含D G配电网故障测距技术综述

康忠健，田爱娜，冯艳艳

（中国石油大学（华东）信息与控制工程学院，山东青岛 266580）

配电网是电力系统的重要组成部分，与用户关系密切，保障配电网的安全对电力系统长期稳定运行具有重要的意义。配电网拓扑结构复杂，并且所处的环境具有多样性，容易发生故障，因此，对配电网故障的诊断和修复一直是我国电力工作者研究的重点。传统配电系统的本质是单电源辐射状。伴随DG接入，配网由原来的单电源辐射型网络逐步转变为多电源的互联网络，保护的运行环境发生了深刻变化[1-3]。近年来配电网测距方法研究重心已转移到对含DG配电网故障测距方法的研究上。现有的含DG配电网故障测距方法从原理上可以仍然分为阻抗分析法、行波法、注入法、故障区间定位方法和故障特征匹配测距算法，各种方法均有一定的优缺点。寻找一种快速、准确的故障定位方法具有重要的意义。本文对上述方法进行综述并对含DG配电网故障测距方法进行展望。

1 阻抗分析法

阻抗法由故障时刻测量到的电压和电流量计算出故障回路的阻抗，因为线路长度与阻抗成正比，便可求出故障距离，其原理如图1所示。

图1 阻抗分析法原理图Fig.1 The schematic diagram of impendence-based method

传统配电网在多分支的配电系统中，难以准确分辨真、伪故障点。在过去已提出的各种配电系统的故障定位方法一般采用迭代求解。文献[4]提出一种新的架空配电网故障定位算法，该方法减少迭代过程，适用于所有类型的故障定位，利用在当地变电站的电压和电流测量，根据馈线电压电流量与故障位置和故障电阻的函数关系求得故障位置。文献[5]提出了一个适合于配电系统的单端阻抗故障定位方法，该方法克服了基于阻抗算法的多估计问题。文献[6]提出了一种互联系统架空线路单端故障测距的新方法，该方法利用故障前和故障期间的电流电压信号，以及精确的线路分布式参数，将n条母线的系统进行戴维南等效，从而完成故障精确定位。该方法对于实际中的各种故障效果都较好，但在高压系统的单相接地和线间故障中误差较大，而且受线路参数影响显著。上述几种阻抗法均未涉及含DG的配电网测距问题。

由于分布式电源的接入，改变了配电网的潮流流向，原有测距方法已不适用。为了考虑配电网中发电单元的存在，人们对基于阻抗故障定位方法的扩展进行了研究[7-10]。文献[7-8]提出了一种基于配电网本地终端数据的扩展阻抗测距法，该方法适用于对称和不对称系统。文献[9]提出一种用于分布式配电系统的扩展阻抗故障定位方法，该方法只使用本地的电压和电流输入数据，考虑了负载变化的影响和不同的故障类型。但该方法对网络的拓扑结构要求比较严格。文献[10]介绍了一种采用测量DG联网端的同步电压和电流，并能适应系统拓扑结构变化的方法。但上述基于改进阻抗法的含DG配电网测距方法在建模时均未考虑测量数据误差及相关性和接地阻抗的非线性，有较大的测距误差，需要进一步研究。

阻抗法的最大优点就是简单可靠，但是其受系统拓扑结构、系统参数、负荷的复杂性及接地性质的影响较大，仅适用于结构简单、对测距精度要求不高的场合。

2 行波法

行波法是目前在输电线路上使用情况较好的测距方法，主要利用三相行波幅值和相位的信息确定故障相，通过测量电压、电流行波在故障点及母线之间的传播时间确定输电线路的故障距离。行波法主要分为单端行波法和双端行波法。

实际的配电线路中,存在大量的分支线路接点与负荷点。线路发生故障时,线路上众多的阻抗不连续点都会发生反射,使测得的行波十分复杂，难于区分。文献[11]采用小波分析方法,利用配电网单相接地故障时,各线路零序电流行波的初始波头到达时刻与正反向反射行波达到时刻的时间差实现了故障测距。文献[12]提出一种基于行波固有频率和经验模态分解（EMD）的架空线——电缆混合线路故障测距方法,在提取故障行波固有频率主成分之前，先利用EMD进行信号分解,获取故障测距所需的故障行波成分,再对其进行固有频率频谱分析、主成分提取和故障测距计算。文献[13]利用一套高采样率的电流互感器和一套常规的电压互感器实现多馈线系统选线和测距。在所有线路长度已知的情况下，利用小波变换获取电流暂态行波，根据暂态行波波头计算出各个波头对应的距离；根据已知线路的长度进行排除，找出故障线路；给出故障点的位置和故障线路。ATP仿真结果表明，该方法在配电网络发生单相接地故障时，能够正确选出故障线路并且准确地测得故障点的位置，且不受过渡电阻和系统运行方式的影响。但上述方法并未涉及含DG配电网测距问题，需进一步研究。

由于配电网结构复杂，分布式电源的渗透更是增加了配电系统的复杂程度，行波的波形会更加的复杂，很难识别故障点的反射波，因此，行波法在配电网故障测距，尤其是含DG配电网的故障测距中的应用受到了很大的限制，适用性不强。

3 注入法

注入法是通过故障后存在故障系统注入特种信号以定位具体故障点的方法，主要有端口故障诊断法、加信传递函数法和S注入法等。

端口故障诊断法[14]借鉴模拟电路故障诊断理论，从端口方程出发，通过施加音频正弦信号并结合字典法的概念，用零序故障电流在主支2侧的分布参数与故障位置的对应性实现故障定位。其缺点是定位范围只包括主支和第一级分支与主支的交点，无法确定确切的故障距离，且需要数据通信采集线路2侧信息。

基于频谱分析原理和线路分布参数模型的加信传递函数法[15-16]，在故障出线处加入方波诊断信号，选择线路加信端的模量分解中地模电流与电压的比值构造传递函数，获得故障信息，并由传递函数的频谱特性构造判据进行故障定位。但尚未应用于实际测距工作中。

S注入法是利用故障时暂且闲置的电压互感器注入电流信号，在故障线路中寻找注入信号的路径进行选线和定位。文献[17]提出直流结合60 Hz交流的定位方法以克服高过渡电阻、多分支和大电容的影响,有效解决配电网单相接地故障定位难题。文献[18]是在单相接地短路发生后向故障相注入一个交流信号，接着利用交流信号探测器沿着输电线检测故障，利用二分法直到确定故障。

注入法在含DG配电网故障测距中的应用并未进行深入研究。

在传统配电网中，注入法在中性点直接接地系统中尚可应用，但是随着DG的接入，注入特种信号产生的激励发生了本质性变化，很难实现精确的配网测距。

4 故障区间定位方法

对于分布式电源接入的系统，故障区段判定是配电网故障定位的必要步骤，文献[19]的区段判定方法首先根据阻抗分类将区域进行划分，选择出熔断器位置后，通过故障电流的波形确定故障发生区段。文献[20]提出了一种基于负序电流确定不对称故障方向的新方法。通过结合通信系统区别故障方向的方法，提出了一个新的非对称故障线路搜索和定位的方法。通过估计故障方向将总线分成几个不同的类型并提出不同的方法。连接3个及以上分支的总线用I2SP法，有2个分支的总线用I1CP法和WWC法。在没有电压信号时在每个总线的IED使用相应的方法来确定不对称故障的方向，然后发送确定的故障方向信号到集中控制器来搜索和定位故障。文献[21]提出了一种基于多代理的含DG的配电网络故障诊断的方法。位于中继代理将配电网划分成几个部分。中继代理测量总线电流，它可以检测并将故障分类，同时确定故障位置。该方法是使用测量的总线电流的小波系数的熵。该故障诊断方法通过了2个系统的模拟测试。文献[22]主要研究了配电系统中分布式电源DG对于自动重合闸开关和熔断器协调能力的影响。该研究方法的核心是通过分类技术对故障条件下自动重合闸开关和熔断器的协调状态进行分类，以便判定协调状态是否完好。根据DG接入配电网后，能通过与多分支母线节点关联的FTU监测点的电流方向和幅值大小判断故障方向的特点，文献[23]提出一种利用FTU信息进行故障定位的方法，首先判断FTU监测点的电流方向和正方向监测点的电流幅值，将故障锁定在2个多分支母线节点之间，然后根据FTU反馈的故障过电流信息确定故障发生的具体区域。该算法原理简单，判断准确，在已有的配电网结构上易于实现。

文献[24]在FTU故障分区矩阵算法的基础上，提出配电网故障定位自适应矩阵算法，根据流入FTU的过电流及其方向，判断分布式电源是否投入以及是否有其他情况发生初步确定故障区间，并在故障区拓扑结构和FTU过电流的基础上，自适应形成故障矩阵，以确认故障区间。

该类算法已经成为含DG配网故障问题的研究热点，效果也不错。但故障分区定位方法只能定位出配电线路相应的故障区段，不能确定出具体的线路故障位置，而且对于需要若干测量装置（FTU）的方法，投资成本高。该类方法可以作为故障测距的基础，在定位出故障区间后进一步实现故障测距。

5 故障特征匹配测距算法

由于智能方法如神经网络，遗传算法，蚁群算法等的优越性，这些算法在配电网故障测距中的应用越来越广泛，而且也得到了很好的测距效果。

对于传统的配电网文献[25]通过对零模和线模行波传输规律的分析，发现了零模-线模行波的传输时间差和零模波头的Lipschitz指数随传输距离变化的规律。以此为基础，利用小波的时频分析能力和BP神经网络的强非线性拟合能力，提出了基于小波和神经网络的故障测距算法，通过ATP仿真软件进行了仿真验证。文献[26]针对中压电缆系统相地故障，提出了一种利用小波分解故障高频暂态信号，从而定位故障位置的方法。该方法利用短的时间窗分析故障暂态信号，使其不受稳态信号条件的影响。缺点是只针对相-地故障类型，具有一定局限性。文献[27]针对地下低压配电系统，利用现有的时域反射信号，通过对其预处理，有效地剔除单相接地故障分支点反射信号以及三相开路短路故障的影响，从而利用自适应滤波准确定位故障位置。此方法的局限性在于只适用于地下配电系统，并且要求系统装有TDR装置。

文献[28]提出一种利用Hilbert-huang变换提取故障特征，通过自动遗传匹配算法实现配电网单相接地故障测距的新方法。该方法应用Hilbert-huang变换提取故障零序电流在不同频率段内不同时刻的能量分布特征，以故障距离、接地电阻和故障时刻为变量，以不同频率段内能量分布匹配程度为适应度函数，对Matlab/Simulink配电网模型仿真各种不同故障条件下故障零序电流特征并与原始故障信号进行特征匹配，利用遗传算法对故障条件进行自动搜索，以能量分布最为匹配的故障点作为输出，故障特征最为匹配的故障条件下的故障点位置即为输出的故障距离。但该方法不适用于含DG配电网故障测距，且需要计算时间长，其实用性受到限制，需进一步改善系统模型和优化算法，加快收敛速度。

由于DG的接入，传统配电网的结构发生了本质性的变化，故障测距方法也要适应这一变化。文献[29]提出了在含分布式电源的配电系统，使用多层感知(MLP)神经网络确定确切的故障类型和位置的新方法。该方法在确定故障类型后，归一化主要电源的故障电流，输入相应的训练好的神经网络，得到发生故障的确切位置。文献[30]提出了一种新型的含DG配电网故障定位和保护方法。这种方法使用MLP神经网络能够得到准确的故障类型、故障位置。文献[31]提出了一种在含DG的配电网中使用径向基函数神经网络（RBFNN）的新的自动故障定位方法。这种方法使用RBF神经网络能够准确的确定故障类型和故障位置。文献[32]提出了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的含DG配电网故障测距方法，该方法与基于MLP神经网络故障定位方法相似，但具有更好的测距精度。文献[33]研究发现每个电源贡献的短路电流的连续性和单调性且与其他DG无关，该文献在这个特性的基础上提出了一种新的故障线路定位方法，主要包括通过故障前的离线计算形成故障匹配表和匹配某个故障过程。

智能算法实现配网故障测距，结果较准确，但上述方法需要对特定拓扑结构的含DG配电网在某种运行方式下进行大量的预先事故仿真计算，配电网结构或运行方式发生变化时并不适用，方法的通用性和实用性需进一步研究提高。

6 结语

综上所述，由于配电网结构复杂，分支多，拓扑结构变化多等因素，现有的配电网故障测距方法都具有一定的局限性。传统配电网的精确测距不易实现。而随着分布式电源越来越多的接入配电网，新型配电网的故障测距更是一个新的挑战。本文介绍了几类现有效果较好的测距技术，但是局限性仍很明显。

计算机技术、数值仿真技术、人工智能理论和故障诊断恢复理论的发展为故障测距提供了新的方法和手段。理想的新型配电网故障测距方法应该是基于多端故障数据测距方法，能够识别故障线路、故障类型、故障分支及故障点，并且不受系统运行状态、DG接入与否、系统拓扑结构的变化等因素的影响。

在考虑了负荷特性、接地电阻非线性和系统不对称性的含分布式电源配电网的模型基础上，利用馈线首端和各个分布式电源端的故障数据特征与模型故障数据特征进行快速自动匹配，实现含DG配电网的故障精确定位。研究出具有测距准确性、快速性、鲁棒性和实用性的含DG配电网故障精确测距方法，是未来的研究方向。

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