摘要：“智能電網(wǎng)”是電網(wǎng)未來發(fā)展的重要趨勢和巨大機遇，而配電網(wǎng)是供用電里一個非常重要的環(huán)節(jié)，在智能電網(wǎng)建設(shè)中擔當重要角色，提高其穩(wěn)定性能夠創(chuàng)造極高的經(jīng)濟效益和社會效益。因此隨著智能電網(wǎng)工作的不斷開展、綠色清潔能源并入電網(wǎng)和提高供電可靠性等各方面需求的迫切增長，配電自動化的建設(shè)將成為今后工作的重點，其中配電網(wǎng)故障定位作為實現(xiàn)配電自動化的基礎(chǔ)備受關(guān)注。

關(guān)鍵詞：配電網(wǎng)；故障定位；智能電網(wǎng)

中圖分類號：TM714 文獻標識碼：A 文章編號：1009-2374（2013）32-0134-02

配電網(wǎng)受其特殊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等因素影響，使得其在輸電網(wǎng)中較為成熟，故障定位技術(shù)不能直接引入到配電系統(tǒng)的故障定位當中，這樣配電網(wǎng)故障定位技術(shù)的發(fā)展就成為制約電力系統(tǒng)可靠性提高及電能質(zhì)量改善的重要因素。為此，國內(nèi)外學(xué)者圍繞配電網(wǎng)故障定位技術(shù)展開了深入研究，提出了多種定位方法。

1 配電網(wǎng)故障定位的難點

研究適合于配電網(wǎng)的故障定位算法，須明確配電系統(tǒng)自身的特點。配電網(wǎng)故障定位過程中主要有如下五點因素需要考慮：（1）配電饋線容易受各種情況影響而發(fā)生故障，如不利氣候、設(shè)備故障、交通事故等，因此發(fā)生故障的幾率很大；（2）配電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)多為輻射型，主干線大都帶有分支線及子分支線，使得對網(wǎng)絡(luò)的等效化簡及故障排查變得更為復(fù)雜；（3）通常情況下配電網(wǎng)中三相線路并不對稱，因而輸電網(wǎng)中常用的基于對稱分量法的故障定位算法不能直接引用到配電網(wǎng)，配電網(wǎng)故障處理算法最好采用三相不對稱參數(shù)；（4）頻繁的不對稱倒閘操作，可能會使系統(tǒng)不對稱程度加大，也會使得配電網(wǎng)的運行方式不確定，出現(xiàn)同一系統(tǒng)在不同時刻的網(wǎng)絡(luò)拓撲發(fā)生變化的情況，為配電網(wǎng)故障定位技術(shù)提出新的挑戰(zhàn)；（5）配電網(wǎng)的負荷類型并不確定，有單相、兩相及三相之分，同時負荷隨時間的波動性較大，使得負荷模型的選擇成為影響定位算法性能好壞的重要因素。

這樣，對配電網(wǎng)故障定位技術(shù)而言，需盡可能地考慮配電網(wǎng)自身的特點，吻合配電網(wǎng)的實際狀況，不能因追求自動化而盲目自動化，定位算法要有廣泛的適應(yīng)性。只有這樣才能更加準確、快速地定位故障，以縮短用戶的停電時間，降低故障對系統(tǒng)的危害。

2 配電網(wǎng)故障定位配電網(wǎng)故障定位方法

國內(nèi)外學(xué)者針對配電網(wǎng)故障定位問題已做了大量的研究工作，歸納起來大致有如下四類方法：

2.1 圖論分析法

圖論分析法是以配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)及FTU監(jiān)測到的饋線開關(guān)信息為基礎(chǔ)發(fā)展起來的一類故障定位方法，分矩陣法和過熱弧搜尋法兩類。

2.2 過熱弧搜尋法

該方法將配電網(wǎng)的故障定位問題轉(zhuǎn)換為過熱弧的搜尋問題。將配電饋線按線路潮流方向定義成有向弧，饋線開關(guān)看作弧的頂點，弧的負荷即為饋線的供出負荷，頂點的負荷則為流過開關(guān)的電流，由此建立與實際系統(tǒng)相對應(yīng)的變結(jié)構(gòu)耗散網(wǎng)絡(luò)。通過歸一化負荷C弧負荷與其額定負荷之比乘以100，是否大于100來判斷過熱區(qū)域，大于100的區(qū)域為過熱區(qū)域，即故障區(qū)域。在過熱弧搜尋索法中增加了最小配電區(qū)域分離的過程，可以在故障信息不完備的情況下對多電源并列供電系統(tǒng)進行故障定位：過熱區(qū)域搜索法則從區(qū)域的耗散電流入來定位故障。過熱弧搜尋法具有原理簡單、可判斷故障程度等優(yōu)點，但其可靠性依賴于區(qū)域額定負荷或額定電流的計算，應(yīng)用相對復(fù)雜。

2.3 暫態(tài)分析方法

暫態(tài)分析法主要通過挖掘系統(tǒng)參數(shù)與暫態(tài)頻率或由網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改變（包括配電網(wǎng)能量分配的變化）而產(chǎn)生的行波速度之間的關(guān)系來定位故障。

2.4 人工智能法

人工智能法不需要對系統(tǒng)建模，只利用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫作支撐，將系統(tǒng)看作是未知的“黑匣子”，應(yīng)用一定的規(guī)則，用來輸出系統(tǒng)故障時的特定數(shù)據(jù)。

專家系統(tǒng)由知識庫、用戶界面、推理機等多個模塊組成。該方法主要將新獲得的故障信息與知識庫中的歷史記錄信息進行對比分析，通過推理機推斷出故障的位置。利用專家系統(tǒng)定位故障亦分兩個步驟進行：

2.4.1 規(guī)則生成階段。在專家經(jīng)驗的基礎(chǔ)上生成規(guī)則，規(guī)則與實際事件的故障特征有關(guān)，形式為：如果出現(xiàn)事件X，則有故障特征Y。

2.4.2 運算或診斷階段。無論何時提示故障，專家系統(tǒng)都應(yīng)按照規(guī)則提取故障特征，對故障進行診斷。若提示事件數(shù)目很多，系統(tǒng)就會給出多個不同的故障特征，這時需啟動啟發(fā)式搜索過程來尋找最可能的故障特征，并給出診斷結(jié)果。

專家系統(tǒng)的優(yōu)點是有效地考慮了專家的豐富經(jīng)驗，運算步驟簡單。但要將專家的所有經(jīng)驗都轉(zhuǎn)換成規(guī)則集不僅需要龐大的數(shù)據(jù)庫作為支撐，轉(zhuǎn)換過程本身實現(xiàn)起來也非常困難；而且對所有可能的故障特征進行搜索也會使系統(tǒng)的全局診斷速度下降；同時，網(wǎng)絡(luò)元件或結(jié)構(gòu)發(fā)生改變時，專家系統(tǒng)還必須立即做出調(diào)整，這些因素都使得專家系統(tǒng)的應(yīng)用受到很大程度的阻礙。

3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

該方法的原理是：首先將數(shù)字量化后的故障警報信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，故障定位結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)的輸出；其次以特定故障對應(yīng)的警報模式作為樣本建立較全的樣本集，用所有的樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，以確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各連接權(quán)值；最后通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試集中輸入量的仿真計算來完成故障診斷。利用三值神經(jīng)邏輯網(wǎng)絡(luò)和改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的方式實現(xiàn)對故障的定位，還有學(xué)者將ANN引入到了并行雙環(huán)及多環(huán)配電網(wǎng)的故障定位當中。

ANN具有較強的學(xué)習(xí)能力，不僅可以通過以往的經(jīng)驗學(xué)習(xí)，還可以通過其他測量集學(xué)習(xí)。如果訓(xùn)練充分，即使新事件的輸入不完整且摻雜有噪聲，ANN仍可以有效地工作。對于網(wǎng)絡(luò)拓撲確定的配電網(wǎng)應(yīng)用ANN診斷故障，無論是診斷時間還是結(jié)果都令人滿意。但其缺點就在于ANN的訓(xùn)練過程十分緩慢，對新事件的概括能力也較差，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時需重新對ANN進行訓(xùn)練。

4 其他智能算法

除上述兩種智能算法之外，其他智能算法在配電網(wǎng)故障定位中的應(yīng)用研究也層出不窮，如遺傳算法、粗糙集理論、蟻群算法、粒子群算法等。雖然每種方法都不夠完善，但智能算法的引入還是為配電網(wǎng)故障定位問題的解決提供了新的思路和方法，應(yīng)用前景比較廣闊。

5 結(jié)論與發(fā)展

配電網(wǎng)的特殊性決定了其故障定位比較復(fù)雜，為了提高定位精度，國內(nèi)外的專家學(xué)者提出了多種不同的解決方法。但單一類型的算法由于其局限所在，不能很好地滿足定位要求。為此，應(yīng)該從各類方法的原理及其實現(xiàn)條件著手，從配電網(wǎng)的實際結(jié)構(gòu)及自動化發(fā)展程度考慮，將各類算法有效地結(jié)合起來，形成復(fù)合型的故障定位方案，以有效地解決配電網(wǎng)故障定位這個難題。復(fù)合型的配電網(wǎng)故障定位方案可以綜合利用各類算法的優(yōu)勢，取長補短，更好地提高定位算法的性能，降低成本，提高經(jīng)濟效益。

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作者簡介：張曉楓（1961—），男，吉林長春人，供職于長春電力集團有限公司，研究方向：電力配電施工

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