[發明專利]基于優化脈沖神經膜系統的單相接地故障選線方法

有效

• 申請號: 202110942145.3
• 申請日: 2021-08-17
• 公開（公告）號: CN113625118B
• 公開（公告）日: 2023-10-24
• 發明（設計）人: 田君楊;李海勇;蔣連鈿;楊彥;沈梓正;巫聰云;劉斌;韓冰;黃超;秦蓓;何洪;覃丙川;黃鵬飛
• 申請（專利權）人: 廣西電網有限責任公司
• 主分類號: G01R31/08
• 分類號: G01R31/08;G01R31/52;G01R31/58
• 代理公司: 廣州市專注魚專利代理有限公司 44456
• 代理人: 劉玉珠

1.基于優化脈沖神經膜系統的單相接地故障選線方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取不同情況下故障線路數據和非故障線路數據；

對線路中相電流和無功功率進行離散度計算和歸一化處理，建立故障選線模型；

利用優化脈沖神經膜系統求解故障選線模型的目標函數的優化參數；

計算目標函數的值，若目標函數的值大于預設值，則判定該線路發生接地故障。

2.根據權利要求1所述的基于優化脈沖神經膜系統的單相接地故障選線方法，其特征在于，所述建立故障選線模型，具體包括以下步驟：

采集線路中的相電流數據和無功功率數據；

計算相電流和無功功率的變化量；

選擇故障前和故障后的相電流和無功功率進行離散度計算和歸一化處理。

3.根據權利要求2所述的基于優化脈沖神經膜系統的單相接地故障選線方法，其特征在于，對故障前和故障后的相電流進行離散度計算，具體還包括以下步驟：

采集線路中的三相電流數據；

對單相接地的相電流進行離散度計算，其中，相電流離散度計算公式如下：

其中，x_i為各樣本數據，為樣本數據的平均值，n為樣本數據個數；

根據相電流離散度計算線路中故障前以及故障后的相電流離散度，計算線路中故障前和故障后相電流離散度差；

對相電流離散度進行歸一化處理，歸一化處理計算公式如下：

其中Δσ_i表示第i條線路中故障前及故障后的相電流離散度差，Δσ_k表示第k條線路中故障前及故障后的相電流離散度差。

4.根據權利要求2所述的基于優化脈沖神經膜系統的單相接地故障選線方法，其特征在于，對無功功率進行歸一化處理，具體還包括：

根據無功功率變化值，對無功功率歸一化處理，計算公式如下：

其中ΔQ_i為第i條線路中無功功率變化量，ΔQ_k為第k條線路中無功功率變化量。

5.根據權利要求1所述的基于優化脈沖神經膜系統的單相接地故障選線方法，其特征在于，所述目標函數具體為：

P_i＝m·α_i+(1-m)·β_i

其中：P_i為饋線線路的故障概率；

m為需要進行優化的權重參數；

α_i為相電流離散度歸一化處理后的值；

β_i為無功功率歸一化處理后的值。

6.根據權利要求1所述的基于優化脈沖神經膜系統的單相接地故障選線方法，其特征在于，所述目標函數的值通過優化脈沖神經膜系統得出優化參數，利用所述優化參數確定目標函數的值。

7.根據權利要求1所述的基于優化脈沖神經膜系統的單相接地故障選線方法，其特征在于，所述預設值為0.5。

8.根據權利要求1所述的基于優化脈沖神經膜系統的單相接地故障選線方法，其特征在于，所述故障線路數據和所述非故障線路數據包括線路中的相電流數據和無功功率數據。

9.根據權利要求1所述的基于優化脈沖神經膜系統的單相接地故障選線方法，其特征在于，所述目標函數計算母線處所有饋線的故障概率。

10.根據權利要求3所述的基于優化脈沖神經膜系統的單相接地故障選線方法，其特征在于，計算線路中故障前和故障后相電流離散度差的計算公式為：

Δσ_i＝σ_i2-σ_i1

其中σ_i2為故障后的相電流離散度，σ_i1為故障前的相電流離散度。