【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电缆监测，具体涉及一种电缆集电线路故障定位方法。
技术介绍
1、风电场因其占地范围广，单台机组容量较小，所以一般采用集电线路施工，将数台风机电能汇聚后送至升压站。电缆集电线路在电力运输过程中，尤其是在输电配电环节，在风电场一直起着无可替代的作用。在各类电缆故障种类中，单相接地故障是最经常产生的，约占所有故障总数中的80％；两相短路故障发生频率占据第二，大约超过12％。
2、目前，电缆故障定位技术中运用的方法有很多种，包括故障测距法、信号注入法、户外故障点探测法以及人工智能法四类，本文采用的方法结合了第一类中的行波测距法和第四类人工智能算法中的卷积神经网络法，并使用蜣螂优化算法对卷积神经网络进行优化。
3、其中第一类故障测距法包括阻抗法和行波法。其中阻抗法是根据故障发生时在检测端测量到的电压电流信号推算出故障回路的阻抗，而短路阻抗随着线路长度的增加而增加，所以通过短路阻抗值即可得到故障距离。
4、第二类信号注入法是当发生故障后，人为注入的特殊信号，该信号将流经故障点与接地点构成的故障回路。通过检测该特殊信号流经范围等方式来实现测距。该方法需要停电才能使用，并且需要人工巡线才能找到故障点，同时注入信号强度等问题仍有待解决。
5、第三类方法利用户外的故障探测器(通常为ftu或者线路故障指示器)，检测电缆中各个节点在故障发生时刻前后的变化，从而判断出故障所在区段。也能够结合小波算法，通过小波分析故障馈线电流高频特征的故障指示器，同时配备相应算法以实现故障定位。但是该方法需要完
6、第四类人工智能算法包括结合模糊算法、遗传算法等等多种，人工智能算法能够依据一些人类难以观察或提取到的特征量对信号进行分析。
技术实现思路
1、如何在集电电缆发生故障时及时、准确地发现故障并检测出故障点的位置，是电缆故障定位并修复故障的关键。精准定位电力电缆故障点位置所在的关键在于检测出电缆行波信号的奇异点与模极大值这两个主要特征。本专利技术提出了一种电缆集电线路故障定位方法，结合具备不受中性点接地方式等参数影响的行波测距理论，以及具备出色图像分类识别能力的卷积神经网络，提出将卷积神经网络与行波理论相结合的电缆集电线路故障测距技术，并通过atp-emtp软件仿真验证上述方法的可行性。
2、本专利技术的技术方案为：一种电缆集电线路故障定位方法，步骤如下：
3、步骤s1、获取行波信号；
4、步骤s2、数据预处理得到故障暂态行波线模信号；
5、步骤s3、小波变换并生成小波系数二维图：对故障暂态行波线模信号进行小波变换,并生成小波系数二维图，作为卷积神经网络的训练样本；
6、步骤s4、蜣螂优化算法优化卷积神经网络：以蜣螂优化算法优化卷积神经网络，获取最优的神经网络权重，搭建优化后的卷积神经网络，并初始化；
7、步骤s5、训练卷积神经网络：将训练样本按故障区段设定相应的故障区段标签，然后输入到步骤s4搭建的优化后的卷积神经网络中进行训练，生成已完成训练的卷积神经网络；
8、步骤s6、测试使用时，获取行波信号，并按步骤s2-步骤s3进行处理，得到测试样本并输入已完成训练的卷积神经网络，输出故障定位结果。
9、进一步优选，获取行波信号的方式是：在电缆集电线路处采集三相行波信号，并按故障区段对故障三相行波信号进行分类。
10、进一步优选，所述三相行波信号为电压行波或电流行波。
11、进一步优选，所述数据预处理得到故障暂态行波线模信号具体为：对行波信号进行小波滤波去噪处理，截取故障前及故障后总共两周波的行波波形，求得故障暂态波形；对故障暂态波形做相模变换，使之去耦合，并取线模分量作为数据，得到故障暂态行波线模信号。
12、进一步优选，所述蜣螂优化算法的蜣螂群由四种不同的代理蜣螂组成，即滚球蜣螂、繁育蜣螂(繁育球)、小蜣螂和偷窃蜣螂；滚球蜣螂的位置更新数学模型表示为：
13、xi(t+1)＝xi(t)+α×β×xi(t-1)+b×δx；
14、δx＝|xi(t)-xw|；
15、
16、式中：t表示当前迭代次数，xi(t)表示第i只蜣螂在t次迭代时的位置信息，xi(t+1)表示第i只蜣螂在t+1次迭代时的位置信息，r1为取值范围在[0，1]之间的随机数，α是一个自然系数，赋值为-1或1，β∈(0,0.2]表示偏转系数的常量，b表示属于(0，1)的常量，xw表示全局最差位置，δx用于模拟光强的变化；
17、蜣螂跳舞行为的位置被定义如下：
18、xi(t+1)＝xi(t)+tan(r2π)|xi(t)-xi(t-1)|；
19、式中：r2为取值范围在[0，1]之间的随机数，当r2为0、0.5或1时，将不会更新蜣螂的位置；
20、滚球蜣螂在搜索时，引入动态映射策略：
21、
22、
23、式中：r3为区间(0,1)内的随机数，l为动态调节参数，lb和ub分别表示优化问题的下界和上限。
24、进一步优选，繁育球的位置在迭代过程中也是动态的，迭代过程表示为：
25、bp(t+1)＝x*+b1(bp(t)-lb*)+b2(bp(t)-ub*)；
26、式中：x*表示当前局部最佳位置，lb*和ub*分别表示产卵区的下界和上界，bp(t)是第t次迭代时第p个繁育球的位置信息，b1和b2表示两个大小为1×d的独立随机向量，d表示优化问题的维数。
27、进一步优选，小蜣螂的最佳觅食区域的边界定义如下：
28、
29、式中：xb表示全局最佳位置，lbb和ubb分别表示最佳觅食区域的下限和上限，r4为区间(0,1)内的随机数；小蜣螂的位置更新如下：
30、yj(t+1)＝yj(t)+c1×(yj(t)-lbb)+c2×(yj(t)-ubb)；
31、式中：yj(t)表示第j只小蜣螂在第t次迭代的位置信息，yj(t+1)表示第j只小蜣螂在第t+1次迭代的位置信息，c1表示服从正态分布的随机数，c2表示属于(0，1)的随机向量；
32、增加当前小蜣螂平均位置引导适应度低的小蜣螂个体进行全局寻优：
33、y'min(t)＝ymin(t)-c·r5·[yav-ymin(t)]；
34、
35、式中：ymin(t)为第t次迭代适应度最低的小蜣螂个体位置，y'min(t)为ymin(t)个体更新后的位置，yav为当前迭代所有小蜣螂的位置平均值，r5为区间(0,1)内的随机数，c为动态权衡因子。
36、进一步优选，偷窃蜣螂的位置信息更新描述如下：
37、zk(t+1)＝xb+s×g×(|zk(t)-x*|+|zk(t)-xb|)；
38、式中：zk(t)表示第k本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电缆集电线路故障定位方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的电缆集电线路故障定位方法，其特征在于，获取行波信号的方式是：在电缆集电线路处采集三相行波信号，并按故障区段对故障三相行波信号进行分类。
3.根据权利要求1所述的电缆集电线路故障定位方法，其特征在于，所述数据预处理得到故障暂态行波线模信号具体为：对行波信号进行小波滤波去噪处理，截取故障前及故障后总共两周波的行波波形，求得故障暂态波形；对故障暂态波形做相模变换，使之去耦合，并取线模分量作为数据，得到故障暂态行波线模信号。
4.根据权利要求1所述的电缆集电线路故障定位方法，其特征在于，蜣螂优化算法的蜣螂群由四种不同的代理蜣螂组成，即滚球蜣螂、繁育球、小蜣螂和偷窃蜣螂；滚球蜣螂的位置更新数学模型表示为：
5.根据权利要求4所述的电缆集电线路故障定位方法，其特征在于，繁育球的位置在迭代过程中也是动态的，迭代过程表示为：
6.根据权利要求5所述的电缆集电线路故障定位方法，其特征在于，小蜣螂的最佳觅食区域的边界定义如下：
7.根据权利要求6所
8.根据权利要求1所述的电缆集电线路故障定位方法，其特征在于，所述蜣螂优化算法优化卷积神经网络的过程如下：
9.一种非易失性计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，其特征在于，该计算机可执行指令执行权利要求1-8任意一项所述的一种电缆集电线路故障定位方法。
10.一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有被所述至少一个处理器执行的指令，其特征在于，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-8任意一项所述的一种电缆集电线路故障定位方法。
...【技术特征摘要】
1.一种电缆集电线路故障定位方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的电缆集电线路故障定位方法，其特征在于，获取行波信号的方式是：在电缆集电线路处采集三相行波信号，并按故障区段对故障三相行波信号进行分类。
3.根据权利要求1所述的电缆集电线路故障定位方法，其特征在于，所述数据预处理得到故障暂态行波线模信号具体为：对行波信号进行小波滤波去噪处理，截取故障前及故障后总共两周波的行波波形，求得故障暂态波形；对故障暂态波形做相模变换，使之去耦合，并取线模分量作为数据，得到故障暂态行波线模信号。
4.根据权利要求1所述的电缆集电线路故障定位方法，其特征在于，蜣螂优化算法的蜣螂群由四种不同的代理蜣螂组成，即滚球蜣螂、繁育球、小蜣螂和偷窃蜣螂；滚球蜣螂的位置更新数学模型表示为：
5.根据权利要求4所述的电缆集电线路故障定位方法，其特征在于，繁育球的位置在迭代过程中也是...
【专利技术属性】
技术研发人员：艾建波，程光俊，杨志佳，林家敏，魏东苑，吕杰，黄煜，袁洪涛，许志浩，丁贵立，康兵，
申请(专利权)人：国家电投集团福建建宁电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。