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(國網四川省電力公司電力科學研究院,四川 成都 610041)
隨著配電自動化工程的不斷建設以及在線監(jiān)視設備的不斷升級,大量應用于配電自動化的故障指示器也涌現出各種新的技術和產品。根據故障識別的原理,目前故障指示器型號有:暫態(tài)錄波遠傳型、外施型號遠傳型、暫態(tài)特征遠傳型等等。故障指示器不僅能識別不同類型的故障進行就地指示,還能將故障時的信息發(fā)給配電運維主站,主站再通過上送的故障信息進行故障定位。
目前,基于故障指示器的配電自動化主站故障定位方法有:矩陣法、概率估計法、人工智能法。文獻[1]提出了利用配電網結構形成的網絡描述矩陣和上報故障信息形成的故障信息矩陣進行矩陣計算,按照判定規(guī)則得到故障定位區(qū)段,但當上報故障信息不健全時,故障定位效果不佳。文獻[2]利用最小故障判定模型和故障指示器組合信號,以故障指示器之間的相互依賴關系為依托,提出了一種基于最大概率的故障指示器故障判定方法,在處理不健全信息方面有一定效果,但是根據運行經驗確定的故障信息完全正確的概率和故障信息完全錯誤的概率并不一定正確反映實際的故障情況,且結果受概率取值影響。文獻[3-4]提出了基于人工智能的遺傳算法和蟻群算法,該類方法在健全信息下皆能取得較好的結果,但在非健全信息的情況下定位結果的可信度低。此外上述的定位方法僅僅利用故障指示器上送的單一故障信息進行故障定位分析,如果單一信息出現漏報和誤報時,上述方法可信度將更低[5]。因此研究故障指示器多種信息的容錯定位方法更有現實的意義。
下面首先將故障指示器短路故障時上送的遙信、遙測等多種信號進行分析形成對應的故障決策表,再根據不同的決策表得到初始的故障定位結果,然后對初始的定位結果利用加性策略進行結果的融合,得到最終的故障定位結果。最后通過算例對所提方法進行了分析計算,該方法適用于信息漏報和誤報的情況,且能獲得更加可信的定位結果。
按照文獻[6]定義,如果一個故障判定區(qū)段的所有端點都是故障指示器,并且沒有內點或者所有內點都是T接點,則稱該故障判定區(qū)段為最小故障判定區(qū)段。

圖1 一個簡單的配電網絡
圖1為某一簡單的配電網絡,由一條饋線組成,圖中:STA為變電站;HW1、HW2為環(huán)網柜;S1為變電站出線斷路器,S9為用戶分界開關;S2至S8為負荷開關;T1至T6為配電變壓器;FI1至FI5為故障指示器。按照定義,該配電網絡故障判定區(qū)段劃分如表1所示。

表1 最小故障判定區(qū)段
由表1可知,最小故障判定區(qū)段W5只有一個故障指示器,表示其處于配電饋線的末梢區(qū)域,如果其上送故障信息,可判定其下游發(fā)生故障。
配電網單電源輻射狀運行,當線路發(fā)生短路故障時,處在故障上游的故障指示器會有過流,而處在故障下游的故障指示器沒有過流,故障指示器監(jiān)測到有過流信號,會閃光(翻牌)就地指示同時上送故障動作信息。根據圖1中故障指示器的安裝位置,則原始故障決策表如表2所示。

表2 原始故障決策
注:“1”表示有故障動作信息,“0”表示無故障動作信息。
從表2可以看出,樣本3中的FI3為動作狀態(tài)、FI4為不動作狀態(tài)是唯一的一種組合且其他樣本都沒有的組合,也就是說只要出現FI3為動作狀態(tài)、FI4為不動作狀態(tài)就可以斷定W3區(qū)段發(fā)生了故障。利用基于可辨識矩陣的約簡算法[8]對表2進行處理,新的故障決策表如表3所示。

表3 基于故障動作信息的約簡決策
注:“1”表示有故障動作信息,“0”表示無故障動作信息,“~”表示不關心。
由表3可得基于故障動作信息約簡決策表的故障判定規(guī)則:處于某區(qū)段上游最近的故障指示器有動作信息,其下游最近的故障指示器無動作信息時,則認為該區(qū)段發(fā)生故障。
隨著故障指示器技術的不斷升級,故障指示器在發(fā)生故障時,不單單只上送故障動作信息,還會將短路故障電流和故障錄波文件等信息上送給配電運維主站。
當線路發(fā)生故障時,處在故障上游的故障指示器才有短路電流流過,處在故障下游的故障指示器沒有短路電流流過,因此故障上游的故障指示器才會向配電主站上送故障電流信息。同理可得基于故障電流信息的約簡故障決策表,見表4。

表4 基于故障電流信息的約簡決策
注:“1”表示有故障電流信息,“0”表示無故障電流信息,“~”表示不關心。
由表4可得基于故障電流信息約簡決策的故障判定規(guī)則:處于某區(qū)段上游最近的故障指示器有故障電流信息,且其下游最近的故障指示器無故障電流信息時,則認為該區(qū)段發(fā)生故障。
目前,新型的故障指示器已具備線路發(fā)生故障時錄波的功能,其錄波的啟動條件包括電流突變、相電場強度突變等,可實現同組觸發(fā),閾值可設。線路發(fā)生短路故障或單相接地故障時均能使故障指示器啟動錄波。其中發(fā)生短路故障時故障啟動條件為電流突然上升超過設定的閾值,因此處在短路故障點上游的故障指示器才會啟動錄波;處在短路故障點下游則不會啟動錄波,而單相接地故障時,線路上所有故障指示器因相電場強度的突降超過閾值均會啟動錄波。由此當發(fā)生短路故障時,基于故障錄波文件上送信息的約簡決策如表5所示。

表5 基于故障錄波文件上送信息的約簡決策
注:“1”表示有故障錄波文件上送信息,“0”表示無故障錄波文件上送信息,“~”表示不關心。
為了區(qū)別出不是線路發(fā)生單相接地故障啟動的錄波,結合表5,基于故障錄波文件上送信息約簡表的故障判定規(guī)則為:當整條線路有故障指示器上送故障動作信息或故障電流信息時,處于某區(qū)段上游最近的故障指示器有故障錄波文件上送信息,且其下游最近的故障指示器無故障錄波文件上送信息時,則認為該區(qū)段發(fā)生故障。
高速公路在施工中會遇到多種復雜地形條件,所以應該考慮各項影響因素。在實踐中,要從工程施工地點的實際情況出發(fā),選擇最佳的結構形式和設計方案,以提升安全性和穩(wěn)定性,有效控制工程造價。
當上送信息沒有漏報或誤報時,利用不同信息的故障約簡決策表可得到一致的故障定位結果。當上送信息有漏報或誤報時,按照故障約簡決策表進行故障區(qū)段判定可能得到多個結論。因此,直接利用約簡決策表進行故障定位很難在工程實際中得到應用。這里,將故障時某區(qū)段發(fā)生故障的可信度定義為故障指示器上報信息的實際狀態(tài)與故障時的匹配程度[9],即有
qj=s/n
(1)
式中:qj為區(qū)段j發(fā)生故障的可信度;n為故障指示器總數;s為實際上報信息的故障指示器與區(qū)段j發(fā)生故障時應上報信息故障指示器一致的個數。
利用故障信息約簡表得到初始定位結果,定位結果可能由一個或多個可疑故障區(qū)段組成。這里用U來表示,可設U={A1,A2,....,Ai},其中A1~Ai為可疑故障區(qū)段,那么可疑故障區(qū)段之間的相對概率為
(2)
式中:qk由式(1)計算得到;m(Ak)為可疑區(qū)段Ak的相對概率。
群體決策經常在現實生活中出現,當多個專家進行決策時,需要對每個專家的意見進行折衷考慮,拋棄彼此之間的一些分歧,從而獲得基本一致的觀點[10-11]。多個故障定位結果融合的過程類似于群體決策過程,故障指示器某一種信息得出的定位結果相當于一個專家。為避免定位結果出現一票否決和彼此沖突的問題,采用加性策略計算方法對結果進行融合,其定義如下:
設識別框架表示某一信息約簡表的所有可能結果的集合為U,則U={A1,A2,....,Ai},其子集對應的相對概率為m1、m2、…、mt,則具體合成規(guī)則為
(3)
m′(Ai)反映了不同約簡表所得結果對Ai的支持程度,再對其進行歸一化處理,表示為
(4)
NOR(Ai)綜合地反映了多個約簡表所得結果對各子集的認可程度,將其作為合成結論中的基本概率分配。即
m(Ai)=NOR(Ai)
(5)
根據式(5)得到融合后某區(qū)段的基本概率分配,則融合后故障判定規(guī)則為:當某區(qū)段基本概率分配值最大時,則該區(qū)段為最可能發(fā)生故障的區(qū)段。
圖2顯示了某配電網絡故障指標器狀態(tài),其中黑色表示有圖例對應的信息。根據故障區(qū)段定義,該配電網絡的最小故障判定區(qū)段劃分與表1一致。

圖2 某配電網絡
在圖2中,FI3與FI4之間發(fā)生短路,即區(qū)段W3發(fā)生故障。此時FI1、FI2、FI3、FI4均上報故障動作信息,FI1、FI2、FI3均上報故障電流信息,FI1、FI3上報了故障錄波上送信息。
根據故障指示器上送的故障信息情況按照第2章對應的故障約簡決策表可得表6所示的可疑故障區(qū)段。

表6 不同信息的約簡決策表得到的可疑故障區(qū)段
根據式(1)、式(2)可得其相對概率見表7。

表7 約簡結果的相對概率
按照式(3)、式(4)、式(5)進行計算,得到可疑故障區(qū)段的概率分配值為
m(W1)=0.111
m(W3)=0.556
m(W4)=0.333
由計算結果可知,區(qū)段W3概率分配值最大,其為最可能發(fā)生故障的區(qū)段,與實際情況相符。
利用新型故障指示器在故障時上送的大量信息形成對應的故障決策表,從而得到多個故障定位結果,然后利用加性策略對結果進行合成,得到最終的定位結果。通過仿真分析證明該方法在個別信息漏報或誤報的情況下進行故障定位,結果仍然可信,為配電自動化主站的故障定位提供了一種新的思路。