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杨志淳,李牧远,韩佶,杨帆,沈煜,闵怀东.基于多源信息融合告警的微电网故障定位方法研究[J].电测与仪表,2025,62(6):45-55.
YANG Zhichun,LI Muyuan,HAN Ji,YANG Fan,SHEN Yu,MIN Huaidong.Research on fault location method for microgrid based on multi-source information fusion alarm[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2025,62(6):45-55.
基于多源信息融合告警的微电网故障定位方法研究
Research on fault location method for microgrid based on multi-source information fusion alarm
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2025.06.005
中文关键词:  故障定位  微电网故障告警  多源信息融合  二进制量子粒子群  卷积神经网络
英文关键词:fault location, microgrid fault alarm, multi-source information fusion, quantum-behaved particle swarm optimization with binary encoding, convolutional neural network
基金项目:国网湖北省电力有限公司重大科技项目(521532220005)
                 
作者中文名作者英文名单位
杨志淳YANG Zhichun国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
李牧远LI Muyuan哈尔滨工业大学(威海) 新能源学院
韩佶HAN Ji哈尔滨工业大学(威海) 新能源学院
杨帆YANG Fan国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
沈煜SHEN Yu国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
闵怀东MIN Huaidong国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
摘要点击次数: 21
中文摘要:
      针对故障诊断数据来源单一导致结果抗噪性和鲁棒性差问题,文章提出一种融合多源告警信息的微电网继电保护故障定位方法。基于对称分量法对微电网故障进行建模,通过求解正、负序网络微分方程,实现对短路故障的特性分析。采用相似性计算对数据进行处理并进行可视化,通过卷积神经网络对故障信息进行辨识,实现告警信息智能生成。采用开关函数法对多源告警信息进行加权融合,并采用改进二进制量子粒子群算法对故障模型进行求解。最后,在改进IEEE 33系统中进行了算例分析,结果表明,所提方法能够准确生成故障告警信息并快速定位故障,且在多点信息畸变下仍具有较高的定位精度效果。
英文摘要:
      In order to address the issues of poor noise resistance and robustness resulting from a single source of fault diagnosis data, this paper proposes a method for fault location in micro-grid relay protection that integrates multiple sources of alarm information. The faults in the micro-grid are modeled using the symmetrical component method, and the characteristics of short-circuit faults are analyzed by solving the positive and negative sequence network differential equations. Similarity computation is used to process and visualize the data, and convolutional neural network (CNN) is employed to identify the fault information, thereby achieving intelligent generation of alarm information. The switch function method is utilized to weight and fuse the multiple sources of alarm information, and an improved quantum-behaved particle swarm with binary encoding (IBQPSO) is applied to solve the fault model. Finally, a case study is conducted in an improved IEEE 33 system. The results show that the proposed method can accurately generate micro-grid fault alarm information and quickly locate the faults, with high positioning accuracy even under conditions of multiple point information distortion.
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