[发明专利]一种基于综合判据和神经网络的电压暂降源定位方法

说明书

本发明公开了一种基于综合判据和神经网络的电压暂降源定位方法。该方法包括三个步骤：包含简单定位判据和暂降特征的全面特征量提取、形成基于神经网络训练的综合判据、利用综合判据进行电压暂降源定位。本发明利用神经网络提出一种基于现有的电压暂降源定位方法上的综合判据，适用于大数据背景下的电力系统的电压暂降源的定位，提高了定位的准确度。

技术领域

本发明属于电力系统领域，尤其涉及一种电压暂降源定位方法。

背景技术

随着电网中电力电子设备的应用与敏感设备的投入，电能质量问题日益受到广泛的关注。电压暂降作为其中一种重要的电能质量问题，其定位具有界定事故双方责任、降低经济损失并解决纠纷的意义。现有的电压暂降源定位方法都有各自的适用范围及定位缺陷，因此在实际复杂的电力系统定位中准确度受到影响。神经网络通过改变内部节点的数量和连接关系，组建合理的网络结构来实现计算目标，具有较强的非线性映射能力，可对特征空间进行较为复杂的划分。利用神经网络的方法对电压暂降源进行定位，可以在基于现有的定位方法上综合判据，提高定位的准确度。

发明内容

本发明的技术方案是，一种基于综合判据和神经网络的电压暂降源定位方法。其特征是综合现有的电压暂降源定位判据，通过输入计算得到的特征量训练神经网络，利用训练好的神经网络对未知的电压暂降源进行定位。暂降源的上下游位置关系如图1所示。

本专利的神经网络包括输入层、隐含层、输出层三部分，输入层是计算得到的特征量，输出层是电压暂降源定位的结果，隐含层是通过大量数据对神经网络进行训练后得到的特征量与电压暂降源定位结果之间的关系。该方法流程图如图2所示，按照流程图，该方法实施步骤如下：

步骤1：包含简单定位判据和暂降特征的全面特征量提取

本专利提取的特征量包括两部分，第一部分是电压暂降源简单定位的特征判据，包括扰动能量DE、阻抗实部R_e、系统轨迹斜率k、三相电流实部Icosθ；第二部分是电压暂降期间的暂降特征量，包括三相的电压幅值特征U、斜率特征γ、谐波特征Δh、相位跳变以及三相不平衡度U_ub。，电压暂降期间的暂降特征量的定义如下：

(1)电压幅值

电压幅值特征量包括暂降期间的电压平均值和电压最小值：

其中，U₁是暂降期间的电压基波瞬时值。

(2)电压斜率

电压斜率特征量包括在电压暂降发生时的下降斜率和电压恢复时的上升斜率：

其中，U_sag为电压幅值，T_d和T_u分别为电压下降时间和电压恢复时间。

(3)谐波含量

谐波含量指电压暂降前后谐波含量的变化：

其中，下标h代表谐波有效值，下标1代表基波有效值。

(4)相位跳变

相位跳变值在暂降前后电压基波相位的变化：

其中，为电压基波的相角。为暂降期间电压基波的相角；为暂降前电压基波的相角。

(5)三相不平衡度

其中，U_a1，U_b1，U_c1分别为ABC三相相电压基波幅值。