配网自动化故障定位中存在的问题分析与应用

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摘 要 关于配网自动化故障定位问题，通过学者们多年的努力，获得了许多具有影响力的成果，但是配网系统是一个庞大的系统，情况复杂多变，因此许多方法在实际应用中还会遇到各种难题。为了进一步明确各种配网自动化故障定位算法中存在的问题，本文对当前比较流行的几种方法进行了分析。

关键词 配电网；故障定位；S注入法

中图分类号TM7 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2014）118-0182-02

1 主动式检测方法分析和应用

主动式检测方式是所有通过主动对电网施加某种影响的方式来判断故障点位置的方法的统称。一般就是通过向系统注入特定的信号来确定故障点的位置。

1.1 S注入法

S注入法需要借助电压互感器来完成，当故障发生时电压感应器会暂时闲置出来，这种定位方法就是利用闲置的电压互感器向接地线注入交流信号的通路来实现的，其基波频率处于工频n次谐波与n+1次谐波之间，然后运用相关设备来跟踪检测注入信号的路径和特征来查找故障点。信号注入法的优点在于：操作简单；能查出隐性接地点，这种接地点通过人工目测无法找到。这种方法的缺点在于：信号容易受到多种因素的干扰，例如PT容量就会影响注入信号的强度。当故障线路存在间歇性电弧现象时，则会导致注入的信号中断而不连续，从而给检测定位带来困难。当接地电阻较大时，注入的信号也会由于信号分流而减弱，这就给定位工作造成干扰，使人们难以准确进行故障定位。总而言之，利用这种方法进行故障定位所需的时间比较长，效率偏低。而且还有引发系统的第二点接地的风险，造成线路自动跳闹的可能。

1.2 传递函数法

传递函数法也是一种常用的故障定位方法。其原理是在故障出线处注入高频信号，然后根据电路故障发生后电路拓扑结构的变化获得故障信息的方法。主要使用频域分析的方法对传递函数进行分析处理。这种方法基于线路的分布参数模型和频谱分析的原理，首先把方波激励信号源注入线路首端，然后测量时域的电流数据和零序电压数据，然后相关数据之后，及时进行分析处理，把数据通过函数的形式表达出来，然后对获得的频域传递函数进行分析处理，从而获得非对称的故障线路分支信息，最后再根据各分支端口传递函数频谱的相位、频率及波形特征来实现接地故障的定位。传递函数法的优点：这种方法在对中性点不接地系统检测故障时不受负载参数变化的影响，提高了检测的精确性。缺点：这种方法以地膜网络作为定位故障的依据，因此只能解决地膜网络中的定位问题，而无法解决仅存在线模网络的相间短路故障的定位问题。

1.3 端口故障诊断法

端口故障诊断法是模拟电路的一种故障定位方法。该方法所依据的是模拟电路故障诊断理论，该方法把这种理论应用于分布参数传输网故障诊断当中。其操作方式是通过从端口施加音频正弦信号，观察信号传播的特征，并把测量数据与故障发生前的测试信号进行对比，通过分析后者的变化情况来实现对故障点的定位。

端口故障诊断法诊断算法及容差处理方法简单、有效。同时由于端口数总小于独立结点数，所以在对同一电路诊断故障时，此法检测工作量较小，适用于大型网络的故障诊断。但是这种方法实用性不强，因为这种方法职能确定故障的大致范围，而无法确定具体的故障距离，因此实用性不强。另外使用这种定位方法需要采集线路两侧的信息，这也会加大工作量，增加成本，降低效率。

2 被动式检测方法分析和应用

被动式故障检测是在故障发生后依靠在配电线路上加装故障探测器来收集线路信息，然后通过分析总结，确定故障所在区段的方法。其实，无论采用何种配电网的故障定位方法，都要以配电网的拓扑结构为基础。配电网主要有三种结构：树状网、环状网和辐射状网，这些结构都是由源点、馈线、开关和末梢组成，电能从源点开始，向各馈线依次提供，各个开关处装有故障检测设备。也可以加装远程通信设备，将线路上所有故障检测设备的实时状态传递到后台，方便快速判断故障区间。

2.1 故障定位矩阵算法

故障定位矩阵算法是目前比较常用的一种故障定位算法，主要有两大类：一是基于网基结构的矩阵算法，二是基于网形结构的配电网故障定位矩阵算法。第二类算法是对第一类算法的改进。基于网基结构的矩阵算法采用的是无向图的方式，通过无向图对网络拓扑结构进行描述，然后对故障探测器收集到的信息进行反洗处理，组成故障信息矩阵，最后将网络描述矩阵与故障信息矩阵进行运算，从而确定故障位置。这种方法的不足之处在于它定位分析所依据的原理只是故障存在的必要而不是充分条件，因此容易导致故障区间的误判。另外，这种方法还需要大量的运算才能确定故障的可能位置，因此操作起来费时费力。基于网形结构的矩阵算法与基于网基结构的矩阵算法采用无向图的方式不同，它采用的是有向图的方式对配网拓扑结构进行描述，而且其定位所依据的原理是故障存在的充要条件，因此使计算量大为减少。但是整个判断过程仍然比较复杂，在对故障进行定位之前需要对每一开关设备逐一进行排查，确定其下游子开关的状态。另外，对于多电源网络，该方法需要多次假定正方向才能确定故障区域。因此这种方法工作量大，故障检测定位速度有待提高。

2.2 遗传算法

遗传算法是数学中的一种搜索算法，是模拟生物进化论的遗传学原理的生物进化过程的计算模型。这种方法具有覆盖面积大、能同时处理多个对象等优点。这种算法擅长于优化问题，并具备高容错性能，在配电网故障定位应用中具有很大的潜力，但是数学模型的构造是使用遗传算法面临的主要难题。

2.3 模糊理论

模糊理论，将经典的集合理论模糊化，其基础是模糊集合，基本精神是接受现实的模糊性，这种理论主要用于处理模糊性较大的问题。电力网络系统正是这种具有较大不确定性的系统，因此，这种理论比较适合应用到配电网故障定位当中。模糊系统和专家系统有着相似的结构，因此也具有专家系统的一些缺陷，如规则库的维护复杂，不具备自学习能力等。其隶属函数通常是根据经验或统计来确定，没有一个通用的方法。

3 结论

配电网自动化是实现配电网运行安全性和可靠性的重要途径。提高配电网故障定位处理能力、压缩故障查找及修复时间，从而减少客户停电时间，提升服务水平，是配电网自动化的一个重要方面。配网自动化故障定位方法较多，各有优缺点，因此需要结合工程上的实际情况来决定取舍。

参考文献

[1]谭红岩.配电网故障定位的算法研究[D].西南交通大学，2012：19-23.

[2]张少彬.配电网馈线自动化系统故障定位的研究及应用[D].国防科技大学，2009：49-50.