复杂电能质量扰动事件区段定位方法研究

导读:复杂电能质量扰动事件区段定位方法研究,摘要:复杂电能质量扰动事件包含多个相关的基本事件和多个扰动事件源,提出一种基于测度加权模糊Petri网的复杂电能质量扰动事件源定位方法,综合扰动强度和扰动方向判别结果可信度给出了状态测度提取方法,最后应用测度加权模糊Petri网对可疑扰动事件源进行定位,所提方法能够实现多基本事件、多扰动事件源的复杂电能质量扰动事件源定位,关键词:电能质量,复杂扰动,复杂电

复杂电能质量扰动事件区段定位方法研究

第37卷 第17期 2017年9月5日 中 国 电 机 工 程 学 报

Proceedings of the CSEE Vol.37 No.17 Sep.5, 2017

?2017 Chin.Soc.for Elec.Eng. 4931

(2017) 17-4931-10 中图分类号:TM 72 DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.161545 文章编号:0258-8013

复杂电能质量扰动事件区段定位方法研究

董海艳1,贾清泉1,王宁1,石磊磊2,于浩1

(1.电力电子节能与传动控制河北省重点实验室(燕山大学),河北省 秦皇岛市 066004;

2.国网河北省电力公司邢台供电分公司,河北省 邢台市 054001)

The Method for Section Location of Complex Power Quality Disturbance Events

DONG Haiyan1, JIA Qingquan1, WANG Ning1, SHI Leilei2, YU Hao1

(1. Key Lab of Power Electronics for Energy Conservation and Motor Drive of Hebei Province(Yanshan University),

Qinhuangdao 066004, Hebei Province, China;

2. Xingtai Power Supply Company, State Grid Hebei Electric Power Company, Xingtai 054001, Hebei Province, China) ABSTRACT: The complex power quality disturbance event contains multiple related basic events and disturbance event sources. Based on the discrimination of disturbance directions at the segment time, this paper proposed a complex power quality disturbance event source localization method based on the measure weighted fuzzy Petri net. On the basis of the disturbance power and energy at the segment time, the disturbance direction was discriminated. And using the path table of power transmission, the suspicious branch was determined. Then, according to the comprehensive disturbance intensity and the reliability of the disturbance direction result, the state measure extraction method was given. Finally, the measure weighted fuzzy Petri net was used to locate suspicious disturbance event source. The results show that the proposed method can achieve the source location of complex power quality events which contains multiple related basic events and disturbance event sources, and has strong fault tolerance performances.

KEY WORDS: power quality; complex disturbance; event source location; Petri net

摘要:复杂电能质量扰动事件包含多个相关的基本事件和多个扰动事件源。在分时段进行扰动方向判别的基础上,提出一种基于测度加权模糊Petri网的复杂电能质量扰动事件源定位方法。基于扰动功率和能量分时段进行扰动方向判别,根据功率传输通路表确定可疑支路,综合扰动强度和扰动方向判别结果可信度给出了状态测度提取方法,最后应用测度加权模糊Petri网对可疑扰动事件源进行定位。算例结果表

基金项目:国家自然科学基金项目(51477147,51607153);河北省自然科学基金项目(E2016203268)。

Project Supported by National Natural Science Foundation of China(51477147,51607153); Natural Science Foundation of Hebei Province of China(E2016203268).

明,所提方法能够实现多基本事件、多扰动事件源的复杂电能质量扰动事件源定位,并具有较强的容错性能。 关键词:电能质量;复杂扰动;事件源定位;Petri网

0 引言

复杂电能质量扰动事件是多个具有因果时空区别于单关联关系的基本事件组成的事件序列[1-2]。一事件,复杂扰动事件在发展过程中存在多个相关的基本事件,并且可能存在多个扰动事件源。按照目前电能质量分析的方法处理复杂扰动事件只能不能演绎整个事件获得一个个孤立的扰动信息[3-4],

的发生发展过程,无法完成对事件的综合诊断。复杂扰动事件对电能质量分析提出了更高要求。扰动事件源定位是电能质量分析的核心工作之一,对复杂扰动事件进行定位,明确事件发展过程中所有扰动事件源的位置,有利于全面解释复杂扰动的完整过程和综合信息,对分析事件后果、追究事件责任以及治理电能质量污染具有重要指导价值。

电能质量扰动事件源定位包括单监测点扰动方向判别和多监测点扰动区段定位两部分。扰动方向判别用于定位扰动事件源和监测点的相对位置,是实现扰动事件源区段定位的前提和基础。功率能量法(disturbance energy and power,DEP)是扰动方向判别的常用方法,自2000年被Parsons A C提出以来,得到了不断发展[5]。文献[6-7]采用小波理论提取电容器投切扰动特征量,提高了功率能量法对电容器投切扰动事件的判别准确率。文献[8-9]对扰动功率和能量的流向问题进行了深入分析,认为不同类型的扰动事件源或不同频段的扰动信号所对

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应的扰动功率和能量的流向并不相同,对功率能量法进行了补充完善。文献[10]从扰动无功功率和无功能量角度对功率能量法进行了扩展。除此之外,还有阻抗法[11-13]、暂降起因法[14]、系统参数法[15],以及基于电压量[16]或电流量[17-18]等判别扰动方向的方法。网络化电能质量监测系统中,根据多个监测点扰动方向判别结果可以定位扰动事件源发生

型关系以及连锁、并发或发展型关系中的一种。

在四种关联类型中,具有连锁型关系的两个基本事件可能是由位于系统相同或不同地点的两个扰动事件源导致,具有其他三种关联关系的基本事件均是由同一地点的扰动事件源引起。例如,在电网故障引起的复杂扰动事件中,故障导致电压暂降事件,该事件又会引发感应电动机自启动造成的电

的位置,主要方法有矩阵算法和优化方法等。文 压暂降事件,两个暂降事件是连锁型关系。该复杂

献[19-20]根据线路与监测装置的相对位置构建覆盖范围矩阵,将该矩阵与扰动方向矩阵乘积的结果作为扰动区段定位的依据。该方法原理简单,计算量小,但不具备容错性能,当扰动方向判别结果错误时不能实现准确定位。文献[21]将优化算法引入扰动事件源定位中,把定位问题转化为0-1整数规划问题进行求解,提高了扰动方向判别信息不可靠时的定位准确率。文献[22]将优化算法与矩阵算法相结合,采用粒子群优化算法对扰动方向判别结果进行优化,使该方法适用于含分布式电源的配电网电能质量扰动源定位中。

上述研究在扰动源定位领域做出了有益探索,但仅能实现单一事件的扰动源定位,不适用于含多基本事件、多扰动源的复杂电能质量扰动源定位。Petri网是对具有并发、同步以及不确定性等特点的离散事件系统进行建模的有效工具,易于表示系统发生变化的条件以及系统发生变化后的状态[23-25]。电网发生扰动事件,监测装置检测扰动并根据扰动功率和能量的流向判别扰动方向,电能质量监测中心根据各监测装置提供的扰动方向判别结果进行扰动事件源定位,这一过程适合采用Petri网进行建模分析。本文针对单电源辐射型配电网络提出一种基于测度加权模糊Petri网的扰动事件源区段定位方法,对每一个可疑支路分别进行建模,将状态测度值作为起始库所的可信度值,充分考虑扰动信号强度对定位的影响,保证信息不可靠情况下的容错性,实现多扰动事件源的定位分析。仿真结果表明,本文方法能有效解决含多基本事件、多扰动事件源的复杂扰动事件定位问题,具有良好的容错性。

1 复杂电能质量扰动事件定位框架

1.1 复杂电能质量扰动事件描述

复杂电能质量扰动事件是时空中多个相关基本事件组成的事件序列。基本事件之间的关联关系包括以下四种:连锁型、发展型、传导型和并发型。一个复杂扰动事件涉及的关联类型至少包含传导

扰动事件中含有两个扰动事件源,其中,短路故障是整个复杂事件发生的根本原因,是起源性事件源,感应电动机自启动是事件发展过程中引发的且造成了另一种电压暂降,是中间事件源。 1.2 定位框架

复杂电能质量扰动事件包含时空中有关联关系的多个基本事件,各监测点检测到的事件的类型、强弱、数量、起止时间均有可能不同,这些因素增加了扰动事件源定位的难度。最重要的是,复杂扰动事件发展的过程中,可能存在多个不同地点的扰动事件源,在进行定位时,不仅需要对起源性事件源进行定位,还需要对中间事件源进行定位。

本文在单测点扰动方向判别的基础上,采用测度加权模糊Petri网实现复杂扰动源定位,考虑的基本事件类型包括电压暂降、电压暂升和电压中断三种。复杂扰动事件源定位的总体框架如图1所示。首先,根据基本事件的起止时间对扰动信号进行时段划分;然后,分时段实现单测点扰动方向判别;最后针对可疑支路进行多测点扰动事件源定位。扰动事件源的位置信息与监测系统中各监测装置的扰动方向判别结果具有很强的因果逻辑关系,这种关系可用Petri网进行描述。本文通过Petri网实现扰动事件源定位推理,为缩小诊断范围,仅对可疑支路建立Petri网定位模型。

2 分时段单测点扰动方向判别

电能质量监测中心通过对监测终端检测到的电压和电流扰动信号进行分析和处理实现扰动事件源定位功能。对于复杂扰动事件,各监测终端会检测到多个基本事件。由于具有连锁型关系的两个基本事件可能是由不同地点的两个扰动事件源引发,所以对复杂扰动事件源进行定位必须将各基本事件从整个事件序列中分离出来,分别进行定位。本文根据事件序列中各基本事件的起止时间对整个事件进行时段划分,实现基本事件提取。划分时段后,对于具有连锁型或发展型关系的基本事件,

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建立可疑区段1的Petri网定位模型建立可疑区段2的Petri网定位模型…建立可疑区段m的Petri网定位模型建立可疑区段1的Petri网定位模型时段2建立可疑区段2的Petri网定位模型…建立可疑区段m的Petri网定位模型…建立可疑区段1的Petri网定位模型时段n建立可疑区段2的Petri网定位模型…建立可疑区段m的Petri网定位模型输出时段1各区段的扰动可信度时段1扰动信号时段划分分时段单测点扰动方向判别各时段可疑区段确定输出时段2各区段的扰动可信度…输出时段n各区段的扰动可信度给出复杂扰动事件源区段定位结果… 图1 复杂扰动事件源定位框架

Fig. 1 Complex disturbance event source localization framework

每个时段仅包含一个基本事件;对于具有并发型关系的基本事件,各事件的起止时间相同,仍在同一时段内。

由于各测点扰动强度、扰动类型不尽相同,加上扰动的传播时延以及检测误差等原因,各测点对扰动波形数据划分的时段数目可能并不一致,并且各时段的起止时刻也会稍有不同。在进行扰动事件源定位之前,必须统一各测点的时段数目和各时段的起止时刻。首先,将各监测点检测到的所有基本事件的起止时刻按时间先后顺序排列,求取a、b、c三相起止时刻的并集,并称其为临界时刻集合;然后,对比各临界时刻的数值,若某些临界时刻之间的数值相差较小,小于设定的阈值,则视这些时刻为同一时刻,取这些时刻的平均值作为临界时刻;最后,按照合并整理后的临界时刻对各测点的扰动波形数据进行时段划分。时段划分过程中,阈值的选取越小越好,但受扰动检测精度的制约。目前,关于扰动检测方法的研究较为成熟,起止时刻检测值与实际值的差值一般在5ms之内[26-27],因此,本文设定的阈值为0.005s。

进行扰动时段划分,将基本事件从整个事件序列中分离出来,为实现多个不同地点扰动事件源定位奠定了基础。划分时段后,对各测点各时段的扰动信号进行扰动方向判别。本文采用叠加原理进行分析,认为系统中的元件是线性的,将发生扰动时的电路看作由系统电源和扰动事件源共同作用产生。扰动期间,系统任一支路的电流或任一节点的电压都可以看成是系统电源和扰动事件源分别单独作用时所产生的支路电流或节点电压的代数和。系统电源单独作用时的各相电压或电流为稳态分

量,电流稳态分量由电源发出,流向系统内的各负荷;扰动事件源单独作用时的各相电压或电流为扰动分量,电流扰动分量由扰动事件源发出,流向系统各支路。根据扰动事件源单独作用时功率的流向即可判别扰动事件源相对于监测点的位置。由系统电源和扰动事件源共同作用形成的总电压和总电流如式(1)和式(2)所示。

u=up+ud

(1)

i=ip+id (2)

式中:u、i分别为三相总电压和总电流的矩阵列向量;ud、id分别表示三相电压扰动分量和三相电流扰动分量的矩阵列向量;up、ip分别表示三相电压稳态分量和三相电流稳态分量的矩阵列向量。

由扰动事件源单独作用产生的功率称为扰动功率,该功率等于电压的扰动分量与电流的扰动分量的乘积,即

T

Δp=udid (3)

式中ud、id分别根据式(1)和式(2)获得。

对式(3)的Δp进行积分,获得扰动能量,即

Δe=∫Δpdt (4)

当Δe终值的极性为正时,扰动功率的流向与功率传输正方向相同,扰动事件源位于监测点的上游方向;当Δe终值的极性为负时,扰动功率的流向与功率传输正方向相反,扰动事件源位于监测点的下游方向。

本文扰动方向判别方法与文献[5]不同。文献[5]采用扰动期间的三相瞬时功率p与扰动前三相瞬时功率pp的差值作为扰动功率Pd,即

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Pd=p?pp=(up+ud)T(ip+id)?uTpip=

向判别结果,确定可疑支路的具体方法如下:

(5)

1)沿功率传输方向,搜索每条功率传输通路

TT udid+udip+uTpid

式中:uT

dip是扰动前由系统电源激励产生的稳态功率;uTd

id、uT

dip是与系统电源及扰动事件源均相关 的混合功率。

混合功率涉及两个电源,且两个电源产生的功率的流向并不一致,所以混合功率的流向具有不确定性,其方向与扰动强度、扰动类型、监测点距离扰动源的位置、监测点距离系统电源的位置等多种因素有关。文献[5]的扰动功率Pd包含功率流向不 确定的混合功率uTdid

和uTdip

以及扰动事件源产生的扰动功率uT

did

,三部分功率之和没有明确的方向 意义。采用扰动功率Pd判别扰动源与监测点的相对位置,缺乏理论依据。

3 基于测度加权模糊Petri网的区段定位

3.1 可疑支路确定方法

本文监测点与扰动事件源相对位置的判别与功率传输正方向有关。在单电源辐射型配电网中,定义由电源指向负荷的方向为功率传输正方向,建立由电源变压器节点至所有负荷的功率传输通路。以图2电网为例,所有功率传输通路如表1所示。

M9L9MSLD1ML6L4F2LMLL643km2kmSLD1M2kmMSSLD2L2L3.5kmLD3M2SLD2SLD32kmT2VSMML7L7MSLD4LT21MT11kmSLD420kmST1MMLD5SLD6SLD5ML3LS3LD6ML8L3kmML5F1L8MSLD752km2km2kmSLD7MSLD8SLD8

图2 典型配电系统拓扑结构

Fig. 2 Typical distribution system topology

表1 功率传输通路表

Tab. 1 Table of transmission paths

序号 功率传输通路 1 T1→L2→L4→L6→L9→SLD1 2 T1→L2→L4→L6→SLD2 3 T1→L2→L4→SLD3 4 T1→L2→T2→L7→SLD4 5 T1→L2→T2→SLD5 6 T1→L3→SLD6 7 T1→L3→L5→L8→SLD7 8

T1→L3→L5→SLD8

扰动事件发生后,监测装置检测扰动并进行扰动方向判别,根据功率传输通路中各监测点扰动方

中第一个扰动能量为正的监测装置所对应的支路或负荷。若与该支路相邻的上游支路监测装置的扰动能量为负,则将扰动能量为负的相邻上游支路放入可疑支路集合F1中;若与该支路相邻的上游支路监测装置没有检测到扰动事件,则将未检测到扰动的相邻上游支路放入可疑支路集合F2;若该支路为功率传输通路中的第一条支路,则将电源作为可疑元件放入集合F1。

2)沿功率传输方向搜索最后一个扰动能量为负的支路,且满足相邻下游支路扰动能量为正或该支路没有下游支路,将符合条件的支路放入可疑支路集合F1。沿功率传输方向搜索最后一个未检测到扰动事件的支路,且满足相邻下游支路扰动能量为正,将符合条件的支路放入可疑支路集合F2。

3)若某条功率传输通路中没有搜索到扰动能量为正的支路,仅存在扰动能量为负或没有发生扰动事件的支路,且该通路的末端支路扰动能量为负,则将该末端支路放入可疑支路集合F3。

4)将集合F1和F2中重复的可疑支路删除。 5)根据功率传输通路中支路之间的上下游关系,对集合F1进行可疑支路排查。若F1中的支路Li是与F1中的支路Lj或负荷SLDj相邻的上游支路,则排除支路Li的可疑性,将其从集合F1中删除。

6)根据扰动时段内支路电流是否接近于0,对集合F2进行开断支路排查。若支路Li在扰动时段内电流接近于0,则说明该时段支路Li处于开断状态,属于开关变位操作,将支路Li从集合F2移至集合F4。

7)合并集合F1、F2、F3为可疑支路集合F,而集合F4为开断支路集合。

3.2 测度加权模糊Petri网定义与矩阵推理

确定可疑支路后,对可疑支路建立Petri网定位模型并进行矩阵推理,通过对比各个可疑支路的可信度值,最终获得扰动事件源定位结果。

在加权模糊Petri网[24]基础上,本文将测度概念引入命题的初始逻辑状态表示中,使命题初始逻辑状态为真的可信度不再依据主观经验确定或依据历史数据概率值确定,而是根据当前的状态测度值确定。测度加权模糊Petri网(weighted fuzzy Petri net with measures,WFPNWM)定义为一个十元组:

SWFPNWM={P,T,I,O,α,W,Th,U,θ0,σ} (6)

式中:P={p1,p2,\,pn}为库所结点有限集合,对

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应命题,如果pi是一个开始位置,定义pi为起始库所;T={t1,t2,\,tm}为变迁结点有限集合,对应规则;I:P→T,反映库所到变迁的映射,是输入矩 阵,I=[δij],δij为逻辑量,δij∈[0,1],当pi是tj的输入(即存在pi到tj的有向弧)时,δij的值为该有向弧的权值,当pi不是tj的输入时,δij=0,其中i=1,2,…,n, j=1,2,…,m;O:T→P,反映变迁到库所的映射,是输出矩阵,O=[γij],γij为逻辑量,

γij∈[0,1],当pi是tj的输出(即存在tj到pi的有向弧)

时,γij的值为该规则的可信度,当pi不是tj的输出时,γij=0,其中i=1,2,…,n, j=1,2,…,m;

α:P→[0,1],为库所对应命题的可信度;W= [w1,

w2,…wn]为规则的权值矩阵,反映规则中的前提条

件对结论的支持程度;Th:Th→[0,1],为一个映射, 对变迁tj(tj∈T)定义的一个阈值Th(tj)=λj,其中j=1,2,…,m;U=[μ1,μ2,\,μm]为规则可信度矩阵,

μj为规则tj的可信度,μj∈[0,1],其中j=1,2,…,m;

θ0=[θ0000

p1,θp2,\,θpn]为命题初始逻辑状态矩阵,θp

i为命题pi的初始逻辑状态,θ0

pi∈[0,1],为状态为真的可信度,若pi为起始库所,θ0pi

取状态测度值;σ=[σ1,σ2,\σl]为起始库所状态测度矩阵,σs为 起始库所命题ps的状态测度值,其中s=1,2,…,l,l为起始库所数量。

本文采用5个算子的矩阵运算进行加权模糊推理。算子定义及推导过程依据文献[24],不再详述,完整的推理算式如式(7)所示。

θk+1=θk⊕O?{(ITθk):[(ITθk)?Th]} (7)

3.3 扰动事件源WFPNWM定位模型

扰动事件发生后,电能质量监测中心会收到大量来自系统中各监测装置的扰动方向判别结果。为降低建模的复杂程度,本文在对可疑支路进行Petri网建模时,分上游和下游两个方向,上游方向只考虑可疑支路与电源之间的监测装置,不考虑其他分支上的监测装置;下游方向考虑可疑支路下游所有监测装置。

定义以下四种库所类型:

库所类型1:前向库所,描述上游监测装置扰动方向状态,用N表示。

库所类型2:后向库所,描述下游监测装置扰动方向状态,用Y表示。

库所类型3:元件库所,描述元件状态,用L表示。

库所类型4:虚拟库所,推理过程中产生的中间过渡库所,无实际意义,用Z表示。

前向库所和后向库所在Petri网中位于开始位置,属于起始库所。

以图2配电系统中的支路L5为例,建立加权模糊Petri网模型如图3所示。

图2配电系统中,变压器T1的二次侧为10kV电压等级,通过8条支路和

1台变压器为8个负荷供电,装设18个电能质量监测装置。对可疑支路L5而言,其与电源之间的上游监测装置包括MT1、ML3、ML5,建立三个前向库所分别为NT1、NL3和NL5;支路L5下游所有监测装置包括ML8、MSLD7、MSLD8,建立三个后向库所分别为YL8、YSLD7和YSLD8。此外,图3中,L5为元件库所,Z1、Z2为虚拟库所。

t1Yw1L8μ1Yw2SLD7Z1Ywwt373SLD8

μ23L5

Nwt4T1Z2w8Nw5μL32Nw6L5

图3 支路L5的测度加权模糊Petri网

Fig. 3 WFPNWM model of L5

3.4 状态测度提取方法

电能质量扰动事件发生时,分布在系统不同位置的监测装置检测到的扰动强度并不相同,测点扰动强度越大,扰动方向判别结果的可信度越高。式

(4)中Δe表征的是流过监测装置的瞬时扰动能量大小,由文献[5]可知,扰动能量终值与峰值的比值越大,扰动方向判别结果的可信度也会越高。在Petri网定位过程中,测点扰动方向判别结果可信度越高,库所命题可信度值也应该越高。为客观描述命题初始逻辑状态为真的可信度,本文引入测度概念,用状态测度σ表示各监测装置扰动方向可信度值,如式(8)所示。

σ=η1χ+η2ε (8)

式中:χ为强度测度,是从扰动强弱层面度量扰动方向可信度;ε为比值测度,是从Δe终值极性可靠性层面度量扰动方向可信度;η1和η2为权重系数,由于χ、ε在度量扰动方向可信度方面没有主次轻重

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