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杂志文章正文
配电自动化故障智能识别与定位系统设计
发布时间:2018-12-03        浏览次数:18        返回列表

杨川 徐勇 赵亮 周鹏 孙涛

摘 要:对于获取的海量配电网运行数据,快速从中提取关键信息并实现配电网运行缺陷和故障的智能分析、诊断定位是电力系统自动化的重要保障。本文利用采集的配电自动化运行实时信息,通过召测、故障特征信息分析、网络拓扑智能分析、专家知识库决策等技术,完成配电自动化故障定位及故障类型判断,分析故障点配电自动化属性,经过专家知识库决策,给出可能的故障原因,缩短故障处理时间,提高供电可靠性。

关键词:配电自动化 故障智能分析 故障定位 实时信息

中图分类号:TM933 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2018)03(a)-0000-00

随着配电网数据量的增大,配电网的结构越来越复杂,对供电可靠性的要求越来越高,配电网中故障如果不能及时处理,严重的故障会导致整个电力网络瘫痪。如何快速从收集到的海量信息中提取出关键信息,并利用这些提取出来的海量信息实现配电网运行缺陷和故障的智能分析和定位是配电网运行亟待解决的难题。因此,当配电网发生故障时能快速的给出故障原因,迅速找到故障源,缩短故障处理的时间,对电力系统发展来说至关重要[1-3]。

近年来,配电网故障诊断智能分析引起了国内外众多学者的关注。国内外比较典型的配电网故障诊断方法有故障电流法、专家系统法、人工神经网络法、基于模糊理论的方法、基于优化技术的方法以及基于数据挖掘的方法等。潘沛峰等提出基于IDT智能配电终端和马氏距离算法的新故障定位方法[1],该方法能够对故障进行实时定位,满足智能配电网在线状态监测和故障准确定位需求。曹荣等针对电力系统故障诊断中的智能化方法中的常用方法进行了介绍和探讨[2],并分析了这些方法在配电网故障诊断中的应用,从使用的角度分析了配电网故障诊断方法在实际应用中的意义。张虎等人提出了模型诊断在配电线路故障诊断中的应用分析[3],阐述了模型诊断的基本思想和基本过程,并提出了改进冲突识别的方法和基于模型诊断的配电线路故障诊断方案,实例证明该方案能有效的实现配电线路的故障诊断。关龙提出了一个完整的基于模型的配电网诊断方案[4],采用优化的离散二进制粒子群算法,诊断识别过程中以贝叶斯后验概率形式量化了候选诊断的衡量标准,从而降低了诊断过程中的不确定度,取得了良好的效果。罗毅等人针对配电网发生故障后故障诊断报警信息存在不确定性和导致难以准确诊断结果的问题,提出一种基于粗糙集与决策树的配电网故障诊断算法[5],该方法提高了配电网故障诊断的精度不和鲁棒性,并通过实例验证了该方法的有效性。张珊珊等人将粗糙集和人工神经网络两者相结合[6],对配电网故障进行诊断,首先对故障的原始数据运用粗糙集属性约减算法进行约简,再利用人工神经网络对最简规则集进行学习训练,最后通过一个仿真模型验证了此研究,优化了配电网故障诊断方法。黄智等针对配电网在线故障识别问题,探讨了关于配电自动化在线故障诊断识别与诊断的有效方法[7]。黄悦华等人探讨了智能配电网故障诊断系统的应用[8],通过该系统能够对故障快速定位,便于之后的检修以及事故发生之后供电的快速恢复,避免了因为停电故障带来更大的经济损失。

现有的技术方法无法对配网中的故障进行智能诊断和定位,因此为了提高配网的供电安全性和可靠性,有必要对配网故障智能分析技术加强研究。

本文剩余部分组织如下:第2部分介绍故障特征信息分析系统体系架构;第3部分介绍配网智能决策系统设计,最后对全文进行总结。

1 故障特征信息分析系统体系架构

配网故障智能识别与诊断定位需要具有精细化的管控能力、在线管控、管控贯通等几个方面,从而保证配网故障分析可控、在控,强化故障智能分析能力。通过配网故障特征分析体系,快速实现故障点的定位和故障原因的判定,从而实现抢修的智能化和资源调度的智能化,提高供电服务的可靠性。下面给出本文提出的基于大数据平台的故障特征信息分析系统体系架构如图1所示。

图1 基于大数据平台的配网故障特征信息分析体系架构

其中,分析决策是配网中故障智能诊断的核心,主要包括配网自动化系统考核指标分析、可靠性指标分析、抢修综合指标分析等,主要實现配电自动化故障定位及故障类型判断。

抢修指挥模块主要包括抢修调度管理、现场抢修终端应用、抢修资源管理等,主要提供配网中可能的故障原因,缩短故障处理时间,提高供电可靠性。

2 配网故障智能决策系统设计

分析研究智能配电网的故障智能决策系统,能够快速而准确的隔离故障区域,使电网降低故障通电概率,提升供电质量,保证用户生产生活用电。配电网故障智能决策系统包括基于专家知识库的配电网故障决策设计、基于网络拓扑智能分析的配网故障诊断架构设计。

2.1 基于专家知识库的配网故障决策设计

专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛,将故障检测、诊断分析与专家知识库相结合,使配电网的安全性与可靠性得到了保证。在计算机采集到配电网中的被诊断对象的信息后,运用专家经验,在运用过程中向用户索取必要的信息后,可快速地找到最终故障和最有可能的故障,再由用户来证实。

在整个配网故障分析决策中,数据仓库起着重要作用,其存放着配电网中的动态数据库和静态数据库,知识库中存放着配电网中的设备故障特征值、故障诊断算法、推理规则等,反映了系统的因果关系,用来进行故障推理,并通过故障智能决策模块以及知识库管理系统等实现配电自动化故障定位及故障类型判断。

基于专家知识库的配网故障决策设计包括历史数据分析子系统、故障预测综合分析子系统、配网故障抢修调度分析和配网故障定位分析系统。其中历史数据分析子系统描述了配网种历史故障信息,提供专家分析数据,为配网故障诊断预测提供依据。故障预测综合分析子系统提供了配电网中故障区域,以便故障准确定位和故障的快速抢修。配网故障定位分析系统描述了配网中故障区域的准确定位。配网故障抢修调度分析描述的故障抢修的调度问题,目的是使故障修复的时间最短。

2.2 基于网络拓扑智能分析的配网故障诊断架构

配电网络结构复杂,由于故障时有发生,导致网路结构经常发生变化,网络的拓扑分析作为配电网络的分析基础,亟需寻找一种好的网络拓扑算法。下面给出基于网络拓扑智能分析的故障诊断架构图,如图4所示。

图2 配电网自动化网络拓扑故障诊断图

配电自动化通过控制配电终端(FTU、TTU),配电网自动化网络拓扑故障诊断实现了配电网中故障隔离、网络重构以及故障恢复,并通过故障识别工作站、检修调度工作站、故障分析工作站,大大提高了供电可靠性和供电质量。

3 结语

随着计算机技术、电子技术、无线通信技术的飞速发展,配电网的结构越来越复杂,当配电网发生故障的时候快速定位隔离故障是关键,本文通过故障特征信息分析、网络拓扑智能分析、专家知识库决策等技术,完成配电自动化故障定位及故障类型判断,分析故障点配电自动化属性,经过专家知识库决策,给出可能的故障原因,缩短故障处理时间,提高供电可靠性。

参考文献

[1] 潘沛峰,吴召华,项海波.马氏距离算法在智能配电网故障定位中的应用[J].中国电业(技术版),2012,(10):46-49.[2017-09-06].

[2] 曹荣,刘翠娜.浅谈电力系统故障诊断中的智能化方法與应用[J].信息通信,2013,(09):133-134.[2017-09-06].

[3] 张虎.模型诊断在配电线路故障诊断中的应用分析[J].电气技术,2012,(08):92-94.[2017-09-06].

[4] 关龙,刘志刚,徐建芳,王英.基于模型的配电网故障诊断关键问题研究[J].电力系统保护与控制,2012,40(20):145-150.[2017-09-06].

[5] 王英英,罗毅,涂光瑜.基于粗糙集与决策树的配电网故障诊断方法[J].高电压技术,2008,(04):794-798.[2017-09-06].

[6] 张珊珊,孙季鑫,张敏,王田,梁晓平.粗糙集与BP神经网络对配电网故障的诊断[J].电子质量,2017,(05):40-43.[2017-09-06].

[7] 黄智.配电线路在线故障识别与诊断方法研究[J].山东工业技术,2015,(23):134.[2017-09-06].

[8] 黄悦华,阮泽武.智能配电网故障诊断及定位探析[J].通信电源技术,2016,33(01):141-142.