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赵卫斌,王敬华,方善忠.基于边端协同的小电流接地故障区段定位方法[J].电测与仪表,2021,58(2):1-7.
Zhao Weibin,Wang Jinghua,Fang Shanzhong.Small current grounding fault section locating method based on edge-end coordination[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2021,58(2):1-7.
基于边端协同的小电流接地故障区段定位方法
Small current grounding fault section locating method based on edge-end coordination
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.02.001
中文关键词:  故障定位  边端协同  任务分层  突变方向  SOD变换  信息矩阵
英文关键词:Fault  location, Edge-end  coordination, Task  hierarchical deployment, Mutation  direction, SOD  transformation, Information  matrix
基金项目:国家重点研发课题项目
        
作者中文名作者英文名单位
赵卫斌Zhao Weibin山东理工大学 电气与电子工程学院
王敬华Wang Jinghua山东科汇电力自动化股份有限公司
方善忠Fang Shanzhong山东科汇电力自动化股份有限公司
摘要点击次数: 1735
中文摘要:
      针对配电网单相接地故障定位中存在的数据传输量大、主站依赖程度高等问题,提出基于边端协同的小电流接地故障定位方法。在构建基于物联网的故障定位架构基础上,给出“边-端”协同实现任务分层部署和边缘侧自主决策的基本原理。“端”侧根据故障点上下游暂态零序电流突变方向相反特征,采用SOD变换计算突变量特征值并上传至边缘终端;“边缘”侧通过定位业务相关应用交互,构建故障信息矩阵,实现出线拓扑与故障信息的融合,最后应用故障统一判据完成故障区段决策。ATP仿真及现场实验数据验证了算法的正确性和有效性。
英文摘要:
      Aiming at the problems of large data transmission and high dependence of the primary station in the single-phase ground fault location of distribution network, a small current ground fault location method based on edge-end coordination is proposed. On the basis of constructing the fault location architecture based on D-IoT, the basic principle of "edge-end" collaborative task hierarchical deployment and edge-side autonomous decision-making is given. According to the opposite characteristics of the transient zero-sequence current mutation direction in the upstream and downstream of the fault point, the SOD transform is used to calculate the eigenvalue of the catastrophe and uploaded to the edge terminal. The “edge” side constructs the fault information matrix by locating the service-related application interaction. Realize the combination of topology information and fault information, finally, the fault unified decision is applied to complete the fault section decision. ATP simulation and field experimental data verify the correctness and effectiveness of the algorithm.
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