杜红卫1，孙雅明1，刘弘靖2，董 伟2
1．天津大学自动化学院电力系，天津300072； 2．天津电力工业局三源电力集团公司，天津300402
1 引言
国家电力公司明确提出了供电可靠性要达到99．96％的目标。配电自动化是实现这一目标的重要保证。配网发生故障后，它应能快速找出故障发生的区位并有效地隔离，尽快恢复对用户的供电。目前的配电网通常采用不具有故障电流开断能力的分段开关，而是由主站统一控制，即在故障情况下，由主站的馈线断路器切除故障。配电网故障定位和隔离是根据数据通信传到主站的相关实时信息序列进行判断。已研究的配电网故障定位和隔离方法对实时信息的容错性能尚有不足［1］。
目前配网故障定位和隔离大多采用故障电流判别法。该方法假定故障是单一的，若流经故障电流开关的相邻开关中有一个未流经故障电流，则认为这两个开关之间的设备即为故障设备。显然，该方法对联络开关处的故障存在盲区，对网络拓扑多变方式的适应能力差，特别是所采集的实时信息中存在畸变时容易误判。
本文提出的基于遗传算法（GA）的故障定位和隔离，能进行全局寻优求解，并能对实时信息中的畸变进行纠错。它具有高容错性能，适用于网络拓扑的多变方式，开放性强。
2 基于遗传优化算法的故障定位和隔离的原理［2～5］
配网故障定位和隔离用于对故障设备进行准确定位，并进一步对故障设备实施有效的隔离措施。配网各FTU完成相应的分段开关处的电流和电压的监控功能，在故障时各FTU可根据故障定值给出带时标的故障报警信息，经通信上传给主站的监控系统。配网的故障定位和隔离程序模块由控制主站的保护信息、馈线断路器的开关事故变位信息以及定位和隔离程序模块的准确启动，在相关的各FTU故障实时信息传到后，立即执行该故障定位软件。
基于遗传优化算法的故障定位和隔离的操作是由编码、评价函数的构造、形成初始解群、遗传操作和译码等组成。
2．1 编码
GA不直接与参数打交道，而是用0、1数字串的编码代表参数。为此必须先将参数编码成二进制的数字串，用数字串来表示问题的解。首先要确定在故障时的各设备状态是属故障或正常。对每个局部配网其解可用以下的数字串表示：
1：设备故障；0：设备正常；
上表格共有N列，N为每个局部配网的设备总数。
2．2 评价函数
在遗传操作中，评价函数是评价解的性能的依据，性能好的解的优良性能遗传给下一代。评价函数构造为
为0，故障为1）；Ii为第i个分段开关的电流越限信号（有故障电流时为1，否则为0）；I＊j为第j个分段开关的函数（有故障电流时为1，否则为0）；Ij为可由上传给主站SCADA系统的实时故障电流信息通过下式得到。
 （2）
式中 Ij为第j个分段开关的电流越限信号（电流越限时为1，否则为0）；Ifj为采集到第j个分段开关的故障电流；Ijdz为第j个分段开关的故障电流定值。
由上述的分析可见，Ij仅与采集到的实时故障电流有关，与设备状态无关。式（1）右端的项数及I＊j均由实时的网络拓扑分析结果确定。下面以国家电力公司推荐的农村及城市中低压配电网的两种典型网络拓扑结构来说明式（1）如何确定。
（1）双电源端的单环网结构（架空线或电缆）
中低压配网双电源单环网典型接线方式如图1所示。图1中CB1、CB2为进线断路器，S11、S12、S13、S21、S22及S23为分段开关，St为联络开关，各个开关均配置FTU。正常运行方式下St断开，其他开关闭合，St将整个配网分成两个局部配网。局部配网Ⅰ包含：进线断路器CB1、分段开关S11、S12、S13及设备a、b、c、d。局部配网II包含：进线断路器CB2、分段开关S21、S22、S23及设备e、f、g、h。联络开关的位置可由实时网络的拓扑分析结果决定，例如S12检修时，St闭合，此时可以把S12当成联络开关。
图1 中低压配网双电源单环网接线方式
例如，当设备d发生故障时，CB1、S11、S12及S13均应流经故障电流，当设备c发生故障时，CB1、S11及S12均应流经故障电流，其余类推。所以有
I＊CB1＝a‖b‖c‖d，I＊S11＝b‖c‖d，
I＊S12＝c‖d， I＊S13＝d，
式中‖为或运算符（OR），当等式右端任一设备发生故障时，右端均应流经故障电流。
由分段开关函数可知，当a处发生故障时，对后面的b、c、d设备具有屏蔽作用，即只要a处发生故障，无论b、c、d设备有无故障，上述分段开关函数都一样。式（1）共4项，如下式所示
Fitness（X）＝｜ICB1－I＊CB1｜＋｜IS11－I＊S11｜＋
｜IS12－I＊S12｜＋｜IS13－I＊S13｜（3）
局部配网Ⅱ的故障分析与此类似。
（2）多电源的三分段两联络的配网拓扑
中低压配网多电源三分段两联络的接线方式如图2所示。三分段两联络的配网拓扑可分解为若干个Ⅱ路进线组成，Ⅱ路的典型运行方式如图3所示。
图2 中低压配网多电源三分段两联络接线方式
图3（a）的分析方法与单环网类似，而（b）、（c）、（d）的拓扑均为具有分支的辐射状接线。以图3（b）为例说明I＊j的构造。
图3（b）是由下面7项构成，从分析可知Fitness（X）仅为设备状态Si的函数。对两种典型的配电网的接线方式，可将分段开关函数做成标准库函数
ICB2＝a2‖b2‖c2‖d2‖b1‖c1‖d1
I＊S21＝b2‖c2‖d2‖b1‖c1‖d1
I＊S22＝c2‖d2
I＊S23＝d2 I＊St1＝b1‖c1‖d1
I＊S12＝c2‖d1 I＊S13＝d1
由配网运行方式决定库函数的类型，并根据GA的要求，将式（1）转化为最大值形式
图3 三分段两联络接线的4种运行方式2．3 形成初始解群
在主站接收到故障信息时，根据进线断路器的保护信息（速断、限时速断、过流）的不同形成不同的初始解群，解群的个数为N。若保护信息为速断，则初始解群中进线断路器出口处设备状态为1（设备故障）的解多一些；若为限时速断，则配网中间处设备状态为1的初始解多一些；若为过流，则位于配网末端的初始解多一些。这样可以大大地降低遗传算法的搜索次数。计算每个初始解的适应值时，从中选出适应值较大的解，组成匹配集。由于分段开关函数的屏蔽作用，对于适应值相同的初始解，只取其中的任意一个。
2．4 遗传操作
遗传操作包括选择、交叉和变异操作过程。选择操作如下：位于网络匹配集的前10％用于存放目前出现的适应值最高的解，遗传操作过程中只有出现性能更好的解时才替换这一部分，匹配集中其余解用“转轮法”选出。首先求出解群中所有解的适应值之和fs和最小适应值fmin，而后产生一个介于fmin和fs之间的随机数r，并将满足下述条件的第m个解选入匹配集：
fi为第i个解的适应值，重复此过程，直至选满整个匹配集，各个解被选中的概率是与其适应值成正比的。交叉操作体现了信息交换的思想，将匹配集中的数字串任意配对，随机的选择位置，交换两个数字串右边的部分，产生的新个体继承了父代个体的特性。交叉的概率Pc取0．8。
变异发生的概率Pm较低，取0．03，变异为新解的产生提供了机会，将1变为0或将0变为1。
2．5 收敛判据及译码
本文采用匹配集中10％的最优解的适应值均大于（M－1）或者迭代次数超出最大迭代次数作为收敛条件，当满足这些条件时算法结束，并将适应值最高且相等的所有解作为最后的诊断结果。
3 仿真算例
用假定的单一故障对两种典型配电网的接线方式进行了仿真。单环网的局域网取25个不等的分段开关和一个进线断路器。仿真算例测试结果序列如下：
（1）10个分段开关，一个进线断路器
输入一：1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
输出一：0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
输入二：1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0
输出二：0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
（2）19个分段开关，一个进线断路器
输入一：1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
输出一：0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
输入二：1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
输出二：0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
以上测试的输入一表示在实时故障信息序列中无信息畸变的情况，输入二表示信息序列中有一位或两位畸变的情况。由其相应的输出可知，仍能准确判别和定位，显示出遗传优化算法的故障定位和隔离的容错性能，它优于传统的故障电流分析法。
4 结论
（1）遗传算法的寻优过程，能实时跟踪网络拓扑，且仅限于对具有故障信息所对应的进线断路器的供电范围进行搜索，这样就加快了故障判断速度；
（2）该方法具有容错性能，提高了故障定位的准确性，优于传统的故障电流分析法；
（3）能对多并发性故障准确定位；
（4）本文内容限于环网单电源运行方式。
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