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为提高故障诊断准确度与诊断容错性,提出基于加权队列的配电网智能分布式故障自动化诊断算法.馈线终端单元采集各开关的故障电流信息后,根据加权公平队列算法进行故障电流向调度中心服务器的调度与传输;通过设计基于带宽分配的改进加权公平队列算法,构建配电网智能分布式故障诊断评价函数,引入量子粒子群算法,自动优化评价函数求解过程,最终实现配电网智能分布式故障的自动化诊断.试验结果表明:当学习系数为 4 时,量子粒子群算法具有最优性能;所提算法可诊断配电网中的多点故障,并确定故障区段;算法具有良好的故障诊断容错性,仅在故障位置附近多开关故障信息丢失时,诊断效果才受到一定影响;同时,该算法的信息调度能力较好,延迟时间较短.
加权队列配电网智能分布式故障自动化诊断加权公平队列算法量子粒子群算法
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随着农村电网智能化改造的持续推进,故障类型识别与定位技术成为保障农网供电可靠性的关键.结合农村电网配电系统运行特点,分析短路、接地、断线等常见故障的电气特征,系统阐述基于暂态信号、行波原理、人工智能算法的故障识别与定位技术.结合崇礼地区FTU(馈线终端单元)、DTU(配电自动化站所终端)、SCU(智能控制单元)等智能设备的部署经验,依托城区8个10 kV"单环网"、太子城奥运核心区10 kV"双环网"自愈系统的应用实例,验证了智能技术在提升故障识别准确率、故障定位效率方面的实际成效,可为农网智能配电系统故障处理提供技术参考和实践借鉴.
农村配电网智能配电故障类型识别故障定位智能终端
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针对高比例分布式电源(DG)导致传统馈线自动化(FA)误动、拒动及重合闸失败问题,提出一种基于边缘协同计算架构的适应性提升技术.该架构的核心技术贡献包括:边缘网关协同计算框架、5G 低时延通信机制、基于分布式共识算法的FTU自主决策算法,实现多个馈线终端单元对故障方向达成一致.在此基础上,构建暂态方向判别、动态定值整定与自适应重合闸三层机制.在 RTDS 上搭建 10 kV 有源配电网模型,设置 DG 渗透率 50%～200%及多种故障验证.仿真结果表明:DG 渗透率 200%时,故障识别率 96.2%,重合闸成功率 94.6%,误动率 2.0%,平均隔离时间 0.41 s.高阻接地(500 Ω)下,非同期合闸由18次降至2次,冲击电流由5.8 p.u.降至1.3 p.u..所提边缘协同计算架构显著提升了高比例DG下FA的适应性.
高比例分布式电源馈线自动化暂态方向判别动态定值自适应重合闸
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针对智能电网环境下配电系统故障定位精度不足和隔离响应滞后的问题,构建自动化故障定位与隔离恢复体系.基于馈线终端单元(Feeder Terminal Unit,FTU)状态采集、网络拓扑搜索及多源数据融合方法,实现故障区段的快速判定与开关联动控制.结合负荷转供与终端协同机制,完成非故障区域恢复.测试结果表明,该系统能够缩短故障定位与隔离时长,提升配电网络的运行稳定性,为智能配电自动化建设提供技术参考.
智能电网配电自动化故障定位故障隔离
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配电网小电流接地系统发生单相接地故障时,故障特征量较小,且目前利用单一判据进行定位的方法在高阻接地情况下可靠性较低.本文提出一种利用配电自动化系统中多种来源测量信息的单相接地故障区间定位方法,对馈线终端单元采集到的零序电流幅值、相位以及开关动作情况的信息进行综合分析,建立幅值-相位加权综合判别模型.仿真实验结果表明:过渡电阻在0～2000Ω范围内,本文所提算法平均定位准确率为97.3%;平均定位时间为约68ms,可满足配电网馈线自动化对定位时间的要求.
配电自动化单相接地故障故障区间定位
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针对配电网拓扑复杂导致故障难以快速隔离、易产生电流泄漏的问题,该文提出一种基于虚拟现实(Virtual Reality,VR)可视化技术的配电网故障检测与隔离算法.利用VR可视化技术构建配电网的三维仿真场景,通过FTU装置实时采集配电网参数,得到配电网的实时运行状态.根据节点负荷大小及其权重计算故障停电损失,并以此优化FTU的布置,根据配电网上布置的FTU数目以及安装位置,将配电网划分成若干个子区域.启动FTU,计算各区域对应的电流状态,从而监测配电网故障.根据故障定位结果,通过远程控制系统对特定开关进行跳闸操作,从而实现配电网的故障隔离.实验结果表明,对于编号为5的节点,故障隔离前网络损耗为210 kW,故障隔离后网络损耗仅为130 kW,该文算法的故障检测准确率高于95%,且故障隔离后,仅需5.6 ms便可将故障电流降至正常值,提升了配电网的供电效果.
VR可视化技术配电网故障检测隔离算法故障定位
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针对传统配网故障诊断依赖单一量测数据、抗干扰能力弱、定位延时大等问题,文章提出一种融合多源量测数据的配网故障快速定位与类型识别方法.首先,整合数据采集与监视(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统的实时运行数据、馈线终端单元(Feeder Terminal Unit,FTU)故障录波数据、同步相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)数据及用户报修信息,通过卡尔曼滤波去噪、时间同步校准、特征提取完成数据预处理.其次,构建基于拓扑关联矩阵与加权最小二乘的故障定位模型,利用多源数据互补性缩小故障区段并精确定位故障点.最后,基于提取的故障特征向量,采用改进随机森林算法构建故障类型识别模型,实现短路故障与非短路故障的精准识别.通过搭建10 kV 配网仿真模型并开展多场景故障实验验证,结果表明:该方法定位误差不大于 50 m,定位时间不超过 2 s,故障类型识别准确率大于等于96.8%.相较于传统的单一量测数据方法,其定位精度提升35%,识别准确率提升18%,抗干扰能力显著增强,可为配网故障的快速处置提供可靠的技术支撑.
配网故障多源量测数据故障定位类型识别
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随着配电网自动化建设的深入,馈线终端单元(FTU)与柱上开关的成套应用已成为实现故障精准隔离与恢复供电的关键.然而,现场施工中因工艺偏差、图纸错误或标识不清等原因,导致电压互感器(PT)二次回路相序接反问题频发,进而引发FTU采集异常及保护功能紊乱,严重影响供电可靠性和自动化效能.传统人工核相方法存在效率低、安全风险高、易误判等不足.针对这一工程痛点,分析了PT相序反接的电气特征及其影响机理,并研制了一款便携式PT相序自动识别工具.该工具通过与FTU通信,控制录波并读取电压、电流波形,计算相位关系及负序分量等特征量,结合智能诊断算法,可在不断电、不拆线的条件下快速准确判断相序状态(正序、逆序或特定相别反接),实现异常告警与参数自动恢复,从而保障FTU正常运行.经实验室模拟与现场实测验证,该工具诊断准确率达100%,单点排查时间由平均40 min缩短至3 min内,显著提升了调试效率与作业安全性,具备重要的工程应用与推广价值.
配电网自动化馈线终端单元柱上开关电压互感器相序检测便携式工具
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针对配电网自动化现场测试中柱上断路器馈线终端(FTU)(DC 24 V有源遥控)与环网柜站所终端(DTU)(DC 48 V无源遥控)接口不兼容、传统测试设备需外接电源或繁琐改线的问题,设计了一款纯硬件架构的多功能模拟断路器测试工装.方案采用模块化设计,核心包括可配置电源部分、基于拨码开关的信号识别切换部分、中央逻辑处理与状态反馈指示部分.可配置电源部分直接取自FTU或DTU自身的储能电源(DC 24 V/DC 48 V),无需额外AC/DC转换单元,通过双刀双掷开关实现工作电源的选择切换;信号识别切换部分利用同一双刀双掷开关的物理触点重构输入回路,实现有源遥控与无源遥控模式的硬件兼容;中央逻辑处理与状态反馈指示部分以磁控继电器为核心,由遥控脉冲驱动主回路通断,其辅助触点配合LED分别指示合闸与分闸位置.回路中增设防反接二极管,并利用DTU无源遥控特性实现天然接线防错保护.测试表明,该工装无需外接电源、接线简单、状态指示清晰,具有良好的电磁兼容性与操作安全性.最后,探讨了以单片机实现自动识别与参数可编程的智能化升级方向.
模拟断路器馈线终端/站所终端兼容双刀双掷开关磁控继电器防反接保护
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本文提出一种基于FTU故障录波数据的故障区段定位方法.该方法首先采用自适应陷波滤波与提升小波变换实现裂缝放电脉冲的增强提取,其次融合波形相似度与多尺度能量熵构建双重初筛判据,快速锁定疑似故障区段,最后基于暂态零序阻抗角的上下游相位反转特性实现精准定位,为配电网隐蔽性故障的在线识别与主动运维提供了有效的技术手段.
故障录波隐蔽性故障定位方法
