[发明专利]一种基于时频图像信息的配电网单相接地故障选线方法

说明书

本发明公开了一种基于时频图像信息的配电网单相接地故障选线方法，该方法利用搭建的配电网模型，生成了单相接地故障后的各线路首端零序电流波形，经过相应的转换后得到了对应的时频图像，以此生成了对应的训练集。并用该训练集训练了卷积神经网络，得到故障选线模型，然后利用同一配电网模型再次生成故障时频图像，作为测试集，输入卷积神经网络得到各线路对应的网络输出值，选取输出值最大的线路为故障线路，最终取得了良好的选线效果。本发明方法能够在配电网发生单相接地故障时准确地选出故障线路，这对结构复杂多变，故障信号微弱的配电网的故障诊断、可靠运行具有重要意义。

技术领域

本发明属于电力系统领域，涉及配电网故障诊断领域，具体涉及一种基于时频图像信息的配电网单相接地故障选线方法。

背景技术

配电网是完成“最后一公里”电能输送任务的关键角色，直接影响供电的可靠性与质量。然而在实际情况中，配电网发生故障的概率较高，而其中单相接地故障最为常见。按照国家电网公司电力安全工作规程规定，中性点不接地或非直接接地的配电网发生单相接地故障后，为了不影响对用户的连续供电，系统仍可带故障运行1～2h。尽管如此，若故障得不到及时的消除，则故障可能从单相接地故障演变为更严重的线间故障。

配电网具有出线多，网络结构复杂的特点。考虑到我国大部分配电网都是采取中性点非直接接地的接地方式，若发生单相接地故障，零序电流较小，在线路首端母线上虽能通过寻找电压最低相的方式找到故障相，但并不能确定故障点所在的馈线。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于时频图像信息的配电网单相接地故障选线方法，以解决配电网单相接地故障选线的问题，本发明将时频图像信息，卷积神经网络用于配电网单相接地故障模型，在配电网的故障诊断、维护管理等方面都具有很重要的现实意义。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于时频图像信息的配电网单相接地故障选线方法，包括以下步骤：

步骤1、建立配电网模型，该模型由同步发电机模型、变压器模型、线路模型和负荷模型组成，并利用该配电网模型进行配电网单相接地故障仿真；

步骤2、将故障仿真得到的数据转换为对应的时频图像信息；

步骤3、利用仿真得到的时频图像信息数据训练卷积神经网络，得到卷积神经网络选线模型；

步骤4、获取配电网单相接地故障后的故障数据，并转换成时频图像信息，利用卷积神经网络模型对单相接地故障进行选线。

进一步地，步骤1中建立的配电网模型中的线路模型为贝瑞隆模型，负荷模型为恒定阻抗模型。

进一步地，对步骤2中所述的故障仿真得到的数据为故障后各线路首端的零序电流波形。

进一步地，步骤2中将零序电流波形转换成时频图像的方法为：先对零序电流波形进行短时傅立叶变换，对变换得到的复数矩阵先求模后再进行下述归一化，最终形成8阶灰度图像：

A₂＝10*log_l0 A₁

A₄＝255*A₃

其中，A₁为零序电流波形经短时傅里叶变换取平方模后得到的参数矩阵，A₂为矩阵A₁经过对数处理后的参数矩阵，A₃为矩阵A₂经最大-最小归一化处理的参数矩阵，A₄为输出的8阶灰度图像参数。

进一步地，步骤2中将零序电流波形转换成时频图像，得到的时频图像是128像素×128像素的8阶灰度图像。