基于改进时空图神经网络的高渗透率有源配电网故障定位

黄南天; 程铎; 蔡国伟

doi:10.7500/AEPS20240316001

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基于改进时空图神经网络的高渗透率有源配电网故障定位

特约专稿 | 更新时间：2025-06-16

- 基于改进时空图神经网络的高渗透率有源配电网故障定位
- Fault Location for Active Distribution Network with High Penetration Rate Based on Improved Spatio-Temporal Graph Neural Network
- 电力系统自动化 2025年49卷第10期页码：112-122
- 作者机构：
  
  现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室（东北电力大学），吉林省吉林市 132012
- 作者简介：
  
  黄南天(1980—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电能质量分析与控制、电力设备状态检测与电网故障诊断。E-mail：huangnantian@126.com
  程铎(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：配电网故障定位。E-mail：2202200099@neepu.edu.cn
  蔡国伟(1968—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：含新能源并网的电力系统稳定与控制。E-mail：caigw@neepu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2022YFB2404002)
- DOI：10.7500/AEPS20240316001
  中图分类号：
- 收稿：2024-03-16，
  
  修回：2024-08-06，
  
  网络出版：2024-08-30，
  
  纸质出版：2025-05-25
- 稿件说明：
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黄南天,程铎,蔡国伟.基于改进时空图神经网络的高渗透率有源配电网故障定位[J].电力系统自动化,2025,49(10):112-122.

HUANG Nantian,CHENG Duo,CAI Guowei.Fault Location for Active Distribution Network with High Penetration Rate Based on Improved Spatio-Temporal Graph Neural Network[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(10):112-122.
黄南天,程铎,蔡国伟.基于改进时空图神经网络的高渗透率有源配电网故障定位[J].电力系统自动化,2025,49(10):112-122. DOI： 10.7500/AEPS20240316001.

HUANG Nantian,CHENG Duo,CAI Guowei.Fault Location for Active Distribution Network with High Penetration Rate Based on Improved Spatio-Temporal Graph Neural Network[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(10):112-122. DOI： 10.7500/AEPS20240316001.

摘要

针对目前围绕同步波形测量数据展开的配电网故障定位研究较少、传统智能方法对电网物理拓扑结构与波形数据信息利用程度较低、高比例分布式电源接入降低了现有方法精度的问题，提出一种基于改进时空图神经网络的配电网故障区段定位方法。首先，将配电网的同步波形测量数据映射为时空图结构数据，通过结合电网物理结构信息，提高方法的鲁棒性；然后，通过时空融合图卷积最大化利用数据时空信息，提取故障位置特征，实现高比例分布式电源接入下的更精确故障区段定位。最后，引入残差连接与门控激活函数，扩大感受野，降低对量测条件的需求。仿真结果表明，所提方法能够在高比例分布式电源接入以及不同故障条件、噪声干扰环境下以较高的准确率定位故障线路。

Abstract

Aiming at the problems that there are few studies on fault location for distribution network based on synchronous waveform measurement data

the low utilization of traditional intelligent methods on the network physical topology and waveform data information

and the high proportion of distributed generator access reduce the accuracy of existing methods

a fault location method for active distribution network based on improved spatio-temporal graph neural network is proposed. First

the synchronous waveform measurement data of the distribution network is mapped to the spatio-temporal graph-structured data

and the robustness of the method is improved by combining the physical structure information of the power grid. Then

the spatio-temporal information of the data is maximally utilized by the spatio-temporal fusion graph convolution to extract fault location characteristics and achieve more accurate fault section location with high proportion of distributed generators. Finally

residual connection and gate activation function are introduced to expand the receptive field and reduce the demand for measurement conditions. Simulation results show that the proposed method can locate fault lines with high accuracy under high proportion of distributed generators

various fault conditions and noise interference environments.

关键词

Keywords

references

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