基于Lambda算法的配电网故障定位方法研究

　　摘要：为了有效地提升配电网故障分析和定位的效率，降低经济成本，论文对多种故障原因进行了深度的分析并提出了一种基于Lambda算法的配电网故障定位技术。该算法通过对出现故障的配电网络和馈线终端上传的数据进行分析，使用高效的模糊度搜索技术，快速定位出故障所在位置。实验表明，使用所提出的基于Lambda配电网故障定位技术对故障网络进行分析，可以有效地降低不同模糊度之间的相关性，极大地减少迭代和搜索次数，提升配电网故障定位效率。

　　关键词：配电网;故障定位;Lambda算法;模糊度求解;

　　引言随着我国经济实力的飞速发展，无论是工业还是居民都对电力系统的稳定和可靠供应提出了更高的要求[1]。为了面对当前新形势下的各种具有挑战性的需求，我国电力传输和供应系统的建设和维护日益复杂。如何确保供电系统的可靠性、稳定性以及保持电力的高效传输逐渐成为当前的一个热门的研究课题[2]。

　　配电网论文范例： 配电网规划中的城市配电网自动化运用探讨

　　配电网作为终端用户和电力负荷中心之间的纽带，是整个电力供应系统中最重要的部分之一，作为向终端用户输送电力的主要通道，该网络的稳定性和安全性将直接对终端用户产生重大的影响[3]。配电网一旦出现故障将严重影响到正常的社会运转，导致严重的经济损失。对配电网故障精准定位是电力供应系统快速恢复的前提，因此配电网故障分析和定位等相关方面的研究在学术领域和经济领域都具有非常重要的价值和意义。

　　随着风力、水利等高效清洁的分布式电源(DistributedGeneration,DG)的大量使用，配电网结构由原始的单电源辐射式供电网络逐步转换为多电源分布式供电网络，导致配电网故障定位的难度迅速增加，传统的故障分析和定位方法在分布的拓扑网络结构下已不再适用[4]。通过对配电网中馈线终端(FeederTerminalUnit,FTU)上传的数据进行分析并完成故障的区段定位，是目前常用的一种配电网故障分析和定位方法。

　　基于FTU故障分析和定位算法简洁高效、普适性强，并且可以根据不同的应用场景选择适当的数据处理方法如深度神经网络[5]、蜂群算法[6]、粒子群算法等[7]。文献[8]提出了一种基于矩阵相似度搜索的配电网故障定位算法，这种算法运算速度快、实时性强，可以完成配电网故障的快速定位，但是该方法鲁棒性差，对噪声数据非常敏感，一旦数据出现偏差，会导致故障定位精度明显下降。

　　文献[7]对经典的PSO算法进行了改进提出了一种适用于配电网故障定位的粒子群算法，这种在定位分析的过程中利用配电网络的拓扑关系来优化故障定位的精度，可以明显的加速数据分析过程，但是该方法在训练过程中不易收敛，容易陷入到局部最优解。文献[9]提出了一种基于改进蝙蝠算法的配电网故障分析和定位技术，该算法针对传统的蝙蝠故障定位算法求解速度慢、精度低等问题，通过引入一种时变惯性权重因子来提高模型的收敛速度和对配电网故障的定位精度，该方法适用于故障量较少的情况，一旦故障数量超过一定阈值并且含有畸变时，该算法的性能会迅速下降。

　　文献[10]提出了一种基于量子计算和免疫算法的配电网故障定位方法，该方法将量子计算的思想应用到缩减免疫算法的种群规模上，优化了免疫算法在克隆和变异过程中的全局搜索性能，有效的提高了算法收敛速度和全局故障寻优能力，但是量子计算存在建模复杂等缺点，导致该方法不能很好的适应具有多重故障且含有畸变信息的情况，并且算法的容错性能相对较差。Lambda算法又被称为最小二乘模糊度去相关算法，使用一种应用广泛的周期模糊度求解过程中[11]。

　　该方法自从被提出以来，因为其自身在求解整周期模糊度问题上效率和准确性，迅速成为学术界研究的焦点。针对目前基于智能算法的配电网故障定位技术存在的收敛速度慢、易于陷入局部最优解、全局搜索能力弱以及容错性差等缺点，文中将Lambda算法引入到配电网故障定位算法中，通过调整Lambda算法的变换方式来正则化模糊度搜索空间，进而提升算法的全局效率和故障定位精度。此外，文中还设计了多种配电网故障实验，证明了所提出算法的有效性和鲁棒性。

　　1配电网故障定位的数学模型

　　1.1配电网故障状态编码传统的单一电源配电网中，一般采用编码来表示该节点通过电流的状态和FTU的故障情况，其中节点区段状态正常使用表示，节点发生故障使用表示[12]。随着分布式电源(DG)逐渐接入到现有的配电网中，配电网的拓扑结构由原有的点状结构变为现在的发散状结构，并且潮流分布也发生的重大的变化，使原有的故障编码无法适用于当前的配电网。在含有DG的配电网中，由于流经开关的故障电流方向具有不确定性，因此采用全新的编码方式来描述在含有DG的配电网中故障电流的方向。

　　1.2开关函数开关函数在配电网故障分析和定位问题中主要用来表示开关状态和FTU之间的关系，使用智能算法对FTU上传数据进行分析和定位时，其中一个关键的步骤是建立开关函数和配电网故障之间的相互对应关系[10]。由于含有DG的配电网的拓扑结构复杂程度远高于传统的单一电源的配电网，并且含有DG的配电网中，每一个开关处的故障电流的状态会受到相互关联的电源的影响。

　　2Lambda配电网故障定位算法

　　2.1Lambda算法求解过程

　　Lambda算法是一种采用最小二乘模糊度去相关调整算法[15]，该算法的核心是去相关和最小二乘搜索，其中去相关的过程主要是通过整数的变换算法来实现。Lambda算法主要是通过改变搜索空间的形状来提升搜索的效率和精度，该方法经过不断的发展和完善，目前已经具有了完善的理论体系和求解过程，在模糊度求解领域，是一种比较高效的运算方法[16]。

　　2.2Lambda算法模糊度搜索

　　经过变化后，原始的模糊度空间变成了一个具有维空间的超椭球空间，该空间的中心是第维度中的向量，Lambda算法将会在该模糊度空间中对所有可能的整数解进行搜索。算法在搜索空间中按照数据的大小进行搜索，并且每次只寻找一个整数解，一旦第维空间中的解确定，算法将按照同样的方式对维度进行搜索。经过有限次的迭代循环，如果可以在第维空间中找到整数解，则可以确定整个周期的模糊度矢量。在实际使用场景中，可以通过多次搜索的方式来提升算法的搜索精度。

　　3算法仿真和案例分析

　　为了证明所提出算法的有效性和可靠性，文中构建出一种含有DG的配电网模型，使用MATLAB2017b构建仿真开发环境，在IntelE53.1GHzCPU、16GBRAM的PC机上模拟配电网故障分析和定位。在基于Lambda配电网故障定位算法中，选择变换最小二乘法，基线长度默认为。

　　3.1单节点故障分析

　　为了证明所提出算法的有效性，因此设计了一个含有多个节点的配电网故障模型，该故障模型可以模拟单接点故障和多节点故障。

　　3.2多节点故障分析

　　随着目前供电系统的拓扑网络结构日益复杂，配电网在实际运行过程中经常会有多节点同时发生故障的情况产生，因此在仿真实验中使用配电网模型模拟两处故障同时发生的情况。

　　4结束语

　　文中提出了一种基于Lambda算法的配电网故障定位算法，通过对经典的Lambda算法进行改进和优化，使算法可以更好地利用基线长度这一先验知识，同时使用变化来对模糊度搜索空间进行正则化，并且通过使用部分模糊度搜索算法来降低搜索空间的维度，有效地提升了算法在在模糊度空间上搜索的效率和准确率。

　　根据目前常用的配电网拓扑结构，分别设计了单故障定位实验和多故障定位实验，两组实验结果证明，所提出的算法可以准确、快速地对配电网中的故障进行分析和定位;同时进行了含有畸变信息的配电网故障定位实验，实验结果说明了所述算法具有很好的容错性能。此外，将所提出的算法和重用的蚁群算法进行对比，对比结果显示所提出的算法在故障定位精度、收敛速度等指标上均优于目前常用的智能算法，是一种实时性强、普适度高的配电网故障定位算法。

　　参考文献

　　[1]肖湘宁,廖坤玉,唐松浩,等.配电网电力电子化的发展和超高次谐波新问题[J].电工技术学报,2018,33(4):707720.XiaoXiangning,LiaoKunyu,TangSonghao,etal.Developmentofpowerelectronizationindistributionnetworkandnewproblemsofultrahighharmonic[J].TransactionsofChinaElectrotechnicalSociety,2018,33(4):707720

　　[2]刘科研,吴心忠,石琛,等.基于数据挖掘的配电网故障风险预警[J].电力自动化设备,2018,38(5):148153.

　　作者：韦翔，梁艳，郭立，张丹，贾雅君

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