[發明專利]一種基于自適應神經模糊推理系統的配電網故障選線方法有效
| 申請號： | 201910769652.4 | 申請日： | 2019-09-27 |
| 公開（公告）號： | CN110488152B | 公開（公告）日： | 2021-06-22 |
| 發明（設計）人： | 馮光;袁嘉瑋;王磊;吳桐;馬建偉;王鵬;徐銘銘;陳明;焦在濱 | 申請（專利權）人： | 國網河南省電力公司電力科學研究院;西安交通大學;國家電網有限公司 |
| 主分類號： | G01R31/08 | 分類號： | G01R31/08 |
| 代理公司： | 西安通大專利代理有限責任公司 61200 | 代理人： | 賀小停 |
| 地址： | 450052 河*** | 國省代碼： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 自適應 神經 模糊 推理 系統 配電網 故障 方法 | ||
1.一種基于自適應神經模糊推理系統的配電網故障選線方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1、當配電網線路發生故障時，采集故障后的線路A、B、C三相電流，將采集到的三相電流采樣值求和得出零序電流的采樣值；
步驟2、利用小波包變換提取每條線路零序電流中的波形相關量、衰減直流分量和能譜熵量，形成故障特征矩陣；
步驟3、采用不同的數據處理方法對故障特征矩陣進行歸一化，得到歸一化矩陣；
如果某條線路波形相關量大于等于0，則將歸一化后的值強制為1，如果線路波形相關量小于0，則對所有滿足條件的線路波形相關量進行歸一化，歸一化公式如下：
其中，pI.i為線路i未經歸一化處理的波形相關量，pI為滿足門檻的所有線路的波形相關量，qI.i為線路i歸一化后的波形相關量；
如果線路的最大衰減直流分量和第二大衰減直流分量的差值小于等于絕對門檻和相對門檻，則歸一化公式如下：
其中，pII.i為線路i未經歸一化處理的衰減直流分量，pII為所有線路的衰減直流分量，qII.i為線路i歸一化后的衰減直流分量；
如果線路的最大衰減直流分量和第二大衰減直流分量的差值大于絕對門檻和相對門檻，則歸一化公式如下：
其中，pII.i為線路i未經歸一化處理的衰減直流分量，pII為所有線路的衰減直流分量，qII.i為線路i歸一化后的衰減直流分量；
如果線路的第三小能譜熵量和最小能譜熵量差值小于等于絕對門檻和相對門檻，則歸一化公式如下：
其中，pIII.i為線路i未經歸一化處理的能譜熵量，pIII為所有線路的能譜熵量，qIII.i為線路i歸一化后的能譜熵量；
如果線路的第三小能譜熵量和最小能譜熵量差值大于絕對門檻和相對門檻，則歸一化公式如下：
其中，pIII.i為線路i未經歸一化處理的能譜熵量，pIII為所有線路的能譜熵量，qIII.i為線路i歸一化后的能譜熵量；
利用每條線路經歸一化處理后的波形相關量、衰減直流分量和能譜熵量，形成歸一化矩陣Q如下所示：
其中，qI.i、qII.i、qIII.i分別為第i條線路歸一化后的波形相關量、衰減直流分量和能譜熵量，L為配電網線路總個數；
步驟4、利用歸一化矩陣訓練自適應神經模糊推理系統，得到自適應神經模糊推理系統的故障選線模型，利用自適應神經模糊推理系統的故障選線模型進行故障選線。
2.根據權利要求1所述的一種基于自適應神經模糊推理系統的配電網故障選線方法，其特征在于，步驟1中根據母線電壓突變時刻采集每條線路的三相電流，零序電流計算公式如下：
其中，ia、ib、ic分別為A、B、C三相的電流采樣值，i0為零序電流的采樣值。
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