（电力系统及其自动化专业论文）基于聚类分析理论的电网故障元件定位与故障区域界定.pdf

声明尸明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文基于聚类分析理论的电网故障元件定 位与故障区域界定，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的 研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文 中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教 育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名： 瓜金1 蔓e l 期：盘垒：z ：z 关于学位论文使用授权的说明 本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保管、 并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可以采用影印、缩印或其它复制手 段复制并保存学位论文；学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为 目的，复制赠送和交换学位论文；同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播 学位论文的全部或部分内容。 ( 涉密的学位论文在解密后遵守此规定) 作者签名：导师签名： 日期：塑坦! ：版 e l 妊。毒d d 、工 期：塑型： 华北电力大学硕士学位论文摘要 摘要 广域自适应后备保护需要在后备保护动作之前完成故障元件和故障区域的定位，为 后备保护定值修改做准备。利用保护动作信息量的传统故障定位方法，是在保护动作之 后完成故障定位的，往往在时限上难以满足广域自适应后备保护的要求。 为了避免传统故障定位方法的上述不足，本文基于广域测量系统的实时量测信息， 提出应用系统聚类和模糊c 均值理论定位故障元件的方法，并且对比了这两种方法在 故障元件定位中的优缺点。为了提高聚类分析定位故障元件的准确性，本文应用关联度 与模糊c 均值法相结合的方法定位故障元件，系统聚类与模糊c 均值法相结合的方法 定位故障元件，通过理论分析和仿真验证，后者较前者得到的结果更优更合理。同时， 对i e e e 3 9 节点系统进行仿真实验，验证了该方法的有效性，并且利用本方法定位故障 元件不受保护拒动、保护误动、站用直流电源消失、经高阻接地短路的影响。 关键词：广域测量系统，聚类分析，故障元件定位 a b s t r a c t f o rw i d e - a r e aa d a p t i v eb a c k u pp r o t e c t i o n ，i ti sr e q u i r e dt oc o m p l e t ef a u l ta n ds e c t i o n l o c a t i o nb e f o r eb a c k u pp r o t e c t i o na c t i o n ，w h i c hp r e p a r e sf o rs e t t i n go fb a c k u pp r o t e c t i o n v a l u e s t r a d i t i o n a lm e t h o dl o c a t e sf a u l tl o c a t i o na f t e rp r o t e c t i o na c t i o nu s i n gp r o t e c t i o n a c t i n gi n f o r m a t i o n ，a n di tc a n tt o t a l l ym e e tt h en e e do fw i d e - a r e aa d a p t i v eb a c k u pp r o t e c t i o n i no r d e rt oa v o i dt h ed e f i c i e n c yo ft r a d i t i o n a lf a u l tl o c a t i o n ，t h ep a p e rp r e s e n t sn e w m e t h o d su s i n gs y s t e mc l u s t e ra n df u z z yc - m e a n st h e o r yt ol o c a t ef a u l td e m e n tb a s e do n w i d e a r e ar e a l t i m ei n f o r m a t i o n ，a n dc o m p a r e st h ea d v a n t a g ea n dd i s a d v a n t a g eo ft h et w o m e t h o d s a i m i n gt oi m p r o v et h ee x c a t i o no fl o c a t i n gf a u l tu s i n gc l u s t e ra n a l y s i s ，t w om e t h o d a r eb r o u g h to u t ，o n ei sc o m b i n i n gc o r e l a t i o nd e g r e ew i t hf u z z yc - m e a n sm e t h o d ，a n dt h e o t h e ri sc o m b i n gs y s t e mc l u s t e rw i t hf u z z yc - m e a n sm e t h o d a c c o r d i n gt ot h e o r ya n a l y s i s a n ds i m u l a t i o n ，i ti s p r o v e dt h a tt h el a t t e rm e t h o dr e f e r r e da b o v ei s b e t t e ra n dm o r e r e a s o n a b l e f i n a l l yt h o u g hs i m u l a t i o no fi e e e 3 9n o d e ss y s t e m ，i ti sp r o v e dt h a tt h em e t h o di s e f f e c t i v ea n dc a nl o c a t ef a u l tw i t h o u tt h ei n f l u e n c eo fp r o t e c t i o nr e f u s a l o p e r a t i o n ，p r o t e c t i o n m i s o p e r a t i o n ，d i s a p p e a r a n c eo fd cp o w e rs u p p l yi ns t a t i o na n dh i g hr e s i s t a n c eg r o u n d i n g s h o r tf a u l t l i uj i n s h e n g ( p o w e rs y s t e mr e l a yp r o t e c t i o n ) d i r e c t e db ya s s p r o f x uy a n k e yw o r d s ：w i d ea r e am e a s u r e m e n ts y s t e m ，c l u s t e ra n a l y s i s ，f a u l tl o c a t i o n 华北电力大学硕士学位论文目录 目录 中文摘要 英文摘要 第一章引言1 1 1 课题研究的背景与意义1 1 2 国内外的研究1 1 2 1 故障诊断的发展1 1 2 2 电力系统故障诊断的主流方法2 1 3 聚类分析在电力系统中的应用4 1 4 本文的主要工作5 第二章广域信息理论基础6 2 1w a m s 的发展6 2 2 广域测量系统的意义，7 2 3 广域测量系统的结构7 2 4w a m s 系统的可观测范围8 2 5p m u 的配置8 2 5 1p m u 配置的基本原则8 2 5 2 考虑系统可观测性的p m u 优化配置方法9 2 6p m u 的主要功能1 0 2 7 在线故障元件定位的信息量1 1 2 8 本章小结1 l 第三章聚类分析理论基础12 3 1 聚类分析的基本概念1 2 3 1 1 样本类型和相似度测量1 2 3 1 2 样本类型1 2 3 1 3 相似度测量1 2 3 1 4 类的定义1 4 3 2 系统聚类1 5 3 2 1 类与类之间的距离的定义。1 5 3 2 2 系统聚类过程1 6 华北电力大学硕士学位论文目录 3 3 模糊聚类的基本原理1 7 3 3 1 隶属度函数1 7 3 3 2 模糊关系1 8 3 3 3 模糊c 均值法的目标函数1 8 3 3 4 模糊c 均值法( f c m ) 的迭代过程j 1 9 3 3 5 分类原则2 0 3 4 本章小结2 0 第四章基于聚类分析的广域网故障元件与故障区域的定位2 2 4 1 传统故障定位所利用的信息量2 2 4 2 传统故障定位应用到自适应后备保护的不足2 2 4 3 广域信息应用到故障元件定位的优点q 矿。2 2 4 4 基于聚类分析理论的故障元件定位2 3 4 4 1 分类数的确定2 3 4 4 2 故障元件定位算法的启动元件2 3 4 4 3 算法的结果分析2 4 4 4 4 故障元件定位算例分析2 5 4 5 系统聚类与模糊c 均值法用于故障元件定位的比较2 9 4 6 关联度定位故障元件3 0 4 6 1 关联度定位故障元件的方法3 0 4 6 2 关联度定位故障元件仿真分析j 3 0 4 6 3 关联度与f c m 相结合定位故障元件3 2 2 4 7 系统聚类与模糊聚类相结合定位故障元件j 3 2 4 7 1 综合定位故障元件3 2 4 7 2 算例分析3 2 4 8 本章小结3 7 7 第五章影响故障元件定位的因素的分析3 8 5 1 耗时分析3 8 5 2 主保护开关拒动或站用直流电源消失3 9 5 3 广域信息部分缺失或信息错误4 0 5 4 高阻接地4 0 5 4 1 应对高阻接地的措施4 0 华北电力大学硕士学位论文目录 5 4 2 高阻接地短路仿真分析一4 l 5 5 本章小结4 3 第六章结论4 5 参考文献4 7 致j 射5 0 在学期间发表的学术论文和参加科研情况5 1 华北电力大学硕士学位论文 1 1 课题研究的背景与意义 第一章绪论 自二十一世纪以来，世界多个国家相继发生了大规模的停电事故，如1 9 6 5 年 东北美大停电，1 9 7 8 年法国大停电，2 0 0 3 年美加大停电，2 0 0 8 年初发生在我国南 部省份罕见的冰雪灾害等都对经济、社会稳定和人民生活造成了极大的破坏【l 】。 通过对2 0 年来世界各国大停电的分析，得出结论是：虽然每次大停电的背景 与演化过程各有不同，但其发展过程都包含一个共同因素，即潮流转移引起的后备 保护连锁跳闸。具体来说就是：故障线路切除引起潮流在同一或不同输电断面间转 移，这可能导致其它输电线路过负荷，结果往往是引起被转移线路的后备保护动作 引发连锁跳闸，使系统运行状况进一步恶化，甚至最终崩溃【2 】。 在大停电事故中，尽管电力系统后备保护按照设计原则正确动作，但是客观上 却加快了系统崩溃的现象。因此，考虑电网全局信息的后备保护系统研究迫在眉睫 【3 1 。近年来，广域测量系统( w i d ea r e am e a s u r e m e n ts y s t e m ，w a m s ) 的出现为电力 系统保护的设计提供了一种新思路。w a m s 可获取全网同步动态信息，并且高速数 据传输可使主站的数据更新达到2 0 5 0 m s ，这使得实现广域自适应后备保护成为可 能【4 们。 广域自适应后备保护要求在后备保护动作之前完成故障元件的定位和故障区 域的界定，为后备保护定值的修改做准备，所以为广域自适应后备保护服务的故障 元件定位是自适应后备的先决条件。近年来，国内外已经在电网报警处理和故障诊 断方面进行了大量研究，但是所研究的这些方法都是利用的保护或者断路器的动作 信息量，是在保护动作之后完成的，时间上不能满足广域自适应后备保护的要求。 在这种背景下，为广域自适应后备保护服务的故障元件定位就成为了一个亟待 解决的问题，它要求能够更快的定位出故障元件，并且在任何情况下都能够准确的 定位出原发性故障。 1 2 国内外的研究 1 2 1 故障诊断的发展 对故障诊断的研究始于6 0 年代美国宇航局对设备可靠性、故障机理和检测的 研究。从那时起，故障诊断和状态监测技术在其它许多领域也得到了相应的发展。 例如，挪威的船舶诊断技术，瑞典公司的轴承监测技术等都属于比较先进的技术。 故障诊断技术是一门综合性技术，它涉及多门学科，如现代控制理论、可靠性理论、 1 用； 统的故障诊断技术已不能适应了，随着计算机技术、人工智能技术特别是专家系统 的发展，诊断技术进入了他的第三个发展阶段一智能化阶段。现在复杂系统进行智 能诊断已经成为智能技术研究的前沿课题和热点。 1 2 2 电力系统故障诊断的主流方法 电网发生故障后，可以测量到电网各节点电压、支路电流( 或功率) 等电气量 的变化，保护装置的动作信号，保护启动的相关断路器的动作信息。目前，国内外 研究的电网故障诊断系统主要是对各级各类保护装置产生的报警信息，断路器的状 态变化信息进行分析，根据保护动作的逻辑和运行人员的经验来推断可能的故障位 置和类型。而且绝大多数已开发的智能诊断系统都要求电网调度中心的s c a d a 能 提供完整的开关和保护信息。近年来主要研究的方法有：基于专家系统的方法：基 于人工神经网络的方法；基于p e t r i 网的方法；基于模糊系统的方法，等。 ( 1 ) 专家系统 专家系统是发展最早，也是比较成熟的一种人工智能技术。一般地说，专家系 统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它根据某个领域的专家提供的知识 和经验进行推理和判断，模拟专家的决策过程，以解决那些需要专家决策的复杂问 题。专家系统的应用领域不同，采用的知识表示方式也可以有所不同，常用的知识 表示方法有谓词逻辑、语义网络、产生式规则、框架等。专家系统在输电网络故障 诊断中的典型应用是基于产生式规则的系统，即把保护、断路器的动作逻辑以及运 行人员的诊断经验用规则表示出来，形成故障诊断专家系统的知识库，进而根据报 警信息对知识库进行推理，获得故障诊断的结论。基于产生式规则的故障诊断专家 系统得以广泛应用主要是由故障诊断和基于产生式规则的专家系统的特点所决定 的。输电网络中保护的动作逻辑以及保护与断路器之间的关系易于用直观的、模块 化的规则表示出来，基于产生式规则的专家系统允许增加、删除或修改一些规则， 以确保诊断系统的实时性和有效性能够在一定程度上解决不确定性问题，能够给出 符合人类语言习惯的结论并具有相应的解释能力等。此外，框架法专家系统善于表 达具有分类结构的知识，能够比较清楚地表达事物之间的相关性，可以简化继承性 知识的表述和存储，在输电网络报警信息处理和故障诊断中也有一些应用【7 。1 。 华北电力大学硕士学位论文 ( 2 ) 人工神经网络方法 人工神经网络是模拟人类神经系统传输、处理信息过程的一种人工智能技术。 自从第一次提出模拟神经元以来，它迅速发展成为与专家系统并列的人工智能技术 的另一个重要分支。与专家系统相比，人工神经网络最大的特点是采用神经元及它 们之间的有向权重连接来隐含处理问题的知识，并具有以下特点学习能力，在确定 了的基本结构后，运用学习算法对训练样本进行训练，可以实现知识的自我组织自 我学习能力，在学习完成之后，还具有一定的泛化能力容错能力比较强，即使输入 信号包含一定的干扰噪声，仍能给出正确的输出结果。神经元之间的计算具有相对 独立性，便于并行处理，因此执行速度比较快。 在故障诊断中应用的主要问题为： 在使用之前需要学习大量的、有代表性的样本，而且学习算法收敛的速度一 般比较慢。学习完成之后，如果系统结构发生变化，则需要增加新的样本重新学习。 通常只能给出一个介于0 1 之间的数字作为输出，对诊断结果缺乏解释能力，这不 利于运行人员理解诊断结果。 对运行人员来讲，这个工作过程是一个黑箱。因此，尽管该方法具有一定的 容错能力，当存在自动装置不正确动作时仍能给出正确的诊断结果，但是它不能提 供信息帮助运行人员推断不正确动作的装置。 学习完成之后具有较好的内插结果，但外推时则可能误差较大，特别是当系 统非线性较强或具有病态特性时误差更为严重。 如何设计适用于大型输电网络的故障诊断系统仍然是一个有待于进一步研 究的问题【1 1 15 1 。 ( 3 ) p e t r i 网络( p e t r in e t ) p e t r i 网络是在1 9 6 0 年1 9 6 2 年间由德国数学家c a p e t r i 提出的一种通用的数 学模型，它以描述系统中各元件之间的关系为基础，用网络来表示系统中同时发生、 次序发生或循环发生的各种活动。简而言之，p e t r i 网络是一个加权的有向网络，其 中节点可以被分割为两个非空有限集合，分别称为位置( p l a c e ) 和跃迁( t r a n s i t i o n ) ，这 些节点之间用加权有向弧连接起来。网络结构是静态的，网络的动态性质是由位置 中令牌( m a r k i n g ) 的数目及其跃迁体现出来的。p e t r i 网络的输入函数用来确定网络位 置中令牌的初始数目，此时如果一个跃迁的条件能够满足，那么该跃迁将被激活， 使得令牌按照加权弧的约束由输入位置迁移到输出位置，这称为p e t r i 网络完成了 次状态变化。当网络没有跃迁可以激活时，它进入了最终的稳定状态。输电网络 中各级、各类保护系统反映于故障，并有选择的切除故障的过程属于系统同时发生 或次序发生的活动的范畴，适用于p e t r i 网络来描述。以电网中的元件为单位，首 华北电力大学硕士学位论文 先研究故障清除过程的p e t r i 网络模型，进而对其求逆得到了故障诊断的p e t r i 网络 模型，再把它们组合在一起就形成了整个电网的p e t r i 网络故障诊断系统。整套系 统物理概念清晰，易于实现，诊断速度也比较快。也是近几年从分析模拟保护系统 动作逻辑入手解决电网故障诊断问题的一种趋势【1 6 09 1 。 ( 4 ) 模糊理论 模糊理论是将经典集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑， 具有完整的推理体系的智能技术。一般模糊系统的结构与专家系统的结构类似，由 模糊知识库、模糊推理机和人机界面等几部分组成，也可以说模糊系统是模糊理论 与专家系统结构的结合。随着模糊理论的发展及完善，模糊理论的一些优点逐步被 重视，如模糊理论可适应不确定性问题，其模糊知识库使用语言变量来表述专家的 经验更接近人的表达习惯，模糊理论能够得到问题的多个可能的解决方案，并可以 根据这些方案的模糊度的高低进行优先程度排序等。目前，模糊理论已被引入输电 网络故障诊断领域。输电网络故障诊断的不确定性主要是由保护或断路器的误动或 拒动，信道传输干扰错误，保护动作时间偏差等因素造成的。处理不确定性问题的 方法目前主要有两种，即基于概率理论的方法和基于模糊理论的方法。虽然这两种 方法的目的相同，但是在应用对象和使用方法上却有很大的差别。基于概率理论的 方法是以概率理论中的贝叶斯公式为基础发展起来的，前提是要求处理对象必须是 随机变量或己知相关变量之间的条件概率分布。模糊理论擅长模拟人类思维中的近 似推理过程，主要应用于人类经验知识起重要作用的场合根据分析可以看出，基 于模糊理论的方法比较适用于故障诊断问题【2 0 之3 1 。 模糊理论除了与专家系统相结合构成诊断系统外，也可以与其他各种人工智能 技术如人工神经网络、遗传算法结合在一起，分析不确定因素对智能诊断系统的影 响，提高诊断的准确率【2 4 1 。 1 3 聚类分析在电力系统中的应用 目前关于聚类分析应用到电力系统的文献有限。在文献 2 5 】中，利用基于蚁群 算法与聚类算法相结合的算法来识别故障类型，通过e m t p 仿真故障线路特定的故 障点、特定的故障初始角、特定过度电阻得到不同的故障特征量，对这些特征量进 行最优分类，并得到各类聚类中心，将新得到的样本与聚类中心重新聚类，分成2 3 类，看新样本属于哪一类，新样本就为那一类代表的故障类型。该方法因为在故障 样本中考虑了故障点、故障初始角、过度电阻的影响，所以该方法的优点是所得结 果不受故障过渡电阻、故障初始角、故障点位置等因素的影响。 在文献 2 6 】中，利用模糊i s o d a t a 算法对已经知道的3 l1 个故障样本进行分类， 改变分类数，得到不同的目标函数值，根据目标函数值与分类数的关系确定一个合 4 华北电力大学硕士学位论文 适的分类数，该文得到的分类数是3 2 ，将故障样本按照该分类数得到各类和各类的 聚类中心。将新样本与3 1 1 个故障样本重新构成样本，重新分成3 2 类，查看新类 和哪些故障样本聚成了一类，则新类就属于这些故障样本所代表的故障类型。因为 变压器故障的故障类型有限，所以可以穷举出各种故障样本，该方法能够有较好的 实际用途。 1 4 本文的主要工作 本文的主要工作以服务广域自适应后备保护为目标，围绕如何实现故障诊断系 统的准确性、提高故障诊断的容错性展开进行的，具体工作如下： ( 1 ) 在理解广域测量系统的构成和可以获得的信息量的基础上，详细分析了这 些信息量是否可以被聚类分析用来定位故障元件； ( 2 ) 基于p m u 的量测信息，研究用聚类分析的方法实现故障元件的定位和故障 区域的界定。根据电力系统实际情况，将从p m u 得到的信息量构成的样 本进行分类，系统聚类和模糊c 均值分类的结果中包括故障元件类和受故 。障影响明显的区域类。 ( 3 ) 研究开关拒动或站用直流电源消失等情况下的应对策略。本文的研究利用 的信息量是p m u 的电流、电压幅值，不用保护、开关的动作信息量，当 站用直流电源消失时，p m u 配置冗余性很高时，这些信息量可以由相邻的 p m u 计算得到，不会成为不确定量。通过b p a 仿真保护拒动的情况，计 算各个环节的耗时，结果表明该方法能够快速准确的定位出原发性故障， 并且在时间上满足广域自适应后备保护的要求。 ( 4 ) 研究广域信息部分缺失、信息错误、高阻接地短路情况下故障元件识别的 应对措施。 华北电力大学硕士学位论文 第二章广域信息理论基础 电力系统广域测量是近年来发展起来的一项新技术，被称为电力系统三项前沿 课题之一。广域测量系统的根本目的在于提供电力系统动态信息平台，加强互联网 的可靠性【2 7 1 。 所谓广域测量系统( w a m s ，w i d ea r e am e a s u r e m e n ts y s t e m ) 是以相量测量单 元( p m u ，p h a s em e a s u r e m e n tu n i t ) 为底层测量单元，经通信系统将测量值实时传 送到数据采集器，经过一定的数据处理后对电力系统运行进行动态监测及实现其他 高级功能的系统。相量测量单元是指能够利用全球定位系统( g p s ，g l o b a lp o s i t i o n s y s t e m ) 的授权功能，给以相量形式测量得到各节点或者线路的各种状态量打上时 标的一种测量装置。与传统远方终端测量不同的是：各个p m u 的测量值可以根据 其时标统一到同一个时间坐标上，这样不仅可以获得各种状态量的有效值，还可以 直观地了解各个状态量之间的相位关系；利用发电机表征转子转速的相关信号，还 可以准确地测量出发电机的功角【2 8 l 。 2 1w a m s 的发展 国际上，广域同步相量测量( p m u ) 技术及w a m s 的概念首先由美国研究工 作者提出，于上世纪9 0 年代初开始在美国一些电网上安装。2 0 0 3 年美加大停电事 故后，美国能源部在美国东部电网启动了同步相量测量网络与大电网保护项目 e i p p ( e a s t e r ni n t e r c o n n e c t i o np h a s o rp r o j e c t ) 。2 0 0 6 年扩展到整个北美地区，更名为 n a s p i ( n o r t ha m e r i c as y n e h r op h a s o ri n i t i a t i v e ) ，并制定了1 0 年研究计划，以解决 复杂大电网的动态安全监控与保护问题。 我国有关w a m s 的研究工作起步于1 9 9 5 年，目前有中国电力科学研究院、清 华大学、华中科技大学、华北电力大学、山东大学、西安交通大学、河海大学等单 位从事w a m s 的研究开发工作。 1 9 9 5 年，中国电力科学研究院引进台湾欧华科技有限公司的a d x 3 0 0 0 电网功 角监测系统，并在此硬件基础上自己开发应用软件，并首先在广东天广线上安装了 两台相角测量装置，用于监视联络线相角的摆动。此后逐渐组建了南方电网、华东 电网、国调阳城一江苏输电线、福建一华东联络线实时功角监测装置。 1 9 9 6 年黑龙江省电力局和清华大学合作，在8 个月的时间内用p m u 实现了黑 龙江东部网的区域稳定控制，解决了东部网的窝电问题。该套系统涉及三个变电所、 两个发电厂和约3 0 条2 2 0 k v 输电线，覆盖黑龙江省东部电网，是国内规模最大的 区域稳定控制装置。 6 华北电力大学硕士学位论文 2 0 0 2 年，清华大学与北京四方同创保护与控制设备有限公司合作，共同开发了 符合i e e e l 3 4 4 标准的c s s 2 0 0 系列电网动态安全监测系统，成为我国第一个具有 自主知识产权的广域测量系统。 南瑞公司于2 0 0 3 年研制出p m u 装置，在江苏、华北、河南和华东等电网安装。 东北电网于2 0 0 4 年初组建了实时动态监测系统。在2 0 0 4 年3 月2 5 日和2 0 0 5 年3 月2 9 日的2 次东北电网大扰动试验中，该系统完整记录了2 次扰动过程的数 据，为事后分析提供了准确的依据【2 9 。3 2 】。 2 2 广域测量系统的意义 近年来，相量测量单元和广域测量系统的研究开发工作在国内方兴未艾，这主 要源自电力系统的两个发展要求： ( 1 )时间上同步。目前的各种电力系统故障滤波器，由于不同安装地点之间 缺乏准确的共同时间标记，记录的数据只是局部有效，难以用于全系统 动态特性的分析，为此，2 0 0 1 年7 月颁布实施的新版电力系统安全稳 态导则中第5 7 条要求：“电力系统应配置连续的动态安全稳定监视与 事故录波装置，并能按照要求将时间上同步的数据送到电网调度中心故 障信息数据库，实现故障信息的自动传输和集中处理，以确定事故的起 因和扰动特性，并为电力系统事故仿真分析提供依据。 ；， ( 2 )空间上广域。随着电力系统的空间范围不断扩大，形成了广域电力系统。 广域电力系统的运行分析和控制，都是以状态测量为基础的，传统的 s c a d a 系统侧重与系统稳定运行情况的监测，以s c a d a e m s 及有关 的应用软件为代表的调度监测系统实际上是在潮流水平上的电力系统稳 态行为监测系统，对系统的动态行为无法进行有效的检测【”】。 2 3 广域测量系统的结构 对于电网这样一个覆盖地域广、结构复杂的大系统来说厂构建w a m s 是一个 庞大的系统工程。 本文参考文献【3 4 】提出了一个更完整的监测系统，其结构如图2 1 所示。图中 各上位机与其相连的下位机共同组成一套基本的p m u ，各p m u 独立地从g p s 系 统得到高精度时钟，并以此为基础，同步进行数据采集、相角测量及其他工作。采 用上、下位机结构的目的是提高p m u 对不同应用场合的适应性，下位机与上位机 之间采用高性能的局域网连接，各p m u 的测量结果除按需要在本地进行适当的显 示和记录外，必要的信息通过广域网送到主站中央处理机进行集中处理。该系统的 通信系统采用了局域网通信技术，并且设置了专用的控制通道，使整个系统功能更 7 华北电力大学硕士学位论文 强大，结构更合理。 图2 1w a m s 结构图 2 4w a m s 系统的可观测范围 根据如下规则可以计算出指定配置方案下的w a m s 系统的可观测范围： ( 1 )一条已经配置了p m u 的母线，其电压及连接到该母线的每条支路的电 流都能被测量。 ( 2 )若支路一端装有p m u ，则该支路另一端的节点电压能被虚拟测量。 ( 3 )若已知支路两端节点电压，则该支路电流能被虚拟测量。 ( 4 )除一条支路外，若其余与某节点相连的所有支路的电流都已知，即支路 上的电流能利用基尔霍夫电流定律( k i r c h h o f f sc u r r e n tl a w ，k c l ) 间接计 算出来，则未知电流支路的电流能被虚拟测量。该规则适用于一个节点 上的电流平衡关系己知的情况。 以上提到的虚拟测量是一种不通过直接测量而是利用相关的量测量通过k c l 、 基尔霍夫电压定律( k i r c h h o f f sv o l t a g el a w ，k v l ) 等间接计算得出待测量的方法。 将此方法应用到各种算法中可以进一步优化结果的收敛性，从而减少p m u 的安装 数目，有其重要的经济实用性，这就是所谓的p m u 的优化配置【3 5 】 2 5p m u 的配置 2 5 1p m u 配置的基本原则 华北电力大学硕士学位论文 根据国家电力调度通信中心在2 0 0 5 年下发的关于加强广域相量测量系统建 设及实用化工作的要求文件，可将p m u 的布点原则概括如下： ( 1 )优先考虑主网架电压等级5 0 0 k v 的厂站，包括大电源送端出口变电站、 枢纽变电站、负荷中心变电站和网间联络线两侧的变电站。 ( 2 )对电网安全稳定运行影响较大、容量较大的大型发电厂，通常机组容量 在3 0 0 m w 以上，包括位于电网边缘地区和负荷中心的重要发电厂。 ( 3 )省间、区域电网间的联络线。， ( 4 )需要进行负荷模型校验的典型负荷点。 。，按照这个原则进行p m u 布点，能够适应互联电网输配电的分层分区特点，用 w a m s 能够实时监测互联电网主网架的信息，掌握电网各个子区域的共性信息，同 。时对典型特性的负荷点以及稳定性薄弱环节进行监测，保证了电网稳定分析所需要 的尽可能完整的信息【3 6 1 。 2 5 2 考虑系统可观测性的p m u 优化配置方法 2 5 2 1 电力系统状态可观测性 在电力系统中，电压相量可测或可求出的节点称为可观测节点，否则为不可观 测结点。若系统的所有节点均为可观测节点，则系统为完全可观测系统；反之，系 统为不完全可观测系统。确定网络可观测性的算法主要有两种：代数方法和拓扑算 法。 ( 1 ) 代数可观性 对于一个个节点m 个测量量的电力系统，其代数可观测性可用下面线性测量 方程描述： z = h x + ， 其中：z 为m 维测量相量，日为，z ( 2 n 一1 ) 维测量雅可比矩阵，z 为2 n 一1 维电压 状态相量，1 ，是m 维噪声相量。 如果测量雅可比矩阵胃是满秩的，即满足r a n k ( h ) = 2 n 一1 ，则这个系统是代数 可观测的。 ( 2 ) 拓扑可观测性 从图论的角度，可以将电力系统看作是一个由个顶点b 条边构成的图 g = ( y ，e ) ，v 表示图的顶点集合，e 表示图的边集合，它们分别对应于系统的母线 与支路集合。测量网络构成了一个测量子图g = ( y 7 ，e ) ，并有矿包含于y ，包含 于e 。如果测量子图g 与图g 的关系满足矿包含于矿7 ，即子图g 7 包含了图g 的所有 顶点，则系统是拓扑可观测的f 37 1 。 9 华北电力大学硕士学位论文 2 5 2 2p m u 优化配置方法 p m u 优化配置问题可表述为在保证系统可观测性和较大的数据冗余度前提下， 确定p m u 的最小配置数目和最合适位置，可用下式描述： ij = r a i n m a xr ( n ，s ( ，1 ) ) ) 气 【s tu = 0 其中：刀是p m u 的总数；s ( 万) 是p m u 的配置位置集；r 是系统的量测冗余度；u 是 不可观测母线总数。 p m u 配置优化问题是一类不连续的高维非线性全局组合优化问题，其主要优 化方法有四种：遗传算法g a ( g e n e t i ca l g o r i t h m ) ，模拟退火算法s a ( s i m u l a t e d a n n e a l i n g ) ，禁忌搜索法t s ( t a b us e a r c h ) 和0 1 规划法【3 8 】。 文献 3 9 】中讲到了利用p m u 信息量进行故障诊断时如何配置p m u ，其基本思 想是：当系统中某条线路发生故障时，至少需要知道该线路一端节点处的电气量信 息才能判断出该线路是否发生故障。基于这样的思想，应用于故障诊断的p m u 配 置方案必须保证在两相邻节点中至少有一个装设p m u 。最终配置方案如下：在所 得优化配置方案的基础上，在故障诊断的参考节点上装设一台p m u ，然后隔一个 节点配置一台p m u 。 2 6p m u 的主要功能【4 0 1 ( 1 ) 实时监测功能，包括： 装置可以实时测量和显示三相基波电压相量、三相基波电流相量、基波三序 电压相量、基波三序电流相量、有功功率、无功功率、系统频率、开关状态、非交 流电压电流信号，以及发电机内电势和发电机功角。 装置可以向主站实时传送三相基波电压相量、三相基波电流相量、基波三序 电压相量、基波三序电流相量、系统频率、开关状态、非交流电压电流信号，以及 发电机内电势。 装置可以将时钟同步状态、事件标示等信号实时传送给主站。 可以接收主站的提供的参考站的相量信息，进行发电机组功角矢量图显示， 监视机组的稳定储备裕度，可提前预测稳定趋势，并进行报警。 ( 2 ) 实时记录功能，包括： 装置可以连续不问断地记录所测量的三相基波电压相量、三相基波电流相 量、基波三序电压相量、基波三序电流相量、系统频率、开关状态、非交流电压电 流信号，以及发电机内电势。 华北电力大学硕士学位论文 当装置监测到电力系统发生扰动时，装置能结合时标建立事件标识，并向主 站发送告警信息。 装置可以监测并记录时钟的同步状态。 装置可以就地显示、分析和输出实时记录数据。 装置可以按照主站的要求向主站传送实时记录数据。 装置记录的数据具有足够的安全性，不会因直流电源中断而丢失，不会因外 部访问而删除，不提供人工删除和修改的功能。 ( 3 ) 暂态记录； ( 4 ) 发电机内电势及功角监测； ( 5 ) 时钟同步； ( 6 ) 运行监视； ( 7 ) 数据分析。 2 7 在线故障元件定位的信息量 在线故障元件定位要求信息量是实时的，所以只能应用p m u 的实时测量量，包括 三相基波电压相量、三相基波电流相量、基波三序电压相量、基波三序电流相量、系统 频率、有功功率、无功功率、开关状态，以及发电机内电势。在这些数据中，频率数据 变化很小，不适合利用聚类分析识别，利用相角、有功、无功聚类的效果也不好，所以 本文的信息量主要是三序电压、电流幅值和相电压、电流幅值。 2 8 本章小结 本章首先介绍了广域网的定义和构成，其结构设计为集中决策与分布实现的方 案。考虑到p m u 的经济性和信息的冗余性，文章接着介绍了p m u 优化配置的方法， 同时也给出了基于广域信息定位的p m u 配置的方法。文章最后讲述了广域信息的组成， 这是故障元件定位的信息基础，并根据广域信息的特点，挑选出适合故障元件定位的信 息量。 华北电力大学硕士学位论文 第三章聚类分析理论基础 聚类就是按照事物间的相似性进行区分和分类的过程，是一种无监督的分类。 聚类分析则是指用数学的方法研究和处理给定对象的分类。“物以类聚，人以群分 ， 聚类是一个古老的话题，它伴随着人类社会的产生和发展而不断深化，人类要认识 世界就必须区别不同的事物并认识事物间的相似性。聚类分析是一种数据划分的重 要手段和方法，它把特征空间中的一组没有类别标记的样本矢量按照某种相似性准 则划分到若干个子集中，使得每个子集代表整个样本集的某个或某些特征和性质 【4 1 1 3 1 聚类分析的基本概念 3 1 1 样本类型和相似度测量 聚类分析的目的是揭示样本点之间本质的“抱团性质。要想定量地处理一批 样本点，首先必须对这些样本点的性质进行定量的表示。 3 1 2 样本类型 一般地，我们常常使用多个指标特征变量来描述一个样本点。假如我们选择了 刀个指标特征变量，那么m 个样本点就可以表示成一个m x n 的样本矩阵【4 2 1 ： 3 1 3 相似度测量 厶。= a l ia 1 2 口i a 2 1a 2 2 口2 a m la m 2 口o ( 3 1 ) 从一组复杂数据产生一个相当简单的类结构，必然要求进行相关性、相似性度 量，在相似性度量的选择中，常常包含许多主观上的考虑，但是最重要的考虑是指 标性质和观测的尺度( 名义的、次序的、间隔的和比率的) 以及有关的知识。 当对样品进行聚类时，“靠近 往往由某种距离来刻画。另一方面，当对指标 聚类时，根据相关系数或某种关联性度量来聚类。 每个样品有p 个指标，所以每个样品可以看成p 维空间中的一个点，以个样品 就组成p 维空间中的刀个点。用表示第f 个样品的第，个指标，用d 甜表示第f 个样 品与第，个样品之间的距离，最常见、最直观的距离是： l l l l j 华北电力大学硕士学位论文 办= 艺i 靠一l k = l 吃= ( 一) 2 】l ，2 ( 3 2 ) ( 3 3 ) 公式( 3 2 ) 叫做绝对值距离，公式( 3 3 ) 叫做欧氏距离，这两个距离统一成 明考斯基距离 距离 办( q ) ： 壹( 一) 。p k = l ( 3 - 4 ) 当g 等于1 和2 时就是式( 3 2 ) 和式( 3 3 ) ，当g 趋于无穷时，称为切比雪夫 办( ) 2 黔i 一啄 ( 3 5 ) 在实际中应用的最多，但是有一些缺点，例如距离的大小与各指标的观测单位 有关，它就有一定的人为性，另一方面，它又没有考虑指标之间的相关性。改进方 法是：当各指标的测量值相差悬殊时，先对数据标准化，然后用标准化后的数据计 算距离。 。 ， 令芦，b 和邑分别表示第，个指标的样本均值、样本极差和样本标准差，即 则标准化后的数据为： i ，= 三窆而 ，t = l b = m 鳓a x x u ， 一m i n 。 x u ， 一= 击喜( 而戈) 2 】 弓2 孚 ( 3 - 6 ) ( 3 - 7 ) ( 3 - 8 ) ( 3 9 ) 它是由兰斯和威廉姆斯最早提出的，称为兰氏距离。这个有助于克服d o ( q ) 的 第一个缺点。还有一种距离就是马氏距离 d 2 f 2 ( 气。一t 力) 一1 ( t 。一气力) ( 3 1 0 ) 其中，工( ) 表示矩阵行向量的转置，是数据矩阵的协方差阵，他对一切线性变换 华北电力大学硕士学位论文 是不变的，故它不受指标量纲的影响。 在聚类分析中不仅需要将样品分类，也需要将指标分类，在指标之间也可以定 义距离，更常用的是相似系数，用q 表示指标f 与指标歹之间的相似系数。q 的绝 对值越接近于1 ，表示指标f 与指标歹之间的关系越亲密，c ，的绝对值越接近于0 ， 表示指标f 与指标之间的关系越疏远。对于间隔尺度，常用的相似系数是夹角余弦， 这是受相似行的启发而来，它是指标向量“，毛”，) 和“，而，) 之间的夹 角余弦，定义为： 占 乙x h x q q = - l 了一 。【( ，矗) ( x 2 可) 】i ，2 k - i 1 2 i ( 3 1 1 ) 有时指标之间也可以用距离来描述他们的接近程度，实际