[发明专利]利用电力线通信中的阻抗估计算法监测电力线故障的方法

说明书

本发明公开了利用电力线通信中的阻抗估计算法监测电力线故障的方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，从单位长度的电阻R、电感L、导纳G和电容C的理论模型中导出参数，采用自底向上的方法对信道进行建模，得到信道模型，通过信道模型获得输入阻抗、信道频率响应；步骤2，使用机器学习对步骤1获得的输入阻抗进行跟踪预测；步骤3，基于阻抗估计技术对输入阻抗进行实时监测，通过输入阻抗的变化判断电力线是否发生故障。本发明方法不仅能够对电力线中的阻抗进行预测，同时能够通过阻抗来反映出是否发生故障。

技术领域

本发明属于电力线故障监测技术领域，具体涉及利用电力线通信中的阻抗估计算法监测电力线故障的方法。

背景技术

电力线通信作为电力系统特有的通信系统，在电力系统中发挥着重要的作用。目前，在城市配电网中，电缆占有较大的比重，因此使用电力线通信技术对电网进行监控具有一定的经济性。电力线故障的发生会影响电力系统的稳定运行，对电气故障进行实时监测并快速定位是未来智能电网发展的方向。

近年来，对故障进行监测和定位的研究也越来越多，人工智能技术也常被用于故障识别，例如使用人工神经网络技术进行输电线路故障检测与定位，目前，人工智能技术和电力线通信技术也相结合用于对电网的监控，例如使用电力线通信调制解调器作为电网传感器来实现配电网异常自动检测，使用电力线通信技术和机器学习技术对电缆基础设施的老化进行监测以及对网络的阻抗进行实时监控。但人工智能技术对数据的要求较高，不光需要数据的准确性，而且对于数据的数量也有一定的要求，并且使用中心局测量的阻抗数据会有一定的延时。

电网的可靠连续运行是电网运行的基本要求，但发生故障时会影响这一要求甚至会造成严重的经济损失，因此，必须尽快识别。

发明内容

本发明的目的是提供利用电力线通信中的阻抗估计算法监测电力线故障的方法，不仅能够对电力线中的阻抗进行预测，同时能够通过阻抗来反映出是否发生故障。

本发明所采用的技术方案是，利用电力线通信中的阻抗估计算法监测电力线故障的方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1，从单位长度的电阻R、电感L、导纳G和电容C的理论模型中导出参数，采用自底向上的方法对信道进行建模，得到信道模型，通过信道模型获得输入阻抗、信道频率响应；

步骤2，使用机器学习对步骤1获得的输入阻抗进行跟踪预测；

步骤3，基于阻抗估计技术对输入阻抗进行实时监测，通过输入阻抗的变化判断电力线是否发生故障。

本发明的特点还在于，

步骤1具体按照以下步骤实施：

步骤1.1，将典型的拓扑网络结构分成n个基本单元，每个所述基本单元的结构为只有主干或者包括主干及若干个分支，对于包括若干个分支的基本单元，将分支等效成支路侧的阻抗且分支与主干并联，则第n个基本单元的输入阻抗为：

式(1)中，γ₁⁽ⁿ⁾表示传播常数，l₁⁽ⁿ⁾表示电力线长度，Z_c1⁽ⁿ⁾表示位置1处的特征线阻抗；

其中，Z_p⁽ⁿ⁾由式(2)获得，即：

其中，是网络负载侧的阻抗，Z_inb⁽ⁿ⁾是网络分支侧的阻抗；

步骤1.2，根据接收侧和发送侧之间的电压法，计算第n个基本单元的信道频率响应；

步骤1.3，通过重复计算步骤1.2的第n个基本单元的信道频率响应，得到每个基本单元的信道频率响应，从而计算总信道频率响应。