[发明专利]一种基于D-S证据理论的配电网故障定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于D-S证据理论的配电网故障定位方法。

背景技术

配网自动化是提高配电网运行智能化和自愈性的重要手段。其中，馈线自动化是其主要功能之一，即配电网故障后，根据馈线终端单元上报的故障信息快速找到故障区段并隔离，迅速恢复非故障失电负荷的供电。配电网的故障区段定位是馈线自动化的基础，对于提高供电可靠性具有重要意义。

目前配电网基于馈线终端单元FTU上报故障信息进行故障定位的方法主要分为两类：一类是基于健全信息的故障定位方法，其原理是故障电流判别法，主要研究成果是矩阵算法，当所有开关均安装有FTU，且FTU正确动作时，矩阵算法可以迅速实现配电网的故障定位，但是，配电终端设备多安装于户外，运行环境恶劣，使得故障信息漏报、误报的可能性较高，因此限制了基于健全信息的矩阵算法的应用；另一类是基于非健全信息的故障定位方法，主要研究成果是基于人工智能算法的故障定位方法，及基于人工智能算法的故障恢复方法。其中包括人工神经网络算法，专家系统，遗传算法，粗糙集理论，免疫算法等等，他们都是利用FTU上传的报警信息对配电网进行诊断，具有一定的容错性，但是他们都要求配电网的分段开关安装有馈线终端单元FTU。但是与高压输电网相比节点和支路繁多的配电网只在主馈线或长分支线上才配置FTU，因此当故障发生在这些线路时，可以从配电网SCADA系统获得一些实时故障信息。而在配电网的短分支线或细分支线上因没有配置FTU而不可能获得实时故障信息。所以，完全依靠SCADA系统提供的故障信息进行配电网故障定位实际上是不完全可行的。

实现配电网自动化的另一个手段就是利用电话投诉管理TCM，TCM不但可以解答对停电原因和恢复供电时间等问题，建立电力部门和用户之间的良好关系，而且可利用故障投诉电话TC方便地获取主叫电话或用户代码，得到该用户与变压器的连接关系，因而利用TC信息进行配电网故障定位是一条可行的途径。在此基础上有些学者提出了专家系统，模糊集理论，粗糙集，贝叶斯网络等智能算法，在投诉信息全备的情况下虽能得出准确的结果，但是实现起来比较复杂，而且电话投诉具有很大的不确定性，并不一定所有的停电区域都有用户投诉，这些原因都是得电话投诉只能作为利用SCADA系统进行配电网故障定位的辅助和补充。

随着配电网自动化的发展，配网中的配电变压器配置了配电变压器监测终端TTU，主站通过TTU可以获得大量变电站的运行数据，包括有功功率，无功功率，三相电压，四线电流，停电和缺相的起止时间，短路和开路信息，电压电流越限信息等等。在目前的配电网故障诊断中对TTU上传信息的利用几乎还是空白，然而这些信息却与FTU信息一样能够反映故障的位置，因而利用TTU上传的信息进行配电网故障定位也是一条可行的途径。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种基于D-S证据理论的配电网故障定位方法，该方法针对现在配电网故障诊断信息源单一造成的故障诊断结果可靠性不高和配电变压器监测终端TTU获得的信息没有得到有效利用的问题，根据获得FTU报警信息、TTU报警信息和电话投诉信息，利用拓扑搜索得到三个相应的故障区域，然后构建基本概率分配函数，利用D-S证据理论对三类报警信息进行融合，由此得到诊断结果，提高了配电网故障诊断的准确度和可靠性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于D-S证据理论的配电网故障定位方法，包括以下步骤：

(1)建立配电网拓扑模型；

(2)对配电网进行区域划分，将每个区域作为一个元件，建立故障诊断的辨识框架；

(3)采集FTU报警信息、配电网变压器报警信息和电话投诉报警信息，分别依据其对配电网变压器网络进行搜索，得到三个相应的故障区域；

(4)根据得到的三个故障区域，得到三条相互独立的证据，构造基本概率分配函数，利用D-S对证据进行融合，计算所有元件的故障概率分配函数值，进行故障诊断。

所述步骤(1)中，采用基于CIM公共信息模型的模型，配电网的每一个节点作为CIM模型中的连接点，配电网的每一个元件都通过连接点连接，元件包括配电网变压器、开关元和用户。