[发明专利]基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法及系统

权利要求书

1.一种基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法，其特征在于，包括：

实时获取有源配电网运行电气参数并进行预处理，得到基于时间序列的一维故障特征量列矩阵；其中，一维故障特征量列矩阵是单一故障特征量监测矩阵，以物理节点个数为行，一个工频采样时间内的采样点数为列；

将多个不同故障类型的一维故障特征量列矩阵在空间上融合，形成同一时间序列的多故障特征量监测矩阵，再基于至少两个不同时间序列的多维故障特征量监测矩阵进一步融合扩维，形成高维故障特征量监测矩阵；

对高维故障特征量监测矩阵进行降维处理，筛选降维后矩阵的两个特征根，并计算这两个特征根对应的正交化特征向量；

将两个正交化特征向量组成的列矩阵进行基于密度的局部异常因子检测，检测出异常物理节点，再根据配电网网络拓扑得到异常物理节点对应的故障区段，获得故障诊断结果。

2.如权利要求1所述的基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法，其特征在于，对实时获取有源配电网运行电气参数的预处理操作包括故障特征量的选择、网络关联矩阵的构建及区域差分化处理。

3.如权利要求1所述的基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法，其特征在于，所述有源配电网运行电气参数包括三相电流、零序电流、负序电流和零序有功和无功功率。

4.如权利要求1所述的基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法，其特征在于，将两个正交化特征向量组成的列矩阵进行基于密度的局部异常因子检测的过程为：

计算两个正交化特征向量组成的列矩阵中各元素的K距离，即以该元素为原点，计算除原点外距离原点最近的第K个元素的距离，然后根据K距离计算各元素的K距离邻域，进而确定各元素的局部可达距离与局部可达密度，最终计算各物理节点对应元素的局部异常因子。

5.如权利要求1所述的基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法，其特征在于，检测出异常物理节点的过程为：

将物理节点局部异常因子与设定的局部异常因子阈值比较，小于阈值则代表物理节点正常，大于阈值则代表物理节点故障。

6.一种基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断系统，其特征在于，包括：

电气参数获取及预处理模块，其用于实时获取有源配电网运行电气参数并进行预处理，得到基于时间序列的一维故障特征量列矩阵；其中，一维故障特征量列矩阵是单一故障特征量监测矩阵，以物理节点个数为行，一个工频采样时间内的采样点数为列；

监测矩阵形成模块，其用于将多个不同故障类型的一维故障特征量列矩阵在空间上融合，形成同一时间序列的多故障特征量监测矩阵，再基于至少两个不同时间序列的多维故障特征量监测矩阵进一步融合扩维，形成高维故障特征量监测矩阵；

降维处理模块，其用于对高维故障特征量监测矩阵进行降维处理，筛选降维后矩阵的两个特征根，并计算这两个特征根对应的正交化特征向量；

故障诊断模块，其用于将两个正交化特征向量组成的列矩阵进行基于密度的局部异常因子检测，检测出异常物理节点，再根据配电网网络拓扑得到异常物理节点对应的故障区段，获得故障诊断结果。

7.如权利要求6所述的基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断系统，其特征在于，在所述电气参数获取及预处理模块中，对实时获取有源配电网运行电气参数的预处理操作包括故障特征量的选择、网络关联矩阵的构建及区域差分化处理。

8.如权利要求6所述的基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断系统，其特征在于，在所述故障诊断模块中，将两个正交化特征向量组成的列矩阵进行基于密度的局部异常因子检测的过程为：

计算两个正交化特征向量组成的列矩阵中各元素的K距离，即以该元素为原点，计算除原点外距离原点最近的第K个元素的距离，然后根据K距离计算各元素的K距离邻域，进而确定各元素的局部可达距离与局部可达密度，最终计算各物理节点对应元素的局部异常因子。