[发明专利]一种利用S变换频谱特性的辐射网故障智能测距方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统继电保护技术领域，具体地说是一种利用S变换频谱特性的辐射网故障智能测距方法。

背景技术

目前输电线路的故障距离已能成功测出，但针对配电网中广泛存在架空线和电缆混和线路及多分支馈线的情况，辐射网故障测距已成为研究的热点。神经网络依靠其强大的模式分类和非线性函数逼近拟合能力已在故障测距中得到一定程度的应用，如何提取辐射网故障特性作为神经网络输入样本已成为故障测距准确的关键。

多分支辐射网发生故障时，其故障点产生的暂态故障行波将在波阻抗不连续点与测量端来回反射，母线处量测端的波形呈现周期性，反应在频率上表现出特定的频谱特性。而故障行波的频谱与故障分支、故障距离和线路终端的系统条件均有关系，借助S变换对故障行波的频谱进行计算，求取各频率段的能量作为神经网络的输入样本，训练神经网络得到辐射网故障测距模型，进而实现故障测距。

若用一个神经网络定位辐射网各个分支故障上的距离，由于分支数和故障过渡电阻类型的组合很多，使得训练样本非常庞大，造成最终形成神经网络模型结构的病态，即隐含层节点数量过大，远超过了输入层节点数的2倍，它已偏离 B P模型最佳结构设计，使神经网络模型学习率极低，收敛性能差。

发明内容

本发明的目的是克服现有多分支辐射网故障测距的不足，提供一种利用S变换频谱特性的辐射网故障智能测距方法。

本发明是应用分层分布式神经网络模型实现多分支辐射网的故障测距。具体实现按以下步骤进行：

（1）多分支辐射网(其模型结构如图1所示)发生单相接地故障后，母线零序电压高于额定相电压15%时，启动元件立即启动。根据保护安装处测得的各线路三相电流，利用克拉克变换矩阵，求得各线路的零序电流：

i_j0= i_jA+ i_jB+ i_jC      j=1,2,……6                        (1)

式中：i_j0为线路j的零序电流；i_jA、i_jB和i_jC分别为线路j的A、B、C的三相电流；

（2）利用故障线路在故障初瞬与健全线路极性相反的原理，选出故障线路；

（3）对故障线路的零序电流进行S变换，其采样频率为100kHz，采样序列长度为200点，经S变换得到101×200的复矩阵：

                     (2)

   n≠0             (3)

      n=0               (4)

式中：为采集到的N个离散的零序电流信号点，=0、1、2….N-1，N为采样序列长度；为的傅里叶变换；为复时频矩阵，其列对应采样时间点，行对应频率点；

（4） 对得到的n+1行m列的复时频矩阵中的各个元素求模，得到模矩阵，其列向量表示信号在某一时刻的幅频特性，其行向量表示信号在某一频率下的时域特征；

（5）取每10个频率点为一个频段，根据下面的公式求整个时间窗内所有频段的能量和：

E₁=                        (5)

E₂=                        (6)

…

E₉=                     (7)

式中：为将S矩阵中的各个元素求模后得到的模矩阵；E₁为5500Hz~10kHz频段的能量总和，E₂为10500Hz~15kHz频段的能量总和，…，E₉为45500Hz~50kHz频段的能量总和，=1、2、3….N，N为时间窗长度；

（6）数据预处理及神经网络输入样本的确定：利用下面的公式计算各频段上的能量比值：