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配电网非健全信息故障诊断及故障处理

来源：知库网

论文题目：配电网非健全信息故障诊断及故障处理专业：电力系统及其自动化

硕士生：赵倩（签名）指导教师：刘健（签名）

摘要

配电网在整个电力系统中有着举足轻重的份量，为了更好的满足用户对电网安全性和可靠性的要求，本文研究了在非健全信息下配电网的故障诊断方法及故障恢复步骤。

提出将收到的故障信息与其他相关信息相融合的结果作为故障诊断的原始信息。各个开关节点通过FTU上报给配电自动化主站的信息，经融合后将得到各个开关流过故障电流的证据信息矩阵，即将故障诊断问题转化为概率问题，采用贝叶斯分析方法，估计出各个可能故障区域的故障概率，实现了配电网在非健全信息下的故障诊断。

在进行故障处理时，以电源点向外为方向，对每个开关定义了层数的概念，从而建立了配电网的层次模型。在得到各个可能故障区域的故障概率的基础上，考虑故障定位的不确定性，以尽量减少故障恢复过程对用户的影响为原则，提出了一种根据区域故障概率和层次关系并考虑开关拒动等因数的配电网故障自动恢复步骤。

以上述算法为核心，基于MATLAB编制了配电网非健全信息下的故障诊断及故障自动恢复程序。采用算例对提出的故障诊断方法和故障恢复步骤及编制的程序进行了测试和分析，结果表明提出的方法在故障信息误报、漏报或错报情况下都能得出有价值的故障定位结果，无论对于开环还是闭环配电网都能够实现故障自动恢复，所研制的应用软件达到预期要求。

关键词：智能电网；自愈；配电自动化；故障定位；故障恢复；配电网研究类型：应用研究

Subject

:Robust Fault Diagnosis and Restoration For Distribution

Automation Systems

Specialty : Power System and Automation

Name : Zhao Qian (Signature) Instructor : Liu Jian (Signature)

ABSTRACT

Distribution network is very important in the whole power system. To meet the demand of safety and reliability of power grid, the approach of robust fault diagnosis and the optimal steps of restoration are investigated in this thesis.

Take the result that combine the received fault information and other related information as the original information for fault diagnosis. The evidence and information matrix of the fault current flowing through each switch is achieved blended the information that reported to the distribution automation main station through FTU by each switch nodes. The fault diagnosis is regarded as the problem of probability. Based on Bayes approach, the fault probability of each distribution area is evaluated, in result, the robust fault diagnosis is achieved.

During the fault diagnosis, take the outer power point as the direction, define the hierarchy for each switch, based on which, the hierarchical model for distribution is established. Consider the uncertainty of fault allocation and take the limit influence that the fault recovery process to the customer as the principle after the fault probability of each distribution area is obtained, the steps of restoration are worked out in accordance with the fault probabilities and the hierarchy of the distribution area. The refused action of switches are considered as well.

On the basis of above approaches, the program of robust fault diagnosis and restoration is developed based on MATLAB. Examples are put forwarded to illustrate the proposed approaches. It is shown that the meaningfull fault allocation is achieved even in case of misreporting or failed-report of fault information. The proposed restoration approach is feasible for both radial and looped distribution grids, the software meet the fault diagnosis requirement.

Key words : Smart grids Self-Healing Distribution automation Fault allocation

Restoration Distribution network

Thesis : Application Research

1 绪论

1.1 选题的背景及研究意义

进入二十一世纪以来，欧洲互联电网发展迅速，实现电网的互联，建设大电网，确保电网的安全稳定已成为世界电网的发展趋势。同时，国内外电力企业、研究机构和学者结合未来电网的发展，对未来电网的发展模式开展了一系列研究与实践，智能电网理念逐步萌发形成，将发展以信息化、自动化、互动化为特征的智能电网作为国家经济发展和能源政策的重要组成部分。近年来，发展智能电网在欧美国家已经逐步上升到国家战略层面，成为国家经济发展和能源政策的重要组成部分。尤其是在当前应对金融危机的环境下，智能电网建设已成为欧美等国家增加需求、推动经济发展的重要手段之一。我国也提出了建设以特高压电网为骨干网架、各级电网协调发展的统一坚强智能电网的宏伟蓝图。

我国近年来城乡电网改造与建设取得了长足进步，配电网规模持续增长，网架结构进一步改善，配电网供电能力得到提升，配电自动化技术取得了长足的进步，配电自动化和配电管理系统得到了初步应用，对于提高供电可靠性奠定了良好的基础。

智能电网是我国电网的发展趋势，智能电网的目标是实现电网运行的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全，“自愈”是智能电网最重要的特征，“自愈”电网需要在发生故障后，切除故障元件并且在很少或不用人为干预的情况下迅速恢复受影响的健全区域供电，从而几乎不中断对用户的供电服务。从本质上讲，自愈就是智能电网的“免疫系统”。自愈电网进行连续不断的在线自我评估以预测电网可能出现的问题，发现已经存在的或正在发展的问题，并立即采取措施加以控制或纠正。

为了应对环境与能源的挑战，更好地满足供电需求，各国都不约而同地将智能电网作为发展目标，而“自愈”控制是智能配电的重要特征之一，其发展程度直接影响了智能电网的发展。

自愈电网确保了电网的可靠性、安全性、电能质量和效率。自愈电网将尽量减少供电服务中断，充分应用数据获取技术，执行决策支持算法，避免或限制电力供应的中断，迅速恢复供电服务。

由于配电设备、配电自动化系统和通信网络都是工作在户外恶劣环境下，容易发生漏报或错报故障信息的现象，所以在实际中收集到的故障信息往往是非健全的，而在这种情况下现在已有的一些故障定位技术的容错性是有限的，其不能正确诊断故障，并且在故障识别后基于不确定故障定位条件下的故障自动恢复的能力也不是很强，都有待于提高。

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1.2 国内外的发展及研究现状

配电网自动化是减少停电时间、缩小停电面积从而提高供电可靠性的重要手段，在配电网发生故障后，根据FTU上报的信息及时准确地判断出故障区域，并采取有效措施隔离故障区域、恢复健全区域供电是配电网自动化的关键技术之一。为了提高供电可靠性，国外自上世纪七十年代起就研究和应用了配电自动化技术，四十年来其发展经历了基于自动化开关设备相互配合的馈线自动化系统、基于通信网络、馈线终端单元和后台计算机网络的配电自动化系统以及集成了高级应用、配电地理信息系统、需求侧负荷管理、调度员仿真调度、故障呼叫服务系统和工作票管理等功能的配电管理系统三个阶段。

我国自上世纪90年代后期也开展了配电自动化工作，许多早期建设的配电自动化系统没有发挥应有的作用，主要由于存在技术和管理两方面的原因：技术方面的问题包括：早期配电网网架存在缺陷，技术不够成熟；管理方面的问题主要包括：缺乏指导配电自动化规划、设计、建设、运行和维护的标准和规范，追求一步到位、大而全造成摊子铺得过大而后期运行、维护不够。经过十几年的探索与实践，目前配电自动化技术已经较成熟。

1.2.1非健全信息容错故障诊断方面

现在国内外关于故障诊断有许多方法： 1．遗传算法

遗传算法需将问题的每个候选解都进行0-1编码，遗传操作只对由这些编码（又称基因）组成的数字串（又称染色体）进行计算。过电流的有或无以及故障的有或无都可用0和1来表示，因此配电网故障定位问题可很方便地根据遗传算法的要求进行0-1编码。诊断配电网中发生故障的设备也就是找出一个假设，其最能解释所有上传的RTU或FTU信息。根据这一原理，可以构造评价函数来进行故障诊断定位。由实际的故障设备状态所推导出的测控点状态应该和实际上传的测控点状态相差最小，所以寻找最优解群也就是找出使评价函数最小的解群，这个解群中适应度值最小的解中的1所对应的设备也就是实际的故障设备。文献[1]和[2]研究了基于遗传算法的配电网故障定位方法，具有一定的容错能力。

但此方法计算速度慢，已经不能很好的解决大规模计算量问题，它很容易陷入“早熟”。而且初始种群建立不恰当会直接影响最终结果的可靠性。

2．矩阵算法

文献[3]提出了一种配电网故障区段判断的统一矩阵算法。依据配电网的结构构造一个网络描述矩阵D。根据馈线的最大负荷，对各台柱上RTU进行整定。当馈线发生故

1 绪论

障时，有故障电流流过的分段开关上的RTU将检测到高于其整定值的过电流，此时该RTU即将这个故障电流的最大值及其出现的时刻记录下来并上报给配电网控制中心的SCADA系统，SCADA系统据此生成一个故障信息矩阵G，通过网络描述矩阵D和故障信息矩阵G的运算得到一个故障判断矩阵P，故障判断矩阵P反映了故障区段：若P中的元素PijX()RPPji=1，则馈线上第i节点和第j节点之间的区段有故障，故障隔离时应断开第i节点和第j节点，X()R表示异或。这样根据矩阵P就可准确地判断和隔离故障区段。具体过程见文献[3]。

但是此方法需要矩阵相乘和格式化处理，增大了计算量。而且是在故障信息完整的条件下是故障判定的充要条件。但是由于FTU数量不足、FTU故障等原因，会导致系统采集到的故障信息不足，这时上述判据就不能准确定位故障区域。文献[4]根据电流的连续性提出新的判据，即以故障电流是否连续为故障定位的判据，故障电流非连续的区域就是故障区域，并用故障判定矩阵进行故障定位。该方法有效地解决了由于FTU(现场终端设备)故障、FTU数量不足等原因所导致的故障信息不足的问题，具有了一定的容错能力。

3．粗糙集理论、神经网络、专家系统等

文献[5]提出了一种基于粗糙集(RS)和神经网络(NN)的配电网故障定位方法；文献[6]介绍一种专家系统支持的配电网馈线故障恢复方法。文献[7]针对电力系统变电所故障诊断系统中含有大量不确定信息和实时性要求高的特点，以电力系统变电所开关保护信息为基础，基于智能互不融合的思想，将粗糙集、神经网络和专家系统有机结合在一起，提出一种电力系统变电所故障诊断的新方法。首先在数据采集和预处理的基础上，利用混合聚类法对原始故障诊断样本进行离散化处理，然后利用粗糙集理论对样本决策表进行属性约简，删除冗余信息，得到能够覆盖原始数据特征的具有最小条件属性的相应学习样本集。再运用径向基函数(RBF)神经网络对故障诊断知识进行模式识别，并结合专家系统，利用其推理判断能力，对RBF神经网络的某些输出结果进行必要的修正。

但这三种方法本身存在着弊端。粗糙集理论虽然在描绘只是表达系统中不用属性的重要性及在知识表达空间的简化方面具有优势，其不利之处在于处理病态数据方面常常显得无能为力，而这个恰恰是电力系统故障诊断中的难点问题。神经网络解决了自学习和知识获取的难题，但当数据多，样本空间复杂时，神经网络的训练就难以收敛了。专家系统中专家知识的获取一直是一个瓶颈，若建立的专家知识库不完备，则将导致推理混乱，对电力系统的稳定性提出了很大了挑战。

4．贝叶斯法

由于贝叶斯法是以概率论为基础的不精确推理方法，贝叶斯网络基于双向推理，具有的表达不确定性知识和进行不确定性知识推理的能力，所以其被广泛运用于电力系统故障诊断中。如文献[8]研究了基于贝叶斯法的配电自动化系统故障定位方法；文献[9]

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研究了利用故障投诉信息并基于主观贝叶斯法的配电网故障不确定定位方法。其优点在于不但能给出最优选择，同时可以给出次优解，以供决策层参考。但是贝叶斯网络的实现需要大量先验概率的支持，这个工作量是非常大的且容易受到主观影响。

5．其他方法

文献[10]综述了配电网的状态估计、潮流计算、馈线重构以及故障判断和定位方法。文献[11]介绍了一种先进的配电网自动化系统的开发及其应用实践。该系统利用动态拓朴算法对网络进行实时分析，包括故障定位、故障隔离及供电恢复、错误信息识别、智能保护等。文献[12]研究了模糊推理系统在配电故障恢复中的应用；文献[13]介绍了模糊推理系统在配电故障恢复中的应用以及一种紧急启发式快速恢复电网供电的方法。文献[14]叙述了一种将启发式方案与整数规划方案结合起来解决故障恢复问题。文献[15]论述了一种基于D-Nets的配电网故障恢复方法，探索了回复过程中过载问题的处理方法。文献[16]论述了一种配电故障恢复的数学优化方法。

在配电网非健全信息下的故障定位与恢复领域方面，国内外开展了大量卓有成效的研究工作，已经取得了大量的研究成果[3]、[17]~[26]。

文献[3]提出了一种配电网故障区段判断的统一矩阵算法，文献[17]对其进行了改进，但是都需要进行矩阵相乘。

文献[18]提出了一种基于有向图的配电网故障区域判断方法，避免了矩阵相乘和规格化处理。

文献[19]提出了一种基于分层拓扑模型的配电网故障定位算法。文献[20]提出了一种基于模式识别理论的配电网故障定位算法。文献[21]提出一种适用于多电源复杂配电网的故障定位的新算法。文献[22]提出一种用于配电网故障后恢复供电的综合智能专家系统。

文献[23]提出一种将启发式方案与整数规划相结合的配电网故障定位与恢复方法。文献[24]探讨了基于多代理技术的配电网故障处理。文献[25]提出基于信息融合技术的电网故障诊断方法。文献[26]给出了基于FTU配电网故障定位的矩阵算法。

上述研究成果在配电自动化系统中发挥了积极的作用，但目前国内的配电网自动化系统大都仍停留在配电网数据采集与监控的层次，并且存在量测点少造成信息缺失、数据不够准确和受干扰影响大而不可靠等不足。在配电网海量监测数据整合、各种采集渠道的信息资源融合、对缺失信息的数据挖掘和推断等方面的研究较少，随着智能电网的规划与建设，作为智能电网的显著特征之一——自愈式故障处理，对配电网故障处理提出了更高的要求。

1.2.2配电网故障恢复步骤方面

1 绪论

文献[27]探讨了具有多个联络开关的配电网故障后的恢复供电问题。文献[28]提出了基于模糊集技术的一种快速高效的配电网供电恢复算法。文献[29]提出基于AER模型的配电网大面积断电供电恢复的方法。

文献[30]提出了一种改进的配电网故障定位与恢复方法，能够针对开关拒动的情况下对恢复策略进行一些改进。

文献[31]对配电网大面积断电快速恢复过程中的开关操作顺序进行了优化。文献[32]对配电网故障后的供电恢复进行了研究。

文献[33]采用分级搜索得方法恢复了具有优先级别的负荷的供电。文献[34]提出采用“兴趣树”的方法进行配网故障恢复。

文献[35]定义了3个包含电压降和线路参数的开关指标，通过对开关指标的计算实现以网损最小为目标函数的故障恢复。

从配电网故障处理及配电自动化相关产品的角度看，美国、日本、法国、韩国等国家都取得了许多成果，最有代表性的包括：东芝公司的重合器与电压时间型分段器配合的馈线自动化技术，Cooper公司的重合器与重合器配合的馈线自动化技术，GE公司、ABB公司、西门子和Alstom公司的配电自动化技术等。目前各国都在致力于智能电网相关产品的研究与开发。

近年来，我国的配电自动化产业也得到了长足发展，最有代表性的包括：珠海许继、浙江华仪和西安前进电器引进东芝公司的重合器与电压时间型分段器配合的馈线自动化技术，中国电科院科锐公司引进Cooper公司的重合器与重合器配合的馈线自动化技术，国网电科院、东方电子、积成电子、四方公司和山东科汇公司等都开发出了配电自动化系统产品，中国电科院还开发出适合我国农网的配电自动化系统。

尽管在配电网故障处理和配电自动化领域已经取得了许多成果，但是为了更好地满足“自愈”的要求，还需要在下列方面进行深入研究：

（1）在实际当中故障信息往往是非健全的，而在这种条件下已有的故障定位技术的容错性差或不具备容错能力。

（2）故障恢复的自动化程度仍不够高。

（3）对具有一定故障“自愈”功能的重合器与电压时间型分段器配合模式馈线自动化装置在应用中的整定方法还需要深入研究，以充分发挥其作用。

（4）对于实际应用中采取“自愈”方式的风险还需要进行必要的评估。

1.3 本文研究内容

综上所述，为实现非健全信息下的配电网容错故障诊断和不确定故障定位条件下的故障自动恢复本文开展了下列研究工作：

(1) 为了排除配电设备、配电自动化系统和通信网络一般工作在户外的恶劣环境下

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容易发生故障信息出错或者不正确等情况对故障诊断造成的影响，本文提出了将收到的故障信息与其他相关信息融合的办法。其包括：①对各个开关上报的故障信息进行融合；②开关的状态估计；③故障相关信息进行融合：开关因故障跳闸信息的融合，通信中断、装置或TA故障的处理，开关带电合闸状态信息的融合。

(2) 根据配电自动化系统采集到的故障信息，并融合故障时刻前后的网络拓扑及其变化信息，采用贝叶斯风险决策理论，在存在故障信息误报和漏报的非健全信息条件下，实现配电网容错故障定位。

(3) 在非健全故障信息条件下的故障诊断结果不是唯一的，而每个区域都有发生故障的可能性，估计出各个可能故障区域的故障概率，建立了配电网的层次模型。以尽量减少故障恢复过程对用户的影响和保护已经恢复区域供电并尽量减少受故障影响而停电的区域为原则，本文提出了一种根据区域故障概率和层次关系并考虑开关拒动等因素的配电网故障自动恢复的步骤。

(4) 基于MATLAB平台实现所提出的配电网非健全信息故障诊断和故障自动恢复应用程序，并通过算例对其进行测试和验证。

2 非健全故障信息的融合

配电网非健全故障信息是指当馈线发生故障后配电自动化主站收到的各个采集装置上报的存在漏报、误报和错报的故障信息。

由于配电设备、配电自动化系统和通信网络一般工作在户外的恶劣环境下，容易发生漏报或错报故障信息的现象，因此要实现故障处理必须先解决上报信息不健全的问题。

2.1 开环配电网故障信息融合 2.1.1 故障信息的漏报和误报

在配电网运行的状况下配电自动化主站收到的信息往往是不全面的，或者是错误的。对于本应该上报的信息却没有上报而上报的信息中如何确保其正确性成为故障诊断中至关重要的第一步。为了尽可能使诊断过程中使用的信息较为正确，因此需要对各个开关上报的故障信息进行融合。

对于图2.1所示的开环运行的辐射状馈线，在某次故障后配电自动化主站收到开关S、A和C上报的故障信息，而却没有收到处于开关A和C之间的开关B上报的故障信息，这个现象存在矛盾。一般存在两种可能性：要么是开关B漏报故障信息，要么是开关C误报故障信息。

SABC图2.1 一个辐射状馈线

图中“”表示处于合闸状态的开关， “”表示处于合闸状态的电源点开关。漏报故障信息的原因一般有：通信障碍、采集装置故障、采集装置后备电源故障、电流互感器故障、采集装置的故障电流提取方法缺陷等。

误报故障信息的原因一般有：采集装置故障、电流互感器故障、采集装置的故障电流提取方法缺陷等。

假设出开关漏报和误报故障信息的概率，然后依实际开关收到的故障信息情况对其进行概率融合。

设第i台开关流过故障电流但是漏报故障信息的概率为pM,i，则正确上报的概率为pM,i=1-pM,i。设第i台开关没有流过故障电流但是误报故障信息的概率为pE,i，则不误报的概率为pE,i=1-pE,i。按经验值和长期运行的配电化系统的统计值pM,i一般可设为0.1~0.2，pE,i一般可设为0.05~0.10。

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ˆC,i，则没有流过故障电流的估计概率为设第i台开关流过故障电流的估计概率为pˆC,i=1-pˆC,i，并且有 p

ˆC,ippM,i1pE,i（未收到故障信息）（收到故障信息） (2.1)

2.1.2开关状态估计规则

对于采用了过流脱扣或本地保护措施的情形，配电自动化系统可以根据收到的各个开关的状态及是否在故障时刻（故障时刻以变电站内10kV出线开关保护动作时刻为准）发生了跳闸，来对故障进行辅助判断，以提高判断的准确性。

但是，配电自动化系统主站收到的开关状态信息同样也会由于开关辅助接点抖动、自动化终端的电源失去或通信通道障碍等原因而出现不准确的现象，因此首先需要对开关状态进行估计或确认。

根据配电自动化系统采集到的故障时刻前后的馈线开关状态信息、流过馈线开关的负荷信息和部分配电变压器工作信息，并利用上下游馈线段负荷变化的相关性，进行数据挖掘以实现在非健全信息条件下的配电网结线分析，得到比较可靠的网络拓扑及其变化信息。

(1) 开关带电且处于合闸状态的判断条件

ˆH,i（按经验值和长期运行的配电化系统的统计若满足下列条件之一，则可取概率pˆH,i一般为0.85~0.95）估计第i台开关带电且处于带电合闸状态：值p① 流过第i台开关的电流（或功率）显著不为0且采集值存在明显波动； ② 流过第i台开关的下游开关的电流（或功率）明显不为0且采集值存在明显波动；

③ 流过第i台开关的上游开关的电流（或功率）采集值存在明显波动，并且没有在故障时刻发生明显下跌或发生下跌的跌幅比开关i流过的电流（或功率）幅度小得多。

ˆ，有若上述条件成立h条次，则第i台开关带电且处于合闸状态的估计概率为PH,i

ˆ1(1pˆH,i)h (2.2) PH,i(2) 开关因故障而跳闸的判断条件

ˆT,i（按经验值和长期运行的配电化系统的统计若满足下列条件之一，则可取概率pˆT,i一般为0.8~0.9）估计开关i因故障而跳闸：值p① 若第i台开关存在上游开关，且流过该上游开关的电流（或功率）在故障时刻突然下跌，跌幅大约为第i台开关流过的电流（或功率）幅度；

② 若流过第i台开关的电流（或功率）在故障时刻突然下跌至大约为0；

③ 收到第i台开关在故障时刻的由合到分的信息。

ˆ，有若上述条件成立h条次，则计算开关i因故障而跳闸的估计概率为PT,i8

2 非健全故障信息的融合

ˆ1(1pˆT,i)h (2.3) PT,i上述的②和③看似一致的，因为当③成立的时候，这个开关其上流过的电流（或功

率）在故障时刻绝对会下跌至大约为0；但当发生故障后实际网架中某开关跳闸时，由于其辅助节点出问题或某些特殊情况，没有向自动化主站上报已跳闸信息，那么观察其上电流值（或功率）的变化也能辅助判断出此开关状态已由合到分了。所以②和③同时列为判断条件是有必要的。

(3) 综合判断当根据以上2个判断条件得到的估计结果不矛盾时，第i台开关带电且处于合闸状态的概率为PH,i，第i台开关因故障而跳闸的概率为PT,i，有

ˆ (2.4) PH,iPH,i

ˆ (2.5) PT,iPT,i当根据以上2个判断条件得到的估计结果存在矛盾时，分别修正PH,i和PT,i，有

ˆ(1Pˆ)PH,iT,i

PH,i(2.6)

ˆˆˆˆPT,i(1PH,i)PH,i(1PT,i)ˆ(1Pˆ)PT,iH,i

PT,i(2.7)

ˆ(1Pˆ)Pˆ(1Pˆ)PT,iH,iH,iT,i2.1.3故障相关信息融合

(1) 开关因故障跳闸信息的融合

若第i台开关采用了过流脱扣或本地保护措施（即为“电流”开关），当某此故障后：

① 在配电自动化主站根据收到的信息判断出该开关因故障而跳闸的概率为PT,i的条件下，由于开关采用了过流脱扣或本地保护措施，所以只要存在因故障跳闸的概率就说明这个开关可能流过故障电流，需要对该开关流过故障电流的概率pC,i进行融合，为：

ˆC,i)(1PT,i) (2.8) pC,i1(1p② 在配电自动化主站无法判断出该开关因故障而跳闸的概率的条件下，该开关流过故障电流的概率pC,i为：

ˆC,i (2.9) pC,ip(2) 通信中断、采集装置或电流互感器故障的处理 ① 通信中断

若在某此故障时刻前后一段时期内（一般为故障时刻前20个召唤周期和故障时刻后3个召唤周期），配电自动化主站始终未收到第i台开关上报的故障信息，则应在故障诊断过程中将开关视为不存在（即“忽视”），即原来由该开关划分的2个区域[18]（区域是由一些开关节点围成的其中不再含有开关节点的范围，相应的开关节点称为该区域的端点，在本文中区域用D表示）合并为1个区域，其先验故障概率为参与合并区域先验

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故障概率之和。

② 采集装置故障

配电网调度人员一旦发现采集装置故障，就应将相应采集装置暂时从配电自动化主站系统中注销，在故障诊断过程中，主站就会将其视为通信中断的情形来对待（即“忽视”）。

③ 电流互感器故障

经配电网调度人员确认第i台开关的电流互感器故障后应加以标记。在故障诊断过

ˆC,i=0.5。程中，可取p(3) 开关带电合闸状态信息的融合

ˆ(D)，当某此故障排除后：设第k个区域故障的先验估计概率为Pk① 在配电自动化主站根据收到的信息判断出该区域的入点第i台开关带电且处于合闸状态的概率为PH,i的条件下，该区域故障的先验概率P(Dk)为：

ˆ(D)(1P) (2.10) P(D)PkkH,i② 在配电自动化主站无法判断出该区域的入点第i台开关带电且处于合闸状态的

条件下，该区域故障的先验概率P(Dk)为：

ˆ(D) (2.11) P(D)Pkkˆ(D)都相等。一般情况下，可以认为各个区域故障的先验估计概率Pk最后得到各个开关流过故障电流的证据信息矩阵为C=[pC,1, pC,2,…, pC,N]和各个区域

故障的先验概率矩阵P(D)。

2.2 闭环配电网的故障信息融合

在闭环配电网中，相互连接且闭环运行的一组馈线称为一个闭环馈线组。闭环配电网的故障诊断是以闭环馈线组为单位的。

与开环配电网不同，无论在何处发生故障，一个闭环馈线组的主干路（即构成闭环的部分）上的所有开关都会流过故障电流，但是故障功率的方向是指向故障区域的。

一般情况下，可以认为不会在同一瞬间发生两处故障，这称为单一故障假设。在单一故障假设下，健全故障信息条件下闭环配电网的故障定位判据为：如果流过某个故障区域的各个端点的故障功率的方向都指向该区域内部，则故障就发生在该区域；如果流过某个故障区域的至少一个端点的故障功率的方向指向该区域外部，则故障就未发生在该区域。

但是，故障后配电自动化主站收到的故障信息往往是非健全的，往往存在漏报信息和错报信息的现象。例如，对于图2.2所示的闭环配电网，在某此故障后配电自动化主站收到主干路开关SI、SII、SIII、A、C、D和E的故障功率方向如图所示，但是没有收到开关B的故障信息。在单一故障假设下可知故障信息存在矛盾。

2 非健全故障信息的融合

SIIISIABCDESII图2.2 一个闭环配电网

设在收到第i台开关故障功率方向信息的条件下，错报的概率为pH,i，误报的概率为pE,i，则正确上报的概率为pR,i=1-pH,i-pE,i。

设在未收到第i台开关故障功率方向信息的条件下，漏报的概率为pM,i，则正确而未漏报的概率为pM,i=1-pM,i。

ˆH,i估若流过第i台开关（或功率）显著不为0且采集值存在明显波动，则可取概率pˆ为计第i台开关带电且处于带电合闸状态。上述条件成立h条次，则第i台开关的PH,ihˆ1(1pˆP)。即只有2.1.2节中(1)的①成立，因为对于闭环网络没有具体的上下H,iH,i游开关，其按实时的潮流方向划定。

ˆT,i估计开关i因故障而跳闸：若满足下列条件之一，则可取概率p①若流过第i台开关的电流（或功率）在故障时刻突然下跌至大约为0；②收到第i台开关在故障时刻的

由合到分的信息。若上述条件成立h条次，则计算开关i因故障而跳闸的估计概率为ˆ1(1pˆT,i)h。即只有2.1.2节中(2)的②和③成立。 PT,i综合判断的方法与2.1.2节中(3)。

通信中断、采集装置或电流互感器故障的处理与2.1.3节中的(2)相同。开关带电合闸状态信息的融合与2.1.3节中的(3)相同。最后得到各个区域故障的先验概率矩阵P(D)。

2.3 编程实现

(1) 数据结构：

在进行数据融合时，需要将配电网的拓扑结构，节点信息等相关信息储存在一定的数据结构中，采用外调形式输入，这样程序的通用性将有大幅度提升。本文网络拓扑的输入利用描述开关的邻接关系来实现。设计合理的数据结构，可以提高数据的检索效率和算法速度。

输入数据（即外调的数据）为：

1) 网络拓扑数据、节点信息矩阵A：(N+1)10的矩阵，N为网络所含节点个数（包括T节点和末梢节点），i（i：2~ N）表示矩阵的行数。

结构如表2.1所示。

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表2.1 A的结构

开闭环配电网标示位节点编号

节点类型节点分合邻接节点编号开环：所属馈线组编号闭环：所在参考系编号开关上报的信息开关类型为方便程序实现作以下规定。

其中，a11开闭环配电网标记位：1，开环；2，闭环。

ai1节点编号（为了方便统一节点的输入形式，规定：将主供电源点开关编号作为起始节点）。

ai2节点类型：0，电源；1，普通开关；2，T节点；3，末梢。 ai3节点分合情况：0，分闸；1，合闸。 ai4ai7邻接节点编号：有则写编号，无补0。

ai8：开环时是所属馈线组编号，闭环时是某节点所在参考系的编号。 ai9：开环时是开关上报信息：0，无故障信息上报；1，有故障信息； -2，此开关通信长时间中断；末梢点、T节点补2。

闭环时是开关上报故障功率方向：1，流过第i台开关上报故障功率方向与参考方向相同；-1，流过第i台开关上报故障功率方向与参考方向相反；-2，没有收到故障信息（即通信中断）；末梢/T节点时补2。

ai10开关类型：0，断路器；1，负荷开关；2，末梢/T节点。

2) 开关信息矩阵sj：MN的矩阵，N为网络所含开关个数（不包括T节点和末梢节点）。第一行为开关编号，第二行为对应开关故障前电流（或功率）采集值，第三行至M行为对应开关故障后保护动作之前某时刻的电流（或功率）采集值。若某开关采集装置通信中断则在相应位置用-2标记。

其结构如表2.2所示。

表2.2 sj的结构

开关编号

此开关流过电流（或功率）采集值

开关状态信息的上报是等间隔持续采集的，相关值对应时刻以报文的形式上报。本文是对故障时刻的开关状态判断所以需查看故障前一刻的数据，故障后由于保护装置动作需要一定时间但是也是很短暂的，所以对于故障后保护动作之前网络电流（或功率）

2 非健全故障信息的融合

的采集次数也是有限的。M的值就实际情况而定。

3) 配电自动化主站收到的开关信息矩阵sc：MN的矩阵，N为网络所含开关个数（不包括T节点和末梢节点）。第一行为开关编号，从第二列开始为各开关对应上报给自动化主站的数据。开环时表示某开关是否上报流过了故障电流；闭环是表示为某开关上报的故障功率方向是否与参考方向相同。

其结构如表2.3所示。

表2.3 sc的结构

开关编号

此开关上报的故障相关信息

4) 开关状态矩阵dz：MN的矩阵，N为网络所含开关个数（不包括T节点和末梢节点）。作以下规定，其第一行为是否区分永久性故障和暂时性故障的标志位，dz (1,1)=1表示区分，dz (1,1)=2表示不区分，dz (1,1)=3表示只有永久故障。第二行为开关编号（不包括T节点和末梢节点），第三行开始为对应各开关不同时段的状态。

其结构如表2.4所示。

表2.4 dz的结构故障类型区分标志位

开关编号

对应开关编号的开关状态信息

输出结果为：

1) 区域矩阵QY：每行的第一列是区域的编号，第二到第四列为此区域中包含的节点的编号（不含T节点和因通信故障的无效开关节点），如表2.5所示。

表2.5 QY结构

区域编号区域包含的节点编号 2) 层次矩阵FC：每行的第一列是区域的编号，第二列是此区域所处层数，第三列是区域的入点开关编号，如表2.6所示。

表2.6 FC结构

区域编号区域的层数入点开关 3) 开关流过故障电流的证据信息矩阵为C：元素为开关流过故障电流的概率，结构如表2.7所示。

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表2.7 C结构

开关（矩阵列数即为开关编号）流过故障电流的概率

4) 各区域的先验概率矩阵P(D)，结构如表2.8所示

表2.8 P(D)结构

区域（矩阵列数即为区域编号）故障的先验概率

(2) 程序实现

在进行数据融合前需要对输入数据做进一步的处理，得到融合所需的有效数据。 ① 配电网区域的划分模块

在初始数据输入以后，需要对此配电网进行分区，本文分区分为两步，第一步，先把含T节点的区域划分出来并编号，第二步是一般区域的划分并编号。

此子模块的主函数为[PD1,DY,m]=quyu，主函数中的输出矩阵PD1即为各故障区域的先验估计概率，矩阵DY为电源点矩阵，m为划分后某网架所含区域的个数。

含T节点的最小区域划分将按照如下步骤完成程序： 1) 初始化。定义中间变量，清空存储单元。

2) 将A中节点编号依次放入变量NowNode中，查找NowNode的节点类型和其对应的BZ标志位数值（其中BZ为1N初始值全1行向量，标记某个节点是否已循环过，N是网络节点数）。

3) 如果NowNode的类型为T节点且其对应标志位数值为1，则m+1，VP1中第NowNode列置m并把NowNode放入队列queue中（其中，m表示区域的个数且初始值为0，VP1为1N初始值全0行向量，标记节点所属区域的行向量）。否则执行步骤6)。

4) 如果queue为空，执行步骤6)。否则从queue中取出一个节点，找其所有邻接节点。依次，把这个节点在VP1中的节点编号值对应的列置m（其中，VP1为1N初始值全0全局行向量）。如果这个节点的类型也是T节点，则将这个节点编号入队列queue且此节点在BZ中相应位置数值置。

5) queue不为空，执行步骤4)，否则执行步骤6)。

6) 如果A中节点全部遍历，则所有程序结束。否则执行步骤2)。

其中若向VP1置数时，对应位置不为0，则可引入VP2来帮助在相应位置做置数加以识别。

以上是含T节点的最小区域划分编程实现步骤，其流程图见图2.3。

2 非健全故障信息的融合

开始初始化取出网络拓扑中一个节点N该节点是否为T节点且未被遍历Y区域数自加1后标记此节点属本区域号，并把此节点入队列从队列中取出一个节点，查找其所有邻接节点标记所有邻接节点属本区域号节点入队列并标记已被遍历Y邻接节点是否为T节点N队列为空？YNN网络所有节点被遍历？Y结束

图2.3 含T节点的最小区域划分流程图

一般区域的划分将按照以下步骤完成： 1) 初始化。定义中间变量，清空存储单元。

2) 将A中节点编号依次放入变量NowNode中，查找NowNode的节点类型和其对应的BZ标志位数值（其中BZ为1N初始值全1的行向量，用以标记某个节点是否已循环过）。

3) 如果NowNode的节点类型是T节点，则执行步骤4)；否则找NowNode节点的所有邻接节点。依次，如果这个节点在BZ中相应位数值为0或节点类型是T节点则执行步骤2)，否则m自加1（这个m为含T节点区域划分中的m，本程序开始前不初始化，为累计值。）把邻接节点和NowNode节点在VP1中对应位置m并在BZ中把NowNode

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对应位置0。（VP1也为含T节点区域划分中的VP1，不初始化，累积使用）

4) 如果A中节点全部遍历，则所有程序结束。否则执行步骤2)。

其中若向VP1置数时，对应位置不为0，则引入VP2在相应位置置数加以识别。以上是一般区域划分编程实现步骤，其流程图见图2.4。

开始初始化取出网络拓扑中一个节点Y该节点是否为T节点N区域数自加1后标记此节点属本区域号且被遍历，查找其所有邻接节点Y邻接节点是否为T节点或被遍历过？N标记邻接节点属本区域号网络所有节点被遍历？Y结束N

图2.4 一般区域划分流程图

最后综合VP1和VP2以及其他相关信息得到配电网划分区域全局矩阵QY和矩阵PD1。

② 区域层次（定义见本文4.1节）的划分模块

某个区域所属的层次，依赖于这个区域是从哪一个电源点向外看过来的。所以，区域层次的划分，前提条件是给定某一个电源点。

此子模块的主函数为[FC]=fenceng(j,m)，其中输入j为送入得电源点编号，m为网络区域个数，输出矩阵FC为层次矩阵。

按照下列步骤完成：

1) 提供一个电源点对应的电源点开关编号。

2 非健全故障信息的融合

2) 初始化。定义中间变量，清空存储单元。

3) 通过所给电源点开关编号，在QY矩阵中查找其所属区域编号。

4) 此区域编号放入队列queue中，BJ中等于区域编号值的列置cs，RD中等于区域编号值的列置NowNode（其中，cs初始值为1，NowNode初始值为电源点开关编号，BJ和RD都为1m初始值全0行向量，m为本网络区域个数，BJ用于标记某区域的层次，RD用以表某区域的入点开关，两者的列号与区域编号对应）。

5) 从queue中取出一个区域赋值给Nowquyu，利用QY查找Nowquyu除入点开关的其他节点。cs=BJ(Nowquyu)+1，对每个节点做以下循环：若节点NewNode为末梢点或者处于分闸状态放弃这个节点其他操作，否则查找节点除当前所属区域外的另属区域Newquyu，则BJ(Newquyu)=cs，RD(Newquyu)=NewNode，把Newquyu入queue。if queue==0，则所有程序结束。

以上是配电网区域层次划分编程实现步骤，其流程图见图2.5。

开始初始化并输入某个电源点编号电源点所在区域标记为第一层其对应开关标记为第一层入点开关电源点所在区域入队列从队列中取出一个区域号所有区域入队列查找此区域的入点开关、层数和所含的其他节点层数值加1更新。查找其他节点另属于区域并标记其层数值且这些节点为对应区域入点开关其他节点是否为末梢点或处于分闸状态Y结束N 图2.5 区域层次划分流程图

最后综合BJ和RD得到整个网络的区域层次全局矩阵FC。

(3) 融合实现步骤

通过数据的输入和对输入数据的前提准备得到了无论是开环还是闭环故障信息融

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合所需的有效数据。

ˆC,i矩阵可从输入的网络拓扑数据、第一步：开环时开关流过故障电流的估计概率p节点信息矩阵A和配电自动化主站收到的开关信息矩阵sc中提取信息结合一定的开关

漏报和误报故障信息概率值判断获得。

第二步：开光状态估计规则可以从输入的开关信息矩阵sj中计算而来。

在开环配电网的模型下，无论是判断开关带电且处于合闸状态还是开关因故障而跳闸状态都涉及到判断开关的上下游开关问题。本文采取以区域和层次的划分为前提的判断方法把此步编写成子函数调用。即在网络区域划分完成的情况下，开环网络中某个电源点作为主供电源点正常向外供电的馈线上所有区域层次可以通过上文提到的区域层次划分方法得以确认。则某开关的上下游开关便可从层次矩阵与区域矩阵中计算而来。以图2.1为例，若此时求开关B的上下游开关，首先输入拓扑阵A，对这个网络进行分区域，分层次。在层次矩阵FC中查找B开关为哪一个区域作为哪一层的入点开关，则下游开关C即这个区域中除去B开关以外的其他开关（在区域矩阵QY中查找而来）；上游开关A即本层次的上一层入点开关。

此子模块的主函数为[Up,Down]=kgUpandDown(kg)，输入的kg值为开关编号，输出Up值为输入开关的上游开关编号，Down值为输入开关的下游开关编号。具体流程图如图2.6如下所示。

开始输入第i个开关查找开关i为何区域、何层次的入点开关本区域其他开关为下游开关本层次的上一层的入点开关即为上游开关结束图2.6 某开关的上下游开关判断流程图

结合上述程序和sj矩阵便对位输入的配电网的开关状态进行可靠估计。

第三步：在第一步和第二步的基础上结合区域先验估计概率、实时的网络信息（通信情况、采集装置情况和电流互感器情况）根据本文2.1节给出的故障信息融合方法，便

2 非健全故障信息的融合

可得到各开关流过故障电流的证据信息矩阵C和各区域故障的先验概率矩阵P(D)。

2.4 本章小结

本章主要介绍了什么是非健全故障信息及其产生的原因。对各种非健全信息和辅助信息进行融合，给出了具体融合的原则、步骤，以此提高本文后续介绍的故障诊断方法的准确性。之后从融合所需的数据着手，设计出了实现理论要求的程序。

通过第6章的实例，证明了本章提出的故障诊断方法是可行的。

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3 基于贝叶斯的故障诊断

3.1 引言

在本章1.2.1节介绍的故障诊断方法中，综合上述方法的优缺点，由于贝叶斯法是以概率论为基础的不精确推理方法，贝叶斯网络基于双向推理，具有表达不确定性知识和进行不确定性知识推理的能力，本文采用贝叶斯方法来对配电网故障进行非健全信息下的定位。

3.2 开环故障诊断 3.2.1 开环诊断的方法

开环配电网的故障诊断是以馈线为单位的。对于一条开环运行的馈线，将其上安装有采集装置并且未被忽视的开关称为有效开关。若一条馈线被其上的N个有效开关划分出 M个区域，其上发生故障后配电自动化主站收到的故障信息为B，有

B=[b1,b2,…bN] (3.1)

式中：bi=1表示第i台开关上报流过了故障电流；bi=0表示第i台开关没有上报流过故障电流。

设经过上一章信息融合后，得到的各个开关流过故障电流的证据信息矩阵为C=[pC,1, pC,2,…, pC,N]。

第j个区域发生故障时符合证据信息矩阵C的概率P(CDj)为，有

P(CDj)pC,mpC,nmαnpC,m(1pC,n)mαn (3.2)

式中：和分别代表第j个区域的上游电源路径上的有效开关的集合和其余有效开关的集合，分别包括该区域的入点和出点； D0表示没有任何区域故障。

在证据信息矩阵C下，故障就发生在第i个区域的概率为P(DiC)，有

P(DiC)P(CDi)P(Di)P(CD)P(D)jjj0M (3.3)

将分子用i表示，即

i =P(CDi)P(Di) (3.4)

3 基于贝叶斯的故障诊断

显然，对于开环配电网，非健全故障信息条件下的故障诊断结果不是唯一的，而是每个区域都有发生故障的可能，只是概率不同而已。因此，需要筛选出概率较大的可能故障区域来进行故障恢复。

3.2.2 可能故障区域筛选原则

具体筛选方法为：

(1) 将各个可能故障区域按照其故障概率从大到小的顺序排序。

(2) 按照故障概率从大到小的顺序提取可能故障区域，每次只提取一个可能故障区域，满足下列情况之一时终止：

① 已经提取的区域的故障概率之和超过阈值（一般可取90%~98%）； ② 第k+1个提取的区域的故障概率低于第k个提取的区域的故障概率的1/（一般可取10~20）。

尽管筛选出来的区域发生故障的可能性已经很高，但是在现实中，故障发生在其他区域的小概率事件仍然有可能发生。因这些小概率事件被忽视而造成的影响中的绝大部分可以通过本文下面提出的故障恢复过程得以解决，但是仍存在较少的情形会导致停电范围有所扩大，这往往是由于误报和漏报比较严重造成的，也与误报和漏报开关的分布有关。即便如此，除了有可能使个别健全区域的供电得不到恢复外，不会对运行造成任何风险。

3.2.3 编程实现

(1) 数据结构

根据开环配电网故障信息融合后，得到的各个开关流过故障电流的证据信息矩阵C和各区域故障的先验概率矩阵P(D)。

输入数据：外调数据（即本文2.3节的输入数据）和非健全故障信息融合后的输出数据。

输出数据：矩阵FaultArea：N2矩阵，N为筛选出的可能故障区域的个数，第一列为故障区域号，第二列为对应区域的故障概率。

(2) 程序实现

在完成相关数据输入后，按下列步骤程序实现： ① 初始化程序，清空FaultArea；

② 根据开关流过故障电流的概率矩阵C算出各个区域的P(CD)；

③ 根据式(3.3)、矩阵P(D)和算出的P(CD)算出各个区域的故障概率P(DC)； ④ 选取一定的阈值，根据3.2.2节可能故障区域筛选方法筛选出P(DC)中可能的故障区域得到矩阵FaultArea。

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在计算某个区域的P(CD)时，需要找到这个区域的上游电源路径上的有效开关的集合和其余有效开关的集合，分别包括该区域的入点和出点。本文将其编写成子函数方便调用，此子模块的主函数为[Up,Down]=AreaUpandDown(i)，主函数中输入数值i表示某区域的编号，输出矩阵Up和Down分别为区域i的上游电源路径上的有效开关的集合和其余有效开关的集合。具体步骤如流程图3.1所示。

开始初始化并输入区域号查找区域所属亏线上的所有有效开关集合区域入队列从队列中取出一个区域号查找此区域的入点开关1.存入上游开关集合；2.判断入点开关类型。查找以此入点开关为出点的区域并把这个区域入队列开关类型是否为电源点开关YN其他有效开关集合为上游开关集合与所有有效开关集合的异或结束

图3.1 某区域有效开关判别流程图

故障区域筛选具体步骤流程图如图3.2所示。

3 基于贝叶斯的故障诊断

开始初始化、输入各个可能故障区域及故障概率对其按故障概率从大到小排序提取一个可能故障区域把当前区域放入故障区域矩阵FaultArea中NYFaultArea各元素的故障概率之和是否大于阀值？YY当前区域故障概率值在所有区域故障概率值中是否唯一？N把和其故障概率值相同的区域也放入FaultArea中把当前区域从FaultArea中删除N是否是第一次提取？N上一次提取区域的故障概率/当前故障概率是否大于10？Y结束图3.2 故障区域筛选流程图

3.3 闭环故障诊断 3.3.1 闭环诊断的方法

若一个闭环馈线组被其上的N个有效开关划分出 M个区域，其上发生故障后配电自动化主站收到的故障信息为：

A=[a1,a2,…aN] (3.5)

式中：ai=1表示流过第i台开关上报的故障功率方向与参考方向相同；ai=-1表示流过第i台开关上报的故障功率方向与参考方向相反；ai=0表示没有收到故障信息。

在单一故障假设和故障信息A下，故障就发生在第i个区域的概率为P(DiA)，有

P(DiA)用i表示分子，即

P(ADi)P(Di)P(ADj0M (3.6)

j)P(Dj)西安科技大学硕士学位论文

i=PADiPDi (3.7)

式中， P(ADj)pF,i (3.8)

i1N其中，pF,i为第i个开关上报的故障信息与故障发生在第j个区域内的假设相一致的概率。当j>0时，有：

① 收到第i个开关上报的故障信息且故障功率方向与故障发生在第j个区域内的假设相一致，有

pF,ipR,i1pH,ipE,i (3.9)

② 收到第i个开关上报的故障信息且故障功率方向与故障发生在第j个区域内的假设相反，有

pF,ipH,i1pR,ipE,i (3.10)

③ 未收到第i个开关上报的故障信息，有

pF,ipM,i (3.11)

当j=0时（表示没有任何区域故障），有： ① 收到第i个开关上报的故障信息，有

pF,ipE,i1pR,ipE,i (3.12)

② 未收到第i个开关上报的故障信息，有

pF,ipM,i1pM,i (3.13)

显然，对于闭环配电网，非健全故障信息条件下的故障诊断结果也不是唯一的，也需要进行区域的筛选，方法与开环配电网相同不再做说明。

3.3.2 编程实现

(1) 数据结构输入数据：

① 外调数据（即本文2.3节的输入数据）和非健全故障信息融合后的输出数据。 ② 参考方向开关序号顺序矩阵fx：行数为参考方向的编号且每一行为一参考系上所含开关的编号。

输出数据：

矩阵FaultArea：N2矩阵，N为筛选出的可能故障区域的个数，第一列为故障区域号，第二列为对应区域的故障概率。

(2) 程序实现

对于闭环配电网，其故障信息融合在前一章已经介绍过，故障诊断需要的相关数据已经求出，闭环诊断的关键步骤在于求出各个区域的P(AD)，即求出每个开关的pF,i。当没有任何区域故障时，通过(3.12)和(3.13)式可以直接求出P(AD0)。其他情况则需要判断第i个开关上报的故障信息与故障发生在第j个区域内的假设是否相一致。

为了解决第i个开关上报的故障信息与故障发生在第j个区域内的假设是否相一致

3 基于贝叶斯的故障诊断

问题，本文对闭环配电网各馈线段给出了其参考方向，并把容量最大的优先主供电源点所在支路定义为主参考系，标号为1参考系（主参考系支路包含了起点是容量最大的优先主供电源点、馈线段和支路末端的另一电源点）。以网络T节点为划分标记，其他的支路都为副参考系且按深度搜索对各副参考系进行编号。具体原则和步骤如下：

原则1：对于主参考系上的区域而言，副参考系对此区域都是流出；

原则2：对于某个副参考系上的区域而言，其他与其只有通过主参考系才有物理连接关系的副参考系上的开关参考系对于这个区域参考系而言都是流出。

原则3：若某开关所在参考系编号大于区域所在参考系编号，则开关所在参考系对于此区域都是流出。（由于对副参考系编号是深度搜索得到的，所以要么是原则2的情况，要么就是区域所在副参考系下的分支，开关参考系对此区域参考系而言也是流出）

原则4：对于某个区域(或某节点)，其本参考系上在其左边的部分属于流入，右边部分属于流出。即开关属于本参考系的情况下，开关在区域(或某节点)左边且故障功率方向和参考系同方向属于流入，开关在区域(或某节点)右边且故障功率方向和参考系反方向属于流入。

pF,i计算模块的主函数为[Pf]=ClosePf(x,Nowquyu,fx)，主函数中的输入值x为开关编号，Nowquyu为区域编号；输出值Pf为第x个开关上报的故障信息与故障发生在第Nowquyu个区域内的假设一致的概率。

实现步骤：

1) 区域所在参考系包含了主参考系

① 开关所在参考系在主参考系，则按照原则4并结合上报数据计算pF。 ② 开关所在参考系在副参考系上，则按照原则1并结合上报数据计算pF。 2) 区域所在参考系全为副参考系

① 开关在区域所含的某个参考系上，则按照原则4并结合上报数据计算pF。 ② 开关在主参考系上，上溯区域参考系是由主参考系上的哪一个T节点引出的，以这个T节点为标志，按照原则4并结合上报数据计算pF。

③ 开关在不相干的参考系，若开关所在参考系编号大于区域的最大参考系编号则按照原则3并结合上报数据计算pF；否则从区域参考系上溯找开关的参考系，若先找到开关所在参考系(通过某T节点的连接)，则按照原则4并结合上报数据计算pF；若都上溯到了主参考系还没找到开关所在的参考系，则按照原则2并结合上报数据计算pF。具体流程见图3.3所示。

通过上述的步骤解决了第i个开关上报的故障信息与故障发生在第j个区域内的假设是否相一致问题，根据式(3.8)求出了各个区域的P(AD)，再根据式(3.6)、矩阵P(D)算出了各个区域的故障概率P(DA)。最后选取一定的阈值，根据3.2.2节可能故障区域筛选方法（3.2流程图）筛选出P(DC)中可能的故障区域得到矩阵FaultArea。

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输入数据区域所在参考系是否包含主参考系？NYY开关所在参考系是否为主参考系？Y按照原则4N按照原则1开关是否在区域所含参考系上？N开关参考系是否为主参考系？NY上溯区域参考系是由主参考系上的哪一个T节点引出的开关参考系编号是否大于区域的？N从区域参考系上溯开关参考系Y按照原则3是否先找到主参考系？Y按照原则2N找到开关参考系是哪一个T节点与区域间接相连图3.3 开关信息与故障区域假设判断框图

3.4 本章小结

本章主要介绍了在非健全信息融合后的情况下，基于贝叶斯风险决策理论开环配电网和闭环配电网的故障诊断的方法，给出了两种配电网故障诊断的具体步骤。

由于在非健全信息情况下诊断结果的不唯一性，本章提出了对故障诊断结果的筛选方法，并对此方法所带来的不利因素提出了解决办法，使其对配电网安全性的影响降到最小。

通过第6章的实例，证明了本章提出的故障诊断方法是可行的。

4 故障处理

故障处理需要解决非健全故障信息条件得出多处故障诊断结果的妥善处理问题和自动故障处理过程中的开关拒动问题。本章探讨了上述问题的解决方案。

4.1 区域的层次

定义沿着由第i个电源点向外的方向，某个开关节点到指定的第i个电源点之间的最短路径上经过的开关节点的个数再加1为该开关节点到电源点的层数。第i个电源点自身的层数为0。到第i个电源点的层数越小，称该开关节点距离第i个电源点越近，反之越远。

定义沿着由第i个电源点向外的方向，某个区域的各个端点中到第i个电源点最近的端点的层数为该区域到第i个电源点的层数，称其到第i个电源点最近的端点为第i个电源点到该区域的入点，称其余端点为该区域对电源点 i的出点。

若一个可能故障区域被确诊为其中含有永久性故障或无永久性故障，则称该可能故障区域为确诊区域，否则称为非确诊区域。所有可能故障区域之外的区域都是无故障确诊区域。

4.2 处理的原则

对于开环配电网，在正常方式下，一条馈线只有一个供电电源点，称为其主供电源点，其余可能为其供电的电源点都称为备用电源点。

对于闭环配电网，在正常方式下，一个闭环馈线组存在多个供电电源点，其中来自主网的一些电源都称为优先主供电源点，还有一些分布式电源称为候选主供电源点，与其相连但通过联络开关暂时隔离的可能为其供电的电源点都称为备用电源点。

配电网故障处理的原则是：

(1) 尽量采取主供电源点恢复供电，减少备用电源点在参与恢复过程中因合到故障点而导致跳闸扩大故障影响范围的风险。

(2) 按距电源点层次从小到大的顺序对各个可能故障区域进行试探性恢复，在层次相同时，按照故障可能性从小到大的顺序进行。每次只试探性恢复一个可能故障区域，若恢复成功，则排除该区域故障的可能性；若引起跳闸，则将新收集到的故障信息进行融合后重新进行故障定位并调整故障恢复步骤。

(3) 若遇到开关操动不成功，则重复对该开关的操作，若连续操作3次后仍然不成功，则视为开关拒动，放弃对该开关的操作。

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4.3 处理过程

故障处理过程主要有以下步骤： (1) 形成电源点队列S：

① 对于开环配电网，将主供电源点排在最前面，然后按照负载余量从大到小的顺序排放备用供电源点。

② 对于闭环配电网，将优先主供电源点排在最前面，然后按照负载余量从大到小的顺序排放候选主供电源点，再按照负载余量从大到小的顺序排放备用电源点。

从电源点队列S中取出一个电源点作为s。

(2) 按距s的层次从小到大的顺序对各个非确诊区域进行排序。在层次相同时，按照故障可能性从小到大的顺序排序，将非确诊区域按顺序放入队列Q。

(3) 若队列Q不空且元素个数大于1，则取出一个非确诊区域进行恢复，进行步骤5。若队列Q不空且元素个数等于1，则：

① 若需要探测区分永久性故障或暂时性故障，则取出Q中的该区域进行恢复，进行步骤5。

② 若不需要探测区分永久性故障或暂时性故障，则使该非确诊区域成为确诊故障区域，清空队列Q，进行步骤4。

③ 若队列Q已空，则进行步骤4。

(4) 恢复可由电源点s恢复的确诊无故障区域供电，若引起跳闸，当没有探测区分永久性故障或暂时性故障时将原确诊故障区域改为确诊无故障区域；当探测区分过后保留原确诊故障区域。将新收集到的故障信息进行融合后重新进行故障定位，筛选出故障可能区域后作为非确诊区域，返回步骤1；否则执行步骤6。

(5) 若因某开关拒合或过载的原因而无法恢复该区域，则返回步骤3；若恢复成功，则该区域成为确诊无故障区域，返回步骤3；若引起跳闸，则将新收集到的故障信息进行融合后重新进行故障定位，如果筛选后没有得到新的故障可能区域，则使该区域成为确诊故障区域，使其他非确诊区域成为确诊无故障区域，清空队列Q，返回步骤3；若筛选后得到了新的故障可能区域，则返回步骤2。

(6) 若除了确诊故障区域之外仍存在未恢复供电区域，则执行步骤7；否则执行步骤8。

(7) 若S空，则执行步骤8；若S不空，则取出一个电源点作为s，返回步骤2。 (8) 对于闭环配电网，将可并网的电源投入后结束；对于开环配电网直接结束。本文在进行故障诊断时做了单一故障假设，若在实际运行中恰巧同时发生了多处故障，在诊断后提取了可能故障区域，通过本文的处理过程4)是可以识别这种情况并加以处理的。因为在已经得到并隔离故障确诊区域后若恢复无故障区域供电时依然引起跳

4 故障处理

闸，说明可能存在着另一个故障的可能性（如本文6.3节实例3所示）。

其上，对于(5)中所提到的过载的原因具体处理办法如下，根据所供电源点的容量，有选择性的断开某些区域的入点开关，保证不是因合闸可能故障区域而造成的过载。以图4.1为例。

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图4.1 一个诊断后待恢复配电网

图中“ｏ”表示处于分闸状态的开关，“”表示处于合闸状态的开关，“”表示处于分闸状态的电源点开关。

假设Q={D2, D4}，先恢复D2区域，把D4区域与主网连接的开关C断开。原来这段馈线是由SI和SII一起供电的，若直接合闸SI开关有可能其会再次跳开，发生跳开的可能性或由于合闸到故障区域，或由于过负荷。所以需要按SI的容量来合理的选择能恢复区域。若其容量可供电D1、 D2 、D3 和D5，那么在合SI前提前断开E开关，保证如果再次跳闸引起的原因唯一。如果单独恢复D2都超过了SI的容量，那么就如(5)所述，放弃这个恢复这个区域。

对于当恢复时引起跳闸选择重新收集故障相关信息判断而不是直接断定这个待恢复区域为确诊故障区域是考虑到由于诊断的过程中故障信息是非健全的对诊断结果会带来一定的影响，使得尽管基于贝叶斯故障诊断后筛选出来的区域发生故障的可能性已经很高，但是在现实中，故障发生在其他区域的小概率事件仍然有可能发生。为了避免发生小概率事件时，恢复失误导致停电范围有所扩大给电网和用户带来的危害，需要重新根据实时收集到的最新信息来再次对电网故障进行判断。以图4.2为例详细说明。

D1D2CSIABDEFSII

图4.2 一个诊断后待恢复配电网

图中“”表示处于分闸状态的联络开关。

假设诊断筛选后Q=D1，在考虑暂时故障的情况下，合闸A开关恢复D1，此时再次引起了A开关的跳闸。重新收集实时信息后诊断得出D2为故障区域。此时就是本文提到的其他区域的小概率事件发生的情况。进一步恢复后，隔离了D2区域，成功恢复了电源点到D1区域之间的供电。若在恢复D1供电时A跳闸直接认为D1区域就是故障区域做隔离处理，恢复s1到B开关之间的供电。D2区域可合联络开关由电源点s2恢复供电，但此时实际中的故障区域为D2，这样的操作不仅没有真正的隔离故障，还引起了

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对侧电源供电线路的跳闸，扩大了停电范围，对本没有发生故障的线路及其用户造成了危害。因此本文(5)中提出的恢复方法不仅解决了信息非健全造成的诊断影响还排除了本文提出的筛选原则中绝大部分的死区。

4.4 恢复供电的处理过程

恢复某个非确诊区域供电的主要思想为：

(1) 若恢复该非确诊区域a后会导致其他非确诊区域b也带电，则应在恢复前先分断非确诊区域b的入点开关。若某开关连续3次拒分，则放弃对该开关的操作，而尝试去分断其父开关节点。若直至某个已经处于分闸状态的开关以前的开关都拒分，则由各个拒分开关为入点的区域与待恢复非确诊区域a合并为一个不可分割的非确诊区域。

(2) 恢复某个非确诊区域供电的过程是令该待恢复非确诊区域的入点与配电网已带电部分之间处于分闸状态的开关都合闸。若经判断一旦恢复了待恢复非确诊区域供电后将超过s的负载极限能力，则放弃恢复该区域；若某开关连续3次拒合，则放弃对该开关的操作，该区域恢复无法进行；其余情况则可完成恢复。

(3) 可由电源点s供电的确诊无故障区域恢复过程为：若确诊故障区域相对于电源点s的入点开关处于合闸状态，则分段该开关；若该开关拒分则放弃对该开关的操作，而去分断其父开关节点；若仍拒分则继续上溯，直至某个开关处于分闸状态或分断操作成功为止。恢复可由电源点s恢复的各个区域供电，若某开关连续3次拒合则放弃对该开关的操作。

4.5 编程实现

4 故障处理

开始初始化并输入FaultArea对电源点进行排序从电源点队列S中取出一个s对FaultArea中的区域进行排序形成QQ是否为空？YNQ的元素是否为1？Y是否区域暂时故障和永久故障？N取出一个非确诊区域Y是否因开关拒动或过载无法恢复该区域？N是否恢复成功？N将新收到的故障信息融合定位YY恢复可由s恢复的确诊无故障区域供电N使该区域为确诊故障区域，清空Q该区域为确诊无故障区域是否引起跳闸？N除确诊区域外是否还有未恢复供电区域？YNS是否为空？YYN1.区分，保留原确诊故障区域；2.不区分，将原确诊区域改为确诊无故障区域；3.重新进行故障定位筛选是否得到新的故障可能区域？NY筛选故障区域放入FaultArea使该区域为确诊故障区域，其它区域为确诊无故障区域，清空队列Q是否为闭环？YN将可并网的电源投入结束图4.3 故障处理过程流程图

输入数据：

本章所使用的输入数据为第2章的原始输入数据和第2、3章中计算得到的输出数据。

输出结果为：

矩阵ZQ，3N，第一行存放的是处于合闸状态的开关编号，第二行存放的是处于分闸状态的开关编号，第三行存放的是在恢复过程中拒动开关的编号。以此显示故障自

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动处理后的配电网运行的网络拓扑。其结构如表4.1所示。

表4.1 ZQ结构处于合闸状态的开关编号处于分闸状态的开关编号

拒动开关的编号

矩阵Certain，表示确诊区域的编号。

矩阵QY，表示经过故障处理后的网络区域信息。

图4.3是故障处理过程流程图，其中还包含了一些小的子函数调用，如下所示： (1) 配电网区域的划分模块（见本文2.3节）； (2) 区域层次的划分模块（见本文2.3节）； (3) 除确诊故障区域外未恢复供电区域的判断模块

主调函数为[d]=huifu6(Certain)，输入Certain为确诊故障区域编号，输出d为是否有除故障区域外未恢复的供电区域。实现步骤如下：

① 查找以当前电源点的层次矩阵，判断除确诊故障区域的入点开关以外是否所有开关处于合闸状态，如果有处于分闸状态，则表明有除确诊故障区域外未恢复供电的区域。

② 判断确诊故障区域是否有下游区域，若有则表明除确诊故障区域外未恢复供电的区域，因为即便其入点开关处于合闸状态但其也未恢复供电。

具体流程见图4.4。

4 故障处理

开始初始化,输入CertainYCertain是否为0？N1.查找Certain的入点开关2.查找所有入点开关入队列区域入队列队列是否为空？Yd=1N区域一个入点开关是否为Certain的入点开关N故障区域是否有下游区域？YN开关是否合闸？NYYd=0结束

图4.4除确诊故障区域外未恢复供电区域的判断模块流程图

4.6 本章小结

本章通过给出在不确定定位条件下故障处理的步骤、原则，把故障区域从主网里面隔离出来，恢复了其余无故障区域的供电。对可能故障区域筛选过程中造成的小概率事件的影响予以最大程度的消除。

通过第6章的实例，证明了本章提出的故障处理的方法是可行的。

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5 功能实现的整体框架

本文前几章详细阐明了非健全信息的融合、不同配电网的故障诊断方法和在不确定故障定位情况下的故障恢复方法，其整体实现框图如图5.1所示。

开始初始化、输入数据网络类型开环配电网闭环配电网开环非健全故障信息融合闭环非健全故障信息融合开环故障诊断闭环故障诊断故障区域筛选故障自愈式处理结束

图5.1 非健全故障诊断及故障处理总体框图

在程序中将有一个主程序对各个分块进行调用。主程序如图5.2所示。第一句是判别配电网类型。Open函数表示开环配电网入口函数其中包含了非健全故障信息融合模块的调用、开环故障诊断模块和故障区域筛选模块的调用。同样Close函数表示闭环配电网入口函数其中包含了非健全故障信息融合模块的调用、闭环故障诊断模块和故障区域筛选模块的调用。huifu函数是对已诊断配网进行故障处理。

5功能实现的整体框架

图5.2 主程序

最后，用户可以观察到的是：最初故障诊断的结果FaultArea和区域的划分QYold以及在进行故障处理后确诊故障区域Certain，开关情况ZQ和网络区域划分QY。

通过以上的数据，就能清楚的了解当前配电网的运行情况和在故障诊断、故障处理过程中相关的信息，实现配电网非健全信息的故障诊断及故障处理。

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6 测试与分析

为了验证本文上述提出方法的可行性，本章采用具体算例对提出的故障诊断方法和故障恢复步骤及编制的程序进行了测试和分析。

6.1 算例1 6.1.1算例描述

图6.1(a)所示的开环配电网中，SI和SII为电源点，A~G为分段开关，H为联络开关，所有开关均为具有过流脱扣功能的断路器，D1~D9代表9个区域。

(b)

(c)

图6.1 开环配电网

D3D1D2D4D5CD1D2D4D5CD6D7D8GSIADD3BEHFSII(a) D1D2D9D4D5CD6D7D8GSIADD3BED9HFSIID6D7D8GSIADBED9HFSII开关E的采集装置的通信已经中断了32小时。

ˆT,*=0.85，*表示开关编号。 ˆH,*0.9，p设各个开关的pM都为0.1，pE都为0.05，p假设某次故障后，配电自动化主站收到的故障信息为：

B=[1 0 1 0 1 0 0 0 0 0]

6 测试与分析

其中开关的序号按照SI，A，B，C，D，E， H，F，G，SII的顺序排列。SI和SII分别为电源点s1和s2对应的开关。

假设在此次故障信息收集期间，有2次观测到流过SI的电流显著不为0且采集值存在明显波动。

假设在此次故障信息收集期间，尽管没有收到开关A跳闸信息，但观测到流过其上游开关SI的电流在故障时刻突然发生跌幅大约为开关A流过的电流的下跌。

收到开关B、C，D的状态信息为合闸，但是这些开关的电流和电压遥测值都接近0。

ˆ(D0)=Pˆ(D1)=Pˆ(D2)= Pˆ(D4)=…=Pˆ(D8)=。一般可以认为：P6.1.2理论分析

由于开关E的采集装置的通信已经中断了32小时，因此开关E应被忽视，而将区域D9合并到区域D3，记为D3，9。

ˆ(D3,9)=2。由于发生了合并，因此还有P可见，故障发生在s1供电的馈线上，但是故障信息相互矛盾。

因有2次观测到流过SI的电流显著不为0且采集值存在明显波动，根据2.1.2-(1)-①

ˆH,SI可以得出SI合闸且带电的概率PH,SI11p20.99。

因观测到流过其上游开关SI的电流在故障时刻突然发生跌幅大约为开关A流过的电流的下跌，则根据2.1.2中(2)的条件①可以得出开关A因故障而跳闸的估计概率ˆ1(1pˆT,A)=0.85。 PT,A收到开关B、C，D的状态信息为合闸，但是这些开关的电流和电压遥测值都接近0，因此可以判断出开关B、C，D处于合闸但不带电状态。

按照2.1.3节方法进行信息融合，得到各个开关流过故障电流的概率分别为：

pC,SI1pE0.95；pC,A1(1pM)(1PT,A)0.865；pC,B=1-pE=0.95；pC,C=pM=0.1；pC,D=1-pE=0.95。

得到各个区域故障的先验概率为：

ˆ(D)(1P P(D1)P1H,SI)0.01P(D0)P(D2)P(D4)P(D5)

P(D3，9)2按照3.1节方法，得出：

0 =0.050.1350.050.90.05=1.5210-5 1 =0.950.1350.050.90.050.01=2.8910-6

2 =0.950.8650.050.90.05=1.8510-3 3,9 =0.950.8650.050.90.952=7.0210-2

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4 =0.950.8650.950.90.05=3.5110-2 5 =0.950.8650.950.10.05=3.9010-3

根据式(3.3)，故障发生在各个区域的概率为：

P(D0C)0/0.0137%

P(D1C)1/0.0026% P(D2C)2/1.67%

P(D3，9C)3/63.24%P(D4C)4/31.62% P(D5C)5/3.51%

取93%，按照3.3节的方法筛选出可能的故障区域为 D3,9和D4，假设各馈线段都采用电缆，因此没有暂时性故障的可能性。

对于故障馈线，s1是主供电源，s2是备用电源，因此S={ s1, s2}。从S中取出s1作为s，则D3,9和D4同处于距离s1的第3层，但D4的故障概率较小应排在D3,9前面，即Q={ D4 , D3,9 }。

从Q中取出D4作为待恢复的非确诊区域。为了恢复D4供电需要合开关A，会使D3,9也带电。因此，根据4.4-2），应先遥控分断D3,9的入点开关D。假设开关D被成功分断（如图6.1(b)所示），则接下来需要遥控使开关A合闸，假设实际操作后又引起开关B和A跳闸（如图6.1(c)所示），融合接收到的故障信息后仍判断D4故障，则表明D4为确诊永久故障区域，D3,9为确诊无故障区域。

清空队列Q，遥控开关D和A合闸，假设都操作成功，则恢复了D2和 D3,9供电。从S中取出s2作为s，因确诊故障区域D4相对于s的入点开关C处于合闸状态，因此遥控开关C分闸，假设操作成功，则遥控联络开关H合闸，假设操作成功，则恢复了D5供电。

至此，故障恢复结束。

6.1.3程序实现

对图6.1(a)所示配电网进行开关编号，如图6.2所示。

1236710894511121314

图6.2 算例1所示配电网开关编号图

6 测试与分析

在此基础上，通过描述各开关的邻接开关标号来呈现网络的拓扑结构。依照本文6.1.2节理论分析的假设，输入数据如下所示。

表6.1 算例1开环配电网开关信息矩阵sj

1 21 4 4 2 19 0 0 4 5 0 0 5 2 0 0 6 9 0 0

8 -2 -2 -2 11 0 0 0 12 4 4 4 13 7 7 7 14 11 11 11 表6.2 算例1配电自动化主站收到的开关信息矩阵sc

1 1 1 2 0 0 4 1 1 5 0 0 6 1 0

8 0 0 11 0 0 12 0 0 13 0 0 14 0 0 表6.3 算例1开环配电网网络拓扑数据、节点信息矩阵A

1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 0 1 2 1 1 1 2 1 3 3 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 2 1 2 3 4 3 6 7 8 7 5 11 12 13 0 0 3 4 5 11 7 8 9 0 0 12 13 14 0 39

0 0 0 6 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 0 1 0 2 1 0 1 2 -2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 2 0 2 0 0 0 0 0 西安科技大学硕士学位论文

表6.4 算例1开环配电网开关状态的矩阵dz

2 1 1 1 1 1 1 1 1 0 2 1 0 1 0 1 1 1 0 4 1 1 1 0 0 0 0 0 5 1 1 1 1 1 1 0 0 6 1 0 0 0 1 1 1 0 8 1 1 1 1 1 1 1 0 11 0 0 0 0 0 0 1 0 12 1 1 1 1 1 1 1 0 13 1 1 1 1 1 1 1 0 14 1 1 1 1 1 1 1 网络拓扑数据、节点信息矩阵A、开关信息矩阵sj、配电自动化主站收到的开关信息矩阵sc和开关状态的矩阵dz具体各项含义见本文2.3节。

根据以上提供的数据、本文提出的方法和上一节提及的恢复过程中的假设情况，完成了故障的诊断和恢复，程序运行结果如下：

FaultArea=

2 4 ZQ=

1 4 Certain= 4

由于在故障恢复过程中没有发生开关拒动引起的区域合并问题，因此

0.6321 0.3161 2 5 6 0 8 0 11 0 12 0 13 0 14 0

6 测试与分析

QYold=QY=

1 2 3 4 5 0 7 8 9 2 6 1 4 5 0 11 12 13 4 9 2 5 11 0 12 13 14 6 10 0 0 0 0 0 0 0 通过比较各矩阵元素的实际含义，可得出筛选出来的故障区域是：区域2，故障概率为63.21%；区域4，故障概率为31.61%。区域2以节点6、9和10为端点；区域4以节点4和5为端点；在进行故障处理后，确诊故障区域是区域4，区域的端点为开关4和5且处于分闸状态，表明确诊故障区域4已被隔离，其余配电网恢复供电。如图6.3所示。

1SI23A46710BD5C11H12F13G14SII8E9

图6.3 算例1配电网故障处理后网络拓扑图

图中“”表示处于合闸状态的联络开关。

6.2 算例2

依然以算例1的模型来做分析，其假设和理论分析一致。筛选出的故障区域为Q={ D4 , D3,9 }。

从Q中取出D4作为待恢复的非确诊区域。为了恢复D4供电需要合开关A，会使D3,9也带电。因此，应先遥控分断D3,9的入点开关D。假设开关D被成功分断，则接下来需要遥控使开关A合闸，假设实际操作后又引起开关B和A跳闸，融合接收到的故障信息后判断故障区域为D5，此时得到Q=D5。由于各馈线段都采用电缆，因此没有暂时性故障的可能性，则表明D5区域为确诊故障区域。隔离区域D5，恢复可由电源点s1

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恢复的确诊无故障区域供电，成功，恢复结束。

程序实现：

标号图如图6.2所示。

由于本算例是在算例1的基础上做演算的，因此输入数据只需改变开关信息矩阵sc和开关状态矩阵dz即可。

表6.5 算例2配电自动化主站收到的开关信息矩阵sc

1 1 0 2 0 0 4 1 1 5 0 1 6 1 0

8 0 0 11 0 0 12 0 0 13 0 0 14 0 0 表6.6 算例2开环配电网开关状态的矩阵dz

2 1 1 1 1 1 1 1 0 2 1 0 1 0 1 1 0 4 1 1 1 0 1 1 0 5 1 1 1 1 0 0 0 6 1 0 0 0 1 1 0 8 1 1 1 1 1 1 0 11 0 0 0 0 0 0 0 12 1 1 1 1 1 1 0 13 1 1 1 1 1 1 0 14 1 1 1 1 1 1 根据以上提供的数据程序运行结果如下： FaultArea=

2 4 ZQ=

1 5 Certain= 5

由于在故障恢复过程中没有发生开关拒动引起的区域合并问题，因此

2 11 4 0 6 0 8 0 12 0 13 0 14 0 0.6321 0.3161 42

6 测试与分析

QYold=QY=

1 2 3 4 5 0 7 8 9 2 6 1 4 5 0 11 12 13 4 9 2 5 11 0 12 13 14 6 10 0 0 0 0 0 0 0 故障诊断过程与算例1一致。在进行故障处理后，确诊故障区域是区域5，区域的端点为开关5和1且处于分闸状态，表明确诊故障区域5已被隔离，其余配电网恢复供电。如图6.4所示。

1SI23A46710BD5C11H12F13G14SII8E9

图6.4 算例2配电网故障处理后网络拓扑图

这个算例表明，当在非健全信息下基于贝叶斯的故障诊断筛选结果出现小概率事件时，本文提出了故障处理的方法和编制的程序是能够及时发现问题并处理问题，不会对用户和电网的安全带来大的影响。

6.3 算例3

依然以算例1的模型来做分析，假设和理论分析一致。当确认D4区域为确认区域后，遥控开关A合闸成功，遥控开关D合闸后引起A、D同时跳闸，融合接收到的故障信息后仍判断D3,9故障，则表明除D4区域外区域D3,9也为确诊永久故障区域。此时就发生了在同一瞬间发生两处故障的情况。隔离区域D4 和 D3,9，利用本文提出的故障处理过程，恢复确诊无故障区域供电，成功，恢复结束。

程序实现：

标号图如图6.2所示。

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由于本算例是在算例1的基础上做演算，因此输入数据只需改变开关信息矩阵sc和开关状态矩阵dz即可。

表6.7 算例3配电自动化主站收到的开关信息矩阵sc

1 1 0 0 2 0 0 0 4 1 1 0 5 0 1 0 6 1 0 1

8 0 0 0 11 0 0 0 12 0 0 0 13 0 0 0 14 0 0 0 表6.8 算例3开环配电网开关状态的矩阵dz

2 1 1 1 1 1 1 1 1 1

0 2 1 0 1 0 1 1 1 1 0 4 1 1 1 0 0 0 0 0 0 5 1 1 1 1 1 1 1 0 0 6 1 0 0 0 1 0 0 0 0 8 1 1 1 1 1 1 1 1 0 11 0 0 0 0 0 0 0 1 0 12 1 1 1 1 1 1 1 1 0 13 1 1 1 1 1 1 1 1 0 14 1 1 1 1 1 1 1 1 根据以上提供的数据程序运行结果如下： FaultArea=

2 4 ZQ=

1 4 Certain= 4 2

2 5 8 6 11 0 12 0 13 0 14 0 0.6321 0.3161 44

6 测试与分析

由于在故障恢复过程中没有发生开关拒动引起的区域合并问题，因此 QYold=QY=

1 2 3 4 5 0 7 8 9 2 6 1 4 5 0 11 12 13 4 9 2 5 11 0 12 13 14 6 10 0 0 0 0 0 0 0 故障诊断过程与算例1一致。在进行故障处理后，确诊故障区域是区域2和区域4，区域的端点为开关4、5和6且处于分闸状态，表明确诊故障区域2和4已被隔离，其余配电网恢复供电。如图6.5所示。

1SI23A46710BD5C11H12F13G14SII8E9

图6.5 算例3配电网故障处理后网络拓扑图

这个算例表明，虽然本文在提出基于贝叶斯故障诊断方法时作了单一故障假设，但当实际运行中同一时刻发生了多处故障时，本文提出的故障处理过程也是能及时发现问题并解决问题，不会对电网的安全造成影响。

6.4 算例4 6.4.1算例描述

如图6.6(a)所示的闭环配电网，SI和SII为主供电源点，SIII和SIV均为分布式电源，它们都是备用电源点。开关A~H采用负荷开关，不具备遮断故障电流的能力，因此故障发生后仍保持合闸状态。D1~D9代表9个区域。

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D1SI BD2C参考方向D3D4D5D6D1SIID2D3CD4D5D6DAD7D8D9GEFSIB参考方向DAD7D9GEFSII

HSIIIHD8SIII参考方向SIVSIV(a) (b)

D1S IBD2CD1D2

CD3D4D5D6D1D2D3CD4D5D6SIBDAD7D8D9GEFSIISIBDAD7D9GEFSIIHSIIID8HSIIISIVSIVD3D4D5D6D1D2D3CD4D5D6DAD7D8D9GEFSIISIBDAD7D9GEFSII

HSIIID8HSIIISIVSIV (e) (f)

D1D2D3CD4D5D6D1D2D3CD4D5D6BDAD7D8D9GEFSIISIBDAD7D8D9GEFSIIHSIIIHSIIISIVSIV (g) (h)

6 测试与分析

D1D2D3C

SID4D5D6BDAD7D8D9GEFSIIHSIIISIV(i)

图6.6 闭环配电网

ˆT,*=0.85。 ˆH,*0.9、p设各个开关的pM都为0.1、pE都为0.05、pH都为0.05，p假设某次故障发生后，收到SI~SIV的跳闸信息，并且配电自动化主站收到的故障功率方向信息为：

A=[1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 0 -1 -1 -1]

其中，开关的序号按照SI~SIV，A~H的顺序排列；参考方向为SI-B-C-D-E-F-SII，G-SIII， A-H-SIV。如图6.6(b)所示。

6.4.2理论分析

可见，配电自动化主站收到的故障信息中存在矛盾，并且由于开关E通信中断造成漏报故障信息，需要将区域D4和D5合并为一个区域D4,5。

ˆ(D0)=Pˆ(D1)=Pˆ(D2)=Pˆ(D3)=Pˆ(D6)=…=Pˆ(D9)=。由于发生了合一般可以认为：Pˆ(D4,5)=2。并，因此还有P则根据2.1.2-(2)-③可以得出SI~SIV因故障而跳闸的估计概率为：

ˆˆPT,SI~SIV1(1pT,SI~SIV)=0.85。

由于A~H是负荷开关不具备遮断故障电流的能力，因此故障发生后仍保持合闸不带电状态。

按照2.1.3节方法进行信息融合后，得到各个区域故障的先验概率仍保持不变。按照3.3节方法，得出：

0=0.05110.9 =4.3910-15

1=0.990.0520.1=9.6910-5

2=0.9100.050.1=1.7410-3

3=0.990.0520.1=9.6910-5 4,5=0.980.0530.12=1.0810-5 6=0.970.0540.1=2.9910-7 7=0.9100.050.1=1.7410-3

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8=0.990.0520.1=9.6910-5 9=0.990.0520.1=9.6910-5

根据式(3.6)，故障发生在各个区域的概率为：

P(D0C)0/1.131010%

P(D1C)1/2.50% P(D2C)2/44.85% P(D3C)3/2.50%

P(D4,5C)4/0.28%

P(D6C)6/0.0077% P(D7C)7/44.85% P(D8C)8/2.50% P(D9C)9/2.50%

采用本文3.2.2节可能故障区域筛选原则，可以得到两个可能发生故障的区域：D2和D7。

采用4.3节描述的故障处理过程，电源点队列为S={SI,SII,SIII,SIV}。

首先从中取出SI作为s，则D2处于s的第2层，D7处于s的第4层，即有Q={ D2, D7}。

此时Q不为空且个数大于1，从中取出层次最小的D2作为待恢复的非确诊区域。为了恢复D2供电需合开关SI，会使D7带电，因此根据4.4-2），应分断D7的入点开关A，假设其拒动，则根据4.4-2）应分断其父开关节点C，假设实际操作成功（如图6.6(c)所示）。此时D3与D7合并成一个区域D3,7。

合开关SI，恢复D2供电，假设恢复成功（如图6.6(d)所示），则表明D2为确诊无故障区域，D3,7为确诊故障区域。

若需要探测区分永久性故障或暂时性故障，则合开关C。若恢复成功则表明D3,7为暂时性故障，若恢复失败，融合接收到的故障信息后仍判断D3,7故障，则表明D3,7为永久性故障。假设实际为永久性故障。再次恢复后如图6.6(d)所示。

从S队列中取出SII作为s，由于Q中的区域都已经确诊：则将永久性故障确诊区域D7,3相对于s的入点开关D分断，假设实际操作成功（如图6.6(e)所示）。

为了恢复可由SII供电的区域供电，合开关SII，假设实际操作成功（如图6.6(f)所示），就恢复了区域D4,5和D6的供电。

从S队列中取出SIII作为s，由于Q中的区域都已经确诊：则将永久性故障确诊区域D7,3相对于s的入点开关G分断，假设实际操作成功（如图6.6(g)所示）。为了恢复可由SIII供电的区域供电，合开关SIII，假设实际操作成功（如图6.6(h)所示），就恢复了区域D9的供电。

6 测试与分析

从S队列中取出SIV作为s，由于Q中的区域都已经确诊：则将永久性故障确诊区域D7,3相对于s的入点开关H分断，假设实际操作成功（如图6.6(i)所示），就恢复了区域D8的供电。

6.4.3程序实现

对图6.6(a)所示配电网进行开关编号，如图6.7所示。

1234910131411125678

图6.7 算例4所示配电网开关编号图

在此基础上，通过描述各开关的邻接开关标号来呈现网络的拓扑结构。依照本文6.4.2节理论分析的假设，输入数据如下所示。

表6.9 算例4闭环配电网网络拓扑数据、节点信息矩阵A

2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 0 1 1 2 1 1 1 0 1 2 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 2 1 2 3 4 5 4 7 4 9 10 11 10 13 0 0 3 4 5 6 7 8 0 10 11 12 0 14 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 2 0 3 3 2 2 0 1 1 -1 2 -1 -2 -1 -1 1 2 -1 -1 -1 -1 0 0 1 1 2 1 1 1 0 1 2 1 0 1 0 49

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表6.10 算例4闭环配电网开关信息矩阵sj

1 50 0 2 40 0 3 30 0 5 3 0 6 15 0 7 23 0

8 30 0 9 15 0 11 1 0 12 7 0 13 1 0 14 4 0 表6.11 算例4闭环配电网参考方向开关序号顺序矩阵fx 1 9 11 2 13 12 3 14 0 5 0 0

表6.12 算例4闭环配电网开关状态的矩阵dz

6 0 0 7 0 0 8 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1

0 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 3 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 6 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 7 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 13 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 网络拓扑数据、节点信息矩阵A、开关信息矩阵sj、开关状态的矩阵dz和参考方向

开关序号顺序矩阵fx具体各项含义本文2.3节和3.3.2节有详细解释。

根据以上提供的数据、本文提出的方法和上一节提及的恢复过程中的假设情况，完成了故障的诊断和恢复，程序运行结果如下：

6 测试与分析

FaultArea=

2 4 QYold=

1 2 3 4 5 0 7 8 9 Certain= 1 QY=

1 0 3 4 5 0 7 8 9 ZQ=

1 3 9 2 5 0 6 11 0 7 13 0 51

0.4487 0.4487 3 9 1 2 5 0 7 11 13 5 11 2 3 7 0 8 12 14 9 13 0 0 0 0 0 0 0 3 0 1 2 5 0 7 11 13 5 0 2 3 7 0 8 12 14 11 0 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 9 0 0 12 0 0 14 0 0 西安科技大学硕士学位论文

通过比较各矩阵元素的实际含义，可得出筛选出来的故障区域是：区域2，故障概率为44.87%；区域4，故障概率为44.87%。区域2以节点9、11和13为端点；区域4以节点2和3为端点；在进行故障处理后，确诊故障区域是区域1，区域的端点为开关3、5、11和13且处于分闸状态，表明确诊故障区域1已被隔离，其余配电网恢复供电。从ZQ矩阵的第三行我们可以看出，由于开关9拒动，采用本文4.4节(1)中描述的开关拒动处理方法，区域2最终合并入区域1中（对比QYold与QY的第一、二行可知）。

6.5本章小结

基于MATLAB平台，采用算例对提出的故障诊断方法和故障恢复步骤及编制的程序进行了测试和分析，结果表明提出的方法在故障信息误报、漏报或错报情况下都能得出有价值的故障定位结果，无论对于开环还是闭环配电网都能够实现故障自动恢复，所研制的应用软件达到预期要求。

7 结论

7.1本文总结

本论文对配电网非健全信息的故障诊断及故障处理方法进行了初步的研究，并采用MATLAB编程工具实现了诊断和恢复中所需要的算法。本论文的主要成果如下：

(1) 提出了一套信息融合的方法。解决了当配电网在运行的状况下配电网自动化主站收到的信息不全面时，如何有效的利用这些信息的问题。

(2) 基于贝叶斯风险决策理论对配电网进行了故障诊断，估计出各个可能故障区域的概率，建立了配电网的层次模型，并提出了一种区域筛选方法，选出概率较大的可能故障区域作为恢复的首选区域。

(3) 在故障处理的过程中，定义了区域层次的概念，更好地实现了电网的供电恢复。 (4) 在不确定故障定位条件下，提出了一种根据区域故障概率和层次关系并考虑开关拒动等因素的配电网故障自动恢复的步骤，不仅可以使恢复供电过程中对用户的影响减少到最低，还能有效的解决贝叶斯风险决策情况下的小概率事件。无论对于开环配电网还是闭环配电网本文提出的配电网故障自动恢复步骤都是可行的。

(5) 基于MATLAB平台实现所提出的配电网非健全信息下的故障诊断和故障恢复应用程序。采用算例对应用软件进行了测试，对所提出方法进行了验证，结果表明应用软件和所建议方法都是可行和有效的。

7.2今后展望

经过两年多的学习和研究，本文对配电网非健全信息下的故障诊断和故障恢复方法进行了初步的研究和探讨，仍有许多工作没有很好的开展，展望未来，可以从以下几个方面进一步研究和改进：

(1) 可以考虑以图形界面的形式展现故障恢复后的配网结构，使结果直观化便于观察，而不是依靠网络拓扑关系和开关闭合情况来间接的查看。

ˆ(D)都(2) 对于故障先验估计概率的选取，本文认为各个区域故障的先验估计概率Pk相等，是否可能有别的取法使得故障诊断的结果更加准确值得做进一步的研究。

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致谢

值此论文完成之际，谨向所有指导、关心和帮助过我的老师、同学、朋友和亲人表达我内心由衷的感激之情。

本论文的设计工作是在刘健老师的悉心指导下完成的。论文的每一步进展都倾注着老师的关怀，教导和帮助。导师的渊博知识、治学严谨，待人真诚，研究兴趣广泛，对弟子严格要求使我受益非浅。导师坚持在科研第一线阅读大量最新文献，对电力系统安全运行、电力系统自动化领域有自己独特的见解，而且形成一套独特的理论体系，并能洞察学科发展的前景，开展大量创造性的研究工作，刘老师科学严谨的治学作风和崇高的人格风范对我始终起着楷模和示范作用。在此向我的导师刘建教授致以最真挚的敬意和谢意！

在这次设计过程当中，我的师兄，师姐，师弟，师妹们给予了我很大的帮助，我由衷的感谢他们使我的研究生生活丰富而多彩！

最后，我要特别感谢三年中默默支持我、鼓励我的家人，因为他们的无私奉献才有了我的今天。

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