[發(fā)明專利]主動(dòng)配電系統(tǒng)故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111456616.6
• 申請(qǐng)日: 2021-12-01
• 公開（公告）號(hào): CN114239703A
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 褚旭;鮑澤宏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/00
• 代理公司: 長(zhǎng)沙正奇專利事務(wù)所有限責(zé)任公司 43113
• 代理人: 馬強(qiáng);曾利平

本發(fā)明公開了一種主動(dòng)配電系統(tǒng)故障診斷方法與系統(tǒng)，由錄波數(shù)據(jù)、仿真數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的負(fù)序、零序電流分量經(jīng)過拼接、分類整理、標(biāo)注以及歸一化處理得到數(shù)據(jù)集；利用時(shí)序卷積核替代傳統(tǒng)殘差網(wǎng)絡(luò)的圖像卷積核構(gòu)建基于時(shí)序卷積的殘差網(wǎng)絡(luò)模型，再采用數(shù)據(jù)集對(duì)殘差網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到訓(xùn)練后的殘差網(wǎng)絡(luò)模型，最后利用訓(xùn)練后的殘差網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行故障類型、故障線路以及故障位置判別；基于時(shí)序卷積的殘差網(wǎng)絡(luò)模型提升了特征通道橫向感受野，最大程度地保留了各特征通道相關(guān)性、避免了特征信息損失，使主動(dòng)配電系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)中抽象、復(fù)雜特征得以被挖掘。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于配電系統(tǒng)故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于時(shí)序卷積殘差網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)配電系統(tǒng)故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

配電系統(tǒng)直接面向負(fù)荷、實(shí)現(xiàn)電能分配，是電力系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)。為促進(jìn)可再生能源消納，推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，分布式電源(distributed generator，DG)大量接入輸配電終端形成主動(dòng)配電系統(tǒng)(active distribution system,ADS)，其可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)全方位的可觀、可控，并將成為未來應(yīng)對(duì)DG并網(wǎng)、實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)的重要技術(shù)措施。高比例的DG接入與傳統(tǒng)配電網(wǎng)相比，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逐步由單源輻射型向多源輻射型轉(zhuǎn)變，且逆變類電源由于限流控制導(dǎo)致故障電流幅值與正常工況差異較小，將極大影響ADS的診斷可靠性與靈敏性。及時(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行故障診斷有助于ADS降低故障恢復(fù)決策難度，指導(dǎo)故障檢修操作順序，進(jìn)而提升本地負(fù)荷用電可靠性，增強(qiáng)系統(tǒng)運(yùn)行安全性。

配電系統(tǒng)故障診斷方案從原理上主要分為故障特征分析法、人工智能算法兩大類。其中，故障特征分析法物理意義明確、可解釋性強(qiáng)，但需專家經(jīng)驗(yàn)、建模困難，診斷方案復(fù)雜度高；而人工智能算法無需復(fù)雜公式推導(dǎo)、依據(jù)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)建立診斷模型，雖可解釋性差，但模型構(gòu)建相對(duì)簡(jiǎn)單、預(yù)測(cè)結(jié)果精度高，近年來得到廣泛關(guān)注。此外，現(xiàn)有故障診斷方案功能較為單一、配置不完備、智能化較低，無法同時(shí)自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)故障選型、故障選線及故障定位功能，且方案針對(duì)于傳統(tǒng)配電系統(tǒng)，應(yīng)用于ADS時(shí)選擇性、靈敏性、可靠性難以保證，亟需構(gòu)建配置完整、精度高、適應(yīng)性強(qiáng)的ADS故障診斷方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種主動(dòng)配電系統(tǒng)故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中無法同時(shí)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)故障選型、故障選線和故障定位功能，以及主動(dòng)配網(wǎng)系統(tǒng)中故障選型、故障選線和故障定位功能識(shí)別精度低的問題。

本發(fā)明是通過如下的技術(shù)方案來解決上述技術(shù)問題的：一種主動(dòng)配電系統(tǒng)故障診斷方法，包括以下步驟：

步驟1：獲取不同場(chǎng)景下主動(dòng)配電系統(tǒng)各配電分支測(cè)量點(diǎn)的原始電氣量錄波數(shù)據(jù)樣本，和/或采用時(shí)域仿真法模擬主動(dòng)配電系統(tǒng)的不同場(chǎng)景，獲取仿真數(shù)據(jù)樣本；

步驟2：根據(jù)所述錄波數(shù)據(jù)樣本和仿真數(shù)據(jù)樣本計(jì)算各配電分支的負(fù)序、零序電流分量；

步驟3：將同一場(chǎng)景下的所述錄波數(shù)據(jù)樣本和/或仿真數(shù)據(jù)樣本與對(duì)應(yīng)的所述負(fù)序、零序電流分量進(jìn)行拼接，得到一系列不同運(yùn)行、異常、故障場(chǎng)景下的初始特征矩陣樣本；

步驟4：根據(jù)故障類型、故障線路以及故障位置對(duì)所述初始特征矩陣樣本進(jìn)行分類整理和標(biāo)注，得到帶標(biāo)注的故障類型、故障線路以及故障位置原始數(shù)據(jù)集；

步驟5：對(duì)所述故障類型、故障線路以及故障位置原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理，得到故障類型、故障線路以及故障位置標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集；

步驟6：構(gòu)建基于時(shí)序卷積的殘差網(wǎng)絡(luò)模型，采用所述故障類型、故障線路以及故障位置標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集對(duì)所述殘差網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的殘差網(wǎng)絡(luò)模型；

步驟7：實(shí)時(shí)獲取各配電分支測(cè)量點(diǎn)的電氣量數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述電氣量數(shù)據(jù)計(jì)算負(fù)序、零序電流分量；

步驟8：對(duì)所述電氣量數(shù)據(jù)以及負(fù)序、零序電流分量進(jìn)行歸一化處理后，采用所述步驟6中訓(xùn)練后的殘差網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行在線判別，得到故障類型、故障線路以及故障位置預(yù)測(cè)結(jié)果。