[发明专利]一种基于故障指示器的接地故障波形识别方法

权利要求书

1.一种基于故障指示器的接地故障波形识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：依据故障指示器采集到的三相电压和电流数据合成零序电压与零序电流，分别提取零序电压与零序电流的时域特征、频域特征及小波包分解节点能量特征；

步骤2：依据故障指示器采集的实际波形实地分析并划定标签类别；

步骤3：分别计算步骤1中提取的各个特征与标签类别的组合系数值，依据组合系数进行特征降维；

步骤4：将降维后的特征进行归一化处理，并将数据集划分为训练集和测试集；

步骤5：数据输入第一层基学习器进行训练得到初步训练结果；

步骤6：第一层基学习器得训练结果再输入到第二层元学习器做进一步的训练；

步骤7：模型关键参数寻优，找到模型最佳效能时的参数并固化到各学习器内；

步骤8：依据训练好的模型的输出实现对单相接地故障波形的有效识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于故障指示器的接地故障波形识别方法，其特征在于，所述步骤1中提取的时域特征包括均值、最大值、最小值、上四分位数、下四分位数、标准差、峰峰值、偏度、峰度、均方根、绝对均值、变异系数、方根幅值、脉冲因子、峰值因子、间隙因子、波形因子、零序电压与零序电流的皮尔逊相关系数；

频域特征包括幅值谱均值、功率谱均值；

小波包分解层数为4，节点能量定义为节点系数的2范数。

3.根据权利要求1所述的一种基于故障指示器的接地故障波形识别方法，其特征在于，所述步骤2对故障指示器采集到数据波形拟定标签，单相接地故障波形标记为1，其它异常波形标记为0。

4.根据权利要求1所述的一种基于故障指示器的接地故障波形识别方法，其特征在于，所述步骤3中的组合系数定义为皮尔逊相关系数的绝对值与最大信息系数的加权组合。

5.根据权利要求1所述的一种基于故障指示器的接地故障波形识别方法，其特征在于，所述步骤4中的归一化方法指0-1标准化。

6.根据权利要求1所述的一种基于故障指示器的接地故障波形识别方法，其特征在于，所述步骤5中的第一层基学习器的算法有：梯度提升决策树、支持向量机、K-近邻。

7.根据权利要求1所述的一种基于故障指示器的接地故障波形识别方法，其特征在于，所述步骤6中的第二层元学习器的算法为：BP神经网络。

8.根据权利要求1所述的一种基于故障指示器的接地故障波形识别方法，其特征在于，所述步骤7中的模型参数寻优方法为交叉网格搜索。

9.根据权利要求1所述的一种基于故障指示器的接地故障波形识别方法，其特征在于，所述步骤8中依据训练好的模型的输出实现对单相接地故障波形的有效识别，单相接地故障波形模型输出为1，其它异常波形输出为0。