[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

说明书

技术领域

本发明属于电网故障诊断技术领域，具体是一种基于Hadoop云计算平台的电网线路故障诊断系统及方法。

背景技术

电网的故障诊断对于电力系统来说，是一个老生常谈的问题。目前国内外进行电网故障诊断方面的研究己有不少，并且在诊断方面均有其独特的特点。主要有以下几种方法:基于专家系统的故障诊断方法，基于人工神经网络的故障诊断方法,基于模糊集理论的故障诊断方法，基于Petri网理论的故障诊断方法，基于MAS理论的故障诊断方法等。而诊断平台则大多是主站一台计算机的处理平台，这些方法都有其自身的缺陷，当面对现如今日趋庞大、复杂的电网结构，当出现故障时，面对迅速涌现到调度中心的海量数据，系统会变得不知所措，甚至是崩溃。这样再完美的算法也不能有效的执行，就不能够及时，准确，快速的诊断故障，尽快恢复电力供应。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提供是一种基于Hadoop云计算平台的电网线路故障诊断系统及方法。

本发明的技术方案是：

一种基于Hadoop云计算平台的电网线路故障诊断系统，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。

所述NameNode节点设置有数据监控单元。

采用所述的基于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，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Λ_ic＝diag(λ_1c,λ_2c,……λ_pc)和电压小波变换系数矩阵的奇异值特征矩阵Λ_iv＝diag(λ_1v,λ_2v,……λ_pv)，奇异值特征矩阵表示小波变换系数矩阵的基本特征，p为奇异值特征矩阵左右两侧方阵的阶数最小值；