一种基于信息融合技术及模糊理论的多判据融合选线方法技术

本发明专利技术公开了一种基于信息融合技术及模糊理论的多判据融合选线方法。包括，隶属度函数的选取；模糊信息融合；多判据融合选线方法的方法。本方法综合获取多类多源信息，建立一套科学系统的综合分析方法，实现多种故障选线方法的信息融合。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及配电网故障定位领域，特别涉及一种基于信息融合技术及模糊理论的 多判据融合选线方法。
技术介绍
针对单一选线方法具有其适用范围和局限性，普遍存在着误选、漏选的情况，本项 目充分利用单一故障信息之间的互补性，研究了信息融合技术对单相接地故障电流信号中 所蕴藏的各种暂态及稳态特征进行融和，主要研究基于小波包多频带相关分析法、基波比 幅比相法、5次谐波比幅比相法和有功法的多判据融合选线方法，对多种故障信息进行综合 处理，降低干扰的影响，提高故障检测的精度和鲁棒性，并用隶属函数表示各故障选线方法 输出的模糊性，应用加权求和进行运算，实现多种故障选线方法的信息融合。
技术实现思路
鉴于此，本专利技术的目的是提供一种辅助选线方法。 本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的，一种基于信息融合技术及模糊理论的 多判据融合选线方法，包括以下步骤： SI.隶属度函数的选取 选线方法的故障测度隶属函数，表征在同一选线方法基准下每一条线路表现出故 障特征程度的数值属性描述。同时，可建立各选线方法的权系数隶属度函数，即表征每一种 选线方法表现出的可信程度的数值属性描述。根据专家经验和实验相结合的原确定隶属函 数为简单的折线函数。 S2.模糊信息融合：采取加法运算，假设电网中共有N条线路（η = 0,1，2···，N ;n =0表示母线），信息融合中共使用M种选线方法（m = I，2···，Μ)，则采用第m种选线方法 得到的第η条线路故障测度系数为X m (η)，第m种选线方法权系数为Y m (η)。每一条备选 线路η都得到一个M种方法融合的总的模糊决策可信度系数： 可信度系数最大的为故障线路。 S3 :多判据融合选线方法的方法 信息融合石进行多源信息综合处理的新技术，把多个传感器集中于1个统一的感 知系统中，从而邮寄利用；来自多个传感器的信息，以便建立一致的状态矢量。融合后的信 息更确切地解释和更高层次地描述了被感知的对象或环境，能将来自某一目标的多源信息 加以智能化合成，产生比单一信息源更精确，更完整的估计和判决。 本专利技术在可测控区域，利用GIS的几何网络和接口函数，快捷地找出故障回路，通 过Bayes公式计算故障回路中各区段的显著度实现故障定位；在非测控区域，使用粗糙集 理论算法利用配电网GIS网络拓扑分析自动形成故障定位决策表，通过属性约简和属性值 约简获得决策规则，根据真实反馈的故障信息实现故障定位。对于单相接地故障，研究基于 小波包多频带相关分析法、基波比幅比相法、5次谐波比幅比相法和有功法的多判据融合选 线方法，对多种故障信息进行综合处理，降低干扰的影响，提高故障检测的精度和鲁棒性， 并用隶属函数表示各故障选线方法输出的模糊性，应用加权求和进行运算，实现多种故障 选线方法的信息融合。还采用基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法，对暂态电流信号 进行特征向量的提取，并以构造的特征向量作为基于免疫粒子群优化算法的三层小波神经 网络的输入，利用训练好的神经网络实现单相接地故障的定位。基于蚁群最优算法的自动 纠错和准确故障定位平台，配调人员可以在DMS系统中可以准确获知配网故障点的实际位 置。其次，快速恢复供电。根据定位的故障位置，通过分级供电树的启发式搜索方法，结合 模糊评判方法，得到最优恢复供电方案。 本专利技术的有益效果是，多重故障信息融合选线的判据是对各个故障量进行特征提 取，形成各条出现的故障测度函数，充分利用了故障量的各种信息，对单一判据不充分或者 错误的选线结果进行融合，能得到一个更加充分可信的选线结果。【具体实施方式】 以下将对本专利技术的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说 明本专利技术，而不是为了限制本专利技术的保护范围。 基于信息融合技术及模糊理论的多判据融合选线方法，本专利技术特征是，包括以下 步骤： SI.隶属度函数的选取 选线方法的故障测度隶属函数，表征在同一选线方法基准下每一条线路表现出故 障特征程度的数值属性描述。同时，可建立各选线方法的权系数隶属度函数，即表征每一种 选线方法表现出的可信程度的数值属性描述；根据专家经验和实验相结合的原确定隶属函 数为简单的折线函数。 S2.模糊信息融合：采取加法运算，假设电网中共有N条线路（n = 0，1，2···，N ;n =0表示母线），信息融合中共使用M种选线方法（m = 1，2···，Μ)，则采用第m种选线方法 得到的第η条线路故障测度系数为X m(n)，第m种选线方法权系数为Y m(n);每一条备选 线路η都得到一个M种方法融合的总的模糊决策可信度系数： 可信度系数最大的为故障线路。 S3 :多判据融合选线方法的方法 信息融合石进行多源信息综合处理的新技术，把多个传感器集中于1个统一的感 知系统中，从而邮寄利用；来自多个传感器的信息，以便建立一致的状态矢量。融合后的信 息更确切地解释和更高层次地描述了被感知的对象或环境，能将来自某一目标的多源信息 加以智能化合成，产生比单一信息源更精确，更完整的估计和判决。多重故障信息融合选线 的判据是对各个故障量进行特征提取，形成各条出现的故障测度函数，充分利用了故障量 的各种信息，对单一判据不充分或者错误的选线结果进行融合，能得到一个更加充分可信 的选线结果。 本专利技术在可测控区域，利用GIS的几何网络和接口函数，快捷地找出故障回路，通 过Bayes公式计算故障回路中各区段的显著度实现故障定位；在非测控区域，使用粗糙集 理论算法利用配电网GIS网络拓扑分析自动形成故障定位决策表，通过属性约简和属性值 约简获得决策规则，根据真实反馈的故障信息实现故障定位。对于单相接地故障，研究基于 小波包多频带相关分析法、基波比幅比相法、5次谐波比幅比相法和有功法的多判据融合选 线方法，对多种故障信息进行综合处理，降低干扰的影响，提高故障检测的精度和鲁棒性， 并用隶属函数表示各故障选线方法输出的模糊性，应用加权求和进行运算，实现多种故障 选线方法的信息融合。还采用基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法，对暂态电流信号 进行特征向量的提取，并以构造的特征向量作为基于免疫粒子群优化算法的三层小波神经 网络的输入，利用训练好的神经网络实现单相接地故障的定位。基于蚁群最优算法的自动 纠错和准确故障定位平台，配调人员可以在DMS系统中可以准确获知配网故障点的实际位 置。其次，快速恢复供电。根据定位的故障位置，通过分级供电树的启发式搜索方法，结合 模糊评判方法，得到最优恢复供电方案。 以上所述仅为本专利技术的优选实施例，并不用于限制本专利技术，显然，本领域的技术人 员可以对本专利技术进行各种改动和变型而不脱离本专利技术的精神和范围。这样，倘若本专利技术的 这些修改和变型属于本专利技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本专利技术也意图包含这些 改动和变型在内。【主权项】1. ，其特征在于能够结合电 压互感器和电流互感器的电网故障特征量融合，然后再进行决策，提高了配电网故障选线 的精确性，包括以下步骤：51. 隶属度函数的选取 选线方法的故障测度隶属函数，表征在同一选线方法基准下每一条线路表现出故障特 征程度的数值属性描述；同时，建立各选线方法的权系数隶属度函数，即表征每一种选线方 法表现出的可信程度的数值属性描述；52. 模糊信息融合：采取加法运本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于信息融合技术及模糊理论的多判据融合选线方法，其特征在于能够结合电压互感器和电流互感器的电网故障特征量融合，然后再进行决策，提高了配电网故障选线的精确性，包括以下步骤：S1.隶属度函数的选取选线方法的故障测度隶属函数，表征在同一选线方法基准下每一条线路表现出故障特征程度的数值属性描述；同时，建立各选线方法的权系数隶属度函数，即表征每一种选线方法表现出的可信程度的数值属性描述；S2.模糊信息融合：采取加法运算，假设电网中共有N条线路(n＝0，1，2…，N；n＝0表示母线)，信息融合中共使用M种选线方法(m＝1，2…，M)，则采用第m种选线方法得到的第n条线路故障测度系数为Xm(n)，第m种选线方法权系数为Ym(n)；每一条备选线路n都得到一个M种方法融合的总的模糊决策可信度系数：B(n)=Σm=1MXm(n)Ym(n)]]>可信度系数最大的为故障线路；S3：多判据融合选线方法的方法信息融合石进行多源信息综合处理的新技术，把多个传感器集中于1个统一的感知系统中。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：周年荣，毛天，常亚东，张林山，杨忠才，刘鹏，贾廷凯，杨学东，杨忠华，黄晟，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：云南;53