基于遗传算法的配电网小电流接地故障诊断研究

庄原，朱艺超，贺飞，汪若涵

1.云南电网有限责任公司曲靖马龙供电局，云南曲靖，655000；2.大理弥渡供电局，云南大理，675600；3.云南电网有限责任公司昆明供电局，云南昆明，650011；4.云南电网有限责任公司普洱供电局，云南普洱，665000

0 引言

随着科技逐渐进步，电网成为科技的重要保障。电网系统主要依靠安全、可靠性进行长足的发展。一些电网的接地方式所使用的方法还不够完善，当故障发生后，由于流经故障点的电流非常微弱，系统可以带着故障状态运行几个小时，这样的系统被称为小电流接地系统，但这样就会发生三相不平衡现象，长时间运行会导致设备烧毁。由于接地故障后，故障点流经的电流小，故障时的故障特性比较复杂，所以选择线路是比较复杂的。因此本文对一种适用性强、精确度高的线路选线方法与设备进行了研究，具有一定的现实借鉴意义。

1 基于遗传算法的配电网小电流接地故障诊断方法

1.1 提取接地故障稳态特征

在配电网中的小电流发生单相接地故障时，由于接地的电流较小，配电网的电路会发生预警信号但是并不会电路切断。如果想要准确地对故障进行判断，就需要在故障发生的过程中对其特征进行认识与分析，明确各个故障的稳态特征后，就能有所准备地将故障信息提取出来。图1为正常电路运行的向量关系示意图[1]。

图1 故障发生前的向量关系

如果线路中的一相出现了单相接地故障，此时，q相和其对地电容之间的距离被缩短了，因此此处的电容电流也被缩短了。图2为q相接地时的关系示意图。

对非故障的另外两相（w、e）来说，其相对于地的电压增加了倍，即为正常运行下线电压，同时其对地电容电流增加了倍。当故障发生时，整体线路的零序电压能够保持三相稳定[2]，此时各个相位的对地电压计算公式如下：

由公式（1）也可以看出故障点的对地电压即零序电压的计算公式如下：

通过比对就能发现，故障的位置即零序电压数值就是产生故障内的电压。

q相的对地电容就可以等效成为短路的区域，w、e两相对地的电容电流在发生故障的q相流入母线中，此时电容电流公式如下：

它的有效数值的公式如下：

若在配电网中有单相接地故障发生，每条线路中都会产生零序电压，在有故障情况下，零序电流与无故障情况下的母线间的电容电流之和是反向的。所以两者的距离是180度。

1.2 基于遗传算法选择故障线路

遗传算法是通过达尔文的生物进化论而提出的一种算法，在基因或者染色体中进行个体的选择后，得到最优个体，遗传算法通过选择、突变、交叉的方式，提高适应度，进而完成进化，发生进化的个体会比之前的所有个体能够更快适应环境。使用遗传算法选择配电网的线路，能够增强线路的故障诊断能力，在小电流系统运行当中，当出现单相接地故障，对故障电流进行分析，可以看出，故障电流包含瞬态和稳态两种信息。在此过程中，稳态成分将始终存在，与瞬态成分相比，稳态特征具有更强的瞬态特性和更丰富的故障特征。并且对这两种中性点接地方式的稳态信息均可进行选线，因此利用中性点接地方式的稳态信息来选线是十分适用的[3-4]。

又因为在出现故障时，出现故障的情况不同，造成了最终的结果也不相同。因此，本文与稳态分量的特性相结合，分别采集了具有不同故障条件的样本数据，使用遗传算法来提取故障信息。利用适应度函数将原始数据与样本进行遗传算法分析后，得到均方误差的倒数，其计算公式如下：

公式中：N代表样本数据，αi为经过预测后样本的输出数值，χi为原来的测量数据值。

将上述过程完成后，得到一个最优解，由此得到了小电流的样本数据，并找出准确的故障线路。

1.3 定位故障区段

在实际配电网工程线路中，通过通信传输信号进行采样得到数据[5]，而数据的传输量往往巨大，导致出现通信堵塞等现象，为避免这种问题，需要对故障区段进行定位。

根据小电流接地故障的选线结果，得到了线路上的稳态电流信号的样本极小值TMIN、极大值TMAX。在获得信号样本的分布数组之后，利用如下公式计算信号采样样本的概率分布：

如果得出的概率大于阈值，则可以确定该线路区段属于故障区段，反之则是正常区段。阈值的计算公式如下：

为使正常区段与故障区段都有较大的裕度，本文方法选取的阈值数值为0.5。与现有的采用全取样方式的方法相比，该方法具有数据传送量小的优点[6]。完成上述过程，在不同故障情况下实现对配电网中的小电流接地故障的正确诊断，具有较高的可靠性。

2 实验测试

为证明本文提出的基于遗传算法的配电网小电流接地故障诊断方法的有效性，现进行实验测试，将本文方法与传统方法1、2进行对比，在两条线路中分别设置了4个故障点进行仿真实验[7]。

2.1 实验准备

表1为实验所设置的故障点以及参数数据。

表1 故障设置

图3为实验设置的上下游零序电流的波形图。将三种方法通过软件进行仿真测试，检测出故障的诊断结果。

图3 零序电流波形曲线

2.2 实验结果与分析

表2为经过测试后，三种方法诊断出的故障位置与实际测试所设置的故障位置距离相差的最大误差距离，诊断结果如表2所示[8]。由实验结果可以看出，本文提出的基于遗传算法的配电网小电流接地故障诊断方法测试出的最大误差距离要远远小于传统方法1、2，证明了本文方法的有效性，而传统方法1、2相较于本文方法的最大误差分别多出0.24km、0.77km。综上所述，本文提出的方法能够对故障的位置做出准确判断，有较高的可靠性。

表2 实验结果（单位：km）

3 结语

确定故障出现的确切位置，可以提高故障排除的准确度，对及时恢复供电有很大的作用。本文中的所有研究都仅限于对故障线路的选择，而没有对故障选线距离的判断展开研究。对故障进行准确判断需要进一步收集准确的数据，因此在今后的工作中，可以对故障选线距离以及在设备故障点的定位等方面进行进一步研究。