[发明专利]一种基于NCA与SSA-KELM的光伏接入配电网漏电识别方法

说明书

本发明涉及故障识别技术领域，尤其涉及一种基于NCA与SSA‑KELM的光伏接入配电网漏电识别方法，步骤包括：采集光伏接入配电网不同状态下剩余电流数据；对采集的剩余电流数据进行特征量提取；对提取的特征进行预处理；利用基于近邻成分分析法NCA对预处理后的特征进行筛选；利用筛选后的特征训练核极限学习机KELM模型同时利用麻雀搜索算法SSA对KELM模型的参数进行优化，进而得到SSA‑KELM漏电识别模型；将待测试的剩余电流特征样本输入SSA‑KELM模型中进行输出类别识别，从而得到待测试样本的漏电类型。本发明能够准确地识别光伏接入配电网的漏电故障类型。

技术领域

本发明涉及故障识别技术领域，尤其涉及一种基于NCA与SSA-KELM的光伏接入配电网漏电识别方法。

背景技术

近年来，随着光伏装机容量的不断增长，有大量分布式光伏接入到配电网中，并网逆变器作为连接光伏系统和电网的关键环节，通常使用工频变压器实现电网电压匹配和电气隔离。然而，工频变压器增加了光伏系统的重量、体积和成本，降低了系统效率。无变压器的非隔离并网逆变器体积小、成本低、结构简单，其最突出的一个优点是能提高整个系统效率，因此，越来越多的光伏并网系统采用非隔离型接入方案。

在非隔离型光伏接入的配电网中，由于缺少变压器的隔离作用，使得光伏电池和电网之间存在电气连接,导致光伏电池板和大地之间的寄生电容上产生共模漏电流。由于以上共模漏电流的存在，传统漏电故障检测技术无法区分此漏电流和发生生物触电故障时产生的漏电流而导致剩余电流保护装置频繁误动作，使配电网不能安全、可靠运行。在实际应用中，普遍采取的措施是提高漏电保护装置的动作阈值或直接去除漏电保护装置，导致配电网存在安全隐患。

目前已有漏电识别方法主要是针对传统配电网而展开研究的，尚未见有光伏接入配电网漏电识别的研究。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于NCA与SSA-KELM的光伏接入配电网漏电识别方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案为：

一种基于NCA与SSA-KELM的光伏接入配电网漏电识别方法，包括以下步骤：

步骤1：采集光伏接入配电网不同状态下剩余电流数据；

步骤2：对采集的剩余电流数据进行特征量提取；

步骤3：对提取的特征进行预处理；

步骤4：利用基于近邻成分分析法NCA对预处理后的特征进行筛选；

步骤5：利用筛选后的特征训练核极限学习机KELM模型同时利用麻雀搜索算法SSA对KELM模型的参数进行优化，进而得到SSA-KELM漏电识别模型；

步骤6：将待测试的剩余电流特征样本输入SSA-KELM模型中进行输出类别识别，从而得到待测试样本的漏电类型。

进一步地，步骤1中，配电网不同状态包括：正常运行时、发生生物体触电时和非生物体触电时；步骤6中，输出类别包括正常运行、生物体触电和非生物体触电；其中，非生物体触电即表示光伏设备漏电；漏电类型包括生物体触电和光伏设备漏电。

进一步地，步骤2中，提取的特征包括9个维数：方根幅值p₁、绝对平均值p₂、均方根植p₃、峭度指标p₄、偏斜度指标p₅、峰值指标p₆、波形因子p₇、裕度系数p₈和脉冲指标p₉。

进一步地，步骤3中，预处理方法采用的是最大最小归一化方法。

进一步地，所述步骤4具体包括：