淺析配電網故障診斷和諧波源定位技術

李興文，王進峰（國網山東省電力公司梁山縣供電公司，山東濟寧272600）

淺析配電網故障診斷和諧波源定位技術

李興文，王進峰（國網山東省電力公司梁山縣供電公司，山東濟寧272600）

配電網是電力供應系統中十分重要的環節，為了保障電力供應的安全，穩定的運行，就必須提升配電網故障診斷技術和諧波定位技術，一方面使配電網的故障得以迅速恢復，另一方面可以有效降低電子電力設備對配電網的諧波污染。

配電網；故障診斷；諧波源定位

1 前言

目前，電力資源已經成為居民生活，企業生產必不可缺的能源，電力資源的安全，穩定的供應關系到企事業單位、居民的生活質量和供電企業的安全生產及經濟效益，但是長時間以來，供電企業電網建設還落后于國民經濟的持續發展，相比于發達國家，我國的配電網還處于亞健康水平。隨著社會對電力需求的不斷增長，傳統的配電網絡已經無法滿足當前的生產生活需要，供電企業配電網絡建設和改造任務變得更加艱巨。

近些年來隨著配網自動化技術的使用，配網故障率得到了有效抑制，但配電網故障還時有發生，嚴重影響著企業的供電可靠性，隨著配電網的不斷建設，網架結構更加復雜化，配電網絡的故障診斷方法研究和提高已經成為當前運維管理人員面臨的重要研究課題。配電網絡的自動化系統建設，加強配電網故障的定位、隔離和恢復勢在必行。配電網絡的自動化系統對供電企業配電網建設具有推動作用，這使得配電網系統趨向于智能化和集約化，大大提升了電力供應的安全，可靠，穩定的運行，也使得系統及設備問題的檢測變得準確簡單[1]。

故障診斷是進行準確的故障分析，是實現快速恢復供電的基礎，諧波源定位是諧波治理、諧波污染責任劃分的前提，隨著電力需求的增多，配電網的復雜化，配電系統規模的擴大，保護及監控裝置的增多，故障診斷技術及諧波源定位技術的綜合利用將具有非常重要的現實意義。本文主要闡述了配電網故障診斷和諧波源定位技術的研究和討論。

2 配電網故障的分類及診斷方法概述

2.1 配電網故障分類

配電網是供電系統的重要環節，直接關系著用戶是否能夠安全可靠的用電，也關系著企業能否正常盈利。配電網中的配電線路點多面廣，走徑復雜，設備質量也參差不齊，受到氣候環境等因素的影響，所以配電網中常有故障發生，以下便是對配電網故障的分類概括：

（1）人為因素造成的配電網故障：基建施工、違章駕車、違章建筑、高空落物、燃放煙花禮炮，放風箏等人為因素會造成配電網設備或配電線路的故障，影響電力的正常供應。

（2）自然因素造成的配電網故障：包括雷擊，大風，洪澇等自然災害會對配電網絡甚至整個電力系統造成破壞。

（3）配備設備方面的因素造成的配電網絡故障：配電變壓器自身故障或操作不當引起弧光短路的配電變壓器故障；絕緣子破裂造成的短路或接地等故障；保護裝置及開關設備的長期未校驗造成的故障；工作人員的技術水平不夠或責任心不強造成的故障。

2.2 配電網故障的診斷方法

隨著社會的發展，用戶及企業對電力供應可靠性、穩定性、安全性的要求提高，不斷擴大的配電網增大了故障發生的概率，所以說配電網故障的發生無法避免，運維管理人員要做的就是快速診斷故障的發生狀況及原因，并盡快恢復供電系統的正常運行，速率快，效率高便是故障診斷方法的發展方向[2]。

傳統的故障診斷方法有針對配電網故障區域定位和隔離的矩陣算法，該方法用于確定故障的位置但占用空間大，計算量也比較大；有向圖配電網描述法僅對單一故障起作用；通過考慮故障電流的方向可以解決輻射狀網等的故障定位。隨著經濟的發展，社會的進步，電力需求的不斷增大，傳統的配電網故障診斷方法的弊端慢慢都顯現出來了，傳統的故障診斷技術已經無法滿足當前社會發展的需求，近些年來，運維管理人員在配電系統建設中慢慢趨于配電網自動化建設，運維管理人員把人工智能運用到了配電網故障定位，診斷和故障恢復中。人工智能能夠模擬人類處理問題的過程，在配電網中廣泛的應用能夠很大程度上提升配電網故障診斷的速率和效率。目前配電網故障診斷過程中采用的方法有：專家系統；人工神經網絡；模擬理論；遺傳算法；Petri網絡等。以下便是對這些方法的詳細介紹：

（1）專家系統。這是一個以知識和多年的經驗為基礎的系統方法。這種通過使用專家知識經驗進行解決問題的方法比較依賴與專家的知識經驗，但這種專家系統具有啟發性，高性能等諸多優點。當配電網發生故障時根據專家的知識經驗形成的知識庫，通過推理判斷確定故障的發生位置。

（2）人工神經網絡。通過模仿人的神經系統進行處理傳輸信息的過程就是人工神經網絡，該方法有著一個顯著的優點即使用神經元和他們之間的權重來處理問題，這種方法有著非常強的學習能力。在實際應用中，用人工神經網絡法來處理配電網故障診斷問題時也有一些缺點：推理能力弱，適應性差，網絡訓練還需要大量的樣本。

（3）模糊理論。將經典理論模糊化的同時引入語言變量的模糊邏輯。該方法有著完善的推理體系，對不確定問題有著很強的適應性。隨著模糊理論的不斷完善，在配電網故障診斷中也越來越重視這種方法。

（4）遺傳算法。這種方法是通過建立診斷的數學模型，再運用遺傳算法求解，最終實現配電網故障診斷的方法。遺傳算法是運用的全局優化的思想來解決配電網的故障診斷問題的，這種方法較為適合處理復雜故障等問題。在配電網故障診斷過程中運用這種方法可以做到全局最優化和局部最優化的結果，具有較高的容錯能力，遺傳算法也有自己的缺點即如何能更好更快的建立數學模型。

（5）Petri網絡。利用系統中元件之間的相互關系同時利用網絡來表示系統中的各種活動并對其進行合理的分析研究。該方法是模擬配電網系統同時出現、次序出現和循環出現故障的主要工具。

3 諧波源定位技術的研究

在配電系統中，為了監測并治理電力系統中非線性負荷產生的大量諧波，就要從諧波源定位入手。諧波源的定位實質上就是檢測配電系統側和用戶側對公共耦合點諧波電流和電壓進行研究。當系統側的影響較大時，就把系統側視為諧波源，同樣，當用戶側的影響較大時就把用戶側視為諧波源。諧波源定位方法主要包括：諧波功率潮流方向法；諧波阻抗檢測法；神經網絡法；電流矢量法；參考阻抗法等。

基于諧波功率潮流方向的檢測方法。該方法最初是HcydtGT提出的，當時這種方法被稱為諧波潮流的逆問題。諧波功率潮流方向法又有很多分支：有功率方向法、無功率方向法、同步檢測判別法、臨界阻抗法、無功率變化法等。基于諧波阻抗的檢測方法主要包括：微分方程法，最小二乘系統辨識法，波動量法，雙線性回歸估計法等。在諧波源定位研究中，運維管理人員發現，基于最小二乘法的諧波源定位方法對四種工況（非主要諧波源存在注入干擾、量測矩陣存在誤差、網絡存在環路、網絡接有補償電容器）的適應性好，但要增加測量點；諧波最大化的諧波源定位方法可以減少測量點能夠在注入干擾和網絡存在環路及誤差時還有較好的表現，但這種方法會在網絡有補償電容時，準確性下降，這就需要通過測量網絡上補償電容的諧波電流來減小其影響[3]。

4 結論

隨著經濟的發展，供電企業建設一個安全、穩定、可靠的電力系統將具有十分重要的現實意義。本文介紹了常見的一些配電網故障，闡述了傳統配電網故障診斷方法的一些弊端，并研究討論了專家系統、人工神經網絡、模糊理論、遺傳算法等故障診斷方法，運維管理人員發現人工智能應用于配電網故障診斷中提升了診斷的速度和準確性。

現今，電子設備廣泛應用的同時也為供電網絡帶來了越來越嚴重的諧波污染，諧波源定位技術的研究能夠很好的限制污染的擴大，保障供電網絡的安全平穩地進行，為居民和企業的正常生產生活提供保障。

[1]張 鈞.配電網智能故障診斷與諧波源定位研究[D].西南交通大學，2012.

[2]趙元鵬.配電網故障診斷方法與實現[D].西安石油大學，2013.

[3]陸偉明.配電網諧波源辨識技術研究[D].廣東工業大學，2015.

TM73

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2095-2066（2016）05-0057-02

2016-2-3