[发明专利]基于录波数据的配电网故障自动诊断方法及系统

权利要求书

1.一种基于录波数据的配电网故障自动诊断方法，其特征是，包括如下步骤：

实时获取电网的电压和电流录波数据，截取包括设定时间内故障段的录波数据；

根据截取的录波数据，提取电参数的变化趋势特征数据；

求取提取后的电参数的变化趋势特征数据与历史故障趋势特征数据集相关性，根据相关性最大对故障进行分类，获得故障类型；

根据提取的电参数变化趋势特征数据以及分类获得的故障类型，以及设定的故障分类规则，获得精确的故障相别，得故障诊断结果。

2.如权利要求1所述的一种基于录波数据的配电网故障自动诊断方法，其特征是：电压和电流波形中包含的电参数特征包括：相量、相角、相角跳变、故障开始时间、故障结束时间、故障持续时间、故障起始角、信号频率、高频分量、故障类型和电流中断力矩；

或者，故障类型包括单相接地故障、两相相间短路故障、两相接地短路故障和三相故障。

3.如权利要求1所述的一种基于录波数据的配电网故障自动诊断方法，其特征是：截取包括设定时间内的故障段的录波数据的步骤，包括对电压和电流波形进行分析，故障开始时间和故障结束时间特征的提取，采用如下方法：

对获取的电压和电流波形进行傅里叶变换；

根据变换后的数据计算波形的均方根值，绘制均方根变化曲线；

设置第一均方根阈值，大于第一均方根阈值的数据段对应的时间即为故障时间，从而确定故障开始时间和故障结束时间。

4.如权利要求1所述的一种基于录波数据的配电网故障自动诊断方法，其特征是：提取故障前后的各相电路的电参数变化特征数据的方法，具体为：采用叠加原理得到叠加向量，取叠加向量的绝对值作为电参数变化特征数据。

5.如权利要求1所述的一种基于录波数据的配电网故障自动诊断方法，其特征是：故障分类规则如下：

设定基于相似性判断所得故障类型F_p、电参数变化幅度阈值μ₁、表征两个电参数变化幅度相差大小的第一比值阈值μ₂以及表征零序分量变化幅度与其他相变化幅度相差大小的第二比值阈值μ₃；

三相电路比较，电参数变化最大的相为该相电路相对地的故障；

比较电参数变化特征数据，其中两相变化超出电参数变化幅度阈值，并且两相电路的电参数的变化幅度的比值小于第一比值阈值μ₂，如果零序分量变化小与变化较大的两相变化特征值的比值小于设定第二比值阈值μ₃，为两相间的短路故障；否则，零序分量变化小与变化较大的两相变化特征值的比值不小于设定第二比值阈值μ₃，为该两相的对地故障；

比较电参数变化特征数据，当三相电路的电参数变化特征数据均大于电参数变化幅度阈值μ₁，其中两相电路的电参数的变化幅度的比值大于第一比值阈值μ₂，如果零序分量变化数据与该两相中任一相的变化特征值的比值小于设定第二比值阈值μ₃，为两相间的短路故障；否则，如果零序分量变化数据与该两相中任一相的变化特征值的比值大于设定第二比值阈值μ₃，为该两相的对地故障；

比较电参数变化特征数据，当三相电路的电参数变化特征数据均大于电参数变化幅度阈值μ₁，任意两相电路的电参数的变化幅度的比值均小于第一比值阈值μ₂，如果零序分量变化数据与A相的变化特征值的比值小于设定第二比值阈值μ₃，为三相不接地故障；否则，如果零序分量变化数据与A相的变化特征值的比值不小于设定第二比值阈值μ₃，为三相接地故障。

6.如权利要求1所述的一种基于录波数据的配电网故障自动诊断方法，其特征是：求取提取后的电参数的变化趋势特征数据与历史故障趋势特征数据集相关性，计算两个数据集的皮尔逊相关系数，根据皮尔逊相关系数大小确定相关性大小。