[發明專利]基于同步量測數據相似度的配電網故障辨識方法

在審

• 申請號: 202010770662.2
• 申請日: 2020-08-04
• 公開（公告）號: CN111679158A
• 公開（公告）日: 2020-09-18
• 發明（設計）人: 曹春誠;林海濤;羅永利;朱家煒;姬磊;王超;馬超群;王鵬浩;段煉;邴龍;高銘;李江
• 申請（專利權）人: 國網內蒙古東部電力有限公司呼倫貝爾供電公司;東北電力大學;國家電網有限公司
• 主分類號: G01R31/08
• 分類號: G01R31/08
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 李興林

本發明公開了一種基于同步量測數據相似度的配電網故障辨識方法，包括以下步驟：獲取配電網故障后微型同步相量測量單元測得的三相電流、零序電流以及零序電壓數據；采用小波變換分別提取三相電流、零序電流和零序電壓的特征向量；對三相電流、零序電流和零序電壓的特征向量進行歸一化處理，作為神經網絡的訓練樣本和測試樣本；神經網絡根據訓練樣本進行訓練后，再根據測試樣本對配電網中發生的故障進行辨識，得到每種故障類型對應的相似度，選取相似度最大的故障類型作為本次故障類型的識別結果。本發明提供的基于同步量測數據相似度的配電網故障辨識方法，基于神經網絡原理，可以快速確定故障類型對應的參數特征，進而提高故障辨識準確率。

技術領域

本發明涉及配電網故障識別技術領域，特別是涉及一種基于同步量測數據相似度的配電網故障辨識方法。

背景技術

近年來，世界各地多次發生了大規模的停電事故。隨著電網規模逐漸擴大和新能源的接入，電力系統已成為規模最大、元件復雜且存在大量隨機因素的復雜系統，電力系統的安全問題更加突出。在現代電網中，快速準確的故障類型辨識是必不可少的要求。繼電保護和故障定位都需要正確的故障類型信息。目前，國內外對電網故障分類的研究較多，但主要是針對輸電網的故障分類。傳統的故障類型辨識是通過設置閾值和依賴邏輯關系來實現的，其根據保護的邏輯和操作人員的經驗推斷出故障位置和故障類型，這就導致對配電網故障類型的辨識并不能及時且準確，效率較低。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于同步量測數據相似度的配電網故障辨識方法，基于神經網絡原理，可以快速確定故障類型對應的參數特征，進而提高故障識別準確率。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種基于同步量測數據相似度的配電網故障辨識方法，包括以下步驟：

S1，獲取配電網故障后微型同步相量測量單元(micro Phasor MeasurementUnit,μPMU)測得的三相電流、零序電流以及零序電壓數據；

S2，采用小波變換分別提取：三相電流、零序電流和零序電壓的特征向量，構成一組特征向量集合，所述三相電流、零序電流和零序電壓的特征向量為三相電流、零序電流和零序電壓的小波包能量；

S3，對三相電流、零序電流和零序電壓的特征向量進行歸一化處理，使之元素值都屬于[0,1]，作為神經網絡的訓練樣本和測試樣本；

S4，神經網絡根據訓練樣本進行訓練后，再根據測試樣本對配電網中發生的故障進行辨識，得到每種故障類型對應的相似度，選取相似度最大的故障類型作為本次故障類型的識別結果。

可選的，所述步驟S2中，采用小波變換分別提取：三相電流、零序電流和零序電壓的特征向量，構成一組特征向量集合，具體包括如下步驟：

對三相電流、零序電壓、零序電流共計5個特征值使用小波基db3進行分解，分解得到的第n層小波包系數，計算小波包能量E_A、E_B、E_C、E_i0、E_u0，E_A、E_B、E_C分別表示A，B，C三相電流的小波包能量，E_i0、E_u0分別表示零序電流和零序電壓的小波包能量，具體計算公式為：

式中，E_P表示E_A、E_B、E_C、E_i0或E_u0分別代入，n表示使用小波分解至第n層所產生的小波包系數計算小波包能量，k表示第n層小波分解出的第k個系數，第n層共有2n個系數。