基于新型建筑智能化平台的配电系统故障定位方法研究

高通兴

（中国雄安集团数字城市科技有限公司，河北 保定 071700）

0 引 言

作为供电系统的重要组成部分，建筑配电系统的稳定性不仅影响建筑使用的安全性，还影响整个供电系统的稳定性和可靠性。根据统计，当前电力系统中约有80%的故障发生在配电环节，如何快速定位和处理故障是配电系统主要研究的问题。随着可再生能源的推广与应用，建筑配电系统故障定位与处理变得愈发困难，因此针对建筑配电系统故障定位问题进行研究具有重要价值。

1 基于新型建筑智能化平台的建筑配电仿真系统

1.1 系统硬件

基于新型建筑智能化平台的建筑配电仿真系统主要包括智能设备/传感器、算力网络（Computing Power Network，CPN）系统、交换机、服务器以及显示器[1]。

智能设备/传感器通过个人计算机（Personal Computer，PC）操作系统将采集的数据信息传输到CPN 网络系统。CPN 网络系统接收来自智能设备/传感器的传输数据后，进行数据运算，通过群智能控制算法实现群智能控制。交换机负责周期性地采集CPN 网络系统中的数据信息。服务器利用群智能仿真框架软件将周期性调度运行的仿真模型动态链接库（Dynamic Link Library，DLL）数据通过交换机实时写入CPN 网络系统的内存段。显示器用于展示仿真监视软件获取的CPN 内存段中的数据信息和服务器中的仿真模型DLL 数据。

1.2 系统软件

基于新型建筑智能化平台的建筑配电仿真系统软件主要负责周期性运行调度仿真模型DLL，进而为仿真系统提供信息数据，并将获得的数据传输到CPN网络系统[2]。

在配电仿真系统开始运行时，模型调度单运行模块会对仿真模型DLL 进行初始化处理，并通过模型DLL 接口对其进行管理。

事件任务队列管理模块的作用主要体现在2 个方面。一方面，监测配电仿真系统的变化事件；另一方面，依托参数接口在模型中写入群智能算法控制结果，以实现信息数据的互通[3]。

除事件任务队列管理模块，其他模块同样具有参数读取传输功能，在各模块的配合下完成配电仿真系统模型的计算过程。

1.3 系统运行流程

配电仿真系统的运行流程主要包括CPN 组网测试、导入仿真模型DLL、配置实验平台数据库、运行群智能平台以及数据曲线监测[4]。在配电仿真系统运行前，为确定CPN 硬件设备连接是否正确、网络拓扑结构是否健全，需要进行CPN 组网测试。在测试过程中，系统会与网络中的任一CPN 建立连接，向其发送特定的网络拓扑通信帧，以查询CPN 网络拓扑连接状况[5]。

2 基于建筑配电仿真系统的故障定位方法

本研究以某建筑群14 节点配电系统为例，通过建筑配电仿真系统进行故障定位实验测试。为深入剖析建筑配电系统故障定位过程，将实验分为无分布式电源接入条件下的单点故障无畸变定位实验、分布式电源接入条件下的两点故障且发生信息畸变定位实验。

2.1 无分布式电源接入条件下的单点故障无畸变定位实验

在两分布式电源未接入的情况下，随机设置单点配电系统故障，故障过流信息如图1 所示[6]。其中，黑色代表正常节点，灰色代表存在故障过流信息节点。

图1 单点故障过流信息

利用二进制蝙蝠算法（Interactive Binary Bat Algorithm，IBBA）定位配电系统故障，获得单点故障定位实验14节点IBBA 故障位置如表1 所示[7]。

从表1 可以看出，在迭代到第6 步时，14 节点中的IBBA 均收敛于S（8）线路区段，即确定故障位置为线路区段S（8）。在两分布式电源未接入的情况下，建筑配电系统故障过流信息监测结果为[1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]，其中1 表示存在故障过流信息，0 表示无故障过流信息。由于故障位置为线路区段S（8），该线路区段对应的故障位置为建筑配电仿真系统的N8节点。通过监测N8节点电流、电压，发现该故障导致N8节点电流激增和电压骤降，初步判断该故障类型为接地短路故障[8]。

2.2 分布式电源接入条件下的两点故障且发生信息畸变定位实验

在两分布式电源接入的情况下，随机设置两点配电系统故障，故障过流信息如图2 所示。其中，黑色代表正常节点，灰色代表存在故障过流信息节点。

图2 两点故障过流信息

拟定N2、N4节点故障过流信息发生畸变，利用二进制蝙蝠算法对配电系统故障进行定位，获得两点故障定位实验14 节点IBBA 故障位置如表2所示。

表2 两点故障定位实验14 节点IBBA 故障位置

从表2 可以看出，在迭代到第6 步时，14 节点中的IBBA 均收敛于S（5）和S（12）线路区段，即确定故障位置为线路区段S（5）和S（12）。

再利用二进制蝙蝠算法对配电系统故障进行定位，获得两点故障定位结果如图3 所示。其中，N5和N12为故障设备。

图3 两点故障定位结果

从图3 可以看出，即便存在信息畸变，通过二进制蝙蝠算法仍能对故障进行精准定位。通过监测N5、N12故障节点的电流、电压，发现两点电流激增的同时电压骤降，初步判断故障类型为接地短路故障。

3 结 论

传统建筑配电系统故障定位依赖中央主站集中管控的配电自动化系统，存在跨系统信息共享困难、扩展协调能力差等问题，导致故障定位速度慢、准确度低。新型建筑智能化平台技术基于无中心、扁平化的控制架构，有效解决了现有集中式分层架构中存在的众多问题，在智能建筑、智慧城市及智能电网领域具有广阔的应用前景。