【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种剩余电流补偿方法，尤其涉及一种互感器精度误差自适应动态补偿剩余电流的方法。
技术介绍
1、变电站电缆沟火灾是威胁电网安全稳定运行的严重问题之一。电路故障所引起的电弧或是电火花所释放出的能量使用电设备或电缆表面炽热，使其在具备燃烧的情况下点燃可燃物并造成火灾是造成变电站电气火灾的主要原因。当变电站交流电源系统故障回路出现接地故障时，故障电流较小不易发现。长此以往，故障电流持续使导线绝缘性的降低，容易发生绝缘热击穿并引起附近的可燃材料燃烧造成电气火灾。目前，变电站交流电源系统缺少绝缘监测手段，不能实时监视低压交流电缆绝缘状态，存在电气火灾隐患。
2、剩余电流监测是工业及民用领域监测低压配电系统绝缘状态、防止电气火灾事故的有效措施，可用于站用交流电源系统绝缘监测、预警，防止电气火灾事故。目前通过对变电站交流电源系统内剩余电流进行测量从而监测变电站电缆绝缘状态已投入实际应用。
3、但是面对需要多ct采集后合成的应用场合，例如双电源系统中性线分流回路与母线布置结构不便于剩余电流互感器安装的配电箱内，现有方法存在缺陷。当不平衡电流较大时，单ct采集电流可能达50a及以上。现使用ct精度多为0.5级，此时由互感器固有精度造成的误差大于150ma，经合成后最大概率误差超过告警阈值300ma。这将会引起监测系统频繁的误报警，消耗大量的人力、物力、财力。且在操作上，不利于工作人员的检修维护。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种互感器精度误差
2、本专利技术提供的一种互感器精度误差自适应动态补偿剩余电流的方法，包括以下步骤：
3、s1.确定互感器故障电压信号，并对故障电压信号进行预处理得到特征向量；
4、s2.构建bp神经网络，并对bp神经网络进行训练，将特征向量输入至训练完成后的bp神经网络中得到互感器的故障类型；
5、s3.监测变电站交流电源的剩余电流，并将剩余电流值进行预处理；
6、s4.构建lstm神经网络，将预处理后的剩余电流输入至训练后的lstm神经网络中进行处理，得到剩余电流预测值，并基于故障类型和剩余电流预测值对剩余电流进行补偿。
7、进一步，步骤s1中，互感器故障电压信号包括：
8、
9、其中：v1(t)、v2(t)、v3(t)和v4(t)分别表示正常电压、固有偏差电压、变比偏差电压和漂移偏差电压；k表示输出电压赋值，ω表示角频率，a表示相位角，b表示常数，k表示故障比率，σ1表示自身噪声方差，σ2表示经度畸变故障方差，n()表示正态分布，v表示电压单位伏。
10、进一步，对故障电压信号进行预处理包括：
11、采用小波变换对故障电压信号进行分解，得到各个故障电压的小波系数；
12、对每个故障电压信号的小波系数进行求绝对值后再进行求和；
13、构建特征向量t：t＝(e1，e2,e3,e4),其中，ei表示第i个故障电压信号的小波系数求绝对值后再求和的值，i＝1,2,3,4；
14、对特征向量中的每个向量进行归一化处理，得到归一化特征向量t'：
15、t'＝(e1/e,e2/e，e3/e，e4/e)；
16、
17、将归一化后的特征向量t'作为故障电压信号的最终特征向量输入至bp神经网络中。
18、进一步，将预处理后的剩余电流输入至训练后的lstm神经网络中进行处理：
19、将剩余电流值采样数据进行max-min归一化处理；
20、将归一化处理后的剩余电流值划分为数据集d1、数据集d2和数据集d3
21、将数据集d1输入至lstm神经网络中进行处理得到预测结果并计算出误差：得到误差集e：
22、e＝{e1，e2，e3，…，en}，其中，yi为测量的实际值；
23、将d2和误差集组成新的数据集(d2,e)；对数据集(d2,e)采用fcm模糊聚类确定聚类中心l1(i)＝{c1,c2,…,cn},其中ci＝(xi1,xi2,…,xim,ei)；
24、将数据集d3输入至神经网络中进行预测，得到预测结果
25、对预测结果按照数据集(d2,e)确定的分类中心进行分类，得到分类结果，并按照分类结果进行误差补偿：
26、为i时刻的预测值，ei,j为时刻的预测数据所在类的分类中心的误差值。
27、本专利技术的有益效果：在对剩余电流进行监测时，对对互感器不同偏差进行识别，实现对互感器不同偏差故障下采样结果准确性的精准判断，并且能够对剩余电流值进行有效预测，并且根据不同的故障类型进行相应的补偿，从而保证电流系统工作的稳定性。
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1.一种互感器精度误差自适应动态补偿剩余电流的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述互感器精度误差自适应动态补偿剩余电流的方法，其特征在于：步骤S1中，互感器故障电压信号包括：
3.根据权利要求2所述互感器精度误差自适应动态补偿剩余电流的方法，其特征在于：对故障电压信号进行预处理包括：
4.根据权利要求1所述互感器精度误差自适应动态补偿剩余电流的方法，其特征在于：将预处理后的剩余电流输入至训练后的LSTM神经网络中进行处理：
【技术特征摘要】
1.一种互感器精度误差自适应动态补偿剩余电流的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述互感器精度误差自适应动态补偿剩余电流的方法，其特征在于：步骤s1中，互感器故障电压信号包括：
3.根据权利要求2所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：田金虎，王平平，朱峻永，杨扬，熊浩，杨财伟，缪莹，张又力，赵应春，潘子豪，
申请(专利权)人：国网重庆市电力公司超高压分公司，
类型：发明
国别省市：
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