[发明专利]基于暂态能量双通道及信息融合的瞬时性故障感知方法

权利要求书

1.基于暂态能量双通道及信息融合的瞬时性故障感知方法，其特征在于，采集电网历史数据，借助模糊聚类算法对历史数据进行数据融合分析，将历史特征样本划分为故障类与非故障类，同时采集被保护线路的实时数据，组成待测特征样本；度量待测特征样本与历史特征样本之间的相似程度，根据相似程度的高低将待测样本划归到故障类或者非故障类；然后，将历史特征样本视为高维空间中的一个确定点，样本中的特征量为相应的坐标值，建立高维故障特征空间；通过模糊聚类将待测样本置于该高维故障特征空间中与故障类、非故障类聚类中心进行比较，即可判定待测样本的属性，从而实现瞬时性故障灵敏感知。

2.根据权利要求1所述的基于暂态能量双通道及信息融合的瞬时性故障感知方法，其特征在于：实时数据采集时采用高、低双通道采样方法提取暂态零序信号：在过渡电阻阻值较低时，故障信号幅值较大，此时将通过高通道对零序信号进行采集；当过渡电阻阻值较高时，此时通过低通道对零序信号进行采集。

3.根据权利要求2所述的基于暂态能量双通道及信息融合的瞬时性故障感知方法，其特征在于：采用暂态零序首半波能量作为故障选线判据获得故障信号，该故障判据如下：式中：S₀(t)为零序能量值，u₀(t)为零序电压，i₀(t)为零序电流，T为工频半周期时间。

4.根据权利要求1所述的基于暂态能量双通道及信息融合的瞬时性故障感知方法，其特征在于：所述的模糊聚类算法具体包括以下步骤：

Step 1：数据预处理；

Step 2：确定模糊聚类类别为c类，待测样本总数为n个，假设待测样本的维数为s，q为加权指数，ε为迭代停止阈值，此时聚类中心初始化矩阵为v⁽⁰⁾：

v⁽⁰⁾＝v{v₁,v₂,…v_c}

其中v₁＝(v₁₁,v₁₂,…v_1s),v₂＝(v₂₁,v₂₂,…v_2s)，v_c＝(v_c1,v_c2,…v_cs)；

选取样本相似性度量函数，这里假设样本相似性度量标准采用欧氏距离：

Step 3：根据目标函数计算隶属度矩阵U^(p)；

Step 4：根据目标函数计算聚类中心矩阵V^(p+1)；

Step 5：判断||V^(p)-V^(p+1)||＜ε，那么停止迭代，将聚类中心矩阵V和隶属度矩阵U输出，若||V^(p)-V^(p+1)||＞ε，则令p＝p+1，重新从Step3计算。