Локализация поврежденного участка в городской распределительной сети на основе маркировки повреждения

Цель – предложить эффективный метод определения местоположения сегмента неисправности в распределительные сети городского электроснабжения. Городские распределительные сети имеют несколько исходящих линий, коммутаторы с несколькими соединениями и обладают характеристиками переменной топологии. Выявлено, что метод определения местоположения неисправности, основанный на матричном алгоритме, обладает низкой адаптивной способностью и способностью к отказоустойчивости при работе со сложной и изменяемой топологией. Поэтому в данной статье предлагается эффективный метод определения местоположения сегмента неисправности, основанный на специальных индикаторах неисправности, позволяющий существенно повысить точность и надежность определения местоположения неисправности. Соответственно, для повышения точности и надежности определения местоположения неисправности предлагается метод определения местоположения участка неисправности, основанный на маркировке неисправности. Предлагаемый в работе подход опирается на анализ матрицы инцидентности, описывающей связь между узлами и ветвями, и позволяющий использовать теорию графов. Вектор состояния ветвей добавляется для получения матрицы смежности, которая позволяет описывать состояние изменения динамики топологии распределительной сети. На следующем этапе набор узлов и ветвей, которые отражают входящие и исходящие взаимосвязи узлов, устанавливается на основе выбранного направления привязки сети. В соответствии с направлением тока неисправности узла определяются подозрительные ветви и маркируются для обозначения неисправности. Путем кумулятивного вычисления и анализа меток отсеиваются целевые ветви и определяются неисправные участки сети городского электроснабжения. Результаты проведенного в работе тематического исследования показывают, что предлагаемый метод обладает хорошей адаптивностью к переменной топологии и повышает отказоустойчивость и точность разработанного матричного алгоритма. Топологическое рабочее состояние сети может быть изменено путем управления переключателями для оптимизации работы и повышения надежности электроснабжения. Таким образом, алгоритм быстрого и точного определения места повреждения имеет большое значение для повышения безопасности и качества городского электроснабжения.

1. Salehi M., Namdari F. Fault location on branched networks using mathematical morphology // IET Generation, Transmission & Distribution. 2018. Vol. 12. Iss. 1. Р. 207–216. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2017.0598.

2. Teng Jen-Hao, Huang Wei-Hao, Luan Shang-Wen. Automatic and fast faulted line-section location method for distribution systems based on fault indicators // IEEE Transactions on Power Systems. 2014. Vol. 29. Iss. 4. Р. 1653–1662. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2013.2294338.

3. Jiang Yazhou, Liu Chen-Ching, Diedesch M., Lee Erik, Srivastava A. K. Outage management of distribution systems incorporating information from smart meters // IEEE Transactions Power System. 2016. Vol. 31. Iss. 5. Р. 4144–4154. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2015.2503341.

4. Gu Jyh-Cherng, Huang Zih-Jhe, Wang Jing-Min, Hsu Lin-Chen, Yang Ming-Ta. High impedance fault detection in overhead distribution feeders using a DSP-based feeder terminal unit // IEEE Transactions on Industry Applications. 2021. Vol. 57. Iss. 1. Р. 179–186. https://doi.org/10.1109/TIA.2020.3029760.

5. Xu Biao, Yin Xianggen, Zhang Zhe, Pang Shuai, Li Xusheng. Fault location for distribution network based on matrix algorithm and optimization algorithm // Automation of Electric Power System. 2019. Vol. 43. Iss. 5. Р. 152– 158. https://doi.org/10.7500/AEPS20180115002.

6. Sun Kongming, Chen Qing, Gao Zhanjun. An automatic faulted line section location method for electric power distribution systems based on multisource information // IEEE Transactions on Power Delivery. 2016. Vol. 31. Iss. 4. Р. 1542–1551. https://doi.org/10.1109/TPWRD.2015.2473681.

7. Kong Pei, Liu Jianfeng, Zhou Jian, Zhou Yongliang, Song Ziheng. Fault-tolerant algorithm for fault location in distribution network based on integer linear programming // Power System Protection and Control. 2020. Vol. 48. Iss. 24. Р. 27–35. https://doi.org/10.19783/j.cnki.pspc.200073.

8. Zheng Tao, Ma Wenlong, li Wenbo. Fault section location of active distribution network based on feeder terminal unit information distortion correction // Power System. 2021. Vol. 45. Iss. 10. Р. 3926–3935. https://doi.org/10.13335/j.1000-3673.pst.2020.1991.

9. Li Wenbo, Su Jianjun, Wang Xin, Li Jiamei, Ai Qian. Fault location of distribution networks based on multisource information // Global Energy Interconnection. 2020. Vol. 3. Iss. 1. Р. 77–85. https://doi.org/10.14171/j.20965117.gei.2020.01.009.

10. Sun Kongming, Chen Qing, Zhao Pu. Automatic faulted feeder section location and isolation method for power distribution systems considering the change of topology // Energies. 2017. Vol. 10. Iss. 8. Р. 1081. https://doi.org/10.3390/en10081081.

11. Zheng Tao, Ma Long, Zhang Bo. Fault tolerant fast fault section location method for active distribution network // Journal of North China Electric Power University. 2022. Vol. 49. Iss. 1. Р. 12–21.

12. Ding Yi, Zhang Xin, Wang Xudong. A New Method for Fault Section Location of Feeder Based on PeakCombination // Proceedings of the CSU-EPSA. 2021. Vol. 33. Iss. 9. Р. 26–31. https://doi.org/10.19635/j.cnki.csuepsa.000789.

13. Jiang Yazhou. Toward detection of distribution system faulted line sections in real time: a mixed integer linear programming approach // IEEE Transactions on Power Delivery. 2019. Vol. 34. Iss. 3. Р. 1039–1048. https://doi.org/10.1109/TPWRD.2019.2893315.

14. Ji Xingquan, Zhang Shuo, Zhang Yumin, Han Xueshan, Xiao Yundong, Zeng Ruomei. Fault section location for distribution network based on improved electromagnetism-like mechanism algorithm // Automation of Electric Power Systems. 2021. Vol. 45. Iss. 22. Р. 157–166. https://doi.org/10.7500/AEPS20210121007.

15. Guo Z., Xu Q., Hong J. – просьба прописать полностью или заменить источник Integer linear programming based fault section diagnosis method with high faulttolerance and fast performance for distribution network // Proceedings of the CSEE. 2017. Vol. 37. Iss. 3. Р. 786– 794. https://doi.org/10.13334/j.0258-8013.pcsee.152361.

16. Gong Xuan, Ren Xinxu, Wang Qiujie, Chen Ting, Wang Ling. A section location method with high fault tolerance stability for distribution network with distributed generation // High Voltage Engineering. 2021. Vol. 47. Iss. 11. Р. 3992–4006. https://doi.org/10.13336/j.1003-6520.hve.20201665.

17. Liu Pengcheng, Li Xinli. Fault-section location of distribution network containing distributed generation based on the multiple-population genetic algorithm // Power System Protection and Control. 2016. Vol. 44. Iss. 2. Р. 36–41.

18. Džafić R. A. Jabr S. Henselmeyer, Ðonlagić. T. Fault location in distribution networks through graph marking // IEEE Transactions on Smart Grid. 2018. Vol. 9. Iss. 2. Р. 1345–1353. https://doi.org/10.1109/TSG.2016.2587583.

19. Guo Mou-Fa, Gao Jian-Hong, Shao Xiang, Chen Duan-Yu. Location of single-line-to-ground fault using 1-d convolutional neural network and waveform concatenation in resonant grounding distribution systems // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2021. Vol. 70. https://doi.org/10.1109/TIM.2020.3014006.

20. Kiaei I., Lotfifard S. Fault section identification in smart distribution systems using multi-source data based on fuzzy Petri nets // IEEE Transactions on Smart Grid. 2020. Vol. 11. Iss. 1. Р. 74–83. https://doi.org/10.1109/TSG.2019.2917506.

21. Zhang Guangxiao, Tong Xiaoyang, Hong Qiteng, Lu Xuemin, Booth C. D. A novel fault isolation scheme in power system with dynamic topology using wide-area information // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2022. Vol. 18. Iss. 4. Р. 2399–2410. https://doi.org/10.1109/TII.2021.3095254.