面向智能电网的分布式线路故障识别方法技术

本发明专利技术涉及一种面向智能电网的分布式线路故障识别方法，其包括：基站节点接收各传感节点实时采集的输电线路数据并将其输入时空状态模型以输出若干个时空状态数据，然后根据所有时空状态数据得到基站节点的时空状态曲线。根据时空状态曲线对基站节点的输电线路进行异常识别，并根据异常基站节点的时空状态曲线特征和节点异常数据生成异常基站节点的基站检测数据。控制节点根据基站检测数据获取异常基站节点的交叉基站节点，并根据交叉基站节点的所有时空状态数据生成交叉检测数据；根据基站检测数据和交叉检测数据对异常基站节点和交叉基站节点进行交叉验证以识别异常基站节点以及交叉基站节点的输电线路是否故障。节点以及交叉基站节点的输电线路是否故障。节点以及交叉基站节点的输电线路是否故障。

【技术实现步骤摘要】
面向智能电网的分布式线路故障识别方法


[0001]本专利技术涉及智能电网和故障识别领域，尤其涉及一种面向智能电网的分布式线路故障识别方法。

技术介绍

[0002]智能电网，通常指将现代信息系统融入传统能源网络构成的新电网系统.从而使电网具有更好的可控性和可观性，解决传统电力系统能源利用率低、互动性差、安全稳定分析困难等问题；同时基于能量流的实时调控，便于分布式新能源发电、分布式储能系统的接入和使用。
[0003]然而现有的含分布式电源配电网故障检测方法计算效率比较慢，可能会对产生的故障信息处理不及时，因此处理故障检测的整个过程不能实时进行，而且大多只能给出故障类型，不能定位故障出现的位置，这就使得后续的服务恢复工作变得艰难。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种面向智能电网的分布式线路故障识别方法，其包括以下步骤：
[0005]各传感节点实时采集输电线路的输电线路数据，并将各个传感节点实时采集的输电线路数据发送到相应的基站节点；
[0006]基站节点将接收到的所有输电线路数据输入时空状态模型以输出若干个时空状态数据，并根据所述若干个时空状态数据得到基站节点的时空状态曲线；提取时空状态曲线的特征以得到时空状态曲线特征，并将时空状态曲线特征输入异常检测模型以对基站节点的输电线路进行异常识别；在输电线路出现异常时，将相应基站节点作为异常基站节点，并获取异常基站节点的节点异常数据，然后根据异常基站节点的时空状态曲线特征和节点异常数据生成异常基站节点的基站检测数据；<br/>[0007]控制节点根据接收到的基站检测数据获取异常基站节点的交叉基站节点，并根据交叉基站节点的所有时空状态数据生成交叉检测数据；根据基站检测数据和交叉检测数据对异常基站节点和交叉基站节点进行交叉验证以识别异常基站节点以及交叉基站节点的输电线路是否故障；
[0008]若是，识别故障位置，并发送故障报警信息到管理终端；
[0009]若否，将异常基站节点和交叉基站节点作为故障高危节点并由控制节点对故障高危节点进行实时检测。
[0010]根据一个优选实施方式，所述输电线路数据包括时间信息、传感节点信息和输电线路信息；所述时间信息表征传感节点采集数据的时间；所述传感节点信息表征传感节点的节点类型和节点位置；所述输电线路信息表征输电线路的状态信息，其包括：电压、电流、温度、电阻、电抗和电纳。
[0011]根据一个优选实施方式，所述传感节点为采集输电线路信息的传感器，其包括电
压传感器、电流传感器和电阻传感器。所述控制节点为控制整个电网的控制中心；所述基站节点为控制分布式网络的控制中心；所述电网由若干个分布式网络组成。所述分布式网络由一个基站节点和若干个传感节点组成。
[0012]根据一个优选实施方式，获取异常基站节点的交叉基站节点包括：
[0013]根据每个时刻的电网数据构建每个时刻的电网分布图；所述电网分布图为具有节点和有向连接的有向图；电网分布图上的有向连接的连接方向表示电流方向；所述电流分布图上的有向连接所连接的节点为传感节点；
[0014]将每个时刻的电网分布图用四元组数据表示；所述四元组数据包括：流出节点、流入节点、电流方向和时间戳；所述流入节点为电流流入的传感节点；所述流出节点为电流流出的传感节点；
[0015]提取四元组数据的数据特征以得到电网分布特征，并使用主成分分析算法将电网分布特征进行特征降维处理后映射到低维特征空间以得到电网分布向量，然后将电网分布特征向量划分为若干个基站特征向量；每个基站特征向量对应一个基站节点；
[0016]获取异常基站节点对应的基站特征向量，并将其作为异常基站特征向量，然后根据异常基站特征向量和其他基站特征向量计算异常基站节点与其他基站节点的交叉度，并将交叉度大于交叉阈值的基站节点作为异常基站节点的交叉基站节点。
[0017]根据一个优选实施方式，获取异常基站节点的交叉基站节点包括：
[0018]根据四元组数据获取与传感节点具有有向连接的传感节点，并将与传感节点具有有向连接的传感节点作为传感节点的邻居节点；根据有向连接的连接方向将与传感节点具有正向连接的邻居节点作为传感节点的正向邻居节点，将与传感节点具有反向连接的邻居节点作为传感节点的反向邻居节点；所述正向连接为电流从传感节点流向邻居节点；所述反向连接为电流从邻居节点流向传感节点；
[0019]统计每个传感节点的正向邻居节点和反向邻居节点的数量，并根据每个传感节点的正向邻居节点和反向邻居节点的数量生成正向统计序列和反向统计序列，然后分别将正向统计序列和反向统计序列映射到统计特征空间以得到正向统计特征和反向统计特征；
[0020]在统计空间内对正向统计特征和反向统计特征进行卷积操作以得到正向卷积特征和反向卷积特征，并将正向卷积特征和反向卷积特征映射到分布特征空间以得到正向分布特征和反向分布特征，然后将正向分布特征和反向分布特征进行特征聚合以得到电网分布图的电网分布特征。
[0021]根据一个优选实施方式，根据时空状态数据得到基站节点的时空状态曲线包括：
[0022]提取每个时空状态数据的时空状态特征，并将每个时空状态特征进行特征分解以得到时序状态特征和空序状态特征；
[0023]将每个时空状态特征的时序状态特征按照时间顺序进行马尔科夫计算以得到每个时空状态数据的若干个时序状态转移概率，其中，所述时序状态转移概率对应一个时刻的状态转移概率；
[0024]将每个时空状态特征的空序状态特征按照空间顺序进行马尔科夫计算以得到每个时空状态数据的若干个空序状态转移概率，其中，所述空序状态转移概率对应一个位置的状态转移概率；
[0025]根据每个时空状态数据的所有时序状态转移概率生成每个时空状态数据的时序
状态转移矩阵，并根据每个时空状态数据的所有空序状态转移概率生成每个时空状态数据的空序状态转移矩阵，然后分别将每个时空状态数据的时序状态转移矩阵和空序状态转移矩阵进行矩阵分解得到每个时空状态数据的时序概率向量序列和空序概率向量序列；
[0026]随机生成矩阵，并分别根据随机矩阵和每个时空状态数据的时序概率向量序列和空序概率向量序列生成每个时空状态数据的第一马尔科夫链和第二马尔科夫链；
[0027]获取每个时空状态数据的第一马尔科夫链的稳态向量，并将其作为第一稳态向量，然后将每个时空状态数据的所有第一稳态向量按照时间顺序进行排列以得到第一稳态向量序列；获取每个时空状态数据的第二马尔科夫链的稳态向量，并将其作为第二稳态向量，然后将每个时空状态数据的所有第二稳态向量按照空间顺序进行排列以得到第二稳态向量序列。
[0028]根据一个优选实施方式，根据时空状态数据得到基站节点的时空状态曲线包括：
[0029]分别提取第一稳态向量序列中每个第一稳态向量的特征，并将其映射到时序状态空间以获取每个第一稳态向量对应的时序状态点，然后将所有的时序状态点按照时间顺序进行连接以得到时序状态曲线；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向智能电网的分布式线路故障识别方法，其特征在于，各传感节点实时采集输电线路的输电线路数据，并将各个传感节点实时采集的输电线路数据发送到相应的基站节点；基站节点将接收到的所有输电线路数据输入时空状态模型以输出若干个时空状态数据，并根据所述若干个时空状态数据得到基站节点的时空状态曲线；提取时空状态曲线的特征以得到时空状态曲线特征，并将时空状态曲线特征输入异常检测模型以对基站节点的输电线路进行异常识别；在输电线路出现异常时，将相应基站节点作为异常基站节点，并获取异常基站节点的节点异常数据，然后根据异常基站节点的时空状态曲线特征和节点异常数据生成异常基站节点的基站检测数据；控制节点根据接收到的基站检测数据获取异常基站节点的交叉基站节点，并根据交叉基站节点的所有时空状态数据生成交叉检测数据；根据基站检测数据和交叉检测数据对异常基站节点和交叉基站节点进行交叉验证以识别异常基站节点以及交叉基站节点的输电线路是否故障；若是，识别故障位置，并发送故障报警信息到管理终端；若否，将异常基站节点和交叉基站节点作为故障高危节点并由控制节点对故障高危节点进行实时检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输电线路数据包括时间信息、传感节点信息和输电线路信息；所述时间信息表征传感节点采集数据的时间；所述传感节点信息表征传感节点的节点类型和节点位置；所述输电线路信息表征输电线路的状态信息，其包括：电压、电流、温度、电阻、电抗和电纳。3.根据权利要求1至2之一所述的方法，其特征在于，获取异常基站节点的交叉基站节点包括：根据每个时刻的电网数据构建每个时刻的电网分布图；所述电网分布图为具有节点和有向连接的有向图；电网分布图上的有向连接的连接方向表示电流方向；所述电流分布图上的有向连接所连接的节点为传感节点；将每个时刻的电网分布图用四元组数据表示；所述四元组数据包括：流出节点、流入节点、电流方向和时间戳；所述流入节点为电流流入的传感节点；所述流出节点为电流流出的传感节点；提取四元组数据的数据特征以得到电网分布特征，并使用主成分分析算法将电网分布特征进行特征降维处理后映射到低维特征空间以得到电网分布向量，然后将电网分布特征向量划分为若干个基站特征向量；每个基站特征向量对应一个基站节点；获取异常基站节点对应的基站特征向量，并将其作为异常基站特征向量，然后根据异常基站特征向量和其他基站特征向量计算异常基站节点与其他基站节点的交叉度，并将交叉度大于交叉阈值的基站节点作为异常基站节点的交叉基站节点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取异常基站节点的交叉基站节点包括：根据四元组数据获取与传感节点具有有向连接的传感节点，并将与传感节点具有有向连接的传感节点作为传感节点的邻居节点；根据有向连接的连接方向将与传感节点具有正向连接的邻居节点作为传感节点的正向邻居节点，将与传感节点具有反向连接的邻居节点作为传感节点的反向邻居节点；所述正向连接为电流从传感节点流向邻居节点；所述反向
连接为电流从邻居节点流向传感节点；统计每个传感节点的正向邻居节点和反向邻居节点的数量，并根据每个传感节点的正向邻居节点和反向邻居节点的数量生成正向统计序列和反向统计序列，然后分别将正向统计序列...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雯，
申请(专利权)人：张雯，
类型：发明
国别省市：