CN113311294A - 基于时域反演的分支线路短路故障定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，包括步骤：选择电路网络的一个端点，测量故障产生的暂态信号f(t)；对所述暂态信号f(t)进行时域反演操作后注入所述电路网络；将所述电路网络中带分支的线路拆分成一维线路，在每条所述一维线路沿线设置短路支路作为猜测故障点，短路电流能量是以所述猜测故障点的故障位置为变量的函数；求解所述短路电流能量的最大值的优化问题，以对故障点进行定位。本发明所提供的故障定位方法适用于任意带分支的复杂网络，定位过程不需要对短路支路位置进行穷举，物理背景清晰，计算的速度更快并且精度较高。

Description

基于时域反演的分支线路短路故障定位方法

技术领域

本发明属于电力领域，特别涉及一种基于时域反演的分支线路短路故障定位方法。

背景技术

现有的架空输电线路的裸导线长期暴露在空气当中，当遇到如低温、雨雪等恶劣天气环境时，可能会出现输电线路覆冰或雷击、绝缘子湿闪、污闪等情况而引起线路故障。要保证输电线路的安全运行，就要对线路故障发生的位置实现快速定位，以尽可能缩短停电时间，避免故障造成的影响和损失进一步扩大。

目前常见的输电线路的短路故障定位方法主要有阻抗法、行波法以及人工智能算法以及电磁时域反演（EMTR）方法等。阻抗法对故障点定位的实现高度依赖线路阻抗、线路负荷与电源参数等正常工况的精准测量，不适用于如高阻接地、断线故障、多电源线路等情况。行波法定位精度受行波信号检测精度影响较大，对于配电网而言，除了规模庞大和分支复杂的特点以外，还存在波阻抗与波速可变的混合线路，使得行波在不同端点处的折反射情况非常复杂，无法保证波信号的准确获取。人工智能类方法的实现则需要大量数据作为依托来对模型进行训练，目前仍处于起步阶段，相关的实际应用还有待开发。EMTR故障定位方法因其物理意义清晰，抗噪声性能良好以及定位精度较高等优点正在得到越来越广泛的应用。

时域反演操作是指改变时间流向，即时间向后而不是向前运行。在数学表达式上即改变时间正负号：

EMTR故障定位方法分为两段：对于正向过程，在传输线的两端采集故障产生的电磁暂态信号；对于反向过程，在该传输线的不同位置设置短路支路作为猜测故障点，将经过时域反演的电磁暂态信号经过诺顿等效之后获得的电流源重新注回传输线的两端，由于时域反演的时空聚焦性质，反向信号能量会汇聚在正向过程的信号源处，因此只需计算短路支路中的短路电流的能量大小，能量最大的位置即为真实故障位置。目前的研究过程在计算短路电流的能量时需要在传输线沿线穷举设置不同的短路支路并多次仿真，尤其是针对结构复杂，分支较多的配电网时计算量庞大，定位速度还有较大的提升空间。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，提高了经典EMTR故障定位方法的计算效率以及对含分支结构较多的线路的适用性。

本发明的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，包括步骤：

选择电路网络的一个端点，测量故障产生的暂态信号

；

对所述暂态信号

进行时域反演操作后注入所述电路网络；

将所述电路网络中带分支的线路拆分成一维线路;

在每条所述一维线路沿线设置短路支路作为猜测故障点；

求解短路电流能量的最大值的优化问题，对故障点进行定位，其中，所述短路电流能量是以所述猜测故障点的故障位置为变量的函数。

进一步，

所述暂态信号

为暂态电压信号或暂态电流信号。

进一步，

所述时域反演操作为

，其中，T是所述暂态信号

的持续时 间。

进一步，

在所述端点，把进行所述时域反演操作后的所述暂态信号注入所述电路网络。

进一步，

所述将所述电路网络中带分支的线路拆分成一维线路包括：

计算电路网络构成的连通图中奇度点的个数k，其中，k为正的偶数；

步骤AA，包括：

步骤BB：从所述连通图中任一所述奇度点出发沿所述连通图中任意边进行搜索，到达下一个所述奇度点后将经过的边从所述连通图中删除，

重复所述步骤BB，当搜索到除刚刚删去的一条边以外不连接任何边的奇度点时停下，将删除的所有边连成的路径确定为获得的第一条一维线路，

当k>2时，重复(k/2-2)次所述步骤AA，每一次重复所述步骤AA时删除的所有边连成的路径确定为一条所述一维线路，直至所述连通图中仅剩下两个奇度点，此时进行步骤CC：对所述连通图中剩余的部分进行所述一维线路的确定，若尚未遍历全部边则回溯至此前最后一个遇到的分岔节点，重新进行所述一维线路的确定，

重复所述步骤CC直至将所述连通图中剩余部分不遗漏地一次走完，以获得最后一条一维线路，从而共得到k/2条所述一维线路。

进一步，

所述短路电流能量作为以所述猜测故障点的故障位置为变量的函数满足：

在k/2条所述一维线路上分别设置不同短路支路，所述不同短路支路的位置作为 猜测故障点位置

，仿真计算得到各所述一维线路上的短路电流能量值为：

其中，T1是短路电流信号持续总时间，

为仿真时第j步的电流能量值，

是 仿真步长，n为仿真步数，i为一维线路的编号。

进一步，

所述求解短路电流能量的最大值的优化问题包括：

采用优化算法求解各所述一维线路上的短路电流能量值的最大值：

其中，

为第i条一维线路上的

最大值，

是第i条所述一维线路的总长度， max(x)为对x求最大值。

进一步，

所述优化算法为智能算法。

进一步，

所述智能算法为模拟退火算法。

进一步，

所有

中的最大值所对应的猜测故障点位置

即为真实故障点位置。

本发明的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法改进了EMTR故障定位方法的反向过程，区别于经典EMTR故障定位方法设置短路支路的穷举方法，本发明将短路支路的位置视作自变量，求解短路电流能量的全局最大值。本发明针对带分支的线路给出一种最简的拆分处理方式，使复杂的分支线路转化为若干个一维线路并分别使用智能优化算法求解。本发明所提供的故障定位方法适用于任意带分支的复杂网络，定位过程不需要对短路支路位置进行穷举，物理背景清晰，计算的速度更快并且精度较高，因此，本发明提高了经典EMTR故障定位方法的计算效率以及对含分支结构较多的线路的适用性。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本发明实施例的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法示意图；

图2示出了本发明实施例的实施本发明的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法的配电网结构示意图；

图3示出了本发明实施例的图2所示配电网结构中节点1电压暂态波形示意图；

图4示出了本发明实施例的解优化问题3次计算的迭代次数对比图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法示意图。参见图1，本发明的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法中，首先在电路网络（如配电网络）的待测量线路端点处测量得到故障产生的暂态信号如暂态电压信号或暂态电流信号。然后将所述暂态信号进行时域反演操作后，作为信号源如电压源在所述端点处注入原电路网络。之后，对于待故障定位的电路网络的网络拓扑，将复杂网络中的复杂线路拆分成结构最简的若干条一维线路。随后，在这些一维线路上分别设置短路支路（即猜测短路支路）作为猜测故障点，短路电流能量是所述猜测故障点的位置的函数，然后求解所述短路电流能量的最大值的优化问题，求解过程为：使用如智能优化算法求解短路电流能量的最大值，所有短路电流能量的最大值中的最大值所对应的猜测短路支路的位置即为真实故障点位置。

具体而言，本发明的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法包括如下步骤：

步骤A，电路网络中待测量线路发生故障时，在线路端点处测量得到暂态电压信号 或暂态电流信号

，将所述暂态电压信号或暂态电流信号

进行时域反演操作如式 （1）所示，并重新注入原电路网络，进行电磁暂态计算，其中，t代表时间。

（1），

式（1）中，T是信号的持续时间。

步骤B，计算电路网络构成的连通图中连接边的数目为奇数的点（以下简称奇度点）的个数k，k为正的偶数。从连通图中任一奇度点出发沿图中任意边进行搜索，到达下一个奇度点后将经过的边从图中删去并重复该搜索-删除过程，当搜索到除刚刚删去的一条边以外不连接任何边的奇度点时停下。将上述过程删去的所有边连成的路径作为获得的第一条一维线路。k>2时重复上述过程(k/2-2)次，每一次删去的道路确定为一条一维线路（即一维线路确定），直至图中仅剩下两个奇度点（k≤2时就可以直接画成一条一维线路，可略过步骤B，进行下面的步骤C至E）。此时对图中剩余的部分进行上述一维线路的确定过程，若尚未遍历全部边则回溯至此前最后一个遇到的分岔节点，直至将连通图中剩余部分不遗漏地一次走完，通过上述一维线路确定-回溯过程获得最后一条一维线路。所述分岔节点指的是连接的边不止1条的点。

步骤C，在步骤B中得到的k/2条一维线路上分别设置不同短路支路作为猜测故障 点位置

，并仿真计算各一维线路上的短路电流能量值：

（2），

其中T1是短路电流信号持续总时间，

为仿真时第j步的电流能量值，

是仿 真步长，n为仿真步数（正整数），i为一维线路的编号。

步骤D，优化求解各一维线路上的短路电流能量值的最大值，即使用优化算法，求解以下优化问题：

（3），

其中，

为第i条一维线路上的

最大值，

是第i条一维线路的总长度，max (x)为对x求最大值。该优化算法可以是智能算法，如模拟退火。

步骤E，所有

中的最大值对应的设置有短路支路的位置

即为真实故障点位 置。

（4），

其中，arg表示取到最大的

时的

。

下面以图2所示的配电网结构为例，说明本发明的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法。图2中，配电网共有11处节点：节点1-节点11，各节点的距离如图2中所示，如节点1和节点2之间的距离为2.4km，节点2和节点6之间的距离为2.4km，…，节点9和节点11之间的距离为2.5km。节点1，节点5，节点6，节点7，节点8，节点10和节点11为电力变压器。在节点1处施加10kV工频电压，各电力变压器等效为100kΩ的大阻抗。线路单位长度电容、电感和电阻为C=10.54×10^-12 F/m、L=1.6×10^-6 H/m、R=3.62×10^-5Ω/m。对图2所示的配电网实施本发明的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，包括执行如下各步骤：

步骤1，当待测线路在节点4与节点9的中点处发生短路故障时，短路阻抗为1Ω时，在节点1处获得的电压暂态信号如图3所示，根据波过程理论，所述电压暂态信号是由电压波形在端点与短路点之间根据线路拓扑不断反射叠加而形成的振荡波形。由图3可知，短路电流信号持续总时间是10ms，节点1的电压暂态信号幅值在±1.5kV之间。

步骤2，对图3所示的电压暂态信号进行时域反演操作，并取代原节点1处的电压源，对原网络输入电压。

步骤3，对原网络拓扑进行分析，可知图2中节点1、节点2、节点3、节点5、节点6、节点7、节点8、节点9、节点10、节点11均为奇度点，图2中共计有10个奇度点，因此图2中的线路连通图至少需要10/2=5笔才能画成，即原网络至少拆分为5条一维线路进行求解。

步骤4，从图中第一个奇度点即节点1出发，经过1-2-3-4-5后停止，该道路作为第一条一维线路：第一一维线路。

步骤5，重复步骤4中的操作3次，可以分别获得另外三条不同的道路，即2-6、3-7、8-4-9-10，将以上三条道路作为另外三条一维线路：第二一维线路，第三一维线路和第四一维线路，此时图中仅剩节点9和节点11两个奇度点。

步骤6，将9-11作为第五条道路：第五一维线路，此时已经遍历图2中所有线路，故原网络已被最简地拆分为5条一维线路，分别为第一一维线路1-2-3-4-5，第二一维线路2-6，第三一维线路3-7，第四一维线路8-4-9-10和第五一维线路9-11。

步骤7，在5条线路上分别设置短路支路作为猜测故障点，短路阻抗设置为20Ω，计算每条短路支路上的电流能量。

步骤8，将5条一维线路上的短路电流能量表示为设置猜测短路支路位置

的函 数。

步骤9，使用模拟退火法对上述五条一维线路上短路电流能量的最大值进行求解，设置计算精度为10m并且每条线路分别计算3次，最大值分别出现在x=7060m、1560m、590m、3000m、10m的位置，计算结果分别为0.4932(kA)²、0.007105(kA)²、0.03812(kA)²、0.7854(kA)²、0.09374(kA)²，计算结果和迭代次数分别如表1和图4所示。图4中，A为第一次计算迭代次数，B为第二次迭代次数，C为第三次迭代次数。表1中五个全局最优解最大值中的最大值对应的短路支路位置即为真实故障点。可见短路电流能量最大值出现在一维线路4的3km处，即定位出了真实故障点。图4中，5条线路3次迭代计算共需要平均每次迭代计算148次，远小于穷举方法达到10m精度所需的2010次，大大加快了计算速度。

表1使用模拟退火法对五条一维线路上短路电流能量的最大值进行求解的结果

本发明的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法：

1.改进了EMTR故障定位方法的反向过程。区别于经典EMTR故障定位方法设置短路支路的穷举方法，本发明使用智能优化算法，将短路支路视作自变量，求解短路电流能量的全局最大值。

2.针对带分支的线路给出一种最简的拆分处理方式，使分支线路转化为若干个一维线路并分别使用智能优化算法求解。

本发明的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法适用于任意带分支的复杂网络，定位过程不需要对短路支路位置进行穷举，物理背景清晰，计算的速度更快并且精度较高，因此，本发明提高了经典EMTR故障定位方法的计算效率以及对含分支结构较多的线路的适用性。

尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，其特征在于，包括步骤：

选择电路网络的一个端点，测量故障产生的暂态信号

；

对所述暂态信号

进行时域反演操作后注入所述电路网络；

将所述电路网络中带分支的线路拆分成一维线路;

在每条所述一维线路沿线设置短路支路作为猜测故障点；

求解短路电流能量的最大值的优化问题，对故障点进行定位，其中，所述短路电流能量是以所述猜测故障点的故障位置为变量的函数。

2.根据权利要求1所述的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，其特征在于，

所述暂态信号

为暂态电压信号或暂态电流信号。

3.根据权利要求2所述的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，其特征在于，

所述时域反演操作为

，其中，T是所述暂态信号

的持续时间。

4.根据权利要求3所述的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，其特征在于，

在所述端点，把进行所述时域反演操作后的所述暂态信号注入所述电路网络。

5.根据权利要求4所述的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，其特征在于，

所述将所述电路网络中带分支的线路拆分成一维线路包括：

计算电路网络构成的连通图中奇度点的个数k，其中，k为正的偶数；

步骤AA，包括：

步骤BB：从所述连通图中任一所述奇度点出发沿所述连通图中任意边进行搜索，到达下一个所述奇度点后将经过的边从所述连通图中删除，

重复所述步骤BB，当搜索到除刚刚删去的一条边以外不连接任何边的奇度点时停下，将删除的所有边连成的路径确定为获得的第一条一维线路，

当k>2时，重复(k/2-2)次所述步骤AA，每一次重复所述步骤AA时删除的所有边连成的路径确定为一条所述一维线路，直至所述连通图中仅剩下两个奇度点，此时进行步骤CC：对所述连通图中剩余的部分进行所述一维线路的确定，若尚未遍历全部边则回溯至此前最后一个遇到的分岔节点，重新进行所述一维线路的确定，

重复所述步骤CC直至将所述连通图中剩余部分不遗漏地一次走完，以获得最后一条一维线路，从而共得到k/2条所述一维线路。

6.根据权利要求5所述的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，其特征在于，

所述短路电流能量作为以所述猜测故障点的故障位置为变量的函数满足：

在k/2条所述一维线路上分别设置不同短路支路，所述不同短路支路的位置作为猜测 故障点位置

，仿真计算得到各所述一维线路上的短路电流能量值为：

其中，T1是短路电流信号持续总时间，

为仿真时第j步的电流能量值，

是仿真步 长，n为仿真步数，i为一维线路的编号。

7.根据权利要求5所述的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，其特征在于，

所述求解短路电流能量的最大值的优化问题包括：

采用优化算法求解各所述一维线路上的短路电流能量值的最大值：

其中，

为第i条一维线路上的

最大值，

是第i条所述一维线路的总长度，max (x)为对x求最大值。

8.根据权利要求7所述的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，其特征在于，

所述优化算法为智能算法。

9.根据权利要求8所述的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，其特征在于，

所述智能算法为模拟退火算法。

10.根据权利要求7-9任一项所述的基于时域反演的分支线路短路故障定位方法，其特征在于，

所有

中的最大值所对应的猜测故障点位置

即为真实故障点位置。

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