[发明专利]一种智能配电网短路故障定位方法及系统

说明书

本发明公开了一种考虑负荷影响的智能配电网短路故障定位方法及系统，该方法包括以下步骤：获取故障前、后配电网内各电源处的电流相量，计算故障时配电网内多电源共同提供的短路电流；获取故障前、后各区段每个端点的同步电流数据和电压数据，计算各区段内部负荷的电流水平；基于各区段内部负荷的电流水平和故障时短路电流，计算故障时各区段电流相量特征值；收集多时间尺度下各区段电流相量特征值，构造各区段电流时空特征矩阵；计算各区段电流时空特征矩阵的范数值，并存入特征值单元；遍历特征值单元，找出最小范数值，最小范数值对应的区段为故障区段。

技术领域

本公开涉及故障定位领域，具体涉及一种考虑负荷及分支线影响的智能配电网短路故障定位方法及系统。

背景技术

配电网是电力传输的最后一站，是接收可再生能源、提高电力系统运行效率并将电能安全高效输送给用户的重要环节。配电网发生短路故障时，迅速准确地进行故障区段定位是隔离故障区段并恢复非故障区域供电所依赖的关键技术。随着分布式电源(Distributed Generation，DG)的大量接入，受电力电子器件限制，DG短路电流容量较小，导致故障特征计算无法忽略负荷影响的同时，也对量测数据的同步性和精确性要求日益提高。

高精度同步相量测量单元(Phasor Measurement Units，PMU)可以实现数据的快速提取和同步传输，在配电网电压跌落监测、高阻故障、设备监测和故障测距等方面得到成功应用。通过PMU将各类电气量同步传入主站，对故障特征值进行实时计算和监测，为DG高渗透率下的智能配电网故障定位研究提供了新的思路。

目前，含DG配电网短路故障区段定位方法从原理上主要分为矩阵法、人工智能算法和特征值比较法等。其中，矩阵法容错能力较弱，易发生误判、漏判；基于人工智能的定位方法虽然容错性较好，但普遍存在模型构建相对复杂、定位效率不高以及模型不够完善等缺点。特征值比较法基于其特征值计算准确，判断特征明显，近年来得到广泛关注，但仍存在如下问题：DG侧短路电流容量较小，无法忽略负荷对故障判据的影响，且短路时过渡电阻的存在，加剧了负荷的影响；在DG高渗透率接入下，没有考虑DG出力时变性对故障特征值的影响。

在实现本公开的过程中，发明人发现现有技术存在以下技术问题：

(1)故障发生时负荷对判据的影响。在配电网短路故障定位算法中，往往认为故障时短路电流远远大于故障时的负荷电流，但实际运行环境中，线路末端往往只有逆变类DG并网，由于逆变类DG受电力电子器件影响，DG短路电流仅为额定电流的1.2～2倍，使得区段定位算法中分析背侧故障电流时无法忽略负荷电流的影响，从而造成漏判情况的发生；此外，受自然条件影响，DG投切操作频繁，导致含负荷区段特征值复杂多变，也对故障定位算法的准确性造成极大影响；由于我国配电网发展较慢，无法像输电网一样在各段线路中均装设量测装置，给故障定位造成了极大的难度；

(2)不同类型区段缺乏统一故障分析方法。配电网中T接线及多端接线方式广泛分布，而多端交汇结点处无法安装量测装置，导致区段信息包含多端形式；

(3)短路故障定位易发生误判。传统配电网短路故障定位过程中，由于量测装置精确度及负荷、DG的大扰动影响，极易发生故障误判的情况；

(4)目前的定位算法中存在过渡电阻的敏感度和算法精确性之间的矛盾，即启动判据的阈值设置的越低，算法可以检测到过渡电阻越大的短路故障，但其受DG、电动汽车等的大扰动影响发生误判的几率越大。

发明内容

为了保证DG高渗透率下配电网可以准确进行故障区段定位，本公开提供了一种考虑负荷影响的智能配电网短路故障定位方法及系统，考虑了DG高渗透率及其出力的时变性等特点，使用PMU上传主站的同步相量，综合利用多种故障特征值，实现了智能配电网各类短路故障的精确定位。

本公开所采用的技术方案是：

一种智能配电网短路故障定位方法，该方法包括以下步骤：