[发明专利]一种小电流接地系统单相接地故障数据的提取方法

说明书

本发明公开了一种小电流接地系统单相接地故障数据的提取方法，包括如下步骤：S1.调度主站向所有的变电站采集历史数据，并将该历史数据根据数据标识号分类成各变电站历史调度数据；S2.将所述各变电站历史调度数据中的无用数据剔除，并填补空缺数据，得到处理后的历史调度数据；S3.利用空间亚线性算法，对所述处理后的历史调度数据进行单相接地故障片段筛选，得到故障片段；S4.对所述故障片段进行标签标记，并生成样本集。本发明可从海量发电站历史调度数据中，提取故障片段，最终获取结构化的有标签样本集，实现流程化、高效率地获取单相接地故障数据。

技术领域

本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种小电流接地系统单相接地故障数据的提取方法。

背景技术

在我国，66kV及以下的中低压配电网广泛采用小电流接地方式。而单相接地故障在中低压配电网中广泛存在。由于小电流发生单相接地故障时故障特征不明显，故障选线一直以来都是未能很好解决的难题。

目前主要的故障选线理论根据是否利用故障电气量可以大致分为2类：第一类包括零序电压电流工频分量法、小波法、高次谐波法等；第二类包括信号注入法及其衍生方法等。目前，以上所提及的方法均由于选线判据单一、抗干扰能力差等缺陷，而难以考虑复杂的故障情况，技术已经达到了瓶颈，精度难以令人满意。

因此，已有部分选线方法采用特征提取能力更强的数据驱动模型，结合大数据进行故障选线。中国专利“一种小电流接地系统单相接地故障选线方法”(公开号CN109581137)提出了使用深度信念网络进行故障选线，提高了选线算法的实用性和准确性。

基于数据驱动模型的故障选线方法比传统故障选线方法特征提取能力更强，分类精度高，且无需对目标系统进行建模，具有极大的有效性和便利性。但是，数据驱动方法需要获得海量的故障样本，样本的获取与标签标记的人工成本极大，这不利于数据驱动方法的广泛使用。

此外，由于配网绝大多数时间处于正常运行状态，故障发生概率极低。少量故障数据混在海量的历史数据中时，仅有少量的时间存在故障数据。目前尚无针对小电流接地系统单相接地故障数据的流程化、自动化数据提取方法。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中的上述问题，提供一种小电流接地系统单相接地故障数据的提取方法，可从海量发电站历史调度数据中，提取故障片段，最终获取结构化的有标签样本集，实现流程化、高效率地获取单相接地故障数据。

为实现上述发明目的，本发明采用了如下技术方案：

一种小电流接地系统单相接地故障数据的提取方法，包括如下步骤：

S1.调度主站向所有的变电站采集历史数据，并将该历史数据根据数据标识号分类成各变电站历史调度数据；

S2.将所述各变电站历史调度数据中的无用数据剔除，并填补空缺数据，得到处理后的历史调度数据；

S3.利用空间亚线性算法，对所述处理后的历史调度数据进行单相接地故障片段筛选，得到故障片段；

S4.对所述故障片段进行标签标记，并生成样本集。

更进一步地，所述步骤S1中将该历史数据根据数据标识号分类成各变电站历史调度数据的方法具体如下：

设变电站n的数据标识号库为ID_n，ID_n＝[l₁ l₂ ... l_a]；a为变电站n所需传输的数据点的数量；l_b表示变电站n的数据点b的数据识别号，b＝1,2,…,a；

识别所述历史数据中的数据点i的数据标识号l_i，若l_i∈ID_n，则数据点i被分类为变电站n的历史调度数据。