[发明专利]一种配电网在线故障容错性定位的线性整数规划方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能配电网技术领域，更加具体地说，涉及一种配电网在线故障容错性定位的线性整数规划方法，对配电网馈线故障区段实现单一或多重故障的定位。

背景技术

配电网故障定位作为馈线故障区域准确辨识和恢复用户供电的前提，是智能配电网建设的重要组成部分，对于提高配电系统自愈性和供电可靠性具有重要作用。

长期以来，当配电网发生故障时，一般采用人工巡线的方式找出故障点，不仅耗时费力且导致停电时间长，虽然配电网地理信息系统的应用可辅助人工排除故障恢复供电，在一定程度上降低故障人工巡线范围，提高了故障辨识效率，但因人工的参与，耗费时间仍然较长，供电可靠性面临严峻挑战。提出具有强动态适应性和高效率的配电网自动化故障定位方法已成为国内电力专家的重要研究领域。

随着智能配电网建设的进程加快，大量自动化终端如FTU获得广泛应用，利用其采集和监控功能可直接获取配电网的运行潮流信息，基于FTU的配电网自动化故障定位理论成为研究的焦点。当前基于FTU等终端设备的配电网故障定位技术主要分为三种：(1)基于图论知识的辨识算法，包括：统一矩阵算法、过热弧搜索算法、基于S注入的方法等；(2)基于学习和记忆理论的人工神经网络技术，包括BP神经网络、神经逻辑网络、模糊神经网络等；(3)基于人工智能优化技术的配电网故障定位逻辑建模定位技术，包括：遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、仿电磁学算法、和声算法、蝙蝠算法、免疫算法等。

配电网图论辨识方法要保证FTU等终端上传的信息准确、无信息丢失的前提下才能保障故障定位的准确性，若出现信息丢失或者畸变，尤其是邻域信息的连续畸变，更容易造成该类算法的失效。因FTU等终端设备所处环境恶劣，通信方式受外界干扰容易出现信息的丢失或误传，该方法难于在大规模复杂配电网故障定位中应用。

基于人工神经网络的配电网故障定位方法将神经网络经训练后，当网络结构无变化时无需再重复训练，具有效率高的优势，同时因具有记忆、自学习和泛化能力，具有一定的容错性和多重故障辨识能力。但该类方法难以追踪具有复杂多变特点的配电网拓扑结构，需要重新训练导致故障定位效率低；此外，不可能做到对所有样本的训练，因此其容错能力有限，同样存在易于扩大故障范围的固有缺陷。

以群体智能算法为基础的配电网故障定位方法的建模思想主要是基于故障诊断最小集理论的逻辑值模型构建，具有容错能力强、对多重故障具有强适应性等特点。但因采用逻辑关系建模，不可避免的面临以下两点难题：(1)因模型中需要采用逻辑关系建模，模型构建相对比较复杂，若应用于大规模配电网中将进一步增加建模的复杂性；(2)因故障定位模型中含有逻辑关系运算，使得数值稳定性好的常规优化算法不能应用，导致只能利用具有随机搜索特征的群体智能算法求解，当配电网规模较大时将出现计算耗时、故障定位结果不稳定等不足。

由以上的论述可以看出，现有的基于FTU等自动化终端采集信息的配电网故障定位方法：配电网图论辨识方法对信息畸变或丢失缺乏强适应性；基于人工神经网络的配电网故障定位方法难以满足配电网拓扑变化和多重故障的定位需求；以群体智能算法为基础的配电网故障定位方法存在定位效率不高、数值稳定性差等固有缺陷。因此，提出一种集上述三种方法优点于一体的基于优化技术的配电网故障新方法是本领域研究的重点。

发明内容

为了解决上述技术问题，基于FTU等自动化采集终端，本发明提出了一种配电网在线故障容错性定位的线性整数规划方法，适合于闭环设计开环运行的大规模配电网的在线故障定位，具有实现便捷、可靠性高、容错性能力强、故障定位效率高、对多重故障有强适应性等优点。

为达到上述目的，本发明的技术方案是：一种配电网在线故障容错性定位的线性整数规划方法，其步骤如下：

步骤1：对配电网的一般馈线节点和T型耦和节点进行统一编号并构建独立配电区域及其关联设备集：首先，针对环形设计开环运行配电网，以变电站进线断路器为标志建立独立配电区域；然后，基于图论的连通性定理，利用无向图的广度搜索理论建立独立配电区域电源的关联设备集；

步骤2：对独立配电区域进行分层解耦并建立因果设备集：根据配电网拓扑结构中T型耦合节点位置，对独立配电区域进行分层解耦，基于耦合分层思想和因果关联关系，分别建立T型耦合节点和一般馈线节点的因果设备集；