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出版时间 :
基于人工智能的新型配电网故障诊断
0.00     定价 ¥ 98.00
罗湖图书馆
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  • ISBN:
    9787030818737
  • 作      者:
    罗国敏,王小君,尚博阳
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2025-06-01
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内容介绍
《基于人工智能的新型配电网故障诊断》在总结和整理近年来科研项目研究成果的基础上,结合新型电力系统研究热点和关键问题,有针对性地分析和调研现有人工智能技术在配电网故障诊断中的应用现状、难点和解决方法,为电力系统研究、从业人员提供理论和技术支撑。《基于人工智能的新型配电网故障诊断》包括配电网故障诊断概述、故障检测与辨识方法、故障选线与定位方法等,覆盖了配电网故障诊断的不同领域,内容涵盖全面,技术剖析深入,能较好地为相关领域从业人员提供参考。
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精彩书摘
第1章新型配电网故障诊断概述
  1.1引言
  自我国明确提出“双碳”目标,各行业部门积极推动能源体系向绿色、低碳、可持续方向转变,诸多政策文件相继出台,为能源转型与“双碳”目标实现提供保障与指引,促使能源行业在技术创新、结构调整等方面不断探索[1,2]。其中,电力作为清洁、高效的二次能源,必将以核心身份之一在现代能源体系的建设中扮演重要角色[3,4]。保障电力和电网的安全稳定输送与运行,是“双碳”目标启航阶段关键时期电力行业的重大历史使命。为此,国家能源局在2021年底印发了《电力安全生产“十四五”行动计划》,明确指出到2025年底,电力安全治理体系基本完善,治理能力现代化水平明显提升[5],在能源消费增长迅猛的窗口期和能源发展的新阶段,消除风险隐患,保障电力安全发展。配电网作为面向用户的电能输送平台,负责从电源侧(输电网、发电设施、分布式电源等)接收电能,通过配电设施就地或逐级分配给各类用户,是推动可再生能源大力发展、提高电能在终端消费占比等方面的核心载体[6,7]。因此,进一步提升配电网保护水平已然成了支撑新型配电网建设的关键任务之一。
  传统配电网中故障的诊断与清除大量依赖逐级跳闸与人工拉路选线的方式,导致故障引起的停电范围广、时间长。由于我国长期以来对电力系统“重发输、轻配用”的发展模式,配电侧可视化与自动化水平有着明显短板。自国家能源局发布和实施《配电网建设改造行动计划(2015—2020年)》以来,配电网运行监测、控制能力明显提高,自动化建设显著加快,同时,配电通信网也进行了同步的规划与建设,预计配电自动化覆盖率和配电通信网覆盖率分别从2014年的20%和40%提升到90%和95%[8]。目前,随着改造建设各级配电网的稳步推进,其故障诊断、定位和隔离时间不断缩短,供电可靠性得到了显著改善,但在智能化、数字化水平日益提升的大背景下,如何利用海量数据信息实现配电网快速、可靠的故障诊断与定位成了未来配电网发展的一个重要课题[9]。
  在目前的配电网故障保护中,以三相故障、两相故障和中性点有效接地方式下的单相接地故障为主的大电流接地故障因故障电流变化显著,可在现有保护中有效识别并动作,故障诊断的准确性和可靠性只与配电自动化建设水平有关。但是,中性点不接地与经消弧线圈接地方式下的小电流单相接地故障(统称为小电流故障)以及经弱导电性复杂介质接地的高阻故障,因其故障电流小、故障特征微弱,往往难以达到保护动作阈值,但在带电运行过程中,弱特征故障会影响设备寿命,引起火灾甚至人身伤害等风险,并逐步发展为两相故障和多相故障,成为重大事件或事故隐患,造成严重损失[9-13]。因此,2017年国家电网有限公司发布的《配电网技术导则》(Q/GDW10370—2016)中将小电流接地故障从传统的“持续运行两小时”改为躲过瞬时接地故障后快速就近隔离故障原则[14];在《电力安全生产“十四五”行动计划》中,电力安全事故与电力安全事件也成了关键指标,要求分别达到五年总起数≤3起和五年平均起数≤4起。可以看出,我国对配电网保护的要求正不断提升,快速有效的弱特征故障诊断成了进一步提升保护水平的关键。
  与此同时,配电网发展建设呈现出了明显的数字化与智能化趋势,国家能源局发布的《配电网规划设计技术导则》(DL/T5729—2023)中,对配电网的智能化建设提出了基本要求,包括智能终端、配电通信网、配电网业务系统、信息安全防护等多个方面,并对边缘智能终端装置、故障下自动化系统智能处理等方面进行了补充说明[15],逐步对未来新型配电网的软硬件环境进行布局完善。结合近年来云计算、边缘智能、工业物联网的高速发展,国家电网提出的泛在电力物联网雏形正不断形成,南方电网规划的“数字南网”也在持续建设并成立了南方电网数字电网研究院股份有限公司。我国电网处于数字化升级转型过程中,如何合理建设电力系统大数据、多信息的交互管理平台,形成有效的数字应用方式,是新时代电网面临的一大挑战[16-21]。
  综上可知,在“双碳”目标启航、强抓电力安全、配电网升级转型的重要阶段,结合配网自动化的快速发展机遇,研究基于数据驱动、结合云计算和边缘智能协同的配电网弱特征故障诊断方法,能进一步提升配电网的安全可靠运行水平,保障新型电力系统的现代化建设,同时以配电网故障诊断为切入点对电力领域的数字化、智能化建设进行探索,具有很强的现实意义。
  1.2配电网故障诊断理论与方法
  在配电网中,故障诊断是一个相对宽泛的概念,广义上讲,包括从故障发生时的故障检测到故障的选线以及区段定位等,整个过程均可看作故障诊断的范畴,差异在于故障诊断的针对对象和精度范围。对于配电网弱特征故障诊断问题,虽然小电流接地故障和高阻接地故障(high impedance fault,HIF)有着不同的故障特征形态,但按照原理不同,可将配电网弱特征故障诊断方法分为基于物理表征、基于数学变换和基于数据驱动三种类型。其中,基于物理表征的故障诊断方法主要通过对相关物理量特征的建模分析和差异性描述实现故障诊断;基于数学变换的故障诊断方法通过各类非线性变换提取和增强故障特征进而实现故障诊断;基于数据驱动的故障诊断方法则是利用历史数据学习生成某种特定的分类或回归模型达到诊断的目的。下面将对这三类弱特征故障诊断方法的研究现状进行分析。
  1.2.1基于物理表征的故障诊断方法
  对配电网弱特征故障通过物理模型还原、电气关系推导、波形行为刻画等方式进行表征区分进而实现诊断的方法称为基于物理表征的故障诊断方法,其具有机理清晰、特异性强的特点。
  在小电流接地故障方面,从稳态量利用角度出发,中性点不接地系统的小电流接地故障利用对称分量法转化为序网络,非故障线路零序电流为线路本身的对地电容电流,方向由母线流向线路,故障线路零序电流数值为其他非故障线路的对地电容电流之和,方向由线路流向母线,与非故障线路相反;中性点经消弧线圈接地的小电流接地故障受补偿方式影响,故障线路的零序电流与补偿的电感电流有关。基于该原理,开发出了零序电流比幅法、比相法和比幅比相法几种典型方法。单纯比幅法无法区分母线故障;比相法虽灵敏度相对较高,但在经消弧线圈接地的配电网中常用的过补偿方式下无法适用;比幅比相法结合两种方法准确度有所提升,但在采用消弧线圈完全补偿时无法判别,且在电流互感器不平衡电流的影响下无法进行有效选线[22,23]。此外,利用功率进行小电流故障诊断也是一类基于稳态量的常见方法,包括零序有功功率法[24]、零序无功功率方向法[25]等。零序有功功率法分量比例小,在实际中存在提取困难的问题,而零序无功功率方向法与电压电流比相法同样受消弧线圈补偿的影响,难以适用于过补偿方式下的小电流故障诊断。除利用零序电流和零序功率以外,还有基于五次谐波分量[26]的小电流故障诊断方法,但由于五次谐波分量幅值小且不稳定,在实际应用中已被逐步放弃;也有学者专门针对配电网三相不对称问题,提出了基于三相电压幅值信息的故障相识别方法[27,28]。
  由于小电流故障发生引起的稳定量变化小,一类通过外加设备配合或特定信号注入并利用带来的附加信号进行诊断的主动式稳态量法被提出。其中,中电阻法[29]、残留增量法[30]等通过在永久接地故障情况下在配电网中性点投入适中阻值的接地中电阻、改为自动随调控制消弧线圈等方式,产生额外的附加电流实现故障诊断,随着电力电子技术的发展,该类方法逐步演变为将高可控性变换器应用于接地线路中的柔性接地技术来提升配电网稳定运行水平[31];特定信号注入法包括间谐波注入法、S信号注入法等,利用注入信号引起的故障特征量或其他特异耦合量变化进行诊断[32,33]。但主动式稳态量方法只适用于永久性故障,对于间歇性故障或含有不稳定电弧的故障无法适用,且易对运行安全性造成影响,实际应用仍有待进一步研发。
  在小电流故障情况下,故障暂态量相较于稳态量而言特征差异更为明显且受消弧线圈影响小,因此,基于暂态量利用的诊断方法往往更具灵敏性和可靠性的优势。其中,*半波法、暂态零模电流极性法、暂态无功功率方向法、暂态零序电流群体比幅比相法等是几种典型的诊断方法[22]。*半波法[34]是利用**个暂态半波内暂态零模电压与非故障线路零模电流极性相同,但与故障线路零模电流极性相反的原理进行故障判别,但受电网参数对暂态频率的影响,该极性关系成立的时间较短,往往只有不到1ms的时间区段,实际中诊断实现较为困难。暂态零模电流极性法的原理是检测线路上暂态零模电流与零模电压导数的极性关系,利用故障线路上始终反极性而非故障线路上为同极性的差异进行诊断,能有效弥补*半波法适用时段的缺陷。暂态无功功率方向法与暂态零模电流极性法原理类似,利用的是暂态无功功率在线路上的流向进行诊断。而暂态零序电流群体比幅比相法比较各出线暂态零模电流幅值或极性关系从而进行判别,通过故障线路与其余非故障线路上的差异进行诊断,适用于两条出线以上的配电网结构[35,36]。为提升适用性,综合多种暂态量也是应用中一种有效的方式[37,38]。在对典型故障暂态量分析的基础上,多种基于其他暂态量关系的方法也不断被提出,如基于暂态能量提出了零序电流*容性分量能量法,通过辨识暂态零序电流的*容性频段区分故障[39,40];通过多时态下的矢量关系提出了三相增量电流法,利用暂态下增量电流特征关系确定故障[41];利用小电流接地系统暂态电流频率特性,提出了暂态高频分量法,利用相对熵系数矩阵辨识故障线路[42];利用故障点上下游同侧暂态波形相似度高的特点,提出了暂态零模电流相关性法[43]、暂态零序电流幅值分布相似性法[44]、暂态功率-余弦相似性法[45]和互近似熵法[46]等,通过相似性差异确定故障区段。在暂稳态量结合的基础上,提出了电流-电压导数线性度关系法[47]、暂态分界法[48]等,通过暂稳态分量结合分析实现故障选线。此外,还有一类基于行波的故障诊断方法,利用故障初始电流行波的折反射形成的暂态信号进行判别,其原理与暂态电流法类似,可以构造基于行波的比幅、比相等诊断方法[49-51],但由于配电网出线线路长度较短,电气关系成立的持续时间往往在微秒级,同时需要专门配置额外的行波板卡,在实用性和经济性方面略逊于其他暂态量方法。
  对于配电网高阻故障,由于不同的中性点接地方式、接地介质材料、含水量等因素的影响,其故障特征复杂,往往呈现电弧特性并伴随大量随机性波动和特征畸变[10,52,53],需要对故障本身进行建模并结合电网进行特定分析,根据侧重点不同,可将基于物理表征的配电网高阻故障诊断方法分为中性点接地方式敏感型、高阻接地介质敏感型和电弧畸变特征敏感型。中性点接地方式敏感型主要通过在某种特定中性点接地方式下分析高阻接地故障引起的电气量特征变化进行故障诊断,主要针对中性点经小电阻接地[54-61]、中性点不接地[62-66]和中性点经消弧线圈接地[67-78]等接地方式下的配电网,从暂态角度分析,在中性点经小电阻接地系统和中性点不接地系统中,零序电压与零序电流由随着接地阻抗变化的稳态正弦分量和衰减的直流分量组成,经小电阻接地系统相较于不接地系统具有更大的衰减系数,暂态过程更短,且暂态过程的出现与故障初相角有关。在中性点经消弧线圈接地系统中,由于补偿方式的不同,过补偿情况下暂态电压和电流为衰减的直流分量,而在欠补偿情况下为衰减的交流分量,衰减过程同样受过渡电阻的影响[12]。对于稳态量特征,由于配电网中的高阻接地故障阻值可达几百欧到数十千欧,故障电流往往只有数安培,直接利用零序电压、零序电流等特征值电气关系的诊断方法可靠接地阻抗范围有限(通常在1000Ω以内),且易受三相不平衡和其他扰动的影响[62,79,80]。因此在不同接地方式下经其他特异性特征量判别是该类型诊断方法的研究重点,典型的有如小电阻接地系统下的零序电压幅值修正零序电流差动法[54]、零序电流中性线投影法[55,59]、综合内积值法[57],不接地系统下的高频谐波
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第1章 新型配电网故障诊断概述 1
1.1 引言 1
1.2 配电网故障诊断理论与方法 2
1.2.1 基于物理表征的故障诊断方法 3
1.2.2 基于数学变换的故障诊断方法 5
1.2.3 基于数据驱动的故障诊断方法 6
1.3 问题凝练与解决方案 7
1.3.1 新型配电网故障诊断问题提出 8
1.3.2 新型配电网故障诊断意义凝练 9
1.3.3 基于人工智能的故障处理方法的基本原理 9
第2章 基于人工智能的新型配电网故障检测方法 11
2.1 引言 11
2.2 基于多角度特征融合的配电网高阻接地故障检测方法 12
2.2.1 高阻接地故障特征分析 12
2.2.2 故障特征样本库构建 17
2.2.3 检测模型及应用流程 18
2.2.4 算例分析 21
2.3 基于度量元学习的小样本场景下高阻接地故障检测方法 26
2.3.1 小样本度量元学习分类理论 26
2.3.2 多域特征融合的信息表征结构 29
2.3.3 基于度量元学习的故障检测模型 30
2.3.4 算例分析 35
2.4 本章小结 38
第3章 基于人工智能的新型配电网故障选线方法 39
3.1 引言 39
3.2 基于空洞卷积神经网络的配电网选线方法 40
3.2.1 单相接地故障特性分析 40
3.2.2 空洞卷积神经网络模型构建 41
3.2.3 故障选线应用流程 42
3.2.4 算例分析 43
3.3 基于领域自适应迁移学习的配电网故障选线方法 46
3.3.1 领域自适应迁移学习简介 46
3.3.2 基于领域自适应的配电网选线模型 48
3.3.3 小样本场景下故障选线应用方案 50
3.3.4 算例分析 52
3.4 本章小结 58
第4章 基于人工智能的新型配电网故障区段定位方法 59
4.1 引言 59
4.2 基于图卷积网络的配电网故障区段定位方法 59
4.2.1 图论角度的配电网拓扑信息分析 60
4.2.2 图卷积网络配电网故障特征表达 63
4.2.3 基于图卷积网络的故障区段定位模型 65
4.2.4 算例分析 67
4.3 基于图注意力网络的配电网故障区段定位方法 70
4.3.1 考虑注意力机制的图注意力网络 70
4.3.2 适用于配电网重构的图注意力网络故障定位模型 73
4.3.3 改进的注意力调节机制 76
4.3.4 算例分析 76
4.4 本章小结 82
第5章 基于人工智能的新型配电网故障精准测距方法 83
5.1 引言 83
5.2 基于 BP 神经网络和三相注入的配电网故障测距方法 83
5.2.1 基于单端注入法的故障特征分析 83
5.2.2 BP 神经网络设计 90
5.2.3 基于反射脉冲特征提取的故障测距应用 93
5.2.4 算例分析103
5.3 基于堆叠式自编码器的配电网故障测距方法106
5.3.1 配电线路故障特性分析106
5.3.2 基于堆叠式自编码器故障测距模型 109
5.3.3 定位流程及参数分析112
5.3.4 算例分析119
5.4 本章小结 122
参考文献123
后记132
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