[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

说明书

本发明提供一种基于暂态能量双通道及信息融合的瞬时性故障感知方法，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。

技术领域

本发明属于变电站故障预测领域，尤其涉及一种基于暂态能量双通道及信息融合的瞬时性故障感知方法。

背景技术

现有配电网一般采用人工拉路的方式，逐条线路停电查找故障，并采用人工巡线的方式确定故障点。为提高配电自动化水平，国内外提出了一系列故障选线及选相方法，大致可分为4类：①外加控制措施改变故障量的方法；②基于稳态分量的方法；③基于暂态分量的方法；④基于人工智能的方法。

第一类代表算法为特征频率信号注入法。根据注入信号频率的不同，可分为“S注入法”和注入变频信号法两种。注入法的主要难点是：故障电阻较大情况下，故障线路与非故障线路的信号差异不明显；弧光接地时谐波含量丰富，注人信号极易受到干扰。第二类方法较多，包括：零序电流故障检测、导纳法、负序电流法等。基于稳态量的保护方法的难点是：小电流接地系统零序阻抗大，并受故障接地过渡阻抗的影响，故障稳态电流小，故障线路与非故障线路的区别不明显，此类基于稳态量的接地保护方法，在金属性接地故障试验时一般都能准确动作，但实际运行中准确度不高。第三类方法主要通过提取故障信号中的高频成分实现选线，随着小波分析等新信号处理工具的引入，也出现了一些根据暂态电流特定频带特征进行选线的方法。利用S变换处理各馈线的零序电流，通过比较不同频率点的暂态能量确定容性电流的主导频率，并根据能量的大小选出故障线路。暂态过程包含丰富的故障特征，为选线提供了有利条件，但由于工程现场存在较大环境噪声及感染信号，此类方法需要进一步对暂态信息采集单元，以及暂态保护算法进行优化，方能够满足工程应用需求。

近年来，残流增量接地保护是一个发展方向。在经随调式消弧线圈接地配电网的永久性接地故障期间，改变中性点接地阻抗，增大故障残流，测量各条馈线的零序电流变化量，进行接地保护。由于该方法从源头上增大故障电流，提高了故障特征量的测量精度，因此大大提高了保护灵敏度，已得到了工业应用。但在保护过程中需要操作中性点接地阻抗，有可能影响故障消弧，产生谐波，并影响故障特征量的精确测量，限制了接地保护的精度。

综上所述，配电网送电线路长，接地故障频发，传统采用调度员逐条线路拉路的方式查找故障线路，故障选线效率低、准确性差，配电网抢修人员查找故障时间较长，可靠性低，影响客户满意度。

发明内容

本发明为解决配电网故障线路选相定相，提高抢修人员查找故障效率，减少客户停电感知度，减少故障停电时间，有效降低人身触电风险，降低因故障对人身安全的隐患，为电网的安全稳定运行保驾护航，提供一种基于暂态能量双通道及信息融合的瞬时性故障感知方法。

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，其技术方案在于：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。

有益效果：本发明解决了配电网故障线路选相定相，提高抢修人员查找故障效率，减少客户停电感知度，减少故障停电时间，有效降低人身触电风险，降低因故障对人身安全的隐患，为电网的安全稳定运行保驾护航。