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第卷第期电力自动化设备Vol.No.年月日ElectricPowerAutomationEquipment,2016基于信息融合的精确故障定位理论及方法第一作者1,第二作者1，第三作者2，第四作者3(1.第一作者单位1，省名市名邮政编码；2.第三作者单位2，江苏南京210032；3.第四作者单位3，北京100084)摘要:利用多传感器信息融合理论，给出了基于加权数据融合的故障定位算法。该算法利用多传感器所提供的冗余信息和互补信息，将三种单独算法的定位结果作为三种不同类型的数据源，通过仿真分析以及先验理论求得每种算法在不同故障类型和故障区域下的权值系数，最后通过加权数据融合过程得出故障距离。通过大量仿真证明，本文所给出的加权数据融合故障定位算法实现了各算法的优势互补，并且不受过渡电阻、故障类型以及系统运行方式的影响，具有较高的定位精度。关键词:关键词1;关键词2;关键词3;关键词4；……中图分类号：TM761文献标识码：ADOI：10.16081/j.issn.1006-6047.yyyy.mm.xxx0引言输电线路在电力领域中是非常重要的组成部分，是长距离高电压等级电能输送的载体。当输电线路发生故障时，如果能够对故障点进行快速、精准的定位，能够提高电网的可靠性和供电恢复能力，降低突然停电导致的社会经济损失，在维持电力系统的安全稳定运行中起着重要作用[1]。输电线路故障类型可以分为瞬时性故障和永久性故障[2]。对于瞬时性故障，故障发生后线路局部的损坏印痕较为模糊，实现故障定位具有较大的难度。瞬时性故障一般发生在输电线路最为脆弱的地方，必须快速进行定位并且排除故障，以避免造成大面积停电[3]。永久性故障排除时间的长短则直接影响到输电线路的供电质量和电力系统的安全稳定运行，故障排除越快，停电导致的经济损失就越小，电网也就越可靠[4]。因此，线路故障后准确而快速地找到故障点，有助于故障的快速排除，对电力系统的持续稳定和经济运行都有非常重要的意义。因此，输电线路故障定位问题一直是电力科研工作者研究的重点。目前，电力系统发展日益加快，对输电线路故障定位的快速性和准确性要求越来越高。为了使得整个电力系统能够安全稳定地运行，保证社会安全，创造社会经济效益，必须在技术上实现输电线路故障的精确定位。对于高压输电线路，按照故障定位原理可以分为稳态定位法和暂态定位法[5-6]。稳态主要指故障分析法和阻抗法，因为两者在本质上没有区别，所以统称为故障分析法，暂态法主要指行波定位法。稳态法和暂态法又包括单端法，双端法以及多端法。单端故障定位法对硬件的要求较低，不需要大量收稿日期:yyyy-mm-dd；修回日期:yyyy-mm-dd基金项目：xxx基金资助项目(基金编号);xxxx研究项目(项目编号)Projectsupportedbythe……（提供基金的相应英文）的设备投资，但是测量结果精度较差，有很大的测量误差，产生误差的主要原因在于测量结果受过渡电阻的影响。为了使过渡电阻的影响降低，必须引入对端阻抗，所以对端阻抗的变化将会对测量结果产生影响[7]。双端故障定位法不需要考虑过渡电阻以及对端阻抗变化的影响，因此双端法在原理上较为完善，没有原理上的误差。但是双端法也有局限性：对于基于同步数据的双端定位算法依赖于GPS同步时钟，但在实际运用中，GPS同步技术也存在互感器相移、硬件延时以及采样率差别等现象，使得无法做到真正的同步；对于双端非同步数据定位算法在计算过程中可能出现伪根[8]。行波法主要运用的是故障发生时在故障点出现的高频暂态信号[9]。行波法在原理方面不存在误差，能够克服过渡电阻以及系统运行方式的影响，适用性较强，定位结果较为准确，但行波测距方法测量结果受波速影响较大，而波速受频率影响较大，另外，如果故障发生时电压相角过零或者接近零，则在故障处产生的电压以及电流行波较弱，使测量过程变得复杂甚至导致定位失败[10]。电力系统对输电线路的故障定位能力要求较高，需要适应不同系统运行方式以及各种线路故障。输电线路会受到复杂环境影响并且有较多不确定因素的干扰，单一定位算法又存在其本身固有的局限性，所以有必要将各故障定位算法有机结合来达到输电线路精确定位的目的。本文目标是研究一种在不同故障情况和参数变化条件下均能准确可靠完成定位的算法。对目前存在的不同故障定位算法在分析不同算法的基础上提出了一种结合阻抗法以及行波法的故障信息融合定位算法。引入信息融合技术，充分分析了多传感器页码电力自动化设备卷号提供的冗余信息和互补信息，经过加权数据融合过程，基于先前理论和仿真结果获得每个定位方法的权系数，最终获得数据融合的定位结果，实现各测距算法的优势互补。1多传感器信息融合技术概述如今，电力领域发展愈加快速，电力网络变得更加丰富多样，如果仍然运用单一传感器、单一数据源对输电线路进行故障定位会导致效率低下，结果精度较差，不能满足目前电力系统对输电线路快速精准故障定位的要求。在定位过程中运用多传感器、多数据源并且进行有机结合则会提供互补信息及冗余信息[11-13]。冗余信息是传感器提供的关于某一特征值的多个信息，利用它可以极大地提高系统的容错能力、减少系统的不确定性，从而提高决策结果的精度；互补信息提供的是对同一对象的不同侧面的描述，提高了系统描述的完整性和正确性，减少由于某些数据的异常导致的错误判决。运用多传感器数据融合技术把这两种信息结合将会得到更精准完善的信息。信息融合技术是一种信息处理技术，其重点是通过多传感器对同一目标完成测量以取得多源信息，并将多源信息进行协同处理以达到更精准完善地认识目标的目的[14]。基于信息融合的加权数据融合故障定位算法利用该技术，充分运用了多个传感器，这些传感器在时间以及空间上均不相同，然后通过计算机技术按时间序列得到每个传感器采集的信息，按照一定准则进行分析计算，最终得到更加精准可靠的定位结果。多传感器数据融合示意图如图1所示。较之于单传感器系统，其优点具体如下：图1多传感器信息结构图Figure1Multi-sensorinformationstructure单传感器能够检测范围较小，信息单一，无法全面提取目标特性，通常由于自身和传输通道所出现异常或者故障就可能使得采集数据丢失，甚至导致系统瘫痪；多传感器系统能够大幅开拓监测范围，利用多了个传感器信息，使得时间的不确定性大大减少，提升了系统的生存能力。除此之外，多传感器系统还能够加强系统的鲁棒性以及信息的可靠性[15-16]。2加权数据融合算法图2为加权数据融合算法的示意图，本章所应用的加权数据融合算法的核心是：在使总的均方误差最小的前提下，通过分析每个传感器采集到的测量值ix计算出每个传感器所相对应加权因子iw，来得到最优的融合估计值结果xˆ[17]。图2加权数据融合算法示意图Figure2Schematicdiagramoftheweighteddatafusionalgo-rithm以两个传感器为例，两个传感器测量同一个常量，测量结果为：202101vxxvxx（2-1）其中，2,1ivi表示测量过程中的随机误差，并且2,0~iiNv，0x是测量常量的真实值，测量过程中，两个传感器所测量的结果1x，2x是相互独立的。假设待测常量0x的测量值2,1ixi和估计值xˆ存在线性关系，并且认为xˆ是x0的无偏估计，则：2211ˆxwxwx（2-2）其中1w，2w表示两个传感器测量值的权值。设待测常量的估计误差为xxxˆ~0，那么x~的均方误差2~xE用如下公式表示：220210102~vxwvxwxExE（2-3）传感器1传感器2冗余信息互补信息w1w2wn+++x1x2xn—3—由于认为xˆ是x的无偏估计，因此：2021010~vxwvxwxExE（2-4）又因011vEvE，xExEˆ0，所以：121ww（2-5）由式（2-3）和（2-5）可得：2111222121212121~vvwwvwvwExE（2-6）因为随机误差1v，2v是相互独立的，所以有021vvE，由于2121vE，2222vE，所以：2221212121~wwxE（2-7）为了使均方误差2~xE得到最小值，则需令0~12wxE，得出权值w的最优解为：222122*1w（2-8）222121*1*2-1ww（2-9）则最优估计值xˆ表示为：22212212221122ˆxxx（2-10）由两个传感器的结果我们可以推论到多个传感器的结果。设n个传感器的方差用nii2,12来表示，每个传感器所对应的测量值为nixi2,1，并且各测量值是相互独立的。待测值的真实值0x的估计值为xˆ，设xˆ为0x的无偏估计，用niwi2,1表示每个传感器所对应的加权因子。在分析多元函数极值的基础上[18]，能够获得每个传感器的最优加权因子，此时的均方误差为最小值，其公式如下：njjiiw122*11（2-11）正文。2.1二级标题……如表1所示。表格尽量使用三线表。表1SCSM的工作状态Table1OperatingstatusofSCSM模式T1T2T3USM状态10110切除2101UC投入3000——闭锁……3结论结论不应是正文中各段小结的简单重复，它应该以正文中的实验或考察得到的现象、数据的阐述分析为依据，完整、准确、简洁地指出以下内容：由对研究对象进行考察或实验得到的结果所揭示的原理及其普遍性；研究中有无发现例外或本论文尚难以解释和解决的问题；与先前已发表过的研究工作的异同；本论文在理论上和实用上的客观分析；进一步深入研究的建议。参考文献：（一般要求15篇左右）[1]唐西胜，邓卫，李宁宁，等.基于储能的可再生能源微网运行控制技术[J].电力自动化设备，2012，32(3)：99-103.TANGXisheng，DENGWei，LINingning，etal.Controltechnologiesofmicro-gridoperationbasedonenergystor-age[J].ElectricPowerAutomationEquipment，2012，32(3)：99-103.[2]李鹏，窦鹏冲，李雨薇，等.微电网技术在主动配电网中的应用[J].电力自动化设备，2015，35(4)：8-16.LIPeng，DOUPengchong，LIYuwei，etal.Applicationofmicrogridtechnologyinactivedistributionnetwork[J].ElectricPowerAutomationEquipment，2015，35(4)：8-16.[3]BARTONJP，INFIELDDG.Energystorageanditsusewithintermittentrenewableenergy[J].IEEETransactionsonEnergyConversion，2004，19（2）：441-448.参考文献尽量选取近几年在权威杂志发表的文章，以体现文章的实效性。作者简介：作者①(19xx—)，男，江苏南京人（具体籍贯包括省和市/县），副教授，博士，主要研究方向为……（E-mail：……@……）；作者②(19xx—)，女，北京人，硕士研究生，主要研究方向为……（E-mail：……@……）；作者③(19xx—)，男，江苏连云港人，工程师，主要方向为……（E-mail：……@……）。页码电力自动化设备卷号EnglishTitleZUOZhe①1,ZUOZhe②1ZUOZhe③2,ZUOZhe④3(1.……,CityCitycode,Nationality;2.……,Nanjing210032,China;3.……,Beijing100084,China)Abstract:Donotusespecia