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[發(fā)明專利]基于IEWT和IMDMF的直流配電系統(tǒng)故障檢測方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110418998.7 申請日: 2021-04-19
公開(公告)號: CN113125902B 公開(公告)日: 2022-07-22
發(fā)明(設(shè)計)人: 洪翠;連淑婷;郭謀發(fā);高偉 申請(專利權(quán))人: 福州大學(xué)
主分類號: G01R31/08 分類號: G01R31/08;G01R31/58;G01R31/00;G06F17/14;G06F17/16;G06K9/62
代理公司: 福州元創(chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司 35100 代理人: 陳鼎桂;蔡學(xué)俊
地址: 350108 福建省福州市*** 國省代碼: 福建;35
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 iewt imdmf 直流 配電 系統(tǒng)故障 檢測 方法
【說明書】:

發(fā)明涉及一種基于IEWT和IMDMF的直流配電系統(tǒng)故障檢測方法,包括以下步驟:獲取直流配電線路故障、交流系統(tǒng)故障的數(shù)據(jù),并構(gòu)建改進多視角深度矩陣分解和軟分配層相結(jié)合的故障分類模型;直流配電系統(tǒng)的線路兩端安裝保護裝置,實時監(jiān)測采集直流線路的電流電壓波形,并獲得極間電壓udc;采用改進經(jīng)驗小波變換自適應(yīng)分解電流波形,得到電流分量c1~3;計算細節(jié)系數(shù)的最大值Amax,并設(shè)定閾值Ath,當(dāng)滿足AmaxAth時,判定發(fā)生故障;將獲得的電流分量c1~3、極間電壓udc輸入故障分類模型中,實現(xiàn)直流配電系統(tǒng)故障類型的劃分。本發(fā)明能夠有效縮短故障分類的時間,提高了分類模型運行的效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及配電系統(tǒng)故障檢測領(lǐng)域,具體涉及一種基于IEWT和IMDMF的直流配電系統(tǒng)故障檢測方法。

背景技術(shù)

隨著新能源與電力電子技術(shù)的快速發(fā)展,分布式電源并網(wǎng)需求增大,直流負(fù)荷比重不斷增加。傳統(tǒng)交流配電網(wǎng)需通過電力電子換流裝置實現(xiàn)分布式電源的消納以及直流負(fù)荷的供電,采用直流配電網(wǎng),不但可向各類直流負(fù)荷直接供電,省去分布式電源和儲能裝置并網(wǎng)時的電力電子轉(zhuǎn)換裝置,并且具有傳輸效率高、電能質(zhì)量好、供電可靠性高等優(yōu)勢。然而,保護技術(shù)的不成熟一定程度上限制了直流配電網(wǎng)的大范圍應(yīng)用。與交流配電網(wǎng)相比,直流配電網(wǎng)的系統(tǒng)阻抗低,故障電流上升速度快且幅值高,將對換流站中的二極管帶來沖擊,進而可能危害直流配電設(shè)備。為保護直流配電網(wǎng)中的電力電子器件,需盡快實現(xiàn)故障隔離。快速可靠的故障檢測將為保護動作奠定良好基礎(chǔ),是直流配電網(wǎng)保護方案不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

根據(jù)獲取檢測判據(jù)方式,直流配電網(wǎng)的故障檢測方法大致可以分為基于單端量的故障檢測和基于雙端量通信的故障檢測二類。基于雙端量通信的故障檢測需在線路兩端安裝通信設(shè)備,存在通信同步性的問題。而基于單端量的故障檢測可直接以電氣量的幅值作為故障檢測判據(jù),例如典型的“握手法”及其改進方式、電流的全相關(guān)性檢測等,這些方案實施起來較為容易,但在負(fù)荷投切、功率反轉(zhuǎn)的情況下容易出現(xiàn)誤檢、漏檢,難以滿足可靠性要求。而更常見的是通過信號處理算法、機器學(xué)習(xí)算法等方式提取信號的故障特征,再將其作為故障檢測的判據(jù)。信號處理算法有短時傅里葉變換、離散傅里葉變換、小波變換、改進互補集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法等,這些算法能夠較好地提取故障特征,捕捉信號的奇異點,可靠性相比于直接采用電氣量檢測高,但各個信號處理算法在直流配電系統(tǒng)故障檢測領(lǐng)域的應(yīng)用中或多多少存在一些缺陷。機器學(xué)習(xí)算法如深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K-means算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,在近幾年越來越受歡迎,基于大量數(shù)據(jù)來進行預(yù)測或者得出建議的機器學(xué)習(xí)無疑是非常強大的,若運用在故障檢測的領(lǐng)域中可自動挖掘故障的潛在特征實現(xiàn)故障檢測及分類,減少人為因素對特征提取的影響。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此,本發(fā)明的目的在于提供一種基于改進經(jīng)驗小波變換(ImprovedEmpirical Wavelet Transform,IEWT)和改進多視角深度矩陣分解(Improved Multi-viewDeep Matrix Factorization,IMDMF)的直流配電系統(tǒng)故障檢測方法,能夠有效縮短故障分類的時間,提高了分類模型運行的效率。

為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:

一種基于IEWT和IMDMF的直流配電系統(tǒng)故障檢測方法,包括以下步驟:

獲取直流配電線路故障、交流系統(tǒng)故障的數(shù)據(jù),并構(gòu)建改進多視角深度矩陣分解和軟分配層相結(jié)合的故障分類模型;

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