窄帶通信環境下配電網分區故障定位方法

薛肖雨，何永超

（國網陜西省電力有限公司寶雞供電公司，陜西 寶雞 721000）

0 引 言

大量研究表明，配電網中的大部分短路停電故障發生在配電系統中，其中80%以上的配電系統故障為不同區域內的故障。因此，需要對配電網故障進行分區定位研究，以確保在相應的配網區域中，縮短故障影響時間，保證用戶用電的穩定性。唐冬來等人根據時空耦合矩陣的新型算法，定位配電網的故障區域，實現了快速定位的目標[1]。楊鵬杰等人利用多尺度自適應殘差卷積神經網絡來定位新型配電網的故障問題[2]。許可等人基于圖卷積網絡，實現配電網故障定位及故障類型識別[3]。故障定位的形式多樣，根據需求選擇不同的定位方式可以更好地解決配網的故障問題[4-5]。文章提出的基于窄帶通信技術的配電網分區故障定位方法，將通過分區故障的定位，實現定位準確度的需求，并為相關的窄帶通信技術的研究提供一定的參考。

1 配電網分區故障定位方法

1.1 收集處理配電網信息

配電網斷線也稱縱向故障，是配電網故障中較常見的故障類型。其主要是配電網線路的相鄰節點之間發生的非正常斷開或三相阻抗不一致的現象，包括單相斷線和兩相斷線兩種。文章所構建的配網故障模型如圖1 所示。

圖1 配網故障模型

根據圖1 中的數學模型，分析出相應的配電網故障模型表達式為

式中：L為濾波器等效電感；R為網側等效電阻；I為分布式電源交流側輸出電流；Up為公共連接點處的電網側單相電壓；U為配電網電源的輸出電壓。

配電網在發生縱向故障時，會產生的小于正常運行時的負荷電流，可根據故障線路與非故障線路電流參數幅值的不同，進行區段故障定位分析。橫向故障主要包括短路接地故障和相間短路故障，故障類型主要包括兩相短路、兩相短路接地、三相短路。其相關因素包括工作中的電纜和裝置內部潮濕或進水、配電裝置和電纜的過負載工作。發生橫向故障時電流均向故障點流動可采用判定故障電流方向的方法定位故障點，為配電網故障定位提供了足夠依據和基礎。

1.2 全局感知搜索配電網故障

在算法運行后期，其收斂性達到了整體最優化，大規模的粒子會聚集在最優解的附近。此時，引入角度機制，利用當前時刻的最優解搜索周圍區域中的最優解，以降低算法的早期收斂性。如果當前時刻的最優解搜索到了其周圍區域中的最優解，則該解為全局最優解，否則將當前時刻的最優解作為下一代的全局最優解，繼續迭代。迭代算法的表達式為

式中：A表示低壓電器中的電壓幅值；m表示信號的波動幅值；Ω表示幅值所體現出的頻率向量；ω表示電塔的角頻率。如果m能夠以正值表示，那么m=d/2。

為避免角度探索策略失效，將當前粒子與所有粒子位置的中間值二者之間作差來產生新的引導向量，使得新轉換角度的粒子既能保持全局樣性又能保持原有的優越性。

1.3 融合配電網拓撲信息定位故障

根據故障特征的分析結果，描述配電網的拓撲信息。在節點的描述中，利用電壓電流的數據拓撲電網信息，在不同的節點信號中分析配電網的數據。因此，在電壓的相流值的計算中，利用規劃幅值描述特征信息，既能減少運算的復雜性，又能增加特征信息的豐富性，簡化了流程，適合用于通信技術。同時，出于成本的考慮，應在適合的位點布置量測裝置，避免受外部設備的限制，同時借助一定的運算技術快速精確地確定配電網的故障點。

1.4 構建配電網故障定位模型

在不同配電網故障線路的實時監控中，監控點的布設做不到十分全面，并不能做到精確排查故障問題。配電網分區線路實時監控模型如圖2 所示。

圖2 配電網分區線路實時監控模型

以圖2 為例，文章建立的模型一共有6 個可能發生故障的電路區段。根據各點分析故障位置，判斷模型中的電流流動方向，并根據電流方向，設置對應的傳感監控點，依照傳感數據判斷故障區段。文章所設計模型對應的計算方法為

式中：Ij表示監控系統監測到的故障電流值。為更加準確分區線路中故障定位，需要歸類各點的監控監測數據，歸類標準為畸變信息的位置點。通過適應函數將信息迭代，并且在目標函數的運算下降低差值，通過縮小差值以篩選最優解，從而在不同的定位區間內確定故障位置。

在配電網的故障定位求解過程中，首先在配電網的拓撲結構中分析信息，并根據分析數據測算監測信息的數據；其次，按照監測信息所表達的0 或1 結構，排查負荷效應，在內層的優化中定位故障的拓撲；最后，完成對故障電流下不同配電網區域內的信息求解。

1.5 基于窄帶通信技術實現故障定位

文章運用的是低頻窄帶通信技術。由于該技術選擇低頻載波，并將傳輸帶寬變窄，能夠更加適應新型配電網的電力運輸。頻譜間置技術指選擇頻率時，載波頻率能夠保持在最小間隔區間內，使電力線與載波頻率在同一諧波中，從而達到去除噪聲的效果。跳時通信技術是將波形周期劃分為多個區間，并在發送端和接收端的不同信噪中選擇最優點發送或將不同時間片同時發送的技術。所用技術并不局限于時間順序，避免信噪比的衰減導致時間通信流程的減緩，提高定位故障的速度，增加故障定位環節中所受到的故障區間的影響。窄帶通信技術具備傳統電力線通信方法所不具有的諸多優勢，無須重新布線，具有抗干擾能力強、環境適應能力強、傳輸距離遠、成本低以及便于推廣使用等優勢。

2 實驗論證

實驗將對比不同方法下配電網分區故障定位方法，設置文章設計的基于窄帶通信技術的配電網分區故障定位方法為實驗組，基于圖神經網絡的故障定位方法為對照組Ⅰ，基于大數據運算的故障定位方法為對照組Ⅱ。

為保證測試的真實性，此次選擇某省電力系統中的歷史電力數據為測試對象，按照時間編號展示電力數據信號。以幅度為1，頻率為0.55 Hz 的正弦波為基礎，調取電力數據采集窗口下的電壓數據。實驗提取時間序列下電壓數據，時間編號和對應的電壓數據如表1 所示。

表1 時間序列下電壓數據

根據表1 所示內容，以該電力系統的常規化運行情況為標準，當電壓數據超過49.5 V 時，表示電力系統會出現異常，會影響整個電路的運行安全。分別將選定的數據上傳至測試平臺，預測異常數據。

設定此次待測試的樣本數據共計有6 組。在對異常數據預測的過程中，需要分類正常數據和異常數據，不同方法在預測時所花費的時間不同，夠預測時間減少不同，為異常狀況的處理爭取時間優勢。仿真實驗中的配電網參數設置如表2 所示。

表2 實驗環境參數

在配電網的單相接地故障的定位中，通過故障特征的暫態分析實現對故障的初步定位。但是配電網單相接地故障中的短路電流較大，即使接地電阻的阻值設定較高，接地也為大電流和大電壓。為實現配電網中的簡化電路，需要仔細排查配網中的可能出現故障的狀況，避免產生電位差問題。不同方法在預測時所花費的時間不同，實驗結果希望既能夠保證預測精度，又能夠減少預測時間，為異常狀況的處理爭取時間優勢。

在仿真實驗環境中，對比3 種不同定位方法，所獲得的定位延時數據對比結果如表3 所示。

表3 不同方法配電網故障定位延時對比結果

分析表3 中的實驗數據可知，所設計方法的配電網故障定位延時明顯低于另外2 種方法。由此表明，設計方法能夠一直保持相對穩定的狀態，還能有效縮短配電網故障定位延時，為配電網的故障處理爭取時間優勢。

3 結 論

文章研究了基于窄帶通信技術的配電網分區故障定位方法，分析配電網中的橫縱向故障。同時，在配電網故障特征的基礎上，融合配電網的拓撲信息初步定位電網故障，建立故障定位模型。在窄帶通信技術的基礎上，多方位多角度分區定位故障，并且在實驗中對方法進行對比分析，證實文章所提定位方法的故障定位速度具有一定的優越性。