一种用于配电网的故障预测方法技术

本发明专利技术公开了一种用于配电网中变电站网络拓扑的故障预测方法，在配电网的变电站网络拓扑中的不同物理位置设置信息采集设备，该信息采集设备用于以预定的频率采集该信息采集设备所处物理位置处的配电网线缆的三相电场以及配电网发生故障时的时间信息，并利用该故障预测模型对每一物理位置处的信息采集设备获得的第一时长的三线电场数据进行故障预测，所述故障预测模型所输出的结果即该物理位置处在未来第二时长内发生故障的概率，对变电站网络拓扑中的所有物理位置处的发生故障的概率求取均值，所述均值极为整个变电站网络拓扑发生故障的概率。发生故障的概率。发生故障的概率。

【技术实现步骤摘要】
一种用于配电网的故障预测方法


[0001]本专利技术涉及电力
，尤其涉及一种用于配电网中变电站网络拓扑的故障预测方法。

技术介绍

[0002]配电网是电力系统中的重要组成部分，随着智能电网的快速发展，分布式电源的大量的不确定接入，使得配电网故障信息越发复杂，故障的准确快速分析变得越发困难。为保障配电网高度智能化运行，需要对馈线运行数据进行实时监控、异常情况及时预警及故障快速定位及处理。因此配电网络通常会加装线路故障指示器和馈线终端等装置，利用这些装置对配电网运行情况进行录波。
[0003]CN104101812公开了一种小电流接地配电网的故障检测定位方法与系统，系统主站从配电网络多个点的录波中提取零序电压和零序电流的暂态信号，计算作为特征值和各个位置波形的相似性，根据单点特征值及相关性特征值利用机器学习模型判断故障疑似区域。
[0004]CN103454559中一种基于BP神经网络的多判据融合算法的小电流接地故障的在线定位方法及定位装置，通过安装在线路上不同位置的终端准确捕捉到零序电流超过启动值前1个周期和超过启动值后4个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于配电网的故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：在配电网的变电站网络拓扑中的不同物理位置设置信息采集设备，该信息采集设备用于以预定的频率采集该信息采集设备所处物理位置处的配电网线缆的三相电场以及配电网发生故障时的时间信息；对设定的第一时长内的三相电场数据标记数据标签，所述数据标签标示在该第一时长的三相电场数据终止时间点起后的第二时长内该物理位置处是否发生了故障；使用标记或数据标签的三相电数据对用于故障预测的深度神经模型进行训练，以获得最优化的故障预测模型；并利用该故障预测模型对每一物理位置处的信息采集设备获得的第一时长的三线电场数据进行故障预测，所述故障预测模型所输出的结果即该物理位置处在未来第二时长内发生故障的概率；对变电站网络拓扑中的所有物理位置处的发生故障的概率求取均值，所述均值极为整个变电站网络拓扑发生故障的概率。2.根据权利要求1所述的用于配电网中变电站网络拓扑的故障预测方法，其特征在于，所述预定的频率是指为每15分钟、30分钟或60分钟一次对三相电场进行一次采样。3.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚蔷，
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：