面向智能变电站的输电线路综合故障定位方法技术

本发明专利技术公开了一种面向智能变电站的输电线路综合故障定位方法，当输电线路发生故障时，该方法在已有的单端工频测距方法中选择出测距精度最高的方法，给出准确的故障位置信息；目前已有的工频测距方法存在不同的系统误差来源，测距精度会受到电源、对端系统阻抗以及过渡电阻等参数的综合影响，在不同的故障情况下，各方法的测距精度会有不同的表现，给出不同的测距结果；本发明专利技术首先获取输电线路发生故障时的大量训练样本，应用粗糙集理论对训练样本进行属性约简，找出测距精度与故障条件之间的内在关系，删除影响因素较小的参数，加快求解过程；在系统发生故障时，应用KNN算法在多种工频测距方法中找到测距结果最准确的方法，有效提高测距精度。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，当输电线路发生故障时，该方法在已有的单端工频测距方法中选择出测距精度最高的方法，给出准确的故障位置信息；目前已有的工频测距方法存在不同的系统误差来源，测距精度会受到电源、对端系统阻抗以及过渡电阻等参数的综合影响，在不同的故障情况下，各方法的测距精度会有不同的表现，给出不同的测距结果；本专利技术首先获取输电线路发生故障时的大量训练样本，应用粗糙集理论对训练样本进行属性约简，找出测距精度与故障条件之间的内在关系，删除影响因素较小的参数，加快求解过程；在系统发生故障时，应用KNN算法在多种工频测距方法中找到测距结果最准确的方法，有效提高测距精度。【专利说明】
本专利技术属于输电线路故障定位
，具体设及一种面向智能变电站的输电线 路综合故障定位方法。
技术介绍
输电线路准确的故障定位、及时修复对于快速查找故障点，保证电网安全稳定运 行具有重要的意义。行波测距的高精度使得其成为目前我国输电线路故障定位的主要方 法，但随着智能数字化变电站技术的推广应用，特别是电子式互感器的使用，行波信号的获 取因电子式互感器采集单元采样频率的限制(4曲Z)，导致行波定位方法难于应用到数字化 智能变电站。对此，目前有Ξ种应对措施，一是装设专为故障定位服务的电磁式电流互感器 和行波采集单元;二是对电子式互感器采集单元进行改造，增加独立的行波采集卡;Ξ是采 用工频测距方法。前两种方法需要增加投资并对已有设备进行改造，因此有必要研究替代 行波测距的经济可靠的工频测距方法。此外，对于没有安装行波测距装置的变电站，工频测 距方法仍是主要的故障定位方法。但是，单端工频测距方法原理上无法消除系统性误差，其 定位效果不理想，尤其是对同一故障，不同方法给出的定位结果往往大相径庭，让运行人员 无法选择。因此，研究智能变电站条件下高压输电线路的工频故障定位问题，对于提高电网 运行的可靠性具有重要意义。 现有的多种单端工频测距方法构造的测距方程中含有Ξ个未知量:故障点的故障 电流、故障距离和过渡电阻，但仅有实部、虚部两个方程，不满足定解条件。对此现有方法往 往根据电网的特点增加一个接近工程实际的假设条件得到定解。其中，阻抗法假设故障点 电流与测量点故障分量电流同相位得到定解，该方法易受系统运行方式和负荷电流的影 响；解微分方程法易受高过渡电阻的影响;解复数方程法在电压方程的左右两端分别乘W 测量端故障分量电流的共辆复数再取方程的虚部得到故障距离，当两侧系统阻抗角相差较 大或线路重载时会产生较大误差;解二次方程法补充定义了测量点零序或正序电流分布系 数表达式代入电压方程联立得到关于故障距离的一元二次方程，方法需要典型对端系统的 参数值，同时必须解决伪根的判别问题；回路电流法假定对侧系统为无穷大系统，故障后对 侧母线电压不变，方法的运算量较小，但假设条件过于理想。 综上所述，目前常用的几种工频测距方法采用了不同的简化假设，均存在系统性 误差，测距精度会受到电源、对端系统阻抗W及过渡电阻等参数的综合影响，测距误差会随 着故障条件，运行参数的变化而表现出不同的特性。当输电线路发生故障时，如果能根据故 障条件，系统参数，波形信息等影响测距精度的因素，在各种方法中选择出测距结果最准确 的方法，就可W在工程应用中大幅提高测距精度，同时避免运行人员面对多个定位结果无 从选择的难题。
技术实现思路
为了克服上述现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种面向智能变电站 的输电线路综合故障定位方法，可w在工程应用中大幅提高测距精度，对智能变电站条件 下的输电线路故障准确定位起到积极作用。 为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案： ，首先获取大量的训练样本得到输 电线路综合故障定位数据集;然后对数据集进行属性约简，找出测距精度与故障条件之间 的内在关系;最后当输电线路发生故障时，应用K順算法在多种工频测距方法中预测出测距 结果最准确的方法，计算故障距离;具体步骤如下： 步骤一:确定输电线路综合故障定位数据集 首先，搭建双端电源系统Ξ相输电线路经过渡电阻单相接地故障模型，在模型中 分别设置屯个参数:本端电源幅值、本端电源相位;对端电源幅值、对端电源相位;对端系统 正序阻抗角、零序阻抗角和过渡电阻； 然后，通过改变上述屯个参数得到不同情况下的故障波形数据，分别用阻抗法、解 微分方程法、解复数方程法、解二次方程法和回路电流法运五种工频测距方法进行计算得 到五个相应的故障距离； 最后，将每种参数设置情况下得到的五个故障距离与故障模型中实际的故障距离 相比较，相对误差最小的方法就定义为该参数设置情况下的最优方法;在获取了运些输电 线路发生故障时的大量训练样本信息之后，就构造出一个数据集供后面使用，数据集的前 屯列分别为各个故障情况下屯个系统参数的设置值，第八列为各个故障情况下其最优测距 方法的编号； 步骤二:数据集属性约简 对步骤一得到的数据集应用粗糖集理论中的属性约简方法进行简化，目的是找出 对测距精度影响最大的关键因素，删除关联度小的参数W及实际工程上难于获取的参数， 最终利用约简后的数据集确定最优测距方法； 根据属性约简的主要原理，想要对输电线路故障定位数据集进行属性约简，首先 需要构造决策表。数据集中构造的大量的不同故障情况为决策表的论域，前屯列的系统参 数为条件属性，最后一列的最优测距方法编号为决策属性。整个决策表的含义就是，根据前 屯列条件属性(系统参数）的值可W决定最后一列决策属性(最优测距方法对应的编号）的 值。因此，数据集与决策表是一一对应的，在对其进行属性约简时能够直接拿来使用； 对决策表进行属性约简的关键步骤就是计算依赖度，从屯种条件属性中选取几个 组合成新的条件属性组合，决策属性对该条件属性组合的依赖度大小就决定着运个条件属 性组合对于决策的重要性大小，当依赖度大于95%时认为只需保留该条件属性组合中包含 的运几个属性，删除其他属性就能做出正确决策； 计算依赖度的数学方法如下:定义两元组决策表S=化，A)，￡/*0为论域，其一共 包含了 m行训练样本的决策信息61，62-6。;4 = 〇川且有€〇公=0为属性集合，其中〇为条 件属性集合Cl，C2-，Cn，D为决策属性。设C' CC为某些条件属性组成的集合，用U/C/表示 的所有等价类构成的集合。D的C'正域|posc'(D)陵示集合。梓€[//巧7臣巧包含的元素 个数。则决策属性D对条件属性组合C/的依赖度为k= 丫 G'化）=Iposg' (D) l/m。 本专利技术首先分别计算决策属性对单个条件属性的依赖度，若得到的屯个依赖度数 值中有超过95%的，则约简只需保留该条件属性即可;若得到的屯个依赖度数值较小，则取 出前两个依赖度较大的条件属性组成一个集合，对该集合计算一次依赖度，若数值达到 95%，则完成计算，属性约简保留该两个条件属性即可，若仍未达到，则继续添加条件属性 组成新的集合，计算依赖度直至达到标准； 最终的约简结果就是在原本的决策表中保留决策属性和使依赖度达标的条件属 性组合，删除掉剩下的冗余条件属性;约简后的数据集简单清晰，只需根据保留的几个系统 参数的值就能够给出决策，判断出该故障条件下哪种工频测距方法为最优测距方法； 步骤Ξ:基于K近邻法的综本文档来自技高网...

【技术保护点】
面向智能变电站的输电线路综合故障定位方法，其特征在于：首先获取大量的训练样本得到输电线路综合故障定位数据集；然后对数据集进行属性约简，找出测距精度与故障条件之间的内在关系；最后当输电线路发生故障时，应用KNN算法在多种工频测距方法中预测出测距结果最准确的方法，计算故障距离；具体如下：步骤一：确定输电线路综合故障定位数据集首先，搭建双端电源系统三相输电线路经过渡电阻单相接地故障模型，在模型中分别设置七个参数：本端电源幅值、本端电源相位；对端电源幅值、对端电源相位；对端系统正序阻抗角、零序阻抗角和过渡电阻；然后，通过改变上述七个参数得到不同情况下的故障波形数据，分别用阻抗法、解微分方程法、解复数方程法、解二次方程法和回路电流法这五种工频测距方法进行计算得到五个相应的故障距离；最后，将每种参数设置情况下得到的五个故障距离与故障模型中实际的故障距离相比较，相对误差最小的方法就定义为该参数设置情况下的最优方法；在获取了这些输电线路发生故障时的大量训练样本信息之后，就构造出一个数据集供后面使用，数据集的前七列分别为各个故障情况下七个系统参数的设置值，第八列为各个故障情况下其最优测距方法的编号；步骤二：数据集的属性约简对步骤一得到的数据集应用粗糙集理论中的属性约简方法进行简化，目的是找出对测距精度影响最大的关键因素，删除关联度小的参数以及实际工程上难于获取的参数，最终利用约简后的数据集确定最优测距方法；根据属性约简的主要原理，想要对输电线路故障定位数据集进行属性约简，首先需要构造决策表；数据集中构造的大量的不同故障情况为决策表的论域，前七列的系统参数为条件属性，最后一列的最优测距方法编号为决策属性；整个决策表的含义就是，根据前七列条件属性即系统参数的值可以决定最后一列决策属性即最优测距方法对应的编号的值；因此，数据集与决策表是一一对应的，在对其进行属性约简时，能够直接拿来使用；对决策表进行属性约简的关键步骤就是计算依赖度，从七种条件属性中选取几个组合成新的条件属性组合，决策属性对该条件属性组合的依赖度大小就决定着这个条件属性组合对于决策的重要性大小，当依赖度大于95％时认为只需保留该条件属性组合中包含的这几个属性，删除其他属性就能做出正确决策；首先分别计算决策属性对单个条件属性的依赖度，若得到的七个依赖度数值中有超过95％的，则约简只需保留该条件属性即可；若得到的七个依赖度数值较小，则取出前两个依赖度较大的条件属性组成一个集合，对该集合计算一次依赖度，若数值达到95％，则完成计算，属性约简保留该两个条件属性即可，若仍未达到，则继续添加条件属性组成新的集合，计算依赖度直至达到标准；最终的约简结果就是在原本的决策表中保留决策属性和使依赖度达标的条件属性组合，删除掉剩下的冗余条件属性；约简后的数据集简单清晰，只需根据保留的几个系统参数的值就能够给出决策，判断出该故障条件下哪种工频测距方法为最优测距方法；步骤三：基于KNN算法的综合定位约简后的决策表是一个离散的表格，输电线路发生某次故障时的系统参数未必就正好对应表格中的某个决策，在输电线路发生故障时，采用KNN算法判断实际故障数据与决策表决策的对应关系，选择最优测距方法，实现综合定位；KNN算法需首先给定一个训练样本集，所有训练样本所属的类别事先给定；其基本思想为：计算待分类样本x和每个训练样本的欧式距离，取出与待分类点最近的k个训练样本点，统计出这k个训练样本点中大多数属于哪一类，则认为待分类点x也属于该类；约简后的数据集就是这个给定的训练样本集，所有样本的决策属性值域构成了所有的类别数，各个样本的条件属性值依次排列构成它们的特征坐标，其决策属性的值决定了所属的类别；当线路发生故障并已知故障时的系统参数后，确定了待分类点的特征坐标，此时根据KNN算法计算待分类点与所有训练样本的欧式距离，选出距离它最近的k个点，若这k个点中大多数点属于类别1，则认为该待分类点也应属类别1，也就是线路此次发生的故障使用方法1测距的精度最高，其他情况同理；KNN算法的效果很大程度上依赖于k值的选则，如果k值选择过小，意味着有效的近邻数过少，放大了噪声数据的干扰，分类精度相应降低；如果k值选择过大，一方面加大了运算量，另一方面，假设待分类样本属于训练集中总数据量小的那一类，在实际中选择k个近邻时，会由于k值过大，使得总数据量较大的类别的数据也会被包含进来，导致分类结果错误；k值的求取方法如下：再次在双端电源系统三相输电线路经过渡电阻单相接地故障模型中任意改变七个系统参数的设置值，得到十种故障波形数据，分别用五种测距算法进行测距得到它们最优方法的编号；同时根据这十种故障的系统参数，设定一个k值，应用KNN算法也能够对每种故障情况预测出一个最优方法的编号；通过改变k值使得在十种故障情况下两个编号获得最大的重合，也就是KNN...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：姚旭，康小宁，程蓉，智勇，崔力心，倪赛赛，陈新，赵杰，拜润卿，赵毅，王春光，梅姚，张坤贤，张大伟，郭文科，王永年，刘巍，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院，国网甘肃省电力公司，国家电网公司，西安交通大学，
类型：发明
国别省市：甘肃;62