[發明專利]一種基于模糊聚類算法的配電網故障區段辨識方法

有效

• 申請號: 202011136602.1
• 申請日: 2020-10-22
• 公開（公告）號: CN112415326B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 梁睿;唐澤華;程孟晗;薛雪
• 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: 李悅聲

本發明公開了一種基于模糊聚類算法的配電網故障區段辨識方法，適用于適用于電網故障辯識領域。首先在線路上廣泛布置的分布式測量點，將各測量點之間的距離定義為一個判別區段，當配電線路沿線發生單相接地故障時，各測量點記錄并遠傳零序電流幅值信息至云端計算機；采用基于模糊聚類算法的定位方法，根據故障線路與非故障線路零序電流幅值沿線分布的差異進行故障區段辨識。對設備性能要求低，辨識方法簡單、可靠，具有重要的實際工程應用價值。

技術領域

本發明涉及一種基于模糊聚類算法的配電網故障區段辨識方法，尤其適用于電網故障辯識領域。

背景技術

隨著我國經濟的快速增長，用電負荷的規模和數量不斷增加，配電網的規模愈加擴大。城市配網線路工作環境復雜，極易發生故障，其中以單相接地故障為主要形式，達到故障總數的80％以上。

為了滿足配電自動化的建設要求，迎合泛在電力物聯網的發展方向，大量分布式測量裝置廣泛配置于配電網中，如μPMU等。然而，大量配置的分布式測量裝置所帶來的海量運行數據，至今仍沒有對其實現有效充分利用，極大地浪費了現場實際運行數據這一寶貴資源。充分利用分布式測量裝置所記錄的正常、故障狀態下的電流波形信息，采取簡單易行的方案有效定位故障區段，對于提升正常、故障狀態下數據的價值，減少運維工作的繁復性與工作量具有重要意義。

發明內容

發明目的：為解決上述技術的不足之處，提供一種步驟簡單，使用效果好，能夠快速定位辨識電網故障區段的基于模糊聚類算法的配電網故障區段辨識方法。

為實現上述目的，本發明的基于模糊聚類算法的配電網故障區段辨識方法，其步驟如下：

S1首先在電網各線路的首端設置首端測量點，并在各線路上間隔布置分布式測量點；在電網正常運行狀態下，采集電網各線路首端測量點兩周波的相電流信息，利用三角函數對采集到的相電流進行擬合，得到正常運行狀態下的波形函數F_m(t)(m＝1,2,…,M，M為母線出線數)；

S2當系統某線路上發生單相接地故障時，采集各線路首端測量點到達穩態后兩周波的相電流信息，使用三角函數對采集到的相電流進行擬合，得到各線路故障后穩態時的波形函數G_m(t)(m＝1,2,…,M，M為母線出線數)；

S3將擬合出的各線路正常運行時的波形函數F_m(t)和各線路故障穩態時的波形函數G_m(t)按時間軸對齊并作差，得差值函數H_m(t)；

S4對差值函數H_m(t)在時間區間上作積分，其中t為故障發生時刻，得到面積差函數序列Γ＝[S₁,S₂,…,S_M]^T(m＝1,2,…,M，M為母線出線數)；

S5利用模糊聚類算法FCM對面積差函數序列Γ進行分類，根據聚類結果，確定故障線路；

S6分別采集故障線路各分布式測量點正常狀態時及到達穩態后的兩周波的相電流波形，利用三角函數將采集到的各測量點相電流信息進行擬合，得到各測量點正常狀態下及故障后穩態的波形函數F_n(t)、D_n(t)(n＝1,2,…,N，N為故障線路上分布式測量點數目)，將F_n(t)、D_n(t)作差，并在時間區間(t+0.04,t+0.1)上積分，得到故障線路上各分布式測量點處相電流的面積差函數序列Ω＝[s₁,s₂,…,s_N]^T(n＝1,2,…,N，N為故障線路上的分布式測量裝置的數目)；

S7使用模糊聚類算法對面積差函數序列Ω進行分類，根據聚類結果，確定單相接地故障發生的線路區段。