[发明专利]一种基于LSTM的单相接地故障选线方法及系统

权利要求书

1.一种基于LSTM的单相接地故障选线方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、数据采集与数据处理，包括基于调度平台采集配电网监控的若干常规的电气量，并进行数据清洗的操作，得到原始的特征；

步骤S2、选取特征量，包括根据步骤1采集的电气量构造若干新的特征，从原始的特征和新的特征中，采用多种特征量提取算法求得各特征的重要性程度，根据重要性程度选取特征量；

步骤S3、建立基于LSTM的单相接地故障选线模型如下，

所述基于LSTM的单相接地故障选线模型共包含5层，包括输入层、三层隐藏层和输出层，输入层由特征量决定，前两层隐藏层为LSTM模块，第三层隐藏层为Dense模块，输出层为Dense模块，输出表示判定线路是否故障的结果；

步骤S4、训练LSTM网络并测试，包括利用样本数据的特征量训练基于LSTM的单相接地故障选线模型，然后用训练好的单相接地故障选线模型获取接地故障判定结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于LSTM的单相接地故障选线方法，其特征在于：步骤S1中基于调度平台采集的电气量包括单相故障前后的电流、有功和无功数据，采用拉依达法则针对每个电气量特征循环识别出异常数据并剔除。

3.根据权利要求1所述的一种基于LSTM的单相接地故障选线方法，其特征在于：步骤S2的实现如下，

构建的新特征包括故障前后的电流差值ΔI、有功差值ΔP、无功差值ΔQ以及电压变化幅度ΔU′，计算如下，

ΔI＝I_af-I_bf

ΔP＝P_af-P_bf

ΔQ＝Q_af-Q_bf

式中下标I_af、P_af、Q_af表示线路故障前的电流、有功功率以及无功功率，I_bf、P_bf、Q_bf表示线路故障后的电流、有功功率以及无功功率；

对构造特征和原始的特征采用Person相关系数、递归特征消去以及person相关系数方法求得各特征的重要性程度，选取特征量；最终选取的特征量为电流差值ΔI、电压变化幅度ΔU′、接地前无功Q_bf、有功差值ΔP、无功差值ΔQ。

4.根据权利要求1所述的一种基于LSTM的单相接地故障选线方法，其特征在于：S3中，利用Keras库中的模块建立单相接地故障选线模型，其中第一层和第二层隐藏层都采用LSTM模块，激活函数为“relu”，第三层隐藏层和输出层采用Dense模块，第三层隐藏层激活函数为“tanh”，输出层激活函数为“sigmoid”。

5.根据权利要求1所述的一种基于LSTM的单相接地故障选线方法，其特征在于：S4中，将每个样本的特征量数据进行z-score归一化处理后，输入基于LSTM的单相接地故障选线模型。

6.根据权利要求1或2或3或4或5所述的一种基于LSTM的单相接地故障选线方法，其特征在于：用于含有分布式电源的配电网。

7.根据权利要求6所述的一种基于LSTM的单相接地故障选线方法，其特征在于：所述配电网中的分布式电源为光伏和/或储能电源。

8.一种基于LSTM的单相接地故障选线系统，其特征在于：用于实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于LSTM的单相接地故障选线方法。