據(jù)特征參數(shù)的取值范圍和單位等屬性存在一定程度的差異，屬性上的差異導(dǎo)致數(shù)據(jù)覆蓋，例如取值范圍較小的參數(shù)會被范圍較大的特征參數(shù)覆蓋掉，導(dǎo)致最終的監(jiān)測結(jié)果受到影響。因此需要對特征參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，具體處理公式為

式中：yi代表特征參數(shù)M的實(shí)際值；Mmin與Mmax分別代表特征參數(shù)M的最小值與最大值；代表歸一化后的特征參數(shù)，其取值范圍為∈ [0,1]。

通過上述步驟即可實(shí)現(xiàn)對配電站數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理，得到較為穩(wěn)定可靠的配電站特征參數(shù)，為后續(xù)的配電站低壓故障監(jiān)測提供數(shù)據(jù)來源。

1.2 基于改進(jìn)粒子群算法的配電站低壓故障定位

運(yùn)用粒子群算法實(shí)現(xiàn)對配電站低壓故障定位原理在于，通過分析求解網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)，得到故障區(qū)段的節(jié)點(diǎn)位置。但是由于粒子群算法在解決該類問題時(shí)通常存在局部收斂的弊端，因此需要對其進(jìn)行改進(jìn)。通過在算法中加入進(jìn)化因子，對局部收斂的狀態(tài)進(jìn)行判斷，可有效規(guī)避局部收斂對算法效果的不利影響。對此，定義粒子群算法的進(jìn)化因子為f，具體表達(dá)式為

式中：Fa代表粒子群算法在進(jìn)行第a次運(yùn)算時(shí)的最佳適應(yīng)度值；b代表平滑系數(shù)，取值范圍為b∈(0,1)。通過式（3）可以看出，當(dāng)粒子群算法中進(jìn)化因子的值為0時(shí)，粒子群不再進(jìn)化；當(dāng)進(jìn)化因子的值大于0或1時(shí)，粒子群處于正向進(jìn)化或加速進(jìn)化狀態(tài)；當(dāng)進(jìn)化因子的值在（0,1]時(shí)，粒子群處于正向進(jìn)化狀態(tài)，但進(jìn)化速度逐步遞減；當(dāng)進(jìn)化因子的值在[0,1]時(shí)，粒子群存在局部收斂的情況，此時(shí)粒子群需分離出部分粒子進(jìn)行探索。

通過上述步驟即可實(shí)現(xiàn)對粒子群算法的優(yōu)化，構(gòu)造出配電站故障定位的評價(jià)函數(shù)，具體表達(dá)式為

式中：CB代表配電站各種設(shè)備的開關(guān)狀態(tài)，其值為0或1；Ii代表第i個(gè)設(shè)備開關(guān)處傳輸?shù)牡蛪汗收想娏鲾?shù)據(jù)；N代表配電站中的饋線區(qū)段個(gè)數(shù)；I*代表配電站設(shè)備開關(guān)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的期望狀態(tài)。

假設(shè)配電站饋線區(qū)段分別為J1、J2、J3，當(dāng)配電站出現(xiàn)低壓故障時(shí)，線路上的所有開關(guān)均會檢測到故障電流。因此，可構(gòu)建出各個(gè)開關(guān)對應(yīng)的期望函數(shù)，具體表達(dá)式為

式中：I*(CB1)代表開關(guān)節(jié)點(diǎn)CB1對應(yīng)的期望函數(shù)。

對此可構(gòu)建出改進(jìn)粒子群算法對配電站低壓故障的定位流程，具體流程如下。首先，對改進(jìn)后的粒子群算法進(jìn)行參數(shù)設(shè)定，假設(shè)規(guī)模為N，總體運(yùn)算次數(shù)為T，則可根據(jù)式（4）和式（5）編寫出配電站中各個(gè)串聯(lián)開關(guān)的期望函數(shù)與評價(jià)函數(shù)，得出粒子i在捕食狀態(tài)下的初始極值為qi，對粒子運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行迭代，迭代后的粒子群初始極值設(shè)為qd。假設(shè)粒子群的初始位置為Xk=(xk1,xk2,…xkd)，比較2個(gè)初始極值的大小，若迭代后的極值大于迭代前的極值，則更新粒子群的定位，對應(yīng)的公式為

式中：t代表粒子群體的迭代次數(shù)；xkd(t+1)代表迭代次數(shù)為t+1時(shí)的粒子群體運(yùn)動(dòng)位置。當(dāng)t值全部窮盡后，找到的粒子群體的運(yùn)動(dòng)位置即為當(dāng)前低壓故障的定位節(jié)點(diǎn)。

通過將低壓故障定位節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)，在檢測出故障節(jié)點(diǎn)時(shí)進(jìn)行報(bào)警，即可實(shí)現(xiàn)對配電站低壓故障的監(jiān)測。至此，基于改進(jìn)粒子群算法的配電站低壓故障實(shí)時(shí)監(jiān)測方法設(shè)計(jì)完成。

2 實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)

為了更好地說明提出的基于改進(jìn)粒子群算法的配電站低壓故障實(shí)時(shí)監(jiān)測方法在監(jiān)測精度上優(yōu)于傳統(tǒng)的低壓絕緣監(jiān)測方法，在理論方面設(shè)計(jì)完成后，構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)，對該監(jiān)測方法的實(shí)際監(jiān)測效果進(jìn)行分析。

2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本次實(shí)驗(yàn)選取的對比對象為基于移動(dòng)頁面加速（Accelerated Mobile Pages，AMP）測量法的低壓絕緣故障監(jiān)測方法，通過對比故障定位精度上的差異，比較2種監(jiān)測方法的實(shí)際監(jiān)測效果。對此，選取了4種不同的低壓故障，分別為單相接地低壓故障、兩相接地低壓故障、兩相短路低壓故障以及三相短路低壓故障。選取配電站的某條線路L，對該線路進(jìn)行故障布置，線路L的具體負(fù)荷曲線如圖1所示。

圖1 線路L負(fù)荷曲線

根據(jù)上述提出的方法對配電站的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與預(yù)處理，針對故障線路L進(jìn)行模擬檢測，比較2種監(jiān)測方法得到的故障點(diǎn)定位值與實(shí)測值之間的誤差。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

使用2種故障監(jiān)測方法對線路L進(jìn)行監(jiān)測，得到故障節(jié)點(diǎn)具體位置，將節(jié)點(diǎn)具體位置與實(shí)測位置進(jìn)行對比，得出故障定位誤差值，具體對比結(jié)果如表1所示。

表1 故障定位誤差對比

通過上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，配電站低壓故障監(jiān)測方法在針對不同的故障類型進(jìn)行監(jiān)測定位時(shí)，其定位精度也會有所不同?；贏MP測量法的低壓絕緣故障監(jiān)測方法的定位誤差均值在5 cm左右，且隨著故障種類的不同，故障定位誤差波動(dòng)較大。說明基于AMP測量法的低壓絕緣故障監(jiān)測方法的故障定位穩(wěn)定性較差，無法實(shí)現(xiàn)對多種低壓故障監(jiān)測的精準(zhǔn)定位，不利于配電站電力系統(tǒng)運(yùn)行的維護(hù)工作。而本文提出的基于改進(jìn)粒子群算法的配電站低壓故障監(jiān)測方法在對模擬故障類型進(jìn)行定位時(shí)，定位誤差保持在2 cm左右，定位精度明顯高于基于AMP測量法的故障監(jiān)測方法。該故障定位誤差不會隨著故障類型的改變而出現(xiàn)較大的波動(dòng)，說明本文提出的低壓故障監(jiān)測方法的穩(wěn)定性要優(yōu)于基于AMP測量法的監(jiān)測方法，在監(jiān)測精度上更占優(yōu)勢，可為操作人員對低壓故障的診斷爭取更多時(shí)間，對維護(hù)配電站正常運(yùn)行提供技術(shù)保障。

3 結(jié) 論

本文所提出的配電站低壓故障監(jiān)測方法與粒子群算法進(jìn)行有效結(jié)合。通過對粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化，規(guī)避局部收斂的弊端，減小定位誤差，從而實(shí)現(xiàn)對故障節(jié)點(diǎn)的精確定位，可有效滿足配電站低壓故障的監(jiān)測需求。同時(shí)該方法在定位速度上也優(yōu)于基于AMP測量法的監(jiān)測方法，為配電站的調(diào)度提供及時(shí)有效的監(jiān)測定位數(shù)據(jù)，有利于提高配電站的用電安全。