一种配电网一次设备异常状态的识别方法技术

本发明专利技术公开了一种配电网一次设备异常状态的识别方法，该识别方法包括：将配电网故障录波数据输入宏观分类器得到工况分类；将配电网故障录波数据输入微观分类器得到故障录波数据的模式标签；将所得到的工况分类和模式标签输入异常状态识别器，根据模式标签选择对应的异常状态识别子模型，根据工况分类、模式标签、线路运行信息及线路拓扑信息进行一次设备异常状态进行识别，得到一次设备异常状态的产生原因及位置。

【技术实现步骤摘要】
一种配电网一次设备异常状态的识别方法
本专利技术涉及输变电
，尤其涉及一种配电网一次设备异常状态的识别方法。
技术介绍
配电网一次设备异常导致电网不能按期望的方式运行，甚至引发严重后果，例如：保护设备异常导致拒保护或误保护，关键设备老化引发故障导致停电。当前，对异常设备的排查往往仅根据投运年限及外观来判定，工作量大且效果不好，如何识别设备的异常是高可靠性配电网面临的挑战。目前行业类尚无有效的技术方法识别各种设备异常，难点在于设备异常类型丰富，异常模式多样，无法通过单一手段对多种异常模式进行有效检测。因此只能够利用单一的技术手段来监测某一类型的异常模式。例如在CN106597185中提供了一种利用红外成像监测变电站一次设备的方法，但这种方法只能有利用红外热成像仪来监测出现热变反应的的异常一次设备，对于其他的异常状态无法实现有效识别。又如，CN207379628U中公开了一种利用光纤传感器监测一次设备的温度，从而监测一次设备异常状态，这种方法同样只能够监测一次设备的温度，而无法对他的异常状态无法实现有效识别。申请人认为当配电网中某些设备发生异常时，会引发线路电流和电压出现特定模式的变化，如果能够识别这些特定模式，就有可能知道设备发生了什么异常。而暂态录波型故障指示器是一种可根据电流和电压变化触发录波的设备，采用高精度、高带宽的电流传感器和反应电压变化的电场传感器可捕获丰富的电流和电场信息。将暂态录波型故障指示器触发的录波存储在主站数据库中，同时将包括设备异常在内的线路事件也记录在主站中，形成案例。在形成海量案例后，分析与同类异常相关的录波，挖掘录波中仅存在于特定类异常中的模式，从而建立录波中特定模式与设备异常的关联关系，继而达到利用录波识别设备异常的目的。由此可见本
中需要一种能够利用录波数据实现对一次设备的多种异常模式能够进行识别的方法，从而实现对一次设备的多种异常模式进行监测。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种能够准确识别配电网一次设备异常状态的识别方法。该识别方法利用配电网录波数据准确识别一次设备的异常状态，并能够完成同时对种一次设备的多类型异常状态的同步监测识别。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种配电网一次设备异常状态的识别方法，该识别方法包括：将配电网故障录波数据输入宏观分类器，对故障录波数据提取时域及频域特征形成特征向量，并将特征向量输入宏观分类器中的工况分类器得到工况分类；将配电网故障录波数据输入微观分类器，对故障录波数据提取特定片段，并利用小波变换提取小波能量熵特征和小波奇异熵特征，将特定片段及小波能量熵特征和小波奇异熵特征输入微观分类器中的模式分类器得到故障录波数据的模式标签；将所得到的工况分类和模式标签输入异常状态识别器，根据模式标签选择对应的异常状态识别子模型，根据工况分类、模式标签、线路运行信息及线路拓扑信息进行一次设备异常状态进行识别，得到一次设备异常状态的产生原因及位置。在一个实施例中，所述宏观分类器使用包含多个三层前馈神经网络的分类器模型，所述工况分类包括停电、复电、接地、短路和励磁涌流。在一个实施例中，所述微观分类器使用包括卷积层区域和全连接层区域的深度神经网络模型，所述模式标签包括避雷器击穿、绝缘子闪络、线路放电、开关真空泡击穿、断线和开关短路误保护。在一个实施例中，所述异常状态识别器中包含针对多种异常状态类型的多个异常状态识别的子模型。在一个实施例中，所述多种异常状态识别的子模型包括决策树模型和拓扑搜索模型。在一个实施例中，所述线路运行信息包括温度、风力和降雨等信息；所述线路拓扑信息包括线路分布及一次设备位置。在一个实施例中，所述对故障录波数据提取的时域特征包括：电流的周期最大值、周期最小值、周期均值、周期方差、周期均方根、最大均方根、最小均方根、均方根只差最大值和三相不平衡度。在一个实施例中，所述对故障录波数据提取的频域特征包括：电流的直流分量含量、二次谐波分量和二次谐波分量含量。根据本专利技术的另一方面，还提供了一种配电网一次设备异常状态的识别装置，所述识别装置包括：宏观分类器，其对故障录波数据提取时域及频域特征形成特征向量，并将特征向量输入工况分类器得到工况分类；微观分类器，其对故障录波数据提取特定片段，并利用小波变换提取小波能量熵特征和小波奇异熵特征，将特定片段及小波能量熵特征和小波奇异熵特征输入模式分类器得到故障录波数据的模式标签；异常状态识别器，根据模式标签选择对应的异常状态识别子模型，根据工况分类、模式标签、线路运行信息及线路拓扑信息进行一次设备异常状态进行识别，得到一次设备异常状态的产生原因及位置。在一个实施例中，所述宏观分类器使用包含多个三层前馈神经网络的分类器模型。在一个实施例中，所述微观分类器使用包括卷积层区域和全连接层区域的深度神经网络模型。异常状态识别器>图1所示为本专利技术的异常状态识别方法流程示意图，异常状态识别模型利用线路拓扑中所有的由宏观分类模型输出录波的工况和由微观分类模型输出模式标签，结合线路状态信息，通过拓扑分析得到异常区段和异常原因。线路状态信息因不同异常类型而异。异常状态识别模型不是单一的模型，设备异常类型丰富，异常模式多样，识别出不同异常的规则和所需的数据源也会存在差异，因此需要根据特定异常的特性来选择模型和数据源。有些异常状态只体现在宏观尺度中因此只需要录波的工况，有些异常模式只体现在某个录波片段中因此只需要模式标签。宏观分类器模型>宏观分类模型用于为录波标记上工况类型，通过关注录波中大尺度视角的信息，比如整个录波中电流幅值的变化，最终为录波标记上工况类型。工况类型在本专利技术中表示某种线路事件，通常包括：停电、复电、接地、短路、励磁涌流等。如图2示本专利技术的宏观分类器模型在进行工况分类时，包含两个步骤：1.特征提取及向量化：从录波中提取电流电场幅值，暂态稳态谐波分量等特征,形成特征向量；2.工况识别：将特征向量传入有多个神经网络二分类器组成的工况分类器，得到工况类型。本专利技术中首先从录波数据的时域和频域中提取多个特征，其中基于时域提取到的特征量如下表1所示。表1上表中的Ip,i(j)是检测器采集到的电流信号，p＇表示A、B、C三相，p代表A、B、C、Z四相，i代表录波信号的1-16周期，j代表每个周期中的1-82个采样点，N为采样点个数82。基于频域提取特征量的方法，主要是针对故障发生后稳态信号的直流和二次谐波分量，采用的是录波信号的第8-10个周期数据进行DFT分析。以一个周期电流信号为例，使用傅里叶级数展开，得到二次谐波的频域变换结果，提取的特征量如下表2所示，表2将前述得到的基于时域和频域得到的特征组成4×N的矩阵，F=[A,B,C,D]。其中A、B、C、Z分别对应矩阵的一行，每个特征对应矩阵的一列，如A、B、C、Z中不存在对应的特征将其置0。N为特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种配电网一次设备异常状态的识别方法，其特征在于，该识别方法包括：/n将配电网故障录波数据输入宏观分类器，对故障录波数据提取时域及频域特征形成特征向量，并将特征向量输入宏观分类器中的工况分类器得到工况分类；/n将配电网故障录波数据输入微观分类器，对故障录波数据提取特定片段，并利用小波变换提取小波能量熵特征和小波奇异熵特征，将特定片段及小波能量熵特征和小波奇异熵特征输入微观分类器中的模式分类器得到故障录波数据的模式标签；/n将所得到的工况分类和模式标签输入异常状态识别器，根据模式标签选择对应的异常状态识别子模型，根据工况分类、模式标签、线路运行信息及线路拓扑信息进行一次设备异常状态进行识别，得到一次设备异常状态的产生原因及位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种配电网一次设备异常状态的识别方法，其特征在于，该识别方法包括：
将配电网故障录波数据输入宏观分类器，对故障录波数据提取时域及频域特征形成特征向量，并将特征向量输入宏观分类器中的工况分类器得到工况分类；
将配电网故障录波数据输入微观分类器，对故障录波数据提取特定片段，并利用小波变换提取小波能量熵特征和小波奇异熵特征，将特定片段及小波能量熵特征和小波奇异熵特征输入微观分类器中的模式分类器得到故障录波数据的模式标签；
将所得到的工况分类和模式标签输入异常状态识别器，根据模式标签选择对应的异常状态识别子模型，根据工况分类、模式标签、线路运行信息及线路拓扑信息进行一次设备异常状态进行识别，得到一次设备异常状态的产生原因及位置。


2.根据权利要求1所述的配电网一次设备异常状态识别方法，其特征在于，所述宏观分类器使用包含多个三层前馈神经网络的分类器模型，所述工况分类包括停电、复电、接地、短路和励磁涌流。


3.根据权利要求1所述的配电网一次设备异常状态识别方法，其特征在于，所述微观分类器使用包括卷积层区域和全连接层区域的深度神经网络模型，所述模式标签包括避雷器击穿、绝缘子闪络、线路放电、开关真空泡击穿、断线和开关短路误保护。


4.根据权利要求1所述的配电网一次设备异常状态识别方法，其特征在于，所述异常状态识别器中包含针对多种异常状态类型的多个异常状态识别的子模型，所述多种异常状态识别的子模型包括决策树模型和拓扑搜索模型。


5.根据权利要求1所述的配电网一次设备异常状态识别方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴义波，姚蔷，张建良，
申请(专利权)人：北京映翰通网络技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11