[發明專利]基于WaveNet的多端直流輸電線路故障診斷方法

在審

• 申請號: 202210106519.2
• 申請日: 2022-01-28
• 公開（公告）號: CN114580500A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 鄧亞平;張曉暉;席曉莉;賈顥
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 王奇

1.基于WaveNet的多端直流輸電線路故障診斷方法，其特征在于，具體按照如下步驟進行：

步驟1：采集多端柔性直流輸電系統中的部分電壓電流信號采集，其中，至少包括一條直流輸電線路上的正極電壓、負極電壓、正極電流、負極電流，以及一條連接該直流輸電線路的交流側三相交流電壓和交流電流；

步驟2：對步驟1中采集到的電壓數據和電流數據進行歸一化預處理，獲得歸一化預處理后的電壓數據和電流數據；

步驟3：在多端柔性直流輸電系統運行于不同工況的情形下，通過仿真手段或者收集實際系統運行歷史數據，形成樣本數據集；

步驟4：對樣本數據集人工標注并劃分為樣本訓練集、樣本驗證集、樣本測試集；

步驟5：搭建WaveNet整體模型結構；

步驟6：對WaveNet模型使用步驟4的樣本訓練集進行模型的訓練，獲得訓練完成后的WaveNet模型；

步驟7：對訓練完成后的WaveNet模型，使用步驟4的樣本驗證集進行模型的過擬合判斷；若出現過擬合則按照步驟6對WaveNet模型進行重新訓練，直至未出現過擬合現象，得到最優WaveNet模型；

步驟8：對步驟7的最優WaveNet模型，使用步驟4的樣本測試集進行模型的測試；

步驟9：將實時采集到的多端柔性直流輸電系統中的電壓數據和電流數據輸入到步驟7所獲得的最優WaveNet模型中，模型輸出故障所在的線路編號；其中，電壓數據和電流數據至少包括一條直流輸電線路上的正極電壓、負極電壓、正極電流、負極電流，以及一條連接該直流輸電線路的交流側三相交流電壓和交流電流。

2.根據權利要求1所述的基于WaveNet的多端直流輸電線路故障診斷方法，其特征在于，步驟1中，部分電壓電流信號采集具體為：通過結合多端柔性直流輸電系統中安裝的部分電壓測量裝置和電流測量裝置，分別對多端柔性直流輸電系統中的部分電壓和部分電流進行信號采集。

3.根據權利要求1所述的基于WaveNet的多端直流輸電線路故障診斷方法，其特征在于，步驟2具體為：對步驟1中采集到的電壓數據和電流數據的幅值進行如下公式(1)的采樣計算，并全部進行如下公式(2)的歸一化，獲得預處理數據；

其中，N為每個周期采集的數據點數，x₁，x₂，x₃，……，x_N依次為每個周期內的各采樣數據點所對應的數據值；

其中，x^*為歸一化后的數據輸出，x為原始采集到的數據，x_max為輸入的樣本數據中的最大值，x_min為輸入的樣本數據中的最小值。

4.根據權利要求1所述的基于WaveNet的多端直流輸電線路故障診斷方法，其特征在于，步驟3中，不同工況包括有不同線路參數、不同負荷容量、不同系統阻抗、不同故障類型以及不同故障線路；其中，不同故障類型包括單相短路、兩相短路以及三相短路；不同故障線路包括直流側線路和交流側線路。

5.根據權利要求1所述的基于WaveNet的多端直流輸電線路故障診斷方法，其特征在于，步驟4具體為：對需要分析的多端柔性直流輸電系統中的直流側線路和交流側線路進行編號1～m，對步驟3中的樣本數據集進行標注，其中，每個樣本數據包含一個輸入項和一個輸出項，輸入項為步驟2中歸一化預處理后的電壓數據和電流數據；輸出項為與輸入項對應工況的線路編號；

對標注完成的樣本數據集進行劃分，其中的70％為樣本訓練集，20％為樣本驗證集，10％為樣本測試集。