Fault location on overhead power lines using multi-hypothesis sequential analysis and the Armitage algorithm

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The use of modern methods for determining the fault location (FL) on overhead power lines (OHРLs), which have high accuracy and high speed, allows you to quickly find and repair damage. Various physical principles and algorithms for calculating the distance to the site of damage are used in FL OHРLs devices from different manufacturers. Some of algorithms for FL on OHРLs use the emergency mode parameters (EMP), other algorithms use measurement results based on wave methods. Many random factors that determine the magnitude of the error in calculating the distance to the FL affect the operation of FL devices by EMP. Methods based on deterministic procedures used in well-known FL devices for OHРLs do not take into account the influence of random factors, which significantly increases the time to search for the fault. The authors have developed a new method of FL on OHРLs using multi-hypothesis sequential analysis and the Armitage algorithm. The task of recognizing a faulted section of an OHРL is formulated as a statistical problem. To do this, the inspection area of the OHРL is divided into many sections, followed by the implementation of the procedure for FL. The developed method makes it possible to adapt the distortions of currents and voltages on the emergency mode oscillograms to the conditions for estimating their parameters. The results of the calculations proved that the implementation of the developed method has practically no effect on the speed of the FL algorithm for the OHРL by EMP. This ensures the uniqueness of determining the faulted section of the OHРL under the influence of random factors, which leads to a significant reduction in the inspection area of the OHРL. The application of the developed method in FL devices for OHРLs will ensure the required reliability of power supply to consumers and reduce losses from power outages by minimizing the time to search for a fault.

Sobre autores

A. Kulikov

R.E. Alekseev Nizhny Novgorod State Technical University

Autor responsável pela correspondência
Email: ilyushin.pv@mail.ru
Rússia, Nizhny Novgorod

P. Ilyushin

Energy Research Institute of Russian Academy of Sciences

Email: ilyushin.pv@mail.ru
Rússia, Moscow

A. Loskutov

R.E. Alekseev Nizhny Novgorod State Technical University

Email: ilyushin.pv@mail.ru
Rússia, Nizhny Novgorod

Bibliografia

  1. Voropai N. Electric Power System Transformations: A Review of Main Prospects and Challenges // Energies. 2020. Vol. 13. 21.
  2. Farkhadzeh E.M., Muradaliev A.Z., Abdullaeva S.A., Nazarov A.A. Quantitative Assessment of the Operational Reliability of Overhead Power Transmission Lines // Power Technology and Engineering. 2022. Vol. 55. Pp. 790–796.
  3. Малый А.С. Определение мест повреждения линий электропередачи по параметрам аварийного режима / А.С. Малый, Г.М. Шалыт, А.И. Айзенфельд. – М.: Энергия, 1972. – 215 с.
  4. Panahi H., Zamani R., Sanaye-Pasand M., Mehrjerdi H. Advances in Transmission Network Fault Location in Modern Power Systems: Review, Outlook and Future Works // IEEE Access. 2021. Vol. 9. Pр. 158599–158615.
  5. Thomas D., Fung J. Measuring downstream supply chain losses due to power disturbances // Energy Economics. 2022. Vol. 114. 106314.
  6. Krzysztof G., Kowalik R., Rasolomampionona D.D., Anwar S. Traveling wave fault location in power transmission systems: An overview // Journal of Electrical Systems. 2011. Vol. 7. No. 3. P. 287–296.
  7. Лачугин В.Ф. Волновые методы определения места повреждения на воздушных линиях электропередачи // Релейная защита и автоматизация. 2023. № 1 (50). C. 58–61.
  8. Обалин М.Д., Куликов А.Л. Применение адаптивных процедур в алгоритмах определения места повреждения ЛЭП // Промышленная энергетика. 2013. № 12. C. 35–39.
  9. Аржанников Е.А. Определение места короткого замыкания на высоковольтных линиях электропередачи / Е.А. Аржанников, В.Ю. Лукоянов, М.Ш. Мисриханов; под ред. В.А. Шуина. − М.: Энергоатомиздат, 2003. − 272 с.
  10. Saha M.M., Izykowski J., Rosolowski E. Fault Location on Power Networks. – London: Springer, 2010. − 437 p.
  11. Висящев А.Н. Приборы и методы определения места повреждения на линиях электропередачи: учебное пособие. – Иркутск: Изд-во ИрГТУ. 2001. Ч. 1. – 188 c.; Ч. 2. – 146 c.
  12. Куликов А.Л. Цифровое дистанционное определение повреждений ЛЭП / А.Л. Куликов. Под ред. М.Ш. Мисриханова. – Н. Новгород: Изд-во Волго-Вятской академии гос. службы, 2006. – 315 с.
  13. Panahi H., Zamani R., Sanaye-Pasand M., Mehrjerdi H. Advances in Transmission Network Fault Location in Modern Power Systems: Review, Outlook and Future Works // IEEE Access. 2021. Vol. 9. Pр. 158599–158615.
  14. Куликов А.Л., Илюшин П.В., Лоскутов А.А. Применение алгоритмов поиска при определении мест повреждений на воздушных линиях электропередачи по параметрам аварийного режима // Известия Российской академии наук. Энергетика. 2023. № 5. С. 40–59.
  15. ПАО «ФСК ЕЭС» Стандарт организации СТО 56947007-29.240.55.159-2013 «Типовая инструкция по организации работ для определения мест повреждений воздушных линий электропередачи напряжением 110 кВ и выше», дата введения: 28.11.2013.
  16. Мартынов М.В. Способ интервального определения места повреждения линии электропередачи. Патент РФ № 2720949, МПК Н03Н 03/40, опубл. 15.05.2020, Бюл. № 14.
  17. Быкадоров А.Л. Применение теории распознавания образов при определении места короткого замыкания в тяговых сетях переменного тока / А.Л. Быкадоров, Т.А. Заруцкая, А.С. Муратова-Милехина // Вестник РГУПС. 2021. № 2. с. 119–128.
  18. Куликов А.Л., Лоскутов А.А., Илюшин П.В., Слузова А.В. Определение поврежденного участка высоковольтной воздушной линии электропередачи методом последовательного распознавания // Электричество. 2023. № 10. С. 22–36.
  19. ГОСТ 32144-2013. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения. – М.: Стандартинформ, 2013. – 10 с. Введен с 01.07.2014.
  20. Радиоэлектронные системы: Основы построения и теория. Справочник. Изд. 2-е перераб. и доп. / Под ред. Я.Д. Ширмана. – М.: Радиотехника, 2007. – 512 с.
  21. Armitage P. Sequential analysis with more than two alternative hypotheses, and its relation to discriminant function analysis // Journal of the Royal Statistical Society. 1950. Vol. 12. P. 137–144.
  22. Ghosh B.K., Sen P.K. Handbook of Sequential Analysis (Statistics: A Series of Textbooks and Monographs),1st edition. – CRC Press. 1991. – 664 p.
  23. Вальд А. Последовательный анализ. Пер. с англ. – М.: Физматгиз. 1960. – 328 с.
  24. Jouny I., Garber F.D. M-ary sequential hypothesis tests for automatic target recognition // IEEE Transaction on aerospace and electronic systems. 1992. Vol. 28. No. 2. Pp. 473–483.
  25. Висящев А.Н., Пленков Э.Р., Тигунцев С.Г. Способ определения места короткого замыкания на воздушной линии электропередачи при несинхронизированных замерах с двух ее концов. Патент РФ № 2508556, МПК G01R 31/08, опубл. 27.02.2014, Бюл. № 6.
  26. Венцель Е.С. Теория вероятностей: учеб. для вузов. – 5-е изд. стер. – М.: Высшая школа, 1998. – 576 с.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».