嚴(yán)鳳，許海梅

（華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，保定071003）

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電線路綜合故障定位方法

嚴(yán)鳳，許海梅

（華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，保定071003）

針對配電網(wǎng)分支多、故障點信號弱的特點提出了一種利用C行波法和PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能互補性來實現(xiàn)對帶有分支的配電網(wǎng)故障線路的準(zhǔn)確故障定位的方法。首先利用C行波法確定故障點到母線端的距離；由于到母線端同樣距離的分支可能不止一個，故利用PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別功能來進(jìn)一步確定故障分支，從而可以實現(xiàn)精確故障定位。理論分析和仿真結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確地確定帶分支配電網(wǎng)單相接地故障位置。

帶分支配電線路；故障定位；行波；概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

配電系統(tǒng)作為電力系統(tǒng)中的最后一個環(huán)節(jié)直接面向終端用戶，它的完善程度直接關(guān)系到廣大用戶的用電可靠性和用電質(zhì)量，因而它在電力系統(tǒng)中具有重要的地位。配電網(wǎng)一旦發(fā)生故障，就會造成社會生產(chǎn)的巨大損失，給人們的生活帶來極大的不便。因此小電流接地系統(tǒng)單相接地故障定位顯得尤為重要。故障地位可以指導(dǎo)維修人員直達(dá)線路的故障點，避免人工巡線的艱辛勞動，對快速恢復(fù)供電、保證供電可靠性、提高供電部門和用戶的經(jīng)濟(jì)效益都具有重要的意義。另外，及時地排除故障有利于維護(hù)電網(wǎng)設(shè)備，避免設(shè)備因單相接地故障時非故障相電壓的升高所造成的絕緣損壞。目前，國內(nèi)外針對饋線的故障測距還缺乏成熟的研究成果。如何在故障發(fā)生后快速準(zhǔn)確地查找故障點并及時隔離故障恢復(fù)供電，對于提高供電可靠性具有非常重要的研究意義和實用價值[1]。

隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的人工智能技術(shù)被應(yīng)用到解決電力系統(tǒng)中的許多問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是其中的一種方法。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的特征提取和模式識別能力，可以準(zhǔn)確提取不同分支的故障波形特征，實現(xiàn)故障分支的判別。

本文提出了將C型行波定位法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來的行波-PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合定位方法。故障定位分2步進(jìn)行：第1步是在故障線路首端注入高壓脈沖信號，利用C型行波法確定故障距離；第2步是利用PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定出故障分支。故障距離結(jié)合故障分支就可以對帶分支的配電線路進(jìn)行精確地故障定位。

1 配電網(wǎng)故障定位的難點和現(xiàn)狀

配電網(wǎng)一般采用單電源輻射性供電，其線路分支多、總體長度長、對地電容大。故障點電流較小，信號弱，分支點對暫態(tài)信號有衰減和畸變作用，返回接收端的暫態(tài)信號已經(jīng)衰減地相當(dāng)微弱，考慮噪聲的影響，可能已經(jīng)無法檢測。另外，故障時接地電阻較大，加上現(xiàn)場不可避免的噪聲干擾，故障信號微弱，很多定位方法都會失效，這是目前很多定位技術(shù)沒有取得滿意的現(xiàn)場效果的主要原因。定位方法只有解決以上難題，才可能徹底解決配電網(wǎng)故障定位問題[2]。

目前，配電網(wǎng)故障定位方式主要有2種：一種是通過繼電保護(hù)裝置、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制SCADA（supervisory control and data acquisition）監(jiān)控和饋線終端單元FTU（feeder terminal unit）等來實現(xiàn)故障定位，這種方式的投資大，成本高，還沒有普及運用；另一種是通過用戶打來的投訴電話進(jìn)行人工定位，這種方式的投資少，但人工巡線工作量大，定位時間長且常常達(dá)幾小時甚至更久，給用戶帶來很大不便，尤其是要求負(fù)荷用電可靠性高時[1-2]。

圖1 C型行波定位示意Fig.1Sketch map of signal wave path of C-type traveling wave method

2 行波定位原理

行波定位方法是指記錄行波在故障點與接收點之間傳播一次或者往返一次的時間，然后利用波速和時間計算故障距離[3]。行波法定位具體可分為A型、B型、C型和E型4種。由于配電網(wǎng)分支多，且一般末端面向用戶，一般只有供電端有測量和計算的條件，則單端定位比較實際。發(fā)生故障時，信號弱，初始波頭不易捕捉，這使在線定位增加了難度。而C型波法是一種離線定位的方法，故障發(fā)生后，人工向線路注入信號，這樣采集的信號不受故障時信號強(qiáng)弱的影響，并可重復(fù)多次定位，這樣故障定位有相對較高的準(zhǔn)確率，且所發(fā)信號頻率已知，易于濾波降噪。因此選用C型行波法進(jìn)行故障定位是合理的。C型行波法定位示意如圖1所示。

圖1中，在t1時刻，由人工向故障線路發(fā)射1個行波信號。行波在線路上傳播時會在阻抗不連續(xù)點發(fā)生折射和反射，而故障點就是一個波阻抗不連續(xù)的點，當(dāng)行波到達(dá)故障點時就會發(fā)生反射，在t2時刻行波返回檢測端M。設(shè)信號檢測點M到故障點F的距離為XL，則計算公式[4-5]為

式中，v為波速，求解時v近似于光速計算。

由于配電線路是三相對稱的，除了發(fā)生單相接地的一相，其他兩相是正常的回路，沒有接地點。在接地故障相和另外一個正常相上分別注入人工信號，會得到2個行波信號。根據(jù)線路的對稱性，這2個行波信號在故障點之前，各處的線路結(jié)構(gòu)是一樣的，因而，對比正常情況和故障情況的反射波，波形的第1個差異點必然是來自故障點的反射波，這就是故障特征波。找到了來自故障特征波，若波形第1個差異點的時間為T，則故障距離S為

行波信號傳播速度非常快，近似于光速，普通的采集裝置根本不能滿足要求，所以必須選用采用率在5 MHz以上的高速采集裝置?，F(xiàn)在，市場已有多種高速采集卡，可以滿足數(shù)據(jù)采集的要求。在實際情況下，由于噪聲和雜波的干擾，需要對獲得的行波信號進(jìn)行降噪處理，C型波法可以控制注入行波的頻率，便于利用小波變換良好的時頻局部化功能，將有用的信號和干擾噪聲分離，達(dá)到降噪的效果。

3 PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

徑向基神經(jīng)元RBF（radial basis function）可以和競爭神經(jīng)元一起共同組建概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PNN（probabilistic neural network）。概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常用于解決分類問題。它的優(yōu)勢在于結(jié)構(gòu)簡單、訓(xùn)練簡潔，將故障樣本空間映射到故障模式空間中，可形成一個具有較強(qiáng)容錯能力和結(jié)構(gòu)自適應(yīng)能力的診斷網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確率。這種網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的權(quán)值就是模式樣本的分布，網(wǎng)絡(luò)不需要訓(xùn)練，因而滿足訓(xùn)練上實時處理的要求[6]。

3.1 PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而來的一種前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適合與模式分類。網(wǎng)絡(luò)由輸入層、徑向神經(jīng)元、競爭層和輸出層組成，如圖2所示。

圖2 PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)Fig.2Structure of PNN neural network

輸入層接受訓(xùn)練樣本的值，將特征向量傳遞給網(wǎng)絡(luò)，其神經(jīng)元數(shù)目和樣本矢量的維數(shù)相等。

徑向基神經(jīng)元即模式層，計算輸入特征向量與訓(xùn)練集中各個模式的匹配關(guān)系，模式層神經(jīng)元的個數(shù)等于各個類別訓(xùn)練樣本之和，該層每個模式輸出[7]為

式中：Wi為輸入層到模式層鏈接的權(quán)值；δ為平滑因子，它對分類起著至關(guān)重要的作用。

競爭層即求和層，是將屬于某類的概率累計，按式（2）計算，從而得到故障模式的估計概率密度函數(shù)。每一類只有一個求和層單元，求和層單元與只屬于自己類的模式層單元相連接，而與模式層中的其他單元沒有連接。因此求和層單元簡單地將屬于自己類的模式層單元的輸出相加，而與屬于其他類別的模式層單元的輸出無關(guān)。求和層單元的輸出與各類基于內(nèi)核的概率密度的估計成比例，通過輸出層的歸一化處理，就能得到各類的概率估計。

網(wǎng)絡(luò)的輸出決策層由簡單的閾值辨識器組成，其作用是在各個故障模式的估計概率密度中選擇一個具有最大后驗概率密度的神經(jīng)元作為整個系統(tǒng)的輸出。輸出層神經(jīng)元是一種競爭神經(jīng)元，每個神經(jīng)元對應(yīng)于一個數(shù)據(jù)類型即故障模式，輸出層神經(jīng)個數(shù)等于訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的種類個數(shù)，它接受從求和層輸出的各類概率密度函數(shù)，概率密度函數(shù)最大的那個神經(jīng)元輸出為1，即所對應(yīng)的那一類即為待識別的樣本模式類別，其他神經(jīng)元的輸出全為0[8-9]。

3.2 PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本算法

基于PNN的故障診斷方法是概率統(tǒng)計學(xué)中被廣泛接受的一種決策方法，可描述為：假設(shè)有2種已知的故障模式θA、θB，對于要判斷的故障特征樣本X=（x1，x2，…，xn），若

則X∈θA；若

則X∈θB。

式中：hA、hB分別為故障模式θA、θB的先驗概率，hA=NA/N，hB=NB/N；NA、NB分別為故障模式θA、θB的訓(xùn)練樣本數(shù)；N為訓(xùn)練樣本總數(shù)；lA為將本屬于θA的故障特征樣本X錯誤地劃分到模式θB的代價因子；lB為將本屬于θB的故障特征樣本X錯誤的劃分到模式θA的代價因子；fA、fB為故障模式θA、θB的概率密度函數(shù)（PDF），通常PDF不能精確獲得，只能根據(jù)現(xiàn)有的故障特征樣本求其統(tǒng)計值。PDF估計式為

式中：XAi為故障模式θA的第i個訓(xùn)練向量；m為故障模式θA的訓(xùn)練樣本數(shù)目；δ為平滑因子，其取值確定了以樣本點為中心的鐘狀曲線的寬度[10]。

4 仿真及結(jié)果

為了驗證上述測距方法的可行性，用ATPEMTP搭建了一條長3.5 km的配電線路，再利用Matlab對帶分支的線路進(jìn)行了仿真。

4.1 行波法確定故障距離

圖3是某配電線路和簡化線路示意。分支的末端是配電變壓器，圖中線路的單位都是km。圖4是用ATP-EMTP搭的線路仿真模型，仿真線路使用分布參數(shù)的單相線路，每兩個點之間的一段線路使用π型等值線路模擬，如圖5所示。假設(shè)在F點發(fā)生了單相電阻接地故障，由于配電變壓器在高頻情況下其繞組電感在沖擊作用下的電流很小，基本上可以忽略，所以此時的變壓器相當(dāng)于只有入口電容起作用，可用電容C來替代變壓器。

以接地電阻為1 000 Ω的單相短路接地故障為例，假設(shè)故障發(fā)生在線路的DJ段，距離線路首端M點2.5 km，用ATP-EMTP軟件仿真圖4中的線路故障。其中，設(shè)波阻抗為500 Ω。C型波定位的信號源需要較陡的上升沿，因此對于城市配電網(wǎng)的故障定位信號源一般采用幅值為10 kV寬度為2 μs的高壓脈沖信號。經(jīng)測得對于容量為100 kVA的10 kV變壓器，每相繞組入口電容為423 pF。其中采樣頻率為10-8Hz。在一條線路上，無論是主干線還是分支上發(fā)生故障，都需要來自故障點的第1個反射波之前的行波信號，所以，從注入脈沖信號開始，故障信號的取樣時間至少是行波從線路首端到末端傳播時間的2倍，因此仿真時間應(yīng)大于30 μs。

圖3 某配電線路及簡化示意Fig.3One distribution circuit and simplified Sketch map

圖4 仿真線路模型Fig.4Simulation circuit model

圖5 π型等值線路Fig.5π equivalent line

故障后，在首端注入脈沖信號，在母線首端進(jìn)行采樣，檢測反射行波信號。本文采用的全部是電流行波信號。該線路的仿真波形如圖6～圖8所示。從圖8可以看出，圖形中的第1個信號不為0的時刻即為故障特征時刻，T=16.71 μs。根據(jù)式（2），取波速v=300×106m/s，則

與實際距離相差6.5m，測距精度滿足實際要求。

圖6 線路正常時的仿真波形Fig.6Simulation waveform of normal condition

圖7 接地電阻1 000 Ω接地時的仿真波形Fig.7Simulation waveform of grounding fault via 1 000 Ω

圖8 線路正常時與接地電阻1 000 Ω時的仿真波形差Fig.8Simulation waveform between the normal condition and the grounding fault via 1 000 Ω

目前實驗研究了過渡電阻在0～1 000 Ω的情況，應(yīng)用此方法都能準(zhǔn)確測出故障距離。第1個較大的突變點較容易辨別，且接地電阻越小，第1個波形突變點越明顯，越容易區(qū)分。實際中若配合其他的降噪措施效果會更好。此外，注入脈沖信號的幅值與故障定位的有效距離有直接關(guān)系。在其他條件不變的情況下，放射波與注入信號的幅值成正比。而配電網(wǎng)與長距離無分支的高壓輸電線路相比，其線路的供電距離較短，一般在幾km到幾十km之內(nèi)。理論上將信號源的幅值設(shè)為10 kV時，都能夠保證行波能量的衰減在可控范圍內(nèi)。從而使故障定位的有效距離可以覆蓋整個線路的長度。在理論上此方法在線路的始端和末端存在一定的盲區(qū)，但是在實際情況中，若始端和末端發(fā)生故障則很容易判斷出來。

當(dāng)線路DJ段發(fā)生了故障，并利用特征波C型行波定位方法確定了故障距離之后，會發(fā)現(xiàn)在這個距離區(qū)段，有3個分支EV、EW和DJ，特征波C型行波方法不能確定故障發(fā)生在哪個分支。由于行波信號在這些不同分支線路上傳播時，其每個節(jié)點的特征波能量是不同的?？梢酝ㄟ^神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別功能找到不同分支的特征波能量變化，從而識別故障點位于哪一條分支上，這就需要利用PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

4.2 PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的具體步驟[11]如圖9所示。

圖9 具體步驟Fig.9Concrete steps

（1）數(shù)據(jù)采集。

采集的數(shù)據(jù)包括訓(xùn)練樣本和測試樣本2部分，這些采集數(shù)據(jù)都為電流行波信號。訓(xùn)練樣本是由ATP軟件仿真不同分支上的不同位置發(fā)生單相接地故障得到的，每一個樣本均是一組故障波形數(shù)據(jù)。在每個可能存在故障的分支上取不同的故障點波形，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練識別該分支的特征波形，且每次采集時除故障點距離不一樣外，其他參數(shù)都是一樣的。本文中在有可能成為故障分支的DJ、EW和EV支路上分別任取10組不同故障距離所得到相應(yīng)的故障波形數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本。其中，1～10組數(shù)據(jù)來自DJ支路，11～20組數(shù)據(jù)來自EW支路，21～30組數(shù)據(jù)來自EV支路，這30組數(shù)據(jù)中不包含測試樣本數(shù)據(jù)；第31組為DJ支路距M點2.5 km發(fā)生短路故障的波形數(shù)據(jù)，第32組為EW支路距M點2.5 km發(fā)生短路故障的波形數(shù)據(jù)，第33組為EV支路距M點2.5 km發(fā)生短路故障的波形數(shù)據(jù)，將這3組數(shù)據(jù)作為測試樣本用來測試網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的成果。將訓(xùn)練樣本30組數(shù)據(jù)存入P文件中，P文件是30×200 01的數(shù)組；將測試樣本3組數(shù)據(jù)存入P_test文件中，P_test文件是3×200 01的數(shù)組；將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)故障類型存入T文件中，DJ故障類型設(shè)為1，EW故障類型設(shè)為2，EV故障類型設(shè)為3，T文件是301的數(shù)組；將測試樣本數(shù)據(jù)故障類型存入Tc_test文件中，Tc_test文件是31的數(shù)組。

（2）PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建。

首先，利用Matlab自帶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)newpnn（）構(gòu)建一個PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；然后設(shè)置網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，分布常數(shù)SPREAD設(shè)定為30之后，利用MATLAB自帶的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)train（）對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)；最后，利用sim（）函數(shù)將測試樣本數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便可以得到對應(yīng)的測試樣本輸出仿真數(shù)據(jù)。

（3）結(jié)果顯示。

為了直觀地對仿真結(jié)果進(jìn)行分析，用disp（）函數(shù)將結(jié)果顯示在命令窗口中，如圖10所示。

圖10 PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果Fig.10Results of PNN Neural Network

從上述結(jié)果可以看出，PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以快速準(zhǔn)確地判斷故障所在分支，表明利用行波測距法和PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合進(jìn)行故障定位是可行的。

5 結(jié)語

針對帶分支配電線路的特點和故障定位的難點，提出了行波-PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合故障定位方法。該方法結(jié)合了特征波行波定位法和PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者的優(yōu)點，利用兩種方法的互補性提高了故障定位的準(zhǔn)確性。計算機(jī)仿真結(jié)果表明：PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，訓(xùn)練簡潔，正確率高。即使是在多分支的復(fù)雜配電線路中，PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以快速準(zhǔn)確地識別故障分支，在配合C型行波測距法之后可以實現(xiàn)準(zhǔn)確的故障定位。

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Composite Fault Location Method Based on PNN for Distribution Lines

YAN Feng，XU Haimei
（School of Electrical and Electronic Engineering，North China Electric Power University，Baoding 071003，China）

In order to tackle the problems that the distribution network is with a vast number of branches and the signal is usually weak in fault location，an accurate fault location method is proposed for the distribution network with branch，and this method synthesis C-type of traveling wave and PNN.Initially，this method calculates the fault distance via C-type of traveling wave.Subsequently，due to the fact that there may be more that one branch that would be with the same fault distance，the PNN's function of pattern recognition is utilized to determine the fault branch，thereby achieving precise fault location.Both the theoretical analysis and simulation indicate that this composite location method can be utilized to determine the single-phase-to-earth fault location accurately in the distribution network.

distribution line with branches；fault location；traveling wave；probabilistic neural network

TM711

A

1003-8930（2015）05-0086-06

10.3969/j.issn.1003-8930.2015.05.16

嚴(yán)鳳（1965—），女，博士，講師，碩士生導(dǎo)師，研究方向為電力系統(tǒng)分析、運行與控制。Email：yanfyyy@163.com

2013-06-09；

2013-11-25

許海梅（1988—），女，碩士研究生，研究方向為智能化檢測與控制技術(shù)。Email：xuhaimei_ncepu@163.com