[發明專利]主動配電系統故障診斷方法、系統、設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202111456616.6 | 申請日: | 2021-12-01 |
| 公開(公告)號: | CN114239703A | 公開(公告)日: | 2022-03-25 |
| 發明(設計)人: | 褚旭;鮑澤宏 | 申請(專利權)人: | 湖南大學 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/00 |
| 代理公司: | 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113 | 代理人: | 馬強;曾利平 |
| 地址: | 410083 湖*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 主動 配電 系統 故障診斷 方法 設備 存儲 介質 | ||
1.一種主動配電系統故障診斷方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟1:獲取不同場景下主動配電系統各配電分支測量點的原始電氣量錄波數據樣本,和/或采用時域仿真法模擬主動配電系統的不同場景,獲取仿真數據樣本;
步驟2:根據所述錄波數據樣本和/或仿真數據樣本計算各配電分支的負序、零序電流分量;
步驟3:將同一場景下的所述錄波數據樣本和/或仿真數據樣本與對應的所述負序、零序電流分量進行拼接,得到一系列不同運行、異常、故障場景下的初始特征矩陣樣本;
步驟4:根據故障類型、故障線路以及故障位置對所述初始特征矩陣樣本進行分類整理和標注,得到帶標注的故障類型、故障線路以及故障位置原始數據集;
步驟5:對所述故障類型、故障線路以及故障位置原始數據集進行歸一化處理,得到故障類型、故障線路以及故障位置標準數據集;
步驟6:構建基于時序卷積的殘差網絡模型,采用所述故障類型、故障線路以及故障位置標準數據集對所述殘差網絡模型進行訓練,得到訓練后的殘差網絡模型;
步驟7:實時獲取各配電分支測量點的電氣量數據,并根據所述電氣量數據計算負序、零序電流分量;
步驟8:對所述電氣量數據以及負序、零序電流分量進行歸一化處理后,采用所述步驟6中訓練后的殘差網絡模型進行在線判別,得到故障類型、故障線路以及故障位置判別結果。
2.如權利要求1所述的主動配電系統故障診斷方法,其特征在于,還包括互校驗步驟,具體實現過程為:
當故障類型和故障線路判別結果均為正常狀態時,打印誤動信息報表;
當故障類型或故障線路判別結果為故障狀態時,打印異常故障類型或異常線路信息報表;
當故障類型和故障線路判別結果均為故障狀態時,打印故障類型、故障線路以及故障位置異常信息報表。
3.如權利要求1所述的主動配電系統故障診斷方法,其特征在于,所述步驟1中,各配電分支測量點為各配電分支兩端最靠近電網側的測量點;所述錄波數據包括三相電壓錄波數據和三相電流錄波數據。
4.如權利要求1所述的主動配電系統故障診斷方法,其特征在于,所述步驟1中,獲取仿真數據樣本時的故障場景由不同故障線路、不同故障類型、不同故障位置、不同過渡電阻、不同線路發生故障時所對應的故障電壓初相角以及不同負荷水平組合模擬生成。
5.如權利要求1所述的主動配電系統故障診斷方法,其特征在于,所述步驟5中,歸一化處理公式為:
其中,c為歸一化處理后的結果,ci為待歸一化處理數據,cmin、cmax分別為與ci同類別的所有數據中的最小值、最大值。
6.如權利要求1~5中任一項所述的主動配電系統故障診斷方法,其特征在于,所述基于時序卷積的殘差網絡模型包括依次連接的預處理單元、遍歷采樣單元、特征變換單元、全局池化單元以及輸出單元;
所述預處理單元包括依次連接的時序卷積層、激活函數層、最大值池化層;
所述遍歷采樣單元包括一個時序殘差模塊;所述特征變換單元包括兩個時序殘差模塊;每個所述時序殘差模塊均由兩個時序殘差基本模塊構成,每個所述時序殘差基本模塊均包括一根短接線和依次連接的第一時序卷積層、第一批歸一化層、第一激活函數層、第二時序卷積層、第二批歸一化層以及第二激活函數層;
所述全局池化單元為全局平均池化層;
所述輸出單元包括全連接層和Softmax激活函數層,或所述輸出單元包括全連接層。
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