畢業(yè)論文-智能配電網復合式智能配電網復合式

第頁第1章緒論1.1配電網故障定位方法研究現狀最近，伴隨分布式電源技術的完善和成本的下降，更多的分布式電源解入到配電網[1-3]。配電網絡的潮流方向和拓撲結構必定雖則分布式電源接入到配電網而發(fā)生改變，且極可能轉化為多端電源的供電系統。如今的基于單端電源系統配套生成的和動重合閘裝置和配電系統保護要對其作出了應時的改變，否則配電網保護無法快速、準確地切除故障，甚至分布式電源會對配電系統及其設備的安全穩(wěn)定運行造成破壞。隨著電力電子器件的廣泛應用，分布式電源將會有更為廣闊的發(fā)展空間和廣度。因此研究分布式電源對配電網故障檢測變得十分必要。作為分布式電源，一般是接在配電網的母線上，因此其接入點的位置是比較固定的，故障類型和故障情況并不是一成不變的，因此有必要研究不同故障類型和不同故障情況下接入分布式電源的配電網故障定位的方法。伴隨計算機和通信技術的日益進步，電力系統自動化技術朝整體系統綜合自動化方向發(fā)展，國際供電企業(yè)正推廣配電自動化技術，通過測控終端對配電網運行的即時監(jiān)控，配電自動化系統能夠提供可觀的故障信息。假如這些故障信息能夠進行有效的利用，將會對故障定位和隔離的研究非常有幫助。目前，學者在該領域做了很全面的研究，獲得了許多有價值的成果。文獻[4]對分布式電源對繼電保護的影響進行研究。文獻[5]和文獻[6]對基于多代理技術的分布式保護方法進行研究，此方法的不足是結構十分復雜。文獻[7]對含高滲透率分布式電源的輻射狀配電網的區(qū)域過電流保護進行研究，此方法的不足是信息量過大和故障處理耗時過長。然而，以上所述方法都沒有充分地把握智能配電網的廣域大數據特性，且保護實時性和可靠性并未充分體現。針對以上不足，本文結合數理統計和數據挖掘的核心思想提出了一種基于多故障特征的故障處理方法，能夠又快又準地進行故障定位和檢測，確保智能配電網的安全穩(wěn)定運行。1.2本人主要工作在對國內外智能配電網故障定位方法研究分析的基礎上，針對實驗室研究的基礎，我做了如下工作：（1）分布式電源的特點研究；（2）分布式電源接入智能配電網的影響研究；（3）針對分布式電源接入智能配電網對故障定位帶來的一系列的困難，結合數理統計和數據挖掘的核心思想，提出了一種結合局部異常因子算法和多維標度算法的智能配電網檢測保護方法，并通過進行仿真、分析仿真結果驗證算法的可行性。1.3本論文的主要內容本文主要分三部分：一、介紹了分布式電源，闡述其對智能配電網的影響；二、針對智能配電網大數據的特點，通過引入了數理統計以及數據挖掘的關鍵思想，提出了一種結合局部異常因子算法和多維標度算法的智能配電網保護方法；三、詳細分析了該算法原理和步驟，并對智能配電網進行了模型仿真，最后通過分析仿真結果來驗證了該算法的可行性，得出結論和總結。1.4本論文的結構安排論文共由7個章節(jié)組成，主要內容及結構安排如下：第1章，緒論，介紹課題的背景來源、研究意義和主要的研究內容，對相關技術現狀做簡要分析，并對本文結構安排進行介紹；第2章，分布式電源，對分布式電源的概念、分類和對應的特點進行了詳細分析，并歸納其優(yōu)點；介紹了分布式電源的接入對配電網的影響，分別從電網規(guī)劃、繼電保護、電能質量、調度管理和電網經營這幾方面切入。第3章，基于局部因子算法的離群點檢測，分別介紹了離群點檢測和數據降維兩大方面，并對其對應的多維標度分析和局部離群點因子算法及其算法步驟作了詳細的分析;簡單介紹了MATLAB/Simulink的仿真環(huán)境，且對算法過程中的難點——構造區(qū)域關聯矩陣進行了詳細的分析，最后展示了智能配電網仿真模型圖。第4章，仿真結果分析,運行算法程序得出LOF圖，比較無故障、發(fā)生單相故障和發(fā)生相間故障和發(fā)生三相故障的情況下LOF圖，驗證算法的可行性。第2章分布式電源2.1分布式電源的概念分布式電源的定義有很多，其中國際上使用最普遍的是：通過配置幾十乃至幾十兆瓦的小容量的發(fā)電設施，靠近負荷和用戶和接入配電網，以滿足指定用戶的需求，從而使發(fā)電更經濟、更高效、更可靠。2.2分布式電源的分類和特點通常依據發(fā)電類型對分布式電源進行如下分類：風電、光伏發(fā)電、小水電及生物質發(fā)電等，具體特點有：（1）風電。風力發(fā)電是借助風力驅動風輪轉動，將風能向機械能轉換，利用齒輪箱增速驅動發(fā)電機發(fā)電。風電是一種無污染的清潔能源，其發(fā)電成本低，建造周期短、占地面積少、風電場運作簡便。然而風電也存在不可避免的局限性，主要有風能能量密度低；風輪機的效率較差；風能不可以大量存儲；風速不穩(wěn)定；風機產生機械和電磁噪聲；影響生態(tài)環(huán)境；接入時對電網有不利影響。（2）光伏發(fā)電。光伏發(fā)電系統直接地把太陽能向電能轉換，它主要由太陽電池板、逆變器和控制器三大部分組成。光伏發(fā)電設備穩(wěn)定、壽命長、極為精煉、維護簡便。光伏發(fā)電具有來源的廣泛性、清潔性和維護量少等優(yōu)點。然而，光伏發(fā)電是僅在白晝獲得能量，且功率水平情況決定于天氣和季節(jié)的一種發(fā)電形式，受到的制約條件較多。（3）小水電。小水電的單機容量小，運行維護相對簡便，但調節(jié)性能差。大部分為無調節(jié)庫容的徑流式電站，受水情制約，發(fā)電能力相對于其他形式有顯著的季節(jié)性，年際間供電也不均衡，導致系統負荷預測偏差較大，影響到了系統穩(wěn)定安全運行。（4）生物質發(fā)電。生物質發(fā)電是把生物質能發(fā)電廠作為直燃式小火電，以谷殼、秸稈等碎料為原料，通過鍋爐汽輪發(fā)電機組發(fā)電，通常裝機容量在30000kW，然而此技術效率較低。除了依據發(fā)電類型的對分布式電源進行分類，按運行方式分類也是一種被廣泛應用的方法。按照運行方式分類，分布式電源可分為兩類：一種是傳統的發(fā)電機型分布式電源，另一種是DC-AC逆變型分布式電源。風力發(fā)電中諸如微型燃氣輪機、燃料電池、帶晶閘管裝置及太陽能光伏發(fā)電的，皆經由電力電子元件，接駁于電網。所以，逆變型分布式電源可以補償過去的異步機或同步機直接并網方式的不足。同步機在直接并入電網時，往往發(fā)生失步和無功振蕩等諸多狀況，而感應電機直接并入電網時容易產生極大的網上飛車、功率因數下降以及沖擊電流等諸難題，所以，AC-DC-AC整流逆變軟并網技術和基于雙向晶閘管為硬件過去軟并網技術得到全面運用，況且，伴隨著著電力電子技術的日新月異的發(fā)展進步，軟并網技術肯定得到廣泛傳播。光伏發(fā)電、燃料電池是將太陽能或者化學能直接地轉化成直流電，再經由逆變控制裝置接入電網中去；而微型燃氣輪機和風力發(fā)電是將某種類型能源轉化為交流電，經整流裝置轉化成直流電，最后經由逆變控制裝置接入電網中去。所以，小容量的分布式電源通常是經過逆變控制裝置接入到電網。2.3分布式電源的優(yōu)點（1）解決農村用電難題。在我國農村地區(qū)，要建造集中式、規(guī)?；╇娋W需大量投資，而分布式發(fā)電彌補了集中式發(fā)電在此的不足。在農村地區(qū)，水力發(fā)電潛力很大，加快農村水電的發(fā)展進程，既解決電力供應的難題，又充分利用水能資源、增加農民收入、改善農民生活。而且，上述各發(fā)電方式也是解決偏遠地區(qū)和缺電地區(qū)供電難題。（2）提高重點供電的可靠性。對于要求可靠供電的用戶來說，分布式發(fā)電作為備用供電，提高了供電可靠性，減少了停電損失，且在電網發(fā)生故障狀況下保持向重點用戶持續(xù)供電。當分布式發(fā)電與電網連接，分布式發(fā)電與電網供電相配合，提高了重點用戶的供電可靠性。（3）降低系統損耗。網損大體取決于系統潮流，而分布式發(fā)電影響著系統的潮流分布，從而影響著網損。分布式電源多數擁有分布廣、并網電壓等級低、裝機容量小等優(yōu)勢，其發(fā)電大部分可以實現就地消化。通過優(yōu)化電源布局，根據網絡的負荷量需求和拓撲結構，合理規(guī)劃電源的最大容量，可以適當地降低輸送線路上的損耗，減少配電網的功率輸送。2.4對電網規(guī)劃的影響（1）提高區(qū)域電力負荷的規(guī)劃難度。在區(qū)內用戶可依據自身實際需求安裝分布式供電系統，為了給自己及區(qū)內用戶提供電源，抵消電力負荷，影響區(qū)負荷增長的模型，導致更難精準地規(guī)劃電力負荷的成長和空間負荷分布。（2）加大了配電網規(guī)劃的不確定性。規(guī)劃區(qū)內用戶分布式供能系統安裝點不確定，而可再生能源發(fā)電，由于其輸出電能常常受到氣候等自然條件的影響，輸出電能有明顯的隨機性，不能夠為規(guī)劃區(qū)提供持續(xù)的電力保證，使變電站的選址、配電網絡的接線和投資建設等規(guī)劃工作更復雜。2.5對繼電保護的影響分布式電源相對而言容量較小，電壓等級較低，通常接入電力系統的電壓等級是35kV或10kV。過去的35kV或10kV電網為單電源輻結構，多使用帶反時限過流保護。然而接入分布式電源，其成為多電源供電結構。對應的故障持續(xù)時間、電流的大小及流向都將發(fā)生大幅的改變，從而極易導致過流保護的配合失敗。迄今為止，國內電網內35kV變電站變壓器后備保護基本上以低壓側無電源為參考來考慮保護配置。系統接入小發(fā)電機組，主變低壓側安裝小電源，在主變區(qū)內發(fā)生故障的時候有制動電流產生，極易造成電磁型差動保護的拒動。過去并網小發(fā)電機組繼電保護配置簡單，若對部分深化改造，添加檢同期裝置和方向元件等等，必然會使保護的整定過程更為復雜，可能導致保護的拒動，發(fā)生故障時，可能導致重合閘時限配合不協調等問題。迄今為止，一般在并網線路兩邊添加光纖縱差保護裝置和逆功率保護裝置，以克服分布式電源的接入后對一系列繼電保護的影響。2.6對電能質量的影響（1）電壓偏差。分布式電源的接入定會對配電網電壓調整等一系列措施帶來一定的困難。原因是負荷潮流變化巨大，使得饋線上電壓幅值產生變化，從而使調整和維持變得更為困難，可能導致電壓超標；分布式發(fā)電的高頻率啟動運行使得配電網電壓高頻率產生波動。（2）電壓閃變。電壓閃變是因燈光照度不穩(wěn)定而產生的視感。過去，引起電網電壓閃變的主因是負荷的瞬時變化。接入分布式電源后，引起電壓閃變得原因常有：輸出功率短時劇變、分布式電源啟動以及系統中電壓反饋控制設備與分布式單元的相互作用。（3）諧波。分布式電源是經過電力電子技術逆變器接入到配電網中去。在大配電網中接入分布式電源，某些重要的母線的諧波電壓水平很可能會較高，在諧波電壓水平較高的母線上，可以加裝特殊濾波器，達到抑制諧波電壓的目的；在包含光伏發(fā)電系統的配電網，可以采取多功能逆變器的控制策略，在光伏發(fā)電系統的逆變器中，添加并聯有源濾波器的功能，況且采取參考電壓最大功率點跟蹤控制策略（MPPT）來穩(wěn)定電壓源逆變器輸出電流，達到了抑制系統諧波電壓的目的。2.7對調度管理的影響數量巨大的分布式發(fā)電接入，徹底地改變過去的配電系統單向潮流的狀況，其對電力系統穩(wěn)定性的主要影響決定于功率水平和發(fā)電方式。（1）發(fā)電方式方面。因為分布式發(fā)電和過去大電網并聯運行的方法有各自的選擇，況且大量電容、電感和電力電子設備的引進，改變了系統原有的網絡拓撲結構，影響了潮流的分布，從而影響電網的穩(wěn)定性。外界產生干擾極可能導致電壓和頻率不同步，使整個系統崩潰。（2）功率水平方面。就現有的技術來討論，儲能系統容量十分有限，并不能夠長久地通過提供功率來補充分布式發(fā)電容量的缺乏。在分布式電源儲能容量和發(fā)電容量缺乏時，電網需要向負荷供電，當地區(qū)負荷大于發(fā)電容量的時候，電網并入系統，而且能夠正常運作的時候，二者共同地向負荷供應電，應盡最大可能地充分利用分布式電源；當地區(qū)負荷小于發(fā)電容量的時候，電網并入系統，此時，分布式發(fā)電將會把多余的電能向電網輸送。當對配電系統實施實時監(jiān)控和調節(jié)時，由于原配電網是無源的放射形電網，開關操作、信息采集、能源調度等等相對而言較為簡便。分布式電源的接入往往使此過程更為復雜，需要電網自動化系統的更新改造，以增加多種信息的采集。與此同時，需要采用GPS技術、通信技術和電力系統的動態(tài)測量以及其在線檢測等等新科技，調度分布式電源，進行各種運行指標分析、計量計費以及運行控制，達到分布式電源系統間、分布式電源系統與配電網間的統一協調的目的。2.8對電網經營的影響（1）增加配電網的升級改造投資。我國配電網總體上為輻射型結構。分布式能源的接入，這導致了潮流不再是呈單向流動的，極大地改變了配電網的保護定值和機理。為了滿足分布式電源上網需要，需要電網額外地投資升級改造配電網的保護裝置。（2）降低配電網設備利用率。系統需要為聯網運行的分布式發(fā)電設施提供足夠的運行備用容量，以確保用戶用電可靠性，因長期為分布式發(fā)電提供備用，對應的變電設施和配電線路而處于輕載狀態(tài)。（3）提高電網運行成本。迄今為止，為分布式能源發(fā)電提供系統輔助服務沒有確立定價和補償方案，伴隨分布式能源的大力發(fā)展，也將提高電網的運行成本。第3章基于局部因子算法的離群點檢測3.1離群點檢測伴隨計算機和網絡技術的日新月異發(fā)展，與此同時，在數據海量化和存儲快速化的大時代中，人們愈發(fā)難從海量數據中獲得有價值信息，從而衍生出所謂的“數據危機”。當對數據處理技術滯后于對數據的處理需求，如何從紛繁的海量數據中挖掘有價值的信息，是當今國內外學者苦心孤詣的學術難題。面對以上難題，數據挖掘方法便隨之產生。數據挖掘就是從不完全的、海量的、模糊的、隨機的、有噪聲的實際數據中，提取潛藏于其中的、為人不知的、而又隱含有價值的信息的過程。離群點檢測是數據挖掘中的一個重要領域分支，通常也稱作離群點挖掘。離群點是指那些具有明顯的異于其他對象的特征，與現存模型不相一致的異常數據。它的主要作用是發(fā)現有意義、潛在的的信息或去除噪聲，在入侵檢測、欺詐檢測、天文觀測、疾病診斷等等各個領域得到了廣泛運用，有著深刻的應用價值和廣闊的發(fā)展前景。然而，伴隨采集和采集設備的技術完備和數目擴張，數據的維數和來源呈幾何級數增加，離群點檢測無法回避這個問題。一方面，高維數據被全局信息所影響，很難充分地挖掘局部離群點；另一方面，個別數據維數較大，在高維數據集下，離群點檢測算法的效率和精度上也存在許多不足。隨著智能配電網的發(fā)展，分布式電源的大規(guī)模接入和用戶對用電要求的逐步提高，配電網保護的難度被大大地提高了。過去，基于單個設備的過電壓、過電流保護已經無法滿足潮流快速下電路參數急速變化的現實需求，而且重合閘還給電網帶來二次沖擊。同時，基于時間整定的保護方式也對越來越短的故障隔離和定位的時間要求愈發(fā)不適應。針對以上問題，現有適應配網特點的保護方法，可以按照其保護思想，分為兩大類：一類則是以基于多代理的電流差動保護為代表的區(qū)域保護，其優(yōu)點在于結合多節(jié)點數據進行分析，抗干擾性強，但其受采樣數據精度影響較大，節(jié)點較多時誤差累加容易產生錯誤結果；另一類是以電流保護為代表的自適應保護，該類保護方法能通過對電網數據分析自動調整保護裝置整定值，其缺點在于新能源的變化引起的線路參數變化時，無法快速設置新的整定參數，重新計算時間較長。同時，這兩大類保護方法皆是基于單一的特征量進行故障判定，因此存在適應面窄，無法判斷某些故障的情況。針對智能配電網大數據的特點，通過引入數理統計以及數據挖掘的關鍵思想，提出了一種結合局部異常因子算法和多維標度算法的智能配電網保護方法。該方法將配網各節(jié)點特征數據組合成高維距離矩陣，然后進行降維和離群點分析，通過結果即可準確進行故障定位與隔離。該方法綜合利用了單節(jié)點數據的互補性以及多節(jié)點數據的一致性進行故障判別，具有靈敏度高以及抗干擾能力強的特點。此外，得益于多維標度算法與局部異常因子算法的有機結合，本方法還具有速度快、免訓練和無整定的優(yōu)點。3.2局部離群點因子算法局部離群點因子（LOF）算法是基一種糅基于密度的聚類算法，其特點是提出了局部異常的概念。此算法的原理是通過分析數據集D的各個數據對象P的局部異常因子來量化對象的異常程度。LOF愈大，可以認為此對象異?？赡苄杂?；同理，LOF愈小，其異?？赡苄杂?。相較于基于距離的算法，局部離群點因子算法能檢測出局部離群數據。在數據分布不均勻時的情況下，該方法效果尤為顯著。3.3局部離群點因子算法步驟LOF算法的主要步驟：輸入：（1）d維的數據集D；（2）參數MinPts(表示p的鄰域中最小的對象個數)；（3）n(具有較高LOF值的點數)；輸出：數據集D中的離群點．根據對象屬性和空間關系，確定每個對象k．距離鄰域；(p的k距離鄰域)對象p的k距離鄰域包括所有與p的距離不大于k距離的數據對象，定義為：（3.1）先計算對象與其鄰域中所有對象的距離(可用歐式距離)；再由p的局部可達密度公式計算每個對象的局部可達密度：對象p與對象o(其中o在p的k最近鄰中)的可達距離：（3.2）p的局部可達密度： （3.3）(3)由p的局部離群點因子公式計算每個對象的局部離群因子LOF；p的局部離群點因子：（3.4）（4）根據局部離群因子LOF將對象按降序排序；（5）輸出前n個對象，前n個對象就是離群點。根據以上步驟可得到其算法流程，如圖1所示。圖1LOF離群點檢測算法流程圖3.4數據降維隨著互聯網技術和通信與信息技術的日新月異發(fā)展，相比于過去，在采集數據的能力得到巨大提高。其中，這些數據相比于過去，維數高、規(guī)模大和結構復雜等特點愈發(fā)顯著。如何利用這些數據，發(fā)揮其價值，非常值得仔細討論。數據降維，顧名思義，就是將數據的維數降低。一來能夠緩解數據豐富、結論貧乏的困境，降低復雜度；一來能夠更好更簡便地認識數據、處理數據和理解數據。迄今為止，數據降維的方法有許多，對應的事物分類也各不相同。其主要分類方法有：（1）根據數據的特性可以劃分為線性降維和非線性降維；（2）根據是否考慮和利用數據的監(jiān)督信息可以劃分為無監(jiān)督降維、有監(jiān)督降維和半監(jiān)督降維；（3）根據保持數據的結構可以劃分為全局保持降維、局部保持降維和全局與局部保持一致降維等?？傊瑪祿稻S有著重大的意義，數據降維方法種類繁多，人們遇到特定的情況需要尋求相適應的數據降維方法。3.5多維標度分析多維標度分析法濫觴于心理測度學，主要用于理解人的判斷的相似性，是在低維度的空間中展現“距離”數據結構的一種多元數據分析技術。后來經發(fā)展逐漸應用于生物學、政治科學、物理學、社會學、市場調查等各領域。多維標度分析方法的原理是借助輸入相似性程度矩陣，在低維度空間中找到其相對的位置坐標，進而利用歐幾里得距離公式計算兩點間距離，進而根據距離長短判斷數據間的相似度。直接利用LOF算法進行高維計算耗時較長，難以滿足配電網保護速動性的要求，因此在LOF處理前需要對數據進行降維。多維標度算法在降維過程中能夠很好地保持原始數據的差異性，且其算法時間復雜度遠低于LOF算法，因此使用MDS降維之后再進行低維的LOF計算能夠大大縮短計算的時間，確保保護算法的時間有效性。3.6多維標度分析法算法步驟多維標度法主要過程：以主成分分析的思想為中心，求出樣品點的距離矩陣D，確立擬合構造點的維數，將古典解X并在圖中展示,最后，根據樣品點的位置及疏密度來對樣品進行分類。以下為具體步驟：標準化原始數據,得出其距離矩陣:（3.5）其中：（3.6）（2）由矩陣D構造矩陣：（3.7）（3）由A構造中心化內積陣（3.8），其中各元素可由（3.9），（3.10），（3.11），（3.12）獲得（3.8）（3.9）（3.10）（3.11）（3.12）（4）求B的特征根（3.13）和對應的正交化特征向量x(i)，即（3.14）（3.13）（3.14）（5）令（3.15），則X的行向量x1,…,xn即為所求的古典解,也稱擬合構造點,即各樣品在多維空間中的坐標值。（3.15）（6）在m維空間中標出古典解,然后根據樣品點的位置及親疏程度進行聚類。3.7MATLAB介紹MATLAB是一款由美國MathWorks公司出品的商業(yè)數學軟件，主要用于數據可視化、算法開發(fā)、數值計算和數據分析的交互式環(huán)境和高級技術計算語言，大體包含MATLAB和Simulink兩個部分。MATLAB與Maple、Mathematica并稱“三大數學軟件”。它在數學類學科科技應用軟件中在數值計算方面上獨占鰲頭。MATLAB的功能有：繪制函數和數據、矩陣運算、創(chuàng)建用戶界面、實現算法、連接其他編程語言的程序等，主要應用于控制設計、工程計算、圖像處理、信號處理與通訊、金融建模設計與分析信號檢測等領域。在本次仿真驗證中，我們可以利用MATLAB中的cmdscale函數直接進行多維標度分析。在使用該函數之前，要先對采集的數據進行區(qū)域差分。3.8Simulink介紹Simulink是MATLAB最為重要的組件的一個，其提供一個綜合分析和動態(tài)系統建模、仿真的集成環(huán)境。在該環(huán)境中，并不需要書寫大量程序，而只需借助直觀簡單的鼠標操作，就可搭建出復雜的系統。Simulink具有結構和流程清晰及仿真精細、適應面廣、效率高、貼近實際、靈活等優(yōu)點?；谏鲜鰞?yōu)點Simulink在數字信號處理和控制理論的復雜設計和仿真已得到廣泛應用。同時有數量巨大的第三方軟、硬件可運用于Simulink中。3.9關聯矩陣的構建在對各節(jié)點的特征值分析之前，需要對它們進行預處理，包括計算各節(jié)點的KCL總電流和邊界節(jié)點處理兩個部分。計算KCL總電流需要知道區(qū)域節(jié)點間的連接關系，這可以使用區(qū)域關聯矩陣來表示。區(qū)域關聯矩陣是按照節(jié)點IEj和KCL區(qū)域Zi關聯性來劃分的，其對應關系如下表表1所述。表1關聯矩陣描述值值描述0節(jié)點IEj不在Zi-1節(jié)點IEj在Zi,且電流方向指向區(qū)域外1節(jié)點IEj在Zi,且電流方向指向區(qū)域內外利用區(qū)域關聯矩陣即可計算出節(jié)點KCL總電流，其公式為： （3.16）3.10仿真模型的搭建用MATLAB/Simulink搭建含DG的10kV典型16節(jié)點配電網模型如圖2所示。參數設置為，電源幅值電壓U=110kv，變壓器變比k=110/10,頻率f=50Hz，各個分布參數線路的參數設置為：=0.106Ω/km，=0.078Ω/km，=1.223×H/km，=0.27×H/km，=358×F/km，=695×F/km，線路長度統一為L=0.5km。風力分布式電源額定功率=1.5×6MW。故障設置于節(jié)點4和節(jié)點5之間，故障時間0.2s—0.4s，故障類型為單相接地，=10Ω。 16節(jié)點配電網模型拓撲圖如圖2所示：圖2圖2系統模型拓撲圖表2所示為各負載參數。表2負載參數表負載/V/HzP/W/var/var1100005060×15×1002100005030×5×1003100005050×10×10041000050300×020×51000050100×20×100具體仿真模型搭建圖如圖3：圖3Simulink下搭建的仿真模型圖第4章仿真結果分析4.1無故障情況的LOF圖在前幾章的論述中提到過，該故障定位方法是通過判斷所保護的區(qū)域內節(jié)點的多維坐標的聚合程度來實現的。節(jié)點的多維坐標由多個列特征值組成。配電網正常時，各節(jié)點狀態(tài)相近，域內所有的多維坐標聚合；當配電網發(fā)生故障時，故障節(jié)點特征值發(fā)生劇變，其多維坐標就會遠離非故障節(jié)點群，呈現為異常點，找到該異常節(jié)點即可認為已找到對應配電網中的故障點。LOF算法是一種基于密度的離群點檢測算法，該算法通過LOF因子來衡量每個對象的異常程度，能夠快速準確地檢測出離群點特別是局部離群點。當配電網正常運行時，所有節(jié)點的局部離群因子均在其均值以下，而當配電網中有故障發(fā)生時，故障點對應節(jié)點的局部離群因子將會超過其均值，通過該方式可快速定位故障點并隔離故障。鑒于以上原因，我們以配電網正常運行時的LOF圖作為參考對照，仿真圖形見于圖4。圖4配電網正常運行從圖4可知，各節(jié)點LOF值相對接近于1，沒有出現LOF值明顯遠離均值的節(jié)點，因而沒有明顯的異常點，可以推斷配電網正常運行。這與我們的假設完全一致。4.2發(fā)生單相故障時的LOF圖 仿真采集的數據是來自于0.2s—0.25s間的10000個點，故障的設定時間為0.2s—0.4s，故障設置于節(jié)點4和節(jié)點5之間，故障類型為單相故障。在三相系統中，可能發(fā)生的短路有：單相接地、兩相短路、兩相短路接地和三相短路。為了模擬現實中不同類型的故障，設定接地電阻為10Ω，100Ω和1000Ω，以驗證該算法的廣泛適應性。接地電阻的增大，配電網受到的短路影響也應該隨之減小。當Rg=10Ω時，可以近似地認為接地電阻很小,本次仿真結果應該十分顯著，反應到圖形上的表現是節(jié)點4和節(jié)點5的LOF值十分突出，明顯異于其它正常節(jié)點。仿真結果如下圖所示：圖5，配電網發(fā)生單相故障，Rg=10Ω當Rg=100Ω時，接地電阻相對于Rg=10Ω有所增大，雖然相應的仿真效果也應有所遜色，但是節(jié)點4和節(jié)點5的LOF值仍然十分突出，滿足我們故障定位的需求。仿真結果如下圖所示：圖6，配電網發(fā)生單相故障，Rg=100Ω當Rg=1000Ω時，接地電阻相對較大，短路影響相對較弱，仿真結果相對于前幾組應該是最不顯著的。當接地電阻電阻值極大時，可認為該配電網沒有發(fā)生單相短路故障。仿真結果如下圖所示：圖7，配電網發(fā)生單相故障，Rg=1000Ω從圖5、圖6和圖7可知，除了節(jié)點4和節(jié)點5，各節(jié)點LOF值相對接近于1，沒有出現LOF值明顯遠離均值的節(jié)點，因而節(jié)點4和節(jié)點5為明顯的異常點，可以推斷節(jié)點4和節(jié)點5為故障點。這與我們的假設完全一致。