【技术实现步骤摘要】
一种主动配电网故障识别方法、系统及计算机可读储存介质
[0001]本专利技术涉及配电网故障识别
，更具体地，涉及一种主动配电网故障识别方法、系统及计算机可读储存介质。
技术介绍
[0002]随着分布式新电源大量接入配电系统，配电网络结构日趋复杂且呈现出新的特征和特性。这些变化使得主动配电网的故障特征与传统配电网中所呈现的存在较大差异，从而导致配电网现有继电保护容易发生误动和拒动。而故障位置准确识别和故障时刻确定不仅是有效缩小故障定位范围，而且为后续的故障测距提供了支撑，是保障系统可靠稳定运行的重要措施之一。
[0003]随着分布式电源渗透率的加大和主动配电系统运行方式的日益复杂，为更好监测配电系统运行状况，相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)、智能电表(smart meter,SM)等先进量测设备在配电系统中日益普及，随之产生了大量包含系统运行状态信息的量测数据，而如何利用这些量测数据获得表征系统运行状态的关键特征，进而以此对系统故障进行诊断已成为了国内外学者和电力相关单位持续...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种主动配电网故障识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建量测数据集，选取量测数据集中的若干数据作为在线数据集以及历史数据集，并对在线数据集以及历史数据集进行标准化处理；S2：确定量测评价指标，具体包括步骤s21至步骤s24s21：求解在线数据集中的在线数据相对历史数据集中的历史数据的最大方差偏离方向；s22：将最大方差偏离方向求解转化为广义特征值的求解；s23：建立基于协方差矩阵最大奇异值的比率的评价指标；s24：确定量测综合评价指标；S3：故障诊断：根据确定的量测综合评价指标是否在指标范围内确定故障位置，根据不同时刻下的评价结果是否超过限制判断处故障发生时刻；S4：输出系统中故障位置和故障时刻的诊断结果。2.根据权利要求1所述的主动配电网故障识别方法，其特征在于，所述步骤S1主要包括以下步骤：s21：构建量测数据集，量测数据集为各节点的节点电压相量和电流相量；式中：为μPMU量测数据所构成的量测数据集；和分别为第i个量测变量的第j个时刻的采样值的实部和虚部；s22：根据式(1)的结构，选取系统正常运行时μPMU的M个连续采样时刻所测量数据构成历史数据集s23：在线数据集是动态的，即第k时刻的量测数据集包括第k时刻的量测数据以及之前M
‑
1时刻的数据，在线数据集表示为：s24：对历史数据集和在线数据集进行标准化处理，得到标准化后的历史数据集X∈R
N
×
M
以及标准化后的在线数据集Y
k
∈R
N
×
M
，进而有：其中，式中：为实际量测值；z
i,j
为标准化后的值；μ
i
和d
i
分别表示变量x
i
的期望和标准差。3.根据权利要求2所述的主动配电网故障识别方法，其特征在于，所述步骤s21主要包括以下步骤：s211：将式(1)表示为由电压相量和电流相量组成形式：s212：故障发生时，各条母线上的μPMU将逐次量测到的异常数据，由于故障信号的暂态特性，距离故障点越近，异常状态越早被检测到，而所测数据偏离正常运行状态的程度也越大，为表征这种偏离程度，定义如下量测评价指标：
式中，||
·
||2表示2范数；cov(X,Y)和cov(X,X)分别为在线数据集和历史数据集的协方差矩阵；s213：将协方差矩阵表示为C，C
D
和C
H
分别表示在线数据集和历史数据集的协方差矩阵；s214：对协方差矩阵C进行奇异值分解，得到：C＝UWV
T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)上式中，U和V为酉矩阵，W是形如式(7)的特征值矩阵：式(7)中，Λ＝diag[σ1,...,σ
r
]为特征值对角矩阵，其非零特征值满足σ1≥
…
≥σ
r
，则式(5)改写成：式(8)中，tr(
·
)为矩阵的迹...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄达文，游林辉，胡峰，孙仝，陈政，张谨立，宋海龙，王伟光，梁铭聪，黄志就，何彧，陈景尚，谭子毅，冯志华，鄢峻雯，李志鹏，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司肇庆供电局，
类型：发明
国别省市：
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