[發明專利]一種基于多維信息的電網故障區域定位方法

有效

• 申請號: 201710866807.7
• 申請日: 2017-09-22
• 公開（公告）號: CN107607836B
• 公開（公告）日: 2019-02-19
• 發明（設計）人: 梁睿;楊智;宋超然;王政;褚寧;吳勝磊
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學
• 主分類號: G01R31/08
• 分類號: G01R31/08
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 陳國強

1.一種基于多維信息的電網故障區域定位方法，其特征在于：包括以下步驟：

(1)首先將n個測量點的多維特征量表示成矩陣的形式，如下：

其中，n代表樣本個數，s代表故障特征量維數；則x_sn代表第n個樣本的第s維度特征量所對應的數值；

(2)對初始數據進行歸一化處理，歸一化的多維故障特征量矩陣X′為：

(3)給出優化聚類分析的分類數c，設置迭代停止目標閾值ε，給出初始聚類中心P^(t)，設定迭代初始值t＝0；

(4)基于優化聚類信息融合故障特征量的模糊隸屬度μ_ik^(t)的迭代公式；

上式中，i表示c＝4中4類分類數其中的某一類，t表示迭代次數，k表示樣本數n中的第k個，m表示加權指數，j為一個疊加量參數，表示上式分母是從j＝1一直疊加到j＝c，c表示優化聚類分析的分類數；

(5)根據以下的聚類中心P_i^(t+1)的迭代公式進行迭代：

(6)聚類中心滿足迭代停止目標閾值后，即||p_i^(t)-p_i^(t+1)||<ε，其中，ε表示迭代停止目標閾值，算法停止并輸出最優隸屬度矩陣U和聚類中心矩陣P，否則令t＝t+1，轉向步驟(4)；

(7)基于輸出的最優隸屬度矩陣U對樣本進行分類，

在U的第k列中，如果則將X_k′歸為第i類，即將X_k′歸為隸屬度最大的一類中，最終將樣本數據分成c類，其中，c表示聚類優化分析的分類數；

(8)基于多維故障特征量固有特性的類別判據：

將構建的多維算法空間通過聚類分析算法計算，將對數據進行分類，得到時域矩陣T與能量域矩陣E，

時域維度下各分類中測量點特征值矩陣為：

其中，n_c為第c分類包含的測量點數目，考量時域維度下任一分類下測量點特征值判據值：

能量域維度下各分類中測量點特征值矩陣和特征值判據值為：

對T矩陣和E矩陣進行排序得到：

T′＝[T_rank1 T_rank2…T_rankc]^T,E′＝[E_rank1 E_rank2…E_rankc]^T上式中，T_rank1與E_rank1分別表示T＝[T₁ T₂…T_c]^T,E＝[E₁ E₂…E_c]^T中元素T₁ ，T₂ ，…T_c 與E₁ ，E₂ …E_c 中最小的，T_rank2與E_rank2分別表示T＝[T₁ T₂…T_c]^T,E＝[E₁ E₂…E_c]^T中元素T₁ ，T₂ ，…T_c 與E₁ ，E₂ ，…E_c 中第二小的，以此類推；1,2，…c表示聚類優化分析的分類數；

綜合T′和E′結果得到分類測量點的具體歸屬，其中，同時滿足T′中的最大值和E′中的最小值條件的分類樣本歸為故障區域；僅滿足T′中的最大值或E′中的最小值條件的分類樣本歸為故障邊界區域；不滿足T′中的最大值、E′中的最小值、E′中的最大值和T′中的最小值條件的分類樣本歸為故障過渡區域；同時滿足E′中的最大值和T′中的最小值條件的分類樣本歸為非故障區域。