[發明專利]一種短路電流零點預測方法和系統在審

申請號：	201710433251.2	申請日：	2017-06-09
公開（公告）號：	CN107330160A	公開（公告）日：	2017-11-07
發明（設計）人：	林湘寧;陳樂;李正天;劉暢;彭詠泉	申請（專利權）人：	華中科技大學;國網湖北省電力公司
主分類號：	G06F17/50	分類號：	G06F17/50;G06K9/62;G01R19/175
代理公司：	北京輕創知識產權代理有限公司11212	代理人：	陳衛
地址：	430074 湖北***	國省代碼：	湖北;42
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種短路電流零點預測方法系統
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【說明書】：

技術領域

本發明涉及電力系統繼電保護及自動化技術領域，特別是涉及一種短路電流零點預測方法及系統。

背景技術

近年來，隨著斷路器性能的不斷提升，斷路器的操動機構動作時間越來越短，離散性越來越小，相控開斷的實現逐步具備工程應用的條件。然而，當電力傳輸線路發生故障時，斷路器對線路的開斷還不能夠滿足如今電網的發展要求。

當電流傳輸線路發送故障時，對線路及時的開斷，可以減小觸頭燃弧時間，延長設備運行壽命。且當電弧在目標零點熄滅后，觸頭不再發生重燃，線路系統的運行可靠性增強。因此，需要提高斷路器的短路開斷水平。但不同于常規負載的電路特點，發生線路故障時的短路電流中包含衰減直流分量，使得電路零點不再周期性出現，且繼電保護系統對開關的速動性要求也日益嚴格。因此，控制器需要在繼電保護系統發出命令之前預測出目標零點，并結合開關的機械及電氣特性，控制觸頭延時之后再動作，使得短路電流可在目標相位被成功分斷。因此，實現短路電流分斷的基礎和難點是根據有限的采樣信息，快速、準確地還原短路電流波形，預測出目標零點。

短路電流的零點預測可以轉換為一個非線性的模式識別問題，現有的基于最小二乘，以及衍生出來的遞歸最小二乘(RLS)等的短路電流預測方法受制于模型的準確性，一旦真實電流中的成分與預測模型中的分量出現偏差，容易導致預測結果出現錯誤。

發明內容

本發明提供一種短路電流零點預測方法和系統，提高了零點預測的精度，達到了縮短斷路器開斷的熄弧過渡過程、減小觸頭電侵蝕的目的，提升了電網的安全運行水平。

本發明解決上述技術問題的技術方案如下：一種短路電流零點預測方法，包括：

步驟1、根據獲取的電力傳輸線的離線數據，訓練得到支持向量機模型，所述離線數據包括性能參數和單相接地故障參數；

步驟2、在線實時采集電路中的包括單相接地故障發生時的電流數據，得到所述電流數據和時間的對應關系，并確定所述單相接地故障發生的起始時刻；

步驟3、根據所述對應關系、所述起始時刻、預設的預測數據窗長和所述支持向量機模型，計算得到短路電流零點。

本發明的有益效果是：支持向量機(Support Vector Machine，SVM)算法，因其在解決小樣本、非線性及高維模式識別中，表現出特別突出的優勢，且能夠推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中，得到了廣泛的應用。因此，基于SVM的短路電流零點預測算法，通過完善的樣本進行離線訓練，確定具有魯棒性的SVM模型，在獲得在線電流數據時，能根據在線獲得的短路電流采樣值，適應性的計算得到短路電流零點。根據所獲得的短路電流零點，進行斷路器的相控開斷操作，能夠縮短斷路器開斷的熄弧過渡過程、減小觸頭電侵蝕，延長斷路器開關使用壽命，提升了電網的安全運行水平。

在上述技術方案的基礎上，本發明還可以做如下改進。

進一步，所述步驟1包括：

步驟1.1、根據所述性能參數，建立電磁暫態仿真模型；

步驟1.2、根據所述單相接地故障參數，建立短路故障樣本數據庫；

步驟1.3、對所述短路故障樣本數據庫中的短路故障樣本數據利用所述電磁暫態仿真模型計算得到短路電流數據集合；

步驟1.4、對所述短路電流數據集合利用支持向量機算法訓練得到所述短路電流數據集合對應的支持向量機模型。

進一步，所述步驟3包括：

步驟3.1、根據所述起始時刻和預設的預測數據窗長，確定包括所述起始時刻的預測時間段；

步驟3.2、根據所述預測時間段和所述對應關系，確定預測數據窗；

步驟3.3、利用所述預測數據窗選取所述對應關系中的部分對應關系，并將所述部分對應關系輸入所述支持向量機模型，得到短路電流零點。

本發明的進一步有益效果是：通過在訓練過的SVM模型中輸入電流傳輸線上的電流采樣值以及其對應的時間，SVM模型自身通過計算預測出接下來的短路電流零點，用于相控開斷操作，其中，零點為短路電流為零的時刻。

進一步，所述步驟3還包括：