[发明专利]一种配电网单相接地故障选线方法及系统

权利要求书

1.一种配电网单相接地故障选线方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：振动数据的采集和预处理：采集电网线路在不同故障场景下的电流数据，并对电流数据执行快速傅立叶变换以获得电流频谱数据；

S2：样本数据集的获取：根据电流频谱数据构建样本数据集；从样本数据集中随机选取一些样本数据进行标记并作为标记样本，剩余的样本数据作为未标记样本；所述标记样本和未标记样本形成训练样本数据集X；

S3：构造KNN图：将训练样本数据集X中的每个训练样本视为一个节点，构造KNN图，并计算对应的KNN图的加权邻接矩阵A；

S4：训练SGCNN模型：构建包含两个卷积层的SGCNN模型，将训练样本数据集X和加权邻接矩阵A用作SGCNN模型的输入，然后利用训练样本数据集X对SGCNN模型进行训练，根据训练结果调整SGCNN模型结构参数，获取具有故障选线能力的训练后SGCNN模型，实现电网单相接地故障选线。

2.根据权利要求1所述的一种配电网单相接地故障选线方法，其特征在于，所述SGCNN模型包括两个具有激活功能的卷积层，在每个卷积层中，使用谱图卷积运算自适应地从输入的高维数据中提取可用特征数据。

3.根据权利要求1所述的一种配电网单相接地故障选线方法，其特征在于，步骤S2中，所述根据电流频谱数据构建样本数据集包括：将电流频谱数据直接截取成一定数量的样本数据，作为样本数据集。

4.根据权利要求1所述的一种配电网单相接地故障选线方法，其特征在于，步骤S2中，所述从样本数据集中随机选取一些样本数据进行标记并作为标记样本，剩余的样本数据作为未标记样本，具体为：设包含有标记样本和未标记样本的样本集记为其标记比为l_r＝N₁/N，其中x_i为第i个样本，N为总样本数，N₁为标记样本数。

5.根据权利要求4所述的一种配电网单相接地故障选线方法，其特征在于，步骤S3中，所述将训练样本数据集X中的每个训练样本视为一个节点，构造KNN图，并计算对应的KNN图的加权邻接矩阵A，包括：

将训练样本数据集X中的每个训练样本当作一个节点，利用欧氏距离判断所有节点之间的邻接关系构造KNN图，确定KNN图中所有节点之间的邻接关系，得到对应的邻接矩阵A。

6.根据权利要求5所述的一种配电网单相接地故障选线方法，其特征在于，邻接矩阵A∈R^N×N，邻接矩阵A的元素a_ij和a_ji表示节点x_i和x_j之间的邻接关系和相似关系；如果节点x_i和x_j之间没有边连接，则a_ij或a_ji的值为0，否则，a_ij和a_ji的值由热核定义如下：

其中t为热核的宽度定义为所有节点之间的欧氏距离的平均值，即：

其中，N为总样本数，x_i和x_j表示节点。

7.根据权利要求6所述的一种配电网单相接地故障选线方法，其特征在于，邻接矩阵A在KNN图中是一个对称矩阵。

8.根据权利要求1所述的一种配电网单相接地故障选线方法，其特征在于，步骤S4中，所述构建两层SGCNN模型，应满足：

其中，W⁰∈R^M×h为具有h个特征映射的卷积层的输入卷积权矩阵，W¹∈R^M×h为卷积输出权矩阵，其中M为输入信号的特征维数，h为卷积层中的神经元数，Z为两层SGCNN模型。