[發明專利]一種基于BP神經網絡的小電流故障判別方法

在審

• 申請號: 201911117744.0
• 申請日: 2019-11-15
• 公開（公告）號: CN111062569A
• 公開（公告）日: 2020-04-24
• 發明（設計）人: 沈兵兵;孫正武;但唐軍;許泰峰
• 申請（專利權）人: 南京天能科創信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/08
• 代理公司: 蘇州銘浩知識產權代理事務所(普通合伙) 32246
• 代理人: 于浩江

1.一種基于BP神經網絡的小電流故障判別方法，其特征在于，包括以下步驟：

①連續采集線路的電壓電流數據，并計算故障前一周波零序電壓和零序電流的偏差值v₁(k)、故障時刻零序電壓和零序電流的偏差值v₂(l)、故障后一周波零序電壓和零序電流的偏差值v₃(m)；

②根據v₁(k)、v₂(l)和v₃(m)計算出對應的故障隸屬度值，并判斷三個故障隸屬度值是否均為0，若為否，則執行步驟③，若為是，則返回步驟①；

③采用BP神經網絡對三個故障隸屬度值進行數據分析，分別計算出線路無故障概率、潛在故障概率和線路故障概率；

④根據線路無故障概率、潛在故障概率和線路故障概率輸出評價結果。

2.根據權利要求1所述的基于BP神經網絡的小電流故障判別方法，其特征在于：所述導線溫度的故障隸屬度值為：

μ(V₁)＝u[v₁(k)-D₁]；

其中：u(x)為單位階躍函數，D₁為故障前一周波零序電壓和零序電流的判決閾值；

所述導線傾角的故障隸屬度值為：

μ(V₂)＝u[v₂(l)-D₂]；

其中：D₂為故障時刻的零序電壓和零序電流的判決閾值；

所述導線拉力的故障隸屬度值為：

μ(V₃)＝u[v₃(m)-D₃]；

其中：D₃為故障后一周波零序電壓和零序電流判決閾值。

3.根據權利要求1所述的基于BP神經網絡的小電流故障判別方法，其特征在于：所述BP神經網絡為三輸入三輸出模式，包括一個輸入層、兩個隱層和一個輸出層，傳遞函數用Sigmoid型函數：

O＝1/[1+exp(-∑x_pw_ijⁿ-θ)]；

其中：O表示神經元輸出，x_p為輸入；w_ijⁿ為第n層第i個節點與第(n+1)層第j個節點的連接權值；θ為假定的初始值，如剛開始設為0。

4.根據權利要求3所述的基于BP神經網絡的小電流故障判別方法，其特征在于：所述的兩個隱層的節點數均為7個。

5.根據權利要求1所述的基于BP神經網絡的小電流故障判別方法，其特征在于：所述步驟④故障概率評價過程如下：

線路小電流接地潛在故障概率為y₂，線路故障概率為y₃，若y₂和y₃不小于0.7，則輸出線路發生故障，若y₂和y₃均小于0.2，則輸出線路無故障。