[發明專利]一種基于SVM支持向量機的單相接地故障判別方法和裝置有效
| 申請號: | 201911133969.5 | 申請日: | 2019-11-19 |
| 公開(公告)號: | CN110824297B | 公開(公告)日: | 2022-03-29 |
| 發明(設計)人: | 余鯤;趙景濤;蔡月明;孫建東;劉明祥;張弛;陸凡;王佳;幸玲;樊軼;劉遐齡;高煜欽;鄒航 | 申請(專利權)人: | 國電南瑞南京控制系統有限公司;南瑞集團有限公司 |
| 主分類號: | G01R31/08 | 分類號: | G01R31/08 |
| 代理公司: | 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224 | 代理人: | 張倩倩 |
| 地址: | 211000 江蘇省南*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 svm 支持 向量 單相 接地 故障 判別 方法 裝置 | ||
1.一種單相接地故障判別方法,其特征是,包括:
連續采集線路零序電壓電流數據;
響應于線路零序電壓電流發生突變,獲取突變時刻、突變時刻前一周波以及突變時刻后一周波的零序電壓電流數據;
基于獲取到的零序電壓電流數據,分別計算突變時刻、突變時刻前一周波和后一周波的零序電壓和零序電流的偏差值;
針對突變時刻、突變時刻前一周波和后一周波的零序電壓和零序電流的偏差值,分別計算故障隸屬度值;
響應于突變時刻、突變時刻前一周波和后一周波對應的故障隸屬度值中,存在任意一個不為0的情況,則將故障隸屬度值及其所屬時刻/時段信息作為預先訓練得到的支持向量機分類器的輸入,進而根據支持向量機分類器的輸出判斷是否發生單相接地故障;
其中,所述故障隸屬度值μ(V)計算公式如下:
μ(V)=u[v-D]
其中,u(x)為單位階躍函數,v為零序電壓/電流的偏差值,D為零序電壓/零序電流的預設判決閾值;使v分別代表零序電壓偏差值vu和零序電流偏差值vi,對于突變時刻、突變時刻前一周波以及突變時刻后一周波,根據故障隸屬度值計算公式計算得到三組故障隸屬度值,每組對應兩個故障隸屬度值,每組中的兩個故障隸屬度值分別對應vu和vi;
所述支持向量機分類器基于歷史數據進行預先訓練得到,訓練過程包括:
獲取多組歷史單相接地故障時刻及其前后各一周波的零序電壓電流數據,以及電壓電流突變但未發生單相接地故障的突變時刻及其前后各一周波的零序電壓電流數據;
針對各組數據分別計算故障或突變時刻及其前后各一周波對應的故障隸屬度值,得到多個訓練樣本;
利用多個訓練樣本進行模型訓練,得到以饋線有故障和饋線無故障為分類標簽的支持向量機分類器。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征是,訓練樣本對應的歷史數據為實際線路運行歷史數據或實驗模擬數據。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征是,方法還包括,對于單相接地故障判斷結果有效的事件,將其故障或突變時刻及其前后各一周波的故障隸屬度值作為新的樣本更新至支持向量機分類器的訓練樣本中,對支持向量機分類器進行更新訓練,用于后續單相接地故障的判別。
4.一種單相接地故障判別裝置,其特征是,包括:
電氣量采集單元,用于連續采集線路零序電壓電流數據;
特征參數獲取模塊,用于響應于線路零序電壓電流發生突變,獲取突變時刻、突變時刻前一周波以及突變時刻后一周波的零序電壓電流數據;
偏差計算模塊,用于基于獲取到的零序電壓電流數據,分別計算突變時刻、突變時刻前一周波和后一周波的零序電壓和零序電流的偏差值;
故障隸屬度計算模塊,用于針對突變時刻、突變時刻前一周波和后一周波的零序電壓和零序電流的偏差值,分別計算故障隸屬度值;
以及故障判斷模塊,用于響應于突變時刻、突變時刻前一周波和后一周波對應的故障隸屬度值中,存在任意一個不為0的情況,則將故障隸屬度值及其所屬時刻/時段信息作為預先訓練得到的支持向量機分類器的輸入,進而根據支持向量機分類器的輸出判斷是否發生單相接地故障;
其中,所述故障隸屬度值μ(V)計算公式如下:
μ(V)=u[v-D]
其中,u(x)為單位階躍函數,v為零序電壓/電流的偏差值,D為零序電壓/零序電流的預設判決閾值;使v分別代表零序電壓偏差值vu和零序電流偏差值vi,對于突變時刻、突變時刻前一周波以及突變時刻后一周波,根據故障隸屬度值計算公式計算得到三組故障隸屬度值,每組對應兩個故障隸屬度值,每組中的兩個故障隸屬度值分別對應vu和vi;
所述支持向量機分類器基于歷史數據進行預先訓練得到,訓練過程包括:
獲取多組歷史單相接地故障時刻及其前后各一周波的零序電壓電流數據,以及電壓電流突變但未發生單相接地故障的突變時刻及其前后各一周波的零序電壓電流數據;
針對各組數據分別計算故障或突變時刻及其前后各一周波對應的故障隸屬度值,得到多個訓練樣本;
利用多個訓練樣本進行模型訓練,得到以饋線有故障和饋線無故障為分類標簽的支持向量機分類器。
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