[发明专利]一种基于数据驱动的小电流接地系统故障辨识方法及装置

说明书

本发明公开一种基于数据驱动的小电流接地系统故障辨识方法及装置，方法包括：对三相电压数据和零序电压数据进行分析，并通过灵敏度系数对分析后的至少一个故障段进行合；响应于获取的至少一个故障段的零序电压数据，判断至少一个故障段的零序电压数据的故障类型；若至少一个故障段的零序电压数据的故障类型为接地型故障，基于电压峰值比较阈值法判断接地型线路故障类型及接地型线路故障相别。通过引入灵敏度系数，能够将一个周期内的检测到的故障突变时刻视为同一故障，使得在启发式分割算法分析完成后，可以得到故障段个数、截取的故障运行时数据、故障发生时刻，有效地解决了仅根据电压突变量造成故障起始时刻误判问题。

技术领域

本发明属于电池技术领域，尤其涉及一种基于数据驱动的小电流接地系统故障辨识方法及装置。

背景技术

近年来，随着国民生活的电气化水平不断提高，配网规模随之扩大，此种条件下，配网发生故障后不能再按照惯例让其继续带故障运行，而应快速确定故障类型并排除故障以确保系统的安全。长期以来电网故障诊断在事故后快速分析、尽快恢复供电等方面发挥着重要作用。由于电网操作增多、电网规模扩大，电网故障在所难免。因此，对故障录波数据进行分析、处理，能够为现场继电保护的技术人员正确分析事故原因、研究对策、处理故障等提供有力支持，便于技术人员快速、精准地判断故障原因并快速排除故障，及时恢复供电。电网故障诊断是利用获得的故障信息，通过故障信息知识库，采用某一种诊断机制来确定故障设备，诊断内容主要包括：故障元件识别、故障类型识别、故障定位。由于电网中继电保护装置配合的复杂性、拓扑结构的多变性等等不确定因素，使得故障诊断比较复杂。到目前为止，国内外的专家学者在电网故障诊断领域已做了大量工作，取得了丰硕的成果，常用方法主要有:专家系统，模糊理论方法，人工神经网络方法，Petri网方法，贝叶斯网络方法等。

电力系统故障诊断根据利用的信息不同分为三个发展阶段:第一阶段主要是利用SCADA系统采集到的开关量信息对电网故障进行诊断，但是往往只能得到故障区域。第二阶段是综合利用开关量信息和部分继电保护信息进行故障诊断，在引入继电保护信息之后一般都能够准确确定故障元件。由于继电保护装置的误动作或者信号通信受到外界干扰等因素存在，仅仅依靠开关量信息常常得不到准确的诊断结果。第三阶段是利用冗余的故障录波信息进行电网故障分析诊断，故障录波信息具有记录故障过程的完备性，因此，诊断结果在准确性方面得到极大的提高。

对小电流接地故障，从不同的角度描述故障特征，可有多种分类方法，如根据接地点稳定情况，将故障分为稳定性接地和非稳定性接地；根据过渡电阻的大小，将故障分为低阻接地和高阻接地等。已有分类方法对于指导工程实践起到了重要的作用，但现有的故障判断方法仅根据电压突变量来判断，使得容易造成故障起始时刻误判问题。

发明内容

本发明提供一种基于数据驱动的小电流接地系统故障辨识方法，用于至少解决上述技术问题之一。

第一方面，本发明提供一种基于数据驱动的小电流接地系统故障辨识方法，包括：响应于获取故障录波数据中的三相电压数据和零序电压数据，对所述三相电压数据和所述零序电压数据进行分析，并通过灵敏度系数对分析后的至少一个故障段进行合并，其中，所述至少一个故障段为从正常运行到发生故障，然后又恢复正常运行的数据段；响应于获取的所述至少一个故障段的零序电压数据，判断所述至少一个故障段的零序电压数据的故障类型，其中，所述故障类型包括接地型故障和不接地型故障；若所述至少一个故障段的零序电压数据的故障类型为接地型故障，基于电压峰值比较阈值法判断接地型线路故障类型及接地型线路故障相别，其中，所述接地型线路故障类型包括单相接地故障，其中，具体判断方法包括：基于获取的三相电压数据序列，在N个采样点范围内分别提取a相电压数据的峰值、b相电压数据的峰值、c相电压数据的峰值；基于选取的所述a相电压数据的峰值、所述b相电压数据的峰值、所述c相电压数据的峰值中的最大值、中间值以及最小值，并建立所述最大值、所述中间值以及所述最小值的关系式：；式中，为三相电压峰值的最大值与三相电压峰值的中间值的比值，为三相电压峰值的中间值与三相电压峰值的最小值的比值；若小于预设阈值，且大于预设阈值，即所述接地型线路故障类型为单相接地故障。