郭志民 張永浩 周興華 耿俊成 寧杰 康田園
摘 要:針對電力數(shù)據(jù)多源融合時帶來的高維性計算問題,提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的電力系統(tǒng)故障定位方法。方法嘗試事先基于電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)評估電網(wǎng)內(nèi)部不同節(jié)點間的關(guān)聯(lián)性,進而快速確定電力故障的源頭。由于主網(wǎng)和配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)不同,本文從主網(wǎng)節(jié)點間的最短距離和節(jié)點的中心度2個方面評估目標(biāo)節(jié)點對其他節(jié)點的影響作用,從而確定主網(wǎng)節(jié)點間的強關(guān)聯(lián)性。同時從配電網(wǎng)故障線路上節(jié)點間的距離和下游近鄰節(jié)點的數(shù)量來評估上游節(jié)點的故障值,從而識別出配電網(wǎng)故障的原因。仿真實驗選用IEEE 14節(jié)點母線測試案例和IEEE 37節(jié)點饋線測試案例,來分析如何定位電力故障。
關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?電力故障 節(jié)點關(guān)聯(lián)性
中圖分類號:TM407 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2018)01(a)-0025-04
當(dāng)電網(wǎng)某一線路發(fā)生電力故障時,故障引起的影響往往會沿著電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進行傳播。雖然客戶報修電話記錄和智能電表及配電監(jiān)測等裝置實時采集的數(shù)據(jù)會反饋出故障影響的區(qū)域,但受限于電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性導(dǎo)致了現(xiàn)有故障定位方法很難快速、準(zhǔn)確地定位到引發(fā)故障的線路。針對這一難題,本文開展了基于電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的電力系統(tǒng)故障定位方法研究。
從電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)出發(fā),一些研究者借鑒復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型來研究電力故障在不同電網(wǎng)結(jié)構(gòu)下的傳播特點及電網(wǎng)中不同節(jié)點的重要性。例如研究者舒征宇等為抑制電力網(wǎng)絡(luò)中連鎖故障的規(guī)模,考慮了電力網(wǎng)絡(luò)的整體狀態(tài)和故障初始狀態(tài)[1]。研究者譚玉東等為了預(yù)防電網(wǎng)大停電事故,基于電網(wǎng)節(jié)點間的電氣距離提出了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點電氣耦合連接度的概念來模擬電力系統(tǒng)的運行模式[2]。研究者張旭等根據(jù)電網(wǎng)中節(jié)點的度和屬性來確定電力故障恢復(fù)的最短路徑[3]。研究者馬志遠(yuǎn)等融合電力系統(tǒng)分析理論和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論模型,提出了一種新的連鎖故障事故鏈搜索策略[4]。研究者Qingqing Huang等采用隱馬爾科夫模型來模擬不同時刻的電網(wǎng)狀態(tài),從而檢測出傳輸線上的停電故障[5]。研究者S. Jamali等采用狀態(tài)評估的方法來確定配網(wǎng)中離故障位置最近的節(jié)點[6]。在提倡用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決問題的趨勢下,融合客戶報修電話記錄、智能電表數(shù)據(jù)及配電數(shù)據(jù)來多視角分析電力故障時,數(shù)據(jù)屬性的高維度和復(fù)雜性將大大增加數(shù)據(jù)分析的難度。針對大范圍電力故障事件,本研究事前基于電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),從節(jié)點的穩(wěn)定性變化來發(fā)現(xiàn)節(jié)點間的關(guān)聯(lián)性,以便在電力故障發(fā)生時可以快速過濾掉來自不相關(guān)節(jié)點的信息,進而降低后續(xù)故障定位工作的復(fù)雜性。由于主網(wǎng)多采用環(huán)狀結(jié)構(gòu),配電網(wǎng)多采用輻射狀結(jié)構(gòu),因此主網(wǎng)和配網(wǎng)采用不同的分析處理策略。
1 基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的故障定位
1.1 主網(wǎng)節(jié)點穩(wěn)定性評估
在本文提出的基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的故障定位方法中,利用節(jié)點間的強關(guān)聯(lián)性來快速定位故障節(jié)點的基礎(chǔ)是評估線路節(jié)點的穩(wěn)定性。若目標(biāo)節(jié)點距離發(fā)電廠越遠(yuǎn),且中間間隔的節(jié)點越多,則目標(biāo)節(jié)點受其上游節(jié)點的影響越大。由于電力系統(tǒng)多采用環(huán)狀結(jié)構(gòu),因此若節(jié)點的中心度越大,則發(fā)生電力事故時該節(jié)點恢復(fù)供電越容易。基于這兩方面,目標(biāo)節(jié)點n的穩(wěn)定性評估公式如下:
式中,l(s,n)為目標(biāo)節(jié)點n到源節(jié)點s的最短路徑上的邊數(shù),dg(n)為電網(wǎng)中節(jié)點n的中心度,N為電網(wǎng)中節(jié)點總數(shù)。
1.2 最短路徑選擇
本文的最短路徑選擇算法采用網(wǎng)絡(luò)路由選擇和交通控制中普遍采用的Dijkstra算法[7-8],該算法考慮了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和各鏈路的長度(鏈路時延或費用),目的是尋求兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的最短路徑(最小時延或最小費用)。算法的基本思想為,從源節(jié)點出發(fā),每次確定一個與源節(jié)點最近的節(jié)點,并將源節(jié)點與當(dāng)前最近節(jié)點間的路徑作為新的最短路徑;基于最短路徑找到下一個距離源節(jié)點最近的節(jié)點,并添加新的最短路徑;直到找到源節(jié)點到所有節(jié)點的最短路徑。若單源網(wǎng)絡(luò)G=(V,E),V指示網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點,E指示連接兩個節(jié)點間的邊,源節(jié)點為s,U指示已找到最短路徑的節(jié)點集合,U指示V中待確定最短路徑的剩余節(jié)點,則算法的執(zhí)行過程如下:
(1)初始化階段,令U={s},則U中節(jié)點n到U中節(jié)點的最短距離為:
(2)式中,Ws,n為節(jié)點s和n間的連接權(quán)重;
(2)在U中確定距離最短的節(jié)點m。從U中刪除節(jié)點m,令U={s,m},更新U中每個節(jié)點p到U中節(jié)點的最短距離,即
(3)重復(fù)步驟(2),直到U為空時結(jié)束。
1.3 配電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理
方法需根據(jù)配電自動化中的異常數(shù)據(jù)來判斷故障是發(fā)生在配電網(wǎng)內(nèi)部還是主網(wǎng)輸電線路上。按樹形結(jié)構(gòu)觀察配電網(wǎng)時,借鑒從配電網(wǎng)的連通性來評估其脆弱性的策略[9],提出的上游節(jié)點i發(fā)生故障的評估公式如下:
式中,ed(i)表示節(jié)點i受與其孩子節(jié)點故障影響值,loc(i)表示節(jié)點i受其子孫節(jié)點(孩子節(jié)點除外)故障影響值,Ni表示異常電路上節(jié)點i的孩子節(jié)點集合,Ni表示途經(jīng)節(jié)點i的每條異常線路上距離節(jié)點i最近的子孫節(jié)點集合(孩子節(jié)點除外),leni,j為節(jié)點i與節(jié)點j的路徑長度,pathi,j為節(jié)點i與節(jié)點j間隔的節(jié)點數(shù),n為Ni中節(jié)點總數(shù)。式(5)可見,節(jié)點離其孩子節(jié)點距離越遠(yuǎn),受孩子節(jié)點故障影響越小,且出現(xiàn)故障的孩子節(jié)點越少,節(jié)點受影響的程度越小。同理,式(6)中子孫節(jié)點距離越遠(yuǎn),受子孫節(jié)點影響越小,且出現(xiàn)故障的子孫節(jié)點越少,節(jié)點受影響的程度越小。若配電網(wǎng)多條上游線路上出現(xiàn)故障值較大的節(jié)點,則可認(rèn)為配電網(wǎng)的故障由主網(wǎng)線路引起。
1.4 電力系統(tǒng)故障定位
方法結(jié)合主網(wǎng)節(jié)點的故障信息和節(jié)點間的強關(guān)聯(lián)性來定位引發(fā)故障的節(jié)點?;陔娋W(wǎng)結(jié)構(gòu)確定節(jié)點間強關(guān)聯(lián)性的原則為,若刪除某一上游節(jié)點m后,其下游某一節(jié)點n的穩(wěn)定性明顯減弱,在刪除其他上游節(jié)點時節(jié)點n的穩(wěn)定性受影響相對較小,則認(rèn)定為節(jié)點m和n間存在強關(guān)聯(lián)性。參看圖1,故障定位方法的流程如下:
(1)列出電網(wǎng)中源節(jié)點(發(fā)電節(jié)點)到每個目標(biāo)節(jié)點(非發(fā)電節(jié)點)的最短供電路徑。
(2)計算每個目標(biāo)節(jié)點在電網(wǎng)中的穩(wěn)定性,并進行降序排列。
(3)觀察若刪除任一目標(biāo)節(jié)點Ni后,其他目標(biāo)節(jié)yin點按穩(wěn)定性的排名變化,挑選出穩(wěn)定性僅受節(jié)點Ni影響的節(jié)點Nj(i≠j)。
(4)評估配電網(wǎng)中異常線路的最上游節(jié)點的故障值來判斷故障原因。若故障原因來自于主網(wǎng)輸電線路,則轉(zhuǎn)到步驟5,否則輸出配電網(wǎng)的位置。
(5)利用主網(wǎng)節(jié)點間的關(guān)聯(lián)性關(guān)系定位故障節(jié)點的位置。
2 仿真實驗
實驗選用圖2所示的IEEE 14母線測試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)[10],以14條母線為節(jié)點,以各支線為有向邊。代表電流走向的有向邊如表1所示。代表發(fā)電廠的節(jié)點1和2作為源節(jié)點,則源節(jié)點到各目標(biāo)節(jié)點的最短路徑(不考慮邊的權(quán)重)及根據(jù)式(1)計算得到的節(jié)點穩(wěn)定度如表2所示??梢姽?jié)點4和5的穩(wěn)定性最高,輸電線路下游的節(jié)點穩(wěn)定性較弱。
根據(jù)目標(biāo)節(jié)點的最短路徑,實驗將節(jié)點8、10至14作為下游節(jié)點,其他節(jié)點作為上游節(jié)點,每次刪除一個上游節(jié)點后電網(wǎng)中各節(jié)點穩(wěn)定性變化情況如表3所示。結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(見表1)排除下游節(jié)點的連鎖效應(yīng)后,可得到與上游節(jié)關(guān)聯(lián)性較大的下游節(jié)點(受到的影響值最大),例如節(jié)點7和9僅受節(jié)點4影響,因此若邊<4,7>和<4,9>對應(yīng)的配電網(wǎng)皆出現(xiàn)電力異?,F(xiàn)象,且邊<2,4>對應(yīng)的配電網(wǎng)未出現(xiàn)電力異?,F(xiàn)象,即可認(rèn)為節(jié)點4發(fā)生故障的概率最大。同理節(jié)點6僅受節(jié)點5影響,若邊<5,6>對應(yīng)的配電網(wǎng)出現(xiàn)電力異?,F(xiàn)象,且邊<1,5>對應(yīng)的配電網(wǎng)未出現(xiàn)電力異?,F(xiàn)象,可認(rèn)為節(jié)點5發(fā)生故障的概率最大。另一方面,若邊<6,11>,<6,12>及<6,13>對應(yīng)的配電網(wǎng)皆出現(xiàn)電力異常現(xiàn)象,而邊<5,6>對應(yīng)的配電網(wǎng)未出現(xiàn)電力異?,F(xiàn)象,可認(rèn)為節(jié)點6發(fā)生故障的概率最大。
實驗選用圖3所示的IEEE37節(jié)點饋線測試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)[11]。若節(jié)點701為根節(jié)點(起始節(jié)點),則轉(zhuǎn)換成的樹形結(jié)構(gòu)及節(jié)點間的線路長度(英尺)見圖4。6組輸電線路異常情況下,根據(jù)式(4)計算出的上游節(jié)點702故障值見表4。由表4可見,配電網(wǎng)部分線路異常和全部線路出現(xiàn)異常時上游節(jié)點的故障值對比顯著。由于數(shù)據(jù)采集存在延時或丟失,因此對于不完整的配電數(shù)據(jù),可將全部線路出現(xiàn)異常時部分上游節(jié)點的故障值作為基準(zhǔn)來推測故障是否發(fā)生在配電網(wǎng)內(nèi)部。
3 結(jié)語
本研究方法提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的故障定位方法,方法事先評估電網(wǎng)上游節(jié)點對下游節(jié)點的影響來確定節(jié)點間的強關(guān)聯(lián)性,以便發(fā)生電力故障時對故障信息進行篩選從而降低故障定位方法計算的復(fù)雜性。目標(biāo)節(jié)點的最短路徑是計算該節(jié)點穩(wěn)定性的重要因素,仿真實驗對線路的實際情況考慮得比較簡單,因此節(jié)點的最短路徑選擇問題還有待進一步研究。
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