基于故障前后稳态变化量信息的数据驱动单相接地故障选线方法技术

本发明专利技术提出了一种基于故障前后稳态变化量信息的数据驱动单相接地故障选线方法。本发明专利技术分为离线训练、在线应用两部分，首先获取目标配电网拓扑信息、网络参数，在仿真软件中建立对应模型；其次，以故障前后稳态电流有效值变化量、联络开关状态组合作为特征，故障线路编号为标签，仿真获得充足的样本数据集，利用机器学习方法训练选线模型，并测试得到网络易错选线区域；最后，把实际配电网获取的样本特征输入离线训练好的模型，输出选线结果和置信度，并与易错选线区域相比较，若选线结果属于易错线路区域，则给出提示。本发明专利技术针对中性点不接地配电网单相接地故障能够做到准确选线，且在故障经高阻接地条件下，依然有较高的选线准确率。准确率。准确率。

【技术实现步骤摘要】
基于故障前后稳态变化量信息的数据驱动单相接地故障选线方法


[0001]本专利技术属于电力系统领域，具体是一种基于故障前后稳态变化量信息的数据驱动单相接地故障选线方法，适用于中性点不接地配电网。

技术介绍

[0002]配电网为了保证供电可靠性，当全系统的电容电流不超过一定值时，多采用中性点不接地方式。当中性点不接地配电网发生单相接地故障时，故障电流较小，电流保护不会动作，为故障排除提供了时间，但也造成了故障选线的困难，尤其当故障点接触到树枝、沙土、沥青、水泥等非理想介质时，形成高阻接地故障，进一步增加了单相接地故障选线的难度。
[0003]中性点不接地系统单相接地故障选线问题是存在已久的挑战性难题，众多专家学者提出了多种多样的选线方法，这些方法总体上可分为三类：基于故障特征的选线方法、不基于故障特征的选线方法、综合选线方法。第一类方法以故障后的稳态特征与暂态特征作为主要研究对象，通过检测不同馈线的特征差异实现选线，包括以各馈线零序电流基波幅值、极性比较作为选线依据的基波群体比幅比相法，以零序电流奇次谐波为基础的五次谐波法，从各线路零序电流中提取有功分量为选线依据的有功分量法、以暂态零模特征电流幅值和极性为基础的基波暂态扩展法、检测故障负序电流为基础的负序电流法等多种方法。以上方法基于故障后电流，提取不同的特征，制定故障判据，在小过渡电阻、高精度电流互感器的基础上，通常均能表现出良好的选线效果，且各具优势，但当线路经高阻接地时，由于电流信号减弱，特征难以识别，各种方法的选线能力受到不同程度的影响。第二类方法采用主动手段，主要有以下两种：一种是利用母线侧的PT从二次侧注入高频信号，然后在各线路出口处进行特殊信号监测，确定故障线路；另一种是在故障后的中性点接入中阻值电阻，将系统临时转变为一个大电流接地系统，进而实现选线。这两种方法从原理解决了故障特征不明显的问题，且适用于中性点经消弧线圈接地配电网，但前者成本较高，且依然受过渡电阻影响，后者会对原有配电网产生较大的冲击，可能造成故障进一步扩大。第三类方法在综合各种故障特征的基础上，引入其他理论来解决选线问题。有学者利用模糊理论，综合多判据，对不同方法赋予各自的权重系数，根据最终得分进行选线。除此之外，也有采用人工神经网络、深度学习等方法对故障特征与故障线路之间的内在关系展开大样本学习以实现选线。第三类的方法由于综合了方法、样本数量的优势，相比前两类能够有更优秀的表现，但流程的复杂性，以及对PMU等高精度量测设备的需求，大大提高了应用的门槛。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提出一种数据驱动方法的中性点不接地配电网单相接地故障选线方法，利用故障发生前后的稳态电流有效值变化量、网络联络开关状态作为特征，进行中性点不接地配电网单相接地故障选线。
[0005]为此，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]基于故障前后稳态变化量信息的数据驱动单相接地故障选线方法，其特征在于该方法包含以下步骤：
[0007]步骤1，在MATLAB中的Simulink中搭建中性点不接地的目标配电网，输入线路参数，获取系统电源运行方式变化范围、各负荷变化范围、联络开关的开断规则，以及单相接地过渡电阻大小范围，
[0008]步骤2，设置所述配电网运行方式；具体有：
[0009](2
‑
1)在系统电源运行方式变化范围内随机设置等值阻抗；
[0010](2
‑
2)在各负荷变化范围内随机设置负荷大小；
[0011](2
‑
3)根据联络开关的开断规则随机设置各联络开关状态；
[0012]步骤3，在仿真模型中设置单相接地故障，并进行仿真计算，获得一个样本数据集。样本数据集由样本特征和样本标签组成。本专利技术的样本特征由故障前后各线路稳态电流有效值变化量ΔI和联络开关状态BK共同组成特征；样本标签为故障线路编号，编号为0表示未发生故障。改变运行方式与故障信息，重复仿真计算环节，获得充足样本集；具体是：
[0013](3
‑
1)单相接地故障可发生在任意三相线路的任意位置；
[0014](3
‑
2)过渡电阻在设定的范围内随机取值；
[0015]步骤4：重复步骤2、步骤3，直至获得足够数量的样本数据集；
[0016]步骤5：利用样本数据集，进行数据驱动的中性点不接地配电网单相故障选线模型训练，包括：
[0017](5
‑
1)划分样本集为训练集和测试集，由训练集中样本类别数量占比，获取类别权重，带入选定的机器学习算法；本专利技术，通过RF、SVM、XGBoost、LightGBM四种机器学习算法的对比，发现LightGBM算法最为合适。算法通过k折交叉验证选取最优超参数组合后，训练得到故障选线模型；
[0018](5
‑
2)利用测试集测试训练得到故障选线模型，统计故障选线模型在测试集中误判情况、确定易错线路区域，对误判样本进行分类，并逐一选择辅助解决方案；本专利技术发现：
[0019]误判样本可分为三类，分别为故障与无故障之间的误判，相邻位置的误判，以及随机性误判。第一类误判占比最多，约为所有误判的2/3，但该误判只在过渡电阻大于800欧姆时才会小概率发生，通过调整扩大仿真过程中故障过渡电阻范围(增大300～500欧姆)可以有效减少误判；第二类误判占比约为所有误判的1/3，误判一般发生在固定的几个易错线路区域中，通过测试结果对易错线路区域进行标注，可以实现易错线路的辅助提示；第三类误判发生概率极小，即使扩大样本依然难以避免，由于发生概率极低，对模型使用的影响可以忽略。
[0020]步骤6：故障选线模型应用；从实际配电网中获取特征数据，经数据预处理后，输入步骤5离线训练好的模型，输出选线结果，包括：
[0021](1)通过SCADA系统采样获得配电网每条线路的电流有效值、联络开关状态，将有效值信息与上一次采样获得数据做差，得到线路电流有效值变化量ΔI，若获得的数据有缺失，利用特殊值填充法(NaN)对丢失数据进行填充；
[0022](2)把经过缺失填充的数据输入到步骤5建立的故障选线模型中，获得模型输出的类别概率矩阵Y，确定选线结果j，并输出对应的类别置信度P
j
，其输出式如下所示：
[0023]Y＝[P
0 P1ꢀ…ꢀ
P
i
ꢀ…ꢀ
P
n
][0024][0025]其中，n为配电网线路数量；P
i
为故障发生在i线路的概率；第一列P0表示为无故障概率，因此Y共有n+1类；所有类别概率值之和为1；j为选线结果，即线路编号，P
j
为选线结果对应的类别置信度，可作为参考信息一同输出；
[0026](3)由选线结果可知是否发生故障(j是否等于0)，若判断为未发生故障(j等于0)，则继续下一次采样；若判断为发生故障(j不等于0)，则判断输出的类别本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于故障前后稳态变化量信息的数据驱动单相接地故障选线方法，其特征在于该方法包含以下步骤：步骤1：在MATLAB中的Simulink中搭建中性点不接地的目标配电网，输入线路参数，获取系统电源运行方式变化范围、各负荷变化范围、联络开关的开断规则，以及单相接地过渡电阻大小范围；步骤2：设置所述配电网运行方式，具体有：(2
‑
1)在系统电源运行方式变化范围内随机设置等值阻抗；(2
‑
2)在各负荷变化范围内随机设置负荷大小；(2
‑
3)根据联络开关的开断规则随机设置各联络开关状态；步骤3：设置单相接地故障，并进行仿真计算，获得一个样本数据集；所述样本数据集由样本特征和样本标签组成；所述样本特征由故障前后各线路稳态电流有效值变化量ΔI和联络开关开断状态BK共同组成特征；样本标签为故障线路编号，编号为0表示未发生故障；具体是：(3
‑
1)单相接地故障可发生在任意三相线路的任意位置；(3
‑
2)过渡电阻在设定的范围内随机取值；步骤4：重复步骤2、步骤3，直至获得足够数量的样本数据集；步骤5：利用样本数据集，进行数据驱动的中性点不接地配电网单相故障选线模型训练，包括：(5
‑
1)划分样本集为训练集和测试集，由训练集中样本类别数量占比，获取类别权重，带入选定的机器学习算法；机器学习算法通过k折交叉验证选取最优超参数组合后，训练得到故障选线模型；(5
‑
2)利用测试集测试训练得到故障选线模型，统计故障选线模型在测试集中误判情况、确定易错线路区域，对误判样本进行分类，并逐一选择辅助解决方案；步骤6：故障选线模型应用；从实际配电网中获取特征数据，经数据预处理后，输入步骤5离线训练好的模型，输出选线结果，包括：(1)通过SCADA系统采样获得配电网每条线路的电流有效值、联络开关状态，将有效值信息与上一次采样获得数据做差，得到线路电流有效值变化量ΔI，若获得的数据有缺失，利用特殊值填充法(NaN)对丢失数据进行填充；(2)把经过缺失填充的数据输入到步骤5建立的故障选线模型中，获得模型输出的类别概率矩阵Y，确定选线结果j，并输出对应的类别置信度P
j
，其输出式如下所示：Y＝[P
0 P1…...

【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，杨文斌，周才全，杨林刚，施朝晖，杨飞，
申请(专利权)人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：