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🔥 内容介绍
配电网作为电力系统与用户连接的关键环节，其可靠运行直接关系到用户的用电质量和供电稳定性。快速准确地定位配电网故障，对于缩短停电时间、减少故障影响范围、提高供电可靠性至关重要。近年来，随着分布式电源（DG）以其环保、高效等优势在配电网中的大量接入，配电网的结构和运行特性发生了显著变化，这给传统的故障定位方法带来了新的挑战。深入研究 DG 对配电网故障定位的影响，并探索有效的应对策略，对于保障配电网的安全稳定运行具有重要的现实意义。
分布式电源与配电网故障定位基础
分布式电源概述分布式电源涵盖多种类型，常见的有太阳能光伏发电，其利用光伏效应将太阳能转化为电能；风力发电通过风力带动风机叶片旋转，进而驱动发电机发电；微型燃气轮机发电则是以天然气等燃料燃烧产生的热能转化为机械能，再带动发电机发电。这些不同类型的 DG 因其能源来源和转换方式的差异，在接入配电网后对电网运行产生不同影响。
配电网故障定位方法
阻抗法：该方法基于故障线路的阻抗与故障距离成正比的原理。通过测量故障线路的电压和电流，计算出测量阻抗，再根据预先设定的线路阻抗参数，推算出故障点距离电源端的距离。阻抗法原理简单，在小范围、结构相对简单的配电网中应用较为广泛。
行波法：当配电网发生故障时，会产生暂态行波，行波以接近光速的速度向线路两端传播。行波法通过检测行波到达不同测量点的时间差，结合线路的波速，计算出故障点的位置。这种方法定位速度快，理论上精度较高，适用于长距离输电线路和配电网的故障定位。
注入信号法：注入信号法是在故障线路上注入特定频率或特征的信号，通过检测信号在电网中的传播和反射情况，分析信号的变化特征来确定故障位置。该方法对复杂配电网结构有较好的适应性，但信号易受电网中其他电气设备和干扰源的影响。
基于人工智能的方法：随着人工智能技术的发展，基于神经网络、模糊逻辑、遗传算法等的故障定位方法逐渐兴起。这些方法通过对大量历史故障数据的学习和分析，建立故障特征与故障位置之间的映射关系，从而实现故障定位。基于人工智能的方法能够处理复杂的非线性问题，对配电网的拓扑结构变化有较强的适应性。
分布式电源对配电网故障特性的改变
故障电流大小的改变DG 接入配电网后，会向故障点提供额外的短路电流，使得故障电流的大小发生变化。如果 DG 容量较大且靠近故障点，故障电流幅值可能显著增大；反之，若 DG 容量较小或距离故障点较远，对故障电流幅值的影响相对较小，甚至可能因 DG 自身的限流特性使故障电流减小。例如，在某配电网中，当大容量光伏电站接入后，附近线路发生故障时，故障电流比接入前增大了数倍，这对传统基于故障电流幅值判断的保护和定位装置产生了较大影响。
故障电流方向的改变传统配电网故障时，故障电流通常从电源端流向故障点，方向较为固定。然而，DG 接入后，相当于在电网中增加了多个电源点。当故障发生时，DG 可能向故障点提供电流，导致故障电流方向变得复杂多样。例如，在一个包含多个 DG 的配电网区域，可能出现部分 DG 向故障点提供电流，而部分 DG 受故障影响停止运行的情况，使得故障电流方向不再遵循传统的单一方向规律，这给基于故障电流方向判断的故障定位方法带来了很大困难。
故障电压特性的改变DG 接入会使故障点附近的电压幅值和相位发生变化。由于 DG 向电网注入功率，可能导致故障点附近的电压升高或降低，与传统配电网故障时的电压变化规律不同。同时，电压相位也会因 DG 的影响而改变，这对于基于电压幅值和相位分析的故障定位方法，如某些基于相量测量单元（PMU）数据的定位方法，可能导致定位结果出现偏差。
分布式电源对不同故障定位方法的影响
对阻抗法的影响阻抗法依赖于准确的故障电流和电压测量值来计算测量阻抗，进而确定故障位置。DG 接入后，故障电流和电压受到 DG 的干扰，测量阻抗与实际故障阻抗之间的关系变得不再准确。在靠近 DG 接入点附近发生故障时，DG 提供的短路电流会使测量阻抗出现较大偏差，导致根据测量阻抗计算出的故障位置与实际位置不符，增大了阻抗法的故障定位误差。
对行波法的影响行波法的准确性依赖于对故障行波信号的准确检测和分析。DG 的接入使行波的传播特性变得复杂，行波在 DG 接入点可能发生反射、折射等情况，改变了行波的传播路径和波形特征。此外，DG 在故障瞬间产生的暂态信号可能与故障行波信号相互干扰，使得检测到的行波信号失真，增加了准确识别故障行波到达时间的难度，从而降低了行波法的故障定位精度。
对注入信号法的影响注入信号法中，注入的特定信号在电网中的传播和检测是定位故障的关键。DG 接入后，其输出的电能可能对注入信号产生干扰，导致信号强度减弱、波形畸变，使得信号检测和分析变得困难。而且 DG 的运行状态变化，如功率输出的波动，可能改变注入信号在电网中的传播路径和衰减特性，进一步影响注入信号法的故障定位效果，导致定位不准确或无法定位。
对基于人工智能方法的影响基于人工智能的故障定位方法建立在大量准确的历史故障数据基础上。DG 接入后，配电网的故障特性发生改变，原有的故障数据不能完全反映新的故障情况。这可能导致基于历史数据训练的人工智能模型在面对 DG 接入后的故障时，准确性下降。同时，DG 运行的不确定性和复杂性增加了数据采集和处理的难度，需要采集更多与 DG 相关的数据并进行有效处理，才能提升基于人工智能的故障定位方法的性能。
应对分布式电源影响的故障定位改进策略
改进故障定位算法结合 DG 的运行特性和配电网的拓扑结构，对传统故障定位算法进行优化。在阻抗法中，考虑 DG 的等效电源模型，根据 DG 的接入位置、容量以及故障时的输出特性，修正测量阻抗的计算方法，以提高故障定位的准确性。在行波法中，采用先进的信号处理技术，如小波变换、经验模态分解等，对采集到的行波信号进行去噪处理，滤除 DG 产生的干扰信号，准确提取故障行波信号，从而提高行波法的定位精度。
加强对 DG 的监测与管理加强对 DG 的实时监测，获取 DG 的运行状态、功率输出、故障响应等信息，并将这些信息融入故障定位系统。通过实时监测 DG 的运行状态，可以在故障发生时准确评估 DG 对故障特性的影响，为故障定位提供更准确的数据支持。同时，建立 DG 与配电网的协同运行机制，在故障发生时，合理控制 DG 的行为，如通过控制 DG 的有功和无功功率输出，减少其对故障电流和电压的不利影响，从而降低对故障定位的干扰。
利用多源信息融合综合利用故障电流、电压、行波以及 DG 相关信息等多种数据，通过多源信息融合技术提高故障定位的可靠性和精度。利用神经网络、模糊逻辑等算法对多源信息进行处理，将不同类型的数据进行融合分析，充分挖掘各数据之间的潜在关系，实现更准确的故障定位。例如，将故障电流的幅值和方向信息、行波的到达时间信息以及 DG 的运行状态信息进行融合，通过训练神经网络模型，提高故障定位的准确率和鲁棒性。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 陈伟.分布式电源接入对配电网稳态特性的影响研究[D].天津大学[2026-01-03].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.025666.
[2] 孙烨.有源配电网故障定位方法研究[D].山东大学[2026-01-03].
[3] 王若瑾.风光储直流微电网直流线路在线故障检测和定位方法研究[D].沈阳工业大学,2022.
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