基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术属于配电网故障诊断领域，尤其涉及基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法及系统。其中该诊断方法包括实时获取有源配电网运行电气参数并进行预处理，得到基于时间序列的一维故障特征量列矩阵；将多个不同故障类型的一维故障特征量列矩阵在空间上融合，形成同一时间序列的多故障特征量监测矩阵，基于多个时间序列的多维故障特征量监测矩阵融合，形成高维故障特征量监测矩阵；对高维故障特征量监测矩阵进行降维处理，求降维后矩阵的前两个特征根及其对应的正交化特征向量；将两个正交化特征向量组成的列矩阵进行基于密度的局部异常因子检测，得到异常物理节点，由配电网网络拓扑得到异常物理节点对应的故障区段获得故障诊断结果。

【技术实现步骤摘要】
基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法及系统
本专利技术属于配电网故障诊断领域，尤其涉及一种基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。随着分布式电源在配电网络中的渗透率越来越高，配电网运行可靠性变得越来越重要。若有源配电网一旦发生故障而不能及时诊断出线路故障，不仅会影响居民正常生活，还可能导致整个系统失效、瘫痪及人员与生产的巨大损失。因此对有源配电网进行故障的准确诊断具有重要的实际意义。现有故障诊断方法主要有基于不确定性知识的故障诊断方法、基于波形相似度的故障诊断及基于系统方向元件逻辑关系的故障诊断方法。这些方法都有其优缺点，其中不确定性知识的故障诊断方法可以实现信息缺失条件下的故障诊断，但不适用于大规模的有源配电网；基于波形相似度的故障诊断直接利用所提取信号的时间序列来度量波形相似性，但其原理有待进一步验证；基于系统方向元件逻辑关系的故障诊断方法将故障诊断问题转化为数学寻优、规划问题，但未充分利用故障信息。专利技术人发现，现有故障诊断方法在针对海量故障信息涌入时，存在收敛困难、计算量较大、没有计及分布式电源问题等，存在一定的局限性，不适用于适用于大规模的有源配电网，进而影响有源配电网故障诊断的准确性。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法及系统，其将多个不同故障类型的一维故障特征量列矩阵在空间上融合以及基于至少两个时间序列的多维故障特征量监测矩阵融合扩维，形成高维故障特征量监测矩阵，进而对高维故障特征量监测矩阵降维后计算局部异常因子数值大小，一方面较全面的保留了故障信息特征，另一方面实现了各个物理节点的各个电气参量的横向比对，提高了有源配电网故障诊断的准确性。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术的第一方面提供一种基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法。一种基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法，包括：实时获取有源配电网运行电气参数并进行预处理，得到基于时间序列的一维故障特征量列矩阵；其中，一维故障特征量列矩阵是单一故障特征量监测矩阵，以物理节点个数为行，一个工频采样时间内的采样点数为列；将多个不同故障类型的一维故障特征量列矩阵在空间上融合，形成同一时间序列的多故障特征量监测矩阵，再基于至少两个不同时间序列的多维故障特征量监测矩阵进一步融合扩维，形成高维故障特征量监测矩阵；对高维故障特征量监测矩阵进行降维处理，筛选降维后矩阵的两个特征根，并计算这两个特征根对应的正交化特征向量；将两个正交化特征向量组成的列矩阵进行基于密度的局部异常因子检测，检测出异常物理节点，再根据配电网网络拓扑得到异常物理节点对应的故障区段，获得故障诊断结果。本专利技术的第二方面提供一种基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断系统。一种基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断系统，包括：电气参数获取及预处理模块，其用于实时获取有源配电网运行电气参数并进行预处理，得到基于时间序列的一维故障特征量列矩阵；其中，一维故障特征量列矩阵是单一故障特征量监测矩阵，以物理节点个数为行，一个工频采样时间内的采样点数为列；监测矩阵形成模块，其用于将多个不同故障类型的一维故障特征量列矩阵在空间上融合，形成同一时间序列的多故障特征量监测矩阵，再基于至少两个不同时间序列的多维故障特征量监测矩阵进一步融合扩维，形成高维故障特征量监测矩阵；降维处理模块，其用于对高维故障特征量监测矩阵进行降维处理，筛选降维后矩阵的两个特征根，并计算这两个特征根对应的正交化特征向量；故障诊断模块，其用于将两个正交化特征向量组成的列矩阵进行基于密度的局部异常因子检测，检测出异常物理节点，再根据配电网网络拓扑得到异常物理节点对应的故障区段，获得故障诊断结果。本专利技术的第三方面提供一种计算机可读存储介质。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法中的步骤。本专利技术的第四方面提供一种计算机设备。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法中的步骤。本专利技术的有益效果是：本专利技术将多个不同故障类型的一维故障特征量列矩阵在空间上融合以及基于至少两个不同时间序列的多维故障特征量监测矩阵进一步融合扩维，形成高维故障特征量监测矩阵，这样能够更多地提取故障特征量，为有源配电网故障诊断提供了更加全面的数据基础；本专利技术对高维故障特征量监测矩阵降维后计算局部异常因子数值大小，通过对故障信息特征的重要性经降维后筛选，降低了故障诊断的计算量，同时还实现了各个物理节点的各个电气参量的横向比对，提高了有源配电网故障诊断的准确性。附图说明构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。图1为本专利技术实施例的故障诊断过程图；图2为本专利技术实施例的局部异常因子检测原理图；图3为本专利技术实施例所建有源辐射状配电网模型示意图；图4(a)为图3配电网模型中母线区段1发生单相接地故障的仿真结果；图4(b)为图3配电网模型中母线区段4发生单相接地故障的仿真结果；图4(c)为图3配电网模型中母线区段14发生单相接地故障的仿真结果。具体实施方式下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。在本专利技术中，术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，只是为了便于叙述本专利技术各部件或元件结构关系而确定的关系词，并非特指本专利技术中任一部件或元件，不能理解为对本专利技术的限制。本专利技术中，术语如“固接”、“相连”、“连接”等应做广义理解，表示可以是固定连接，也可以是一体地连接或可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的相关科研或技术人员，可以根据具体情况确定上述术语在本专利技术中的具体含义，不能理解为对本专利技术的限制。实施例一如图1所示，本实施例的一种基于局部异本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法，其特征在于，包括：/n实时获取有源配电网运行电气参数并进行预处理，得到基于时间序列的一维故障特征量列矩阵；其中，一维故障特征量列矩阵是单一故障特征量监测矩阵，以物理节点个数为行，一个工频采样时间内的采样点数为列；/n将多个不同故障类型的一维故障特征量列矩阵在空间上融合，形成同一时间序列的多故障特征量监测矩阵，再基于至少两个不同时间序列的多维故障特征量监测矩阵进一步融合扩维，形成高维故障特征量监测矩阵；/n对高维故障特征量监测矩阵进行降维处理，筛选降维后矩阵的两个特征根，并计算这两个特征根对应的正交化特征向量；/n将两个正交化特征向量组成的列矩阵进行基于密度的局部异常因子检测，检测出异常物理节点，再根据配电网网络拓扑得到异常物理节点对应的故障区段，获得故障诊断结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法，其特征在于，包括：
实时获取有源配电网运行电气参数并进行预处理，得到基于时间序列的一维故障特征量列矩阵；其中，一维故障特征量列矩阵是单一故障特征量监测矩阵，以物理节点个数为行，一个工频采样时间内的采样点数为列；
将多个不同故障类型的一维故障特征量列矩阵在空间上融合，形成同一时间序列的多故障特征量监测矩阵，再基于至少两个不同时间序列的多维故障特征量监测矩阵进一步融合扩维，形成高维故障特征量监测矩阵；
对高维故障特征量监测矩阵进行降维处理，筛选降维后矩阵的两个特征根，并计算这两个特征根对应的正交化特征向量；
将两个正交化特征向量组成的列矩阵进行基于密度的局部异常因子检测，检测出异常物理节点，再根据配电网网络拓扑得到异常物理节点对应的故障区段，获得故障诊断结果。


2.如权利要求1所述的基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法，其特征在于，对实时获取有源配电网运行电气参数的预处理操作包括故障特征量的选择、网络关联矩阵的构建及区域差分化处理。


3.如权利要求1所述的基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法，其特征在于，所述有源配电网运行电气参数包括三相电流、零序电流、负序电流和零序有功和无功功率。


4.如权利要求1所述的基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法，其特征在于，将两个正交化特征向量组成的列矩阵进行基于密度的局部异常因子检测的过程为：
计算两个正交化特征向量组成的列矩阵中各元素的K距离，即以该元素为原点，计算除原点外距离原点最近的第K个元素的距离，然后根据K距离计算各元素的K距离邻域，进而确定各元素的局部可达距离与局部可达密度，最终计算各物理节点对应元素的局部异常因子。


5.如权利要求1所述的基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法，其特征在于，检测出异常物理节点的过程为：
将物理节点局部异常因子与设定的局部异常因子阈值比较，小于阈值则代表物理节点正常，大于阈值则代表物理节点故障。


6.一种基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断系统，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：穆志军，耿洪彬，吴玉光，魏燕飞，李仟成，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司德州供电公司，
类型：发明
国别省市：山东;37