[發(fā)明專利]基于行波數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的輸電線路故障選線與定位方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210040970.9
• 申請(qǐng)日: 2022-01-14
• 公開（公告）號(hào): CN114325245B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 萬(wàn)望龍;王瑞;秦拯;鄧名高;張吉昕;歐露;高詩(shī)慧;尹鍵溶
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖南大學(xué);湖南湘能智能電器股份有限公司
• 主分類號(hào): G01R31/08
• 分類號(hào): G01R31/08
• 代理公司: 湖南岑信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43275
• 代理人: 谷萍

本發(fā)明公開了一種基于行波數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的輸電線路故障選線與定位方法，利用深度學(xué)習(xí)模型不斷迭代，從而自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)并學(xué)習(xí)行波數(shù)據(jù)的特征，計(jì)算輸電線路組中各條線路之間的差異，選出故障線路；基于選取的故障線路，利用滑動(dòng)窗口將雙端故障行波數(shù)據(jù)分組，采用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建雙端行波數(shù)據(jù)相似度匹配模型，根據(jù)計(jì)算出的最大相似度來獲取雙端行波數(shù)據(jù)匹配窗口，從而根據(jù)窗口時(shí)間比例計(jì)算輸電線路故障點(diǎn)所在位置。本發(fā)明使得行波數(shù)據(jù)的時(shí)序性得到了保障，可更好的使用特征選出故障線路。孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)匹配窗口計(jì)算雙端行波傳遞時(shí)間比例從而確定故障發(fā)生的位置，具有較高的準(zhǔn)確性。

【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明涉及輸電線路技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于行波數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的輸電線路故障選線與定位方法。

【背景技術(shù)】

輸電線路故障會(huì)對(duì)用電端帶來極大的不便，因此，需要快速對(duì)輸電線路中的故障點(diǎn)進(jìn)行定位。輸電線路故障的定位主要包括兩個(gè)部分，其中一個(gè)部分為判別發(fā)生故障的線路，另一個(gè)部分為判別故障點(diǎn)在線路中的位置。

相關(guān)技術(shù)中，輸電線路的故障定位方法通常為：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)，然后預(yù)設(shè)規(guī)則將待判別的線路與數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配來確定發(fā)生故障的線路，然后基于雙端匹配法計(jì)算故障點(diǎn)的位置。但是該種故障定位方法存在以下兩個(gè)不足：(1)輸電線路發(fā)生故障時(shí)，故障線路會(huì)對(duì)其他同組線路產(chǎn)生電磁干擾，使得選取的故障線路容易出現(xiàn)偏差；(2)故障線路中行波數(shù)據(jù)傳遞時(shí)因能量損耗，使得雙端行波數(shù)據(jù)因能量損耗不同步導(dǎo)致大量信號(hào)損失，從而造成匹配不準(zhǔn)確的問題。

因此，有必要提供一種基于行波數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的輸電線路故障選線與定位方法以解決上述問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是在于提供一種基于行波數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的輸電線路故障選線與定位方法以解決上述問題，可以提高故障點(diǎn)及故障位置的匹配準(zhǔn)確性。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為：

一種基于行波數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的輸電線路故障選線與定位方法，包括如下步驟：

S1：獲取多個(gè)輸電線路組的時(shí)序行波數(shù)據(jù)，對(duì)所述時(shí)序行波數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)簽后形成數(shù)據(jù)集，將所述數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；

S2：提取所述數(shù)據(jù)集的特征，然后將提取的特征及其標(biāo)簽送入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行多次迭代訓(xùn)練，將訓(xùn)練好的模型采用所述測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，得到輸電線路故障選線模型；

S3：針對(duì)任意線路組內(nèi)的線路故障，采用所述輸電線路故障選線模型確定故障線路，然后將故障線路的行波數(shù)據(jù)兩等分形成兩個(gè)滑動(dòng)窗口，逐漸減小其中一個(gè)所述滑動(dòng)窗口的大小，此時(shí)另外一個(gè)滑動(dòng)窗口的大小對(duì)應(yīng)增加，確保兩個(gè)滑動(dòng)窗口完全包含所述故障線路的全部行波數(shù)據(jù)，將兩個(gè)所述滑動(dòng)窗口的行波數(shù)據(jù)分別送入孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)中輸出對(duì)應(yīng)的表征，計(jì)算兩個(gè)表征的歐式距離，得到兩個(gè)所述滑動(dòng)窗口行波數(shù)據(jù)的相似程度，當(dāng)兩個(gè)所述滑動(dòng)窗口的相似程度達(dá)到最大時(shí)，則此時(shí)兩個(gè)所述滑動(dòng)窗口相接位置所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)即為線路故障點(diǎn)；

S4：分別記錄線路兩端接收到故障點(diǎn)信號(hào)的時(shí)間，計(jì)算兩個(gè)接收時(shí)間的比值，即為線路故障點(diǎn)分別到故障線路兩端的距離比值，確定線路故障點(diǎn)的具體位置。

優(yōu)選的，所述時(shí)序行波數(shù)據(jù)為電流行波數(shù)據(jù)或電壓行波數(shù)據(jù)。

優(yōu)選的，所述輸電線路組中包含若干條正常線路和一條故障線路，標(biāo)注的過程是為了每條線路的時(shí)序行波數(shù)據(jù)打上標(biāo)簽，故障線路標(biāo)記為1，正常線路標(biāo)記為0。

優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練集與測(cè)試集的比例為8:2。

優(yōu)選的，提取的特征包括行波數(shù)據(jù)的平均歐式偏離度、平均差分偏離度、最大歐式偏離度、最小歐式偏離度，最大差分偏離度及最小差分偏離度。

優(yōu)選的，所述步驟S2中“提取所述數(shù)據(jù)集的特征”具體為：