[发明专利]一种配电网单相接地故障定位方法

权利要求书

1.一种配电网单相接地故障定位方法，其特征在于，对小电流接地系统的单相故障暂态特征进行分析，建立基于小波神经网络的配电网单相接地故障定位模型，初始化小波神经网络模型的权值和阈值；

利用改进粒子群算法对初始化的小波神经网络模型的权值和阈值进行粒子式适应度计算，求出每个粒子的个体最优，求出整个群体的全局最优值，对粒子速度和位置进行优化，得到最优的权值和阈值，并将其送入小波神经网络模型进行更新；

基于最优的权值和阈值，通过小波神经网络模型对配电网单相接地故障点进行定位。

2.根据权利要求1所述的一种配电网单相接地故障定位方法，其特征在于，利用粒子群算法得到小波神经网络模型的最优的权值和阈值的步骤如下：

S1、种群初始化；

S2、对神经元初始权值和阈值进行实数编码；

输入数据、数据预处理；

S3、粒子适应度计算；

S4、求出每个粒子的个体最优；

S5、求出整个群体的全局最优质值；

S6、对粒子速度和位置进行优化；

S7、判断是否满足结束条件，如果否，转步骤S3；如果是，获取最优权值和阈值。

3.根据权利要求2所述的一种配电网单相接地故障定位方法，其特征在于，当发生单相接地故障后，故障相的对地电压变为零，且电容电流也变为零；而非故障线路出现的零序电流的大小为本线路非故障相的电容电流之和，方向为母线指向线路且超前零序电压90°；故障线路的零序电流在数值上等于系统非故障线路全部电容电流的总和，且方向与非故障线路中的零序电流的方向相反，即由线路指向母线，且滞后零序电压90°。

4.根据权利要求2所述的一种配电网单相接地故障定位方法，其特征在于，在中性点不接地方式中，故障点的电流是全系统中各线路非故障相对地电容电流之和；在中性点经消弧线圈接地方式中，故障点的电流是全系统中各线路非故障相的对地电容电流的总和与电感电流的矢量和。

5.根据权利要求2所述的一种配电网单相接地故障定位方法，其特征在于，小波神经网络训练算法如下：

小波神经网络的训练过程采用梯度法，首先采用前向传播，从网络的输入层开始逐层向前计算，各层的输出由输入样本计算得出，最后得到网络输出层的输出；然后采用反向传播过程，从网络的输出层开始逐层向前进行计算，对权值进行修正；两个传播过程反复交替，直到收敛为止；通过对各层权值的不断修正，得到目标误差最小值。

6.根据权利要求2所述的一种配电网单相接地故障定位方法，其特征在于，改进粒子群算法的计算公式如下：

X_i＝(x_i1+x_i2+…+x_id+…+x_iD)；

式中：X_i—在D维空间中搜索到的m个粒子组成的种群中第i个粒子所在的位置；

V_i＝(v_i1+v_i2+…+v_id+…+v_iD)；

式中：V_i—X_i的速度；

在迭代过程中，根据速度和位置两个极值进行更新群体里的粒子，由粒子适应度值寻找个体粒子最优解和种群最优解，分别标记为个体极值P_besti与全局极值G_besti；

粒子速度与位置的更新公式可以表示为：

V_id(t+1)＝ωV_id(t)+c₁r₁(p_id-x_id)+c₂r2(p_gd-x_id)；

X_id(t+1)＝X_id(t)+V_id(t+1)；

式中：t—迭代次数；i—粒子序号；d—空间D的维数；X_id(t)—在空间的d维中粒子i经过第t次迭代后更新的位置；V_id(t)—速度；p_id—个体极值；p_gd—全局极值；c₁、c₂分别为个体极值以及全局极值更新的随机加速权值，取c₁＝c₂＝2；ω—惯性权重系数，计算公式为ω_max-t*(ω_max-ω_min)/t_max，其中ω_min＝0.4，ω_max＝0.9。