[发明专利]考虑储能系统的智能输电网故障线路检测及故障恢复方法

说明书

本发明公开了一种考虑储能系统的智能输电网故障线路检测及故障恢复方法，避开了SCADA系统，只需处理储能系统的数据即可有效识别智能输电网中的故障线路，检测出故障线路，极大的降低了故障检测所需的数据量，有效的避免了传统检测方法中对海量故障数据处理所带来的问题。同时，本发明基于分层脉冲神经膜系统分别建立了故障线路检测模型和故障恢复模型，利用分层脉冲神经膜系统对储能系统与预连接线路进行协调控制，确保在故障发生后，负荷节点的电能输出不中断，有效的解决了传统故障检测中负荷节点输电中断的问题。

技术领域

本发明属于输电网故障检测技术领域，具体涉及一种考虑储能系统的智能输电网故障线路检测及故障恢复方法的设计。

背景技术

电力输电网作为电力系统的核心组成部分，承担着大容量电力的传输任务，是电能输送的物理通道，是连接发电、配电与用电等环节的重要纽带。随着技术和经济的高速发展，人类社会对电能的依赖程度越来越高，因此电力输电网一旦发生故障将会引起严重停电事故，并带来灾难性的社会影响与经济损失。因此，输电网的安全对于社会稳定与国民经济至关重要。但是受天气因素、设备寿命、系统扰动等因素影响，输电网故障的情况时有发生。因此，及时准确地检测输电网的故障情况，对保证输电网的持续可靠性供电具有重要意义。

目前，国内外学者对于输电网故障检测的研究工作主要集中于通过综合利用故障事件发生后所产生的遥测量与遥信量来提高检测方法的容错性，以求快速准确地识别故障线路。截至目前，国内外学者对专家系统、人工神经网络、Petri网、贝叶斯网络与脉冲神经膜系统(Spiking Neural P System，SNPS)等方法做了大量研究与改进。

现有研究工作在一定程度上提高了故障信息的容错能力与检测结果的正确性，而且上述故障检测方法都需要在故障发生后，快速高效地处理海量故障警报数据以准确地定位故障线路。但是随着输电网规模的日益扩大及其结构的日趋复杂，故障线路的快速识别也变得日益困难，并且故障发生后的供电中断问题也一直尚未得到有效解决。

综上所述，目前智能电网故障检测方法存在以下问题：

(1)需要在故障发生后快速高效地处理海量故障警报数据，以准确定位故障线路。

(2)在故障发生后，与故障线路相关的继电保护装置会立即切断故障线路，这将导致与故障线路相关负荷节点的供电发生中断。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有智能输电网故障检测方法存在的上述问题，提出了一种考虑储能系统的智能输电网故障线路检测及故障恢复方法。

本发明的技术方案为：考虑储能系统的智能输电网故障线路检测及故障恢复方法，包括以下步骤：

S1、确定智能输电网负荷节点的重要等级和预连接线路，并根据预连接线路数和输电网各个负荷节点的额定参数确定各个负荷节点所配置储能系统的额定容量。

S2、在线监测输电网各个负荷节点所配置储能系统的储能变化，并根据监测结果以及输电网各个负荷节点的额定参数建立基于分层脉冲神经膜系统的故障线路检测模型。

S3、确定故障线路检测模型中监测神经元的点火阈值。

S4、根据点火阈值判断输电网是否存在故障线路，若是则进入步骤S5，否则返回步骤S2。

S5、查询故障线路预连接线路的条数及其相关负荷节点的运行情况，并根据查询结果建立基于分层脉冲神经膜系统的故障恢复模型。

S6、根据故障恢复模型中分层神经元的实测储能值恢复故障线路。

S7、求解故障恢复模型中监测神经元的点火情况，得到恢复供电后智能输电网的拓扑结构。

进一步地，步骤S1包括以下分步骤：