GIS平台配电网故障目前所用诊断算法特点分析

【摘要】基于GIS平台，利用空间搜索技术、数学模型以及简化了的关键设备的结构，能够有效的确定配电网故障的位置，方便专业人员及时的给予故障处理方案。本文通过配电网故障的分类以及基于GIS平台配电网故障诊断算法两个部分对GIS平台配电网故障目前所用的诊断算法特点进行分析，方便处理和快速定位配电网的故障。

【关键词】GIS平台;配电网故障;诊断算法

在对配电网故障进行诊断时，选择基于GIS平台并结合相应的诊断算法，能够改善配电网故障诊断效率不高的问题，提高了基于空间搜索算法的诊断效率，有利于帮助实现在地理信息系统的基础上进行故障的排查、诊断的仿真模拟。

一、配电网故障的分类

开关、刀闸、线路、配变等配电元件共同构成了配电网，四个元件中只要有一个配电原件出现故障就会导致配电网出现故障。在对配网的故障原因进行诊断的过程中，一般是通过相应的开关操作来使故障设备停电。因为任何设备出现的故障都可以通过相应的馈线来反应，因此在实际操作过程中，可以将故障的发生当作是在相应的线路上进行的。所以，可以将配电网出现故障的原因分为以下几类：

1.单相接地

单相接地一般是指，由于三相平衡遭到破坏，使得非故障相的电压升高，配电网运行的时间越长会击穿相应设备的绝缘的概率越高，进而容易造成和引起更大的事故。因为造成单相接地的原因有很多，所以单相接地是在所有的配电网故障中发生的频率最高的故障。

2.两相短路

两相短路一般是指，由于外力、雷击等原因造成的用户停电。两相短路往往会形成强大的短路电流，如果故障得不到及时的隔离，会导致线路的烧断。

3.三相短路

三相短路是所有配电网故障中最为严重的故障，发生的频率较低，一般为人为引起。

4.缺相

缺相一般是指，由于三相电机无法正常运行或者一相或两相电机的受电端没有电压所导致的配电网故障。

不管发生哪一种配电网故障，都会对用户的日常生活造成一定的影响。所以一旦发现有配电网故障，应在发现故障的第一时间对故障进行解除或者隔离，确保整个配电网能够照常运行。

二、基于GIS平台配电网故障诊断算法

1.Dijkstra算法

一般来说，在一条路径中，以开始时的点为源点，以结束时的点为终点。参照配电网对于最佳抢修路径分析的特征，问题就可以转换为求一个单源最短路径的问题。即：已知有向网G=（V，E），求V中的某一源点到V中到其他各个顶点之间的所有最短路径。

Dijkstra算法指的是由Dijkstra提出的一种按照路径的长度，沿递增的顺序，所形成的到有向网中各个顶点的最短路径的一种算法。如果需要按照长度递增的顺序生成其他顶点与源点s之间的最短路径，并且将源点到自身的距离0看作源点的最短路径，那么目前除了终点以外的正在生成的最短路径，其他顶点的最短路径都已形成。

对于有向网G=（V，E），Dijkstra算法需要保证两个源点集合有意义。一个集合S是指，由源点S到终点所包含的所有最短路径的节点的集合;另一个集合V-S是指指除了最短路径所包含的节点，所有其余节点的集合。在Dijkstra算法中，一般是将有向网G中以S集合中的点为父点，以V-S集合中的点为子点，并且将最短边的各个子节点归入S中，到V-S集合中只剩下最短距离为∞的点或者直到加完所有的节点为止。

图1 G

图1G表示dijktra算法以0为源点选择最优路径的循环过程，从图中可以看出从源点0到各个节点的最短路径。

因此，该算法属于基于贪心策略的算法，即通过保证局部的距离最短从而使得整体的距离最短。当然，如果不存在从源点到某一点的路径，那么就可以假设该蓝点与源点之间的最短路径为长度无穷大的一条虚拟的路径。

2.深度优先遍历搜索算法

随着人们对于网络分析的需求越来越高，基于GIS平台的软件也不断推出不同的可以进行网络分析的子系统。但是，由于当前市场上许多的机遇GIS平台的拓扑分析功能目前还不能够达到专业拓扑分析的水平，因此只有结合一些算法才能有效的帮助完成专业的网络拓扑分析。

假定图G的初态为所有顶点均未被访问过，任选一点v∈G作为源点，对深度优先搜索算法进行定义。深度优先搜索算法是指，访问出发点v并将其标记为已访问过，接着从v出发依次搜索v的每个临节点w，如果w未曾被访问过，则以w为新的起点进行深度优先遍历，直至所有从源点可达的点均已被访问，若仍有没有被访问过的点，那么就需要再选择一个没有被访问过的点重新作为源点，不断的重复上述步骤，直到图G中所有的顶点均已被访问过为止。

图2 G

图2G表示dijktra算法以0为源点选择最优路径的循环过程，从图中可以看出从源点0到各个节点的最短路径。

深度优先遍历搜索算法和树的前序遍历相似。这种搜索算法的特点是，尽可能的先进行纵深方向的搜索。

3.广度优先遍历搜索算法

广度优先搜索算法这种成熟的算法与基于GIS平台的拓扑分析方法相结合，能够快速有效的找到配网拓扑图中所有的带电节点，提高网络分析的效率和速度，进一步保证了搜索速度的实用性。

假定图G的初态为所有顶点均未被访问过，任选一点v∈G作为源点，对广度优先算法遍历进行定义。广度优先遍历算法是指，访问出发点v并将其标记为已访问过，接着从v出发依次搜索v的每个临节点w，再以每个临节点w为新的起点进行遍历，直至所有从源点可达的点均已被访问。如果G为连通图，则访问结束，反之如果还有没有被访问过的点，那么就选择一个没有被访问过的点重新作为源点，不断的重复上述步骤，直到图中所有的顶点均已被访问过为止。

广度优先遍历搜索的算法和树的按层次遍历相似。这种搜索方法的特点是，尽可能的先进行横向的搜索。

4.算法实例

在相关的基于GIS平台配电网故障诊断的实例中，其单分支线的拓扑结构如图3所示。

图3

具体的计算步骤为：（1）由电网GIS平台下的电网结构图得到相关的简化图;（2）通过简化图建立起相关的关系矩阵;（3）通过运算得到故障信息所处的架空线段的区间。在配电网的GIS系统，线路大多数是有多档线所组成的，并且支线中具有多个负荷开关，其拓扑结构所对应的开关间的关系矩阵D如下所示：

依据故障信息向量的定义及拓扑结构的分析可以知道，如果其定点i中有电流通过，那么g[i]=1，否则g[i]=0，所以得到G=[1，1，1，0，0，0，0，0]，故障信息矩阵P=D×diag（G），计算得到矩阵P如下所示：

从矩阵P中就很容易进行故障点的定位，其中取值为1的元素，其行数与列数就代表了故障区域两端的开关节点。

三、结束语

配电网故障的定位是指，能够准确和及时的对故障所发生的区域或者故障点进行确定，从而迅速的对故障区域进行隔离并且对故障区域非故障点进行供电恢复。本文通过分析配电网故障的分类以及基于GIS平台配电网故障诊断算法两个部分对GIS平台配电网故障目前所用的诊断算法特点进行分析，提出了Dijkstra算法、深度优先遍历搜索算法和广度优先遍历搜索算法，并对这些搜索算法的特性进行分析，能够有效解决基于GIS平台上的搜索速度受限的问题，值得临床上的借鉴推广。

参考文献

[1]姜勇，丁锋，朱红.基于GIS平台的配电网调度管理系统[J].东北电力技术，2012（10）.

[2]陈根永，陈永华，贾俊洁等.基于GIS平台的配电网故障诊断算法[J].电力自动化设备，2013（3）.

作者简介：张帆（1985—），男，河南省罗山县电业局助理工程师。