[发明专利]一种智能电网中传输线路故障辨识的方法

权利要求书

1.一种智能电网中传输线路故障辨识的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、通过PMUs获取所有节点的电压相角、电压模值和角速度；

步骤2、基于复杂动态网络理论，将电网系统划分为电源与负载两个部分，建立电力传输网络模型；

步骤3、根据电力传输网络模型，建立响应网络和相应的自适应更新律；

步骤4、基于响应网络，结合所有节点的电压相角和角速度，计算复杂电力传输网络模型的时变参数，估计电力传输网络模型的耦合权重参数；

步骤5、根据耦合权重参数，结合节点的电压模值、惯性系数和负载的频率依赖系数，计算电力传输网络的拓扑矩阵，确定故障线路的位置。

2.根据权利要求1所述的智能电网中传输线路故障辨识的方法，其特征在于，步骤2建立的电力传输网络模型为：

耦合权重参数表示为：

式中，M_i与D_i分别表示惯性系数与阻尼系数，V_i表示节点i的电压模值，G_ij与B_ij分别表示从节点i到节点j导纳的实部与虚部，q_i是负载的频率依赖系数，θ_i表示节点i的电压相角，表示θ_i对于时间的一阶导数，ω_i表示节点i的角速度，λ_i＝P_m,i-E_i²G_ii，P_m,i表示电源的输入能源，E_i表示电动势的模值，G_ii表示节点i的自导纳，节点集合Ν＝{1,2,...,N}表示包含电源与负载的所有电网子系统，电源由节点1到l表示(Ν_g＝{1,2,...,l})，负载由节点l到N+1表示(Ν_l＝{l+1,...,N})。

3.根据权利要求2所述的智能电网中传输线路故障辨识的方法，其特征在于，步骤2建立的响应网络为：

参数的自适应更新律为：

式中，与表示θ_i与ω_i的观测值，用作估计电网中的与为一阶导数，l_ij(t)、h_ij(t)、l_ij'(t)、h_ij'(t)为时变参数，用于估计耦合权重参数μ_ij、ν_ij、ε_ij、κ_ij，k_i(t)和k′_i(t)为时变自适应反馈增益，α和β为任意正实数，τ为延迟的时间。

4.根据权利要求3所述的智能电网中传输线路故障辨识的方法，其特征在于，步骤5中电力传输网络的拓扑矩阵通过如下公式重构：

5.根据权利要求4所述的智能电网中传输线路故障辨识的方法，其特征在于，步骤5通过查找G_ij＝0与B_ij＝0对应的线路标号，获得故障线路的位置。