[发明专利]一种基于Hadoop云计算平台的电网线路故障诊断系统及方法

权利要求书

1.一种基于Hadoop云计算平台的电网线路故障诊断系统，其特征在于：包括电压互感器、电流互感器、变送器、远方终端、调制解调器、光纤和多个上位机；

电压互感器的输入端、电流互感器的输入端分别连接至电网线路上，电压互感器的输出端、电流互感器的输出端分别连接变送器的输入端，变送器的输出端连接远方终端的输入端，远方终端通过调制解调器与多个上位机进行通讯；

多个上位机形成Hadoop集群，其中一个上位机作为NameNode节点，其余为DateNode节点；每个上位机中均设置有Hbase、HDFS和Map/Reduce，Hadoop集群即Hadoop云计算平台。

2.根据权利要求1所述的基于Hadoop云计算平台的电网线路故障诊断系统，其特征在于：所述NameNode节点设置有数据监控单元。

3.采用权利要求1所述的基于Hadoop云计算平台的电网线路故障诊断系统的电网故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：电压互感器和电流互感器分别实时采集各电网线路上的电压和电流，并经过变送器传输至远方终端；

步骤2：当电网发生故障时，远方终端获取电网电气量信息，并将电气量信息通过调制解调器输送至Hadoop集群中的NameNode节点，NameNode节点将各个电网线路的电气量信息分配到各DateNode节点中的HDFS进行文件存储，再存储到各DateNode节点中的Hbase；

步骤3：各DateNode节点中的Map/Reduce并行处理Hbase存储的电网线路的电气量信息，进行电网故障诊断；

步骤3.1：分别对各个电网线路的电气量信息进行多分辨分析小波变换并提取故障特征，包括小波信号率、小波故障率和小波变异率；

步骤3.1.1：分别对各个电网线路的电气量信息进行多分辨分析小波变换，得到各个电网线路的电流和电压的经重构后小波变换结果：

D_ic1,D_ic2……D_icl为各个电网线路的电流信号的小波变换结果，D_iv1,D_iv2……D_ivl为各个电网线路的电压信号的小波变换结果，其中l表示信号的采样点个数，D_ic1,D_ic2……D_ick为各个电网线路故障前的电流信号小波变换结果，D_ic(k+1),D_ic(k+2)……D_icl为各个电网线路故障后的电流信号的小波变换结果；D_iv1,D_iv2……D_ivk为各个电网线路故障前的电压信号的小波变换结果，D_iv(k+1),D_iv(k+2)……D_ivl为各个电网线路故障后的电压信号的小波变换结果；

步骤3.1.2：得到的小波变换结果对应的小波变换系数矩阵经奇异值分解理论计算得到第i个电网线路的电流小波变换系数矩阵的奇异值特征矩阵和电压小波变换系数矩阵的奇异值特征矩阵，奇异值特征矩阵表示小波变换系数矩阵的基本特征；

步骤3.1.3：分别根据电网线路的电流信号和电压信号计算故障发生后电流信号小波信号率和电压信号小波信号率；

故障发生后第i个电网线路的电流信号小波信号率：s_ic表征第i个电网线路的电流信号能量的强弱程度，W_ic表征第i个电网线路的电流信号分布的算术均值，m尺度下任一电网线路的电流信号分布的算术均值其中，在j尺度下任一电网线路的电流信号的小波信号能量分布：Sjc=Σk|Djc(k)|(j=1......m,k=1......l);]]>

故障发生后第i个电网线路的电压信号小波信号率：s_iv表征第i个电网线路的电压信号能量的强弱程度，W_iv表征第i个电网线路的电压信号能量分布算术均值；m个尺度下任一电网线路的电压信号能量分布算术均值：在j尺度下任一电网线路的电压信号的小波信号能量分布：

步骤3.1.4：根据电网线路的电流信号和电压信号计算故障发生后电流信号小波故障率和电压信号小波故障率；

故障发生后第i个电网线路的电流信号的小波故障率V_ic表示第i个电网线路的电流信号在故障前后的幅值的变化程度：其中，Micq=max{Dic1,Dic2......Dick}Mich=max{Dic(k+1),Dic(k+2)......Dicl},]]>M_icq表示故障前的第i个电网线路的电流信号{D_ic1,D_ic2……D_ick}小波变换结果的最大值，M_ich表示故障后的第i个电网线路的电流信号{D_ic(k+1),D_ic(k+2)……D_icl}小波变换结果的最大值；

故障发生后第i个电网线路的电压信号的小波故障率V_iv表示第i个电网线路的电流信号在故障前后的幅值的变化程度，其中Mivq=max{Div1,Div2......Divk}Mivh=max{Div(k+1),Div(k+2)......Divl},]]>M_ivq表示故障前的第i个电网线路的电压信号{D_iv1,D_iv2……D_ivk}小波变换结果的最大值，M_ivh表示故障后的第i个电网线路的电压信号{D_iv(k+1),D_iv(k+2)……D_ivl}小波变换结果的最大值；

步骤3.1.5：根据电网线路的电流信号和电压信号计算故障发生后电流信号小波变异率和电压信号小波变异率；

(1)故障发生后第i个电网线路的电流信号小波变异率B_ic为第i个电网线路的电流信号的小波变换系数矩阵的奇异值特征矩阵对角元素的平均值；任意一个电网线路的电流信号的小波变换系数矩阵的奇异值特征矩阵对角元素的算术平均值Bc=Σi=1pλicp;]]>

(2)故障发生后第i个电网线路的电压信号小波变异率B_iv为第i个电网线路的电压信号的小波变换系数矩阵的奇异值特征矩阵对角元素的平均值；任意一个电网线路的电压信号的小波变换系数矩阵的奇异值特征矩阵对角元素的算术平均值Bv=Σi=1pλivp;]]>

步骤3.2：根据小波信号率、小波故障率和小波变异率计算各电网线路的故障支持度；

第i个电网线路的故障支持度yi=ρssic2+siv22+ρxxic2+xiv22+ρmmic2+miv223(i=1...n),]]>故障支持度系数ρ_s、ρ_x、ρ_m，均为常数；

步骤3.3：根据各电网线路的故障支持度建立初步可信任分布函数；

第i个电网线路的初步可信任分布函数其中，θ为不确定度，θ＝0.1～0.3；

步骤3.4：通过斯特灵公式对各电网线路进行故障电网线路集与非故障电网线路集的初步分类，然后采用模糊C均值聚类方法在进行故障电网线路集与非故障电网线路集的精确划分，最终确定故障电网线路集；

步骤4：各个DateNode节点将确定的故障电网线路集传输至NameNode节点进行电网线路故障诊断结果显示。