[发明专利]一种配电网运行状态识别方法及系统

权利要求书

1.一种配电网运行状态识别方法，其特征在于，包括：

采集配电网状态监测量；

将采集到的配电网状态监测量带入预先构建的故障识别模型，得到所述配网运行状态；

其中，所述配电网状态监测量包括：三相电压、三相电流及零序量；

其中，所述故障识别模型基于HHT分析得到的故障特征向量构建；

所述故障特征向量包括：低阻故障特征向量和高阻故障特征向量。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障识别模型的构建包括：

获取配电网的历史运行状态及监测量，并根据所述历史运行状态及监测量构建低阻故障计算集和高阻故障计算集；

基于所述低阻故障计算集构建低阻阴性选择器；

基于高阻故障计算集，通过对阴性选择器进行训练，构建高阻阴性选择器；

基于所述低阻阴性选择器和所述高阻阴性选择器，得到故障识别框架；

其中，所述运行状态，包括：单相低阻接地状态、两相接地状态、两相短路状态、三相故障状态、单相高阻接地状态和正常状态。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取配电网的历史运行状态及监测量，并根据所述历史运行状态及监测量构建低阻故障计算集和高阻故障计算集，包括：

将所述历史监测量设为样本数据，并基于所述样本数据和对应的运行状态构建状态样本集{S₀,l}；

从所述状态样本集{S₀,l}中提取低阻故障特征向量，构建低阻故障训练集{S₁,l}；

从所述状态样本集{S₀,l}中提取高阻故障特征向量，构建高阻故障训练集{S₂,l}；

分别将所述低阻故障训练集和所述高阻故障训练集归一化处理，得到低阻故障计算集{S′₁,l}和高阻故障计算集{S′₂,l}；

其中，S₀为监测量，S₁为低阻故障检测量的特征向量，S₂为高阻故障检测量的特征向量，S′₁为归一化处理后低阻故障监测量的特征向量，S′₂为归一化处理后高阻故障监测量的特征向量，l为样本状态。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述状态样本集{S₀,l}中提取低阻故障向量，构建低阻故障训练集{S₁,l}，包括：

基于状态样本集{S₀,l}中的监测量分别计算三相电流和三相电压的相对变化程度，得到相对变化程度集合；

基于相对变化程度集合，对低阻故障进行辨识，得到低阻故障训练集{S₁,l}。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述三相电流的变化程度，通过下式获取：

其中，ΔI_a,b,c为三相电流的变化程度，I_{a,b,c_before}为前一周期的三相电流，I_{a,b,c_after}为后一周期的三相电流；

所述三相电压的变化程度，通过下式获取：

其中，ΔU_a,b,c为三相电压的变化程度，U_{a,b,c_before}为前一周期的三相电压，U_{a,b,c_after}为后一周期的三相电压。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述状态样本集{S₀,l}中提取高阻故障向量，构建高阻故障训练集{S₂,l}，包括：

从所述状态样本集{S₀,l}中提取零序电压对应的样本，并进行Hilbert-Huang变换(HHT)分析得到高阻故障训练集{S₂,l}。