含特殊负荷的配电网故障定位与识别

TM727.2; 特殊负荷接入配电网造成原配电网潮流分布灵活多变,故障过电流方向不唯一,导致传统配电网故障定位与识别方法不具备自适应性,因此提出一种适用于含特殊负荷的配电网故障定位与识别方法.将配电网划分为多个双端无分支的区域网络进行分层降维,从区域端口的微型相量测量单元测量数据中挖掘故障电流信息,对基于正序电流故障分量的故障方向判据进行修正;然后在故障方向编码的基础上,将量子免疫优化算法用于实现配电网分层定位;最后在故障区域内,利用故障相与节点零序电流对故障类型进行快速有效判别.算例仿真结果表明,所提方法能够准确定位与识别含特殊负荷配电网故障区段,同时能有效避免非故障状态下的电力系统扰动对故...

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Published in电力自动化设备 Vol. 40; no. 8; pp. 96 - 103
Main Authors 高锋阳, 李昭君, 袁成, 齐晓东, 李晓峰, 庄圣贤, 李浩武
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070 10.08.2020
甘肃交迭工程检测科技有限公司,甘肃兰州730070%兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070%西南交通大学电气工程学院,四川成都610031%甘肃交迭工程检测科技有限公司,甘肃兰州730070
Subjects
配电网
量子免疫优化算法
故障定位
微型相量测量单元
特殊负荷
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ISSN1006-6047
DOI10.16081/j.epae.202008034

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Abstract TM727.2; 特殊负荷接入配电网造成原配电网潮流分布灵活多变,故障过电流方向不唯一,导致传统配电网故障定位与识别方法不具备自适应性,因此提出一种适用于含特殊负荷的配电网故障定位与识别方法.将配电网划分为多个双端无分支的区域网络进行分层降维,从区域端口的微型相量测量单元测量数据中挖掘故障电流信息,对基于正序电流故障分量的故障方向判据进行修正;然后在故障方向编码的基础上,将量子免疫优化算法用于实现配电网分层定位;最后在故障区域内,利用故障相与节点零序电流对故障类型进行快速有效判别.算例仿真结果表明,所提方法能够准确定位与识别含特殊负荷配电网故障区段,同时能有效避免非故障状态下的电力系统扰动对故障定位的影响.
AbstractList TM727.2; 特殊负荷接入配电网造成原配电网潮流分布灵活多变,故障过电流方向不唯一,导致传统配电网故障定位与识别方法不具备自适应性,因此提出一种适用于含特殊负荷的配电网故障定位与识别方法.将配电网划分为多个双端无分支的区域网络进行分层降维,从区域端口的微型相量测量单元测量数据中挖掘故障电流信息,对基于正序电流故障分量的故障方向判据进行修正;然后在故障方向编码的基础上,将量子免疫优化算法用于实现配电网分层定位;最后在故障区域内,利用故障相与节点零序电流对故障类型进行快速有效判别.算例仿真结果表明,所提方法能够准确定位与识别含特殊负荷配电网故障区段,同时能有效避免非故障状态下的电力系统扰动对故障定位的影响.
Author 高锋阳
庄圣贤
李浩武
齐晓东
李晓峰
李昭君
袁成
AuthorAffiliation 兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070;甘肃交迭工程检测科技有限公司,甘肃兰州730070%兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070%西南交通大学电气工程学院,四川成都610031%甘肃交迭工程检测科技有限公司,甘肃兰州730070
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