【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于配电，尤其涉及一种配电网故障智能研判方法及装置,更具体的是一种基于优先级诊断树的配电网故障智能研判方法及装置。
技术介绍
1、由于城市经济快速发展，用电水平逐年上升，我国的配电网结构和规模发生了翻天覆地的变化。尤其是分布式电源的大规模接入，使配网线路的潮流方向变得不再固定，同时还会严重影响保护设备的动作情况，增加了配电网的故障跳闸风险，对生产单位与居民用户造成巨大的影响。因此，需要寻求一种高效、准确的故障定位手段，指导运维人员进行巡线检修，快速完成故障隔离，及时恢复送电。
2、当前阶段，针对配电网运行状态的监测手段较多，包括馈线终端、故障指示器、行波定位装置等，但诊断手段却主要依托于人工，因此存在着诊断过程耗时长，诊断精度低。相比与人工参与诊断，基于人工智能算法的故障诊断方法响应速度快、定位精度高，受到广泛关注。目前，应用于智能诊断的算法主要有遗传算法、神经网络算法、粒子群算法、蚁群算法等，这类算法均通过对监测设备的上传数据进行多次迭代，最终生成故障点位置，具有较好的抗风险能力，但是该类算法对海量故障数据尤其是故障录波波形数据未被有效利用，造成数据资源的浪费。且缺少对故障波形进行特征量提取及分析的技术，因此存在着难以进一步指导现场故障诊断及隐患排查，无法指导运维资源精准投递的问题。
技术实现思路
1、针对上述现有技术中存在的人工参与的故障诊断耗时长，定位精度差，基于遗传算法、神经网络算法等的智能诊断方法故障类型识别准确性差，且在特殊故障场景下，经常会出现漏
2、本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：
3、一种配电网故障智能研判方法，包括以下步骤：
4、步骤1.建立配电网故障诊断树；
5、步骤2.对所建立的配电网故障诊断树进行优先级评定与修正；
6、步骤3.对优先级评定与修正后的配电网故障诊断树各元素进行匹配；
7、步骤4.对匹配后的配电网优先级故障诊断树进行诊断推理；
8、步骤5.根据诊断推理的过程建立基于配电网优先级故障诊断树的配网故障诊断系统。
9、更进一步的，所述建立配电网故障诊断树，包括：根据配网故障产生原因以及故障特性对各类配网故障进行分类，将配网故障可以划分为若干个小类别，将小类别进一步划分为更小的类别，直至不再可分或不可诊断；其中，配网故障包括：配电网绝缘破坏故障与配电网断线故障；配电网绝缘破坏故障是三相导体之间或导体对地之间的绝缘遭到破坏而相互连通的现象；配电网断线故障是导体断开的现象；以及根据导体之间以及导体对地间绝缘破坏的情况，配电网绝缘破坏的故障类型包括短路故障、单相接地故障和雷击；其中，短路故障包括两相短路故障和三相短路故障，都会产生比较大的故障电流，导致保护动作跳闸；单相接地故障包括高阻接地故障、金属性接地故障和弧光接地故障；雷击故障包括感应雷和直击雷。
10、更进一步的，所述对所建立的配电网故障诊断树进行优先级评定与修正，
11、采用模糊群组多属性决策方法计算诊断树节点的排序优先级，通过模糊隶属度函数m表示诊断树各元素的隶属度大小，隶属度函数m表示为：
12、m＝(a,b,c,d) (1)
13、式中，a，b，c，d分别为梯形的4个顶点在x轴的映射，若存在多个m，以同时存在
14、m1＝(a1,b1,c1,d1)，m2＝(a2,b2,c2,d2)为例，则：
15、m＝m1+m2＝(a1,b1,c1,d1)+(a2,b2,c2,d2)＝(a,b,c,d) (2)
16、若存在则对m进行归一化处理，隶属度函数处理后结果m’，表示为：
17、
18、式中，a*、d*分别为描述该准则的所有m中a的最小值和d的最大值，完成模糊隶属度函数归一化处理后，通过m’计算描述对象的隶属度s，记m'＝(a',b',c',d')，则描述对象的隶属度s表示为：
19、
20、上式中：a′、b′、c′、d′分别为式(3)中m′的四个元素；
21、采用模糊群组多属性决策方法计算诊断树节点的排序优先级，包括：
22、针对配电网故障的诊断特性，提出诊断树优先级的评定准则，并按照重要程度进行排序，排序结果为：①故障发生概率，②故障诊断步骤，③故障诊断耗时；
23、所述评定准则中：
24、故障发生概率，包括：极大、较大、适中、较小、极小；
25、故障诊断步骤，包括：极多、较多、适中、较少、极少；
26、故障诊断耗时，包括：极长、较长、中等、较短、极短；
27、每项所述隶属度函数中：
28、故障发生概率，包括：极大0.8-1；较大0.6-0.8；适中，故障发生概率为0.4-0.6，隶属度函数表示为：m＝(0.4，0.5，0.5，0.6)；较小.2-0.4；极小0-0.2；
29、故障诊断步骤，包括：极多12-15；较多9-12；中等6-9；较少3-6；极少0-3；
30、故障诊断耗时，包括：极长24-30；较长18-24；中等12-24；较短6-12；极短0-6；
31、按照诊断树第3层对短路故障、接地故障和雷击故障进行评价，第1评价结果如下：
32、故障发生概率：单相接地故障较大，短路故障较小，雷击故障极小；
33、故障诊断步骤：单相接地故障适中，短路故障较少，雷击故障较多；
34、故障诊断耗时：单相接地故障中等，短路故障较短，雷击故障较长；
35、第2评价结果如下：
36、故障发生概率：单相接地故障极大，短路故障极小，雷击故障较小；
37、故障诊断步骤：单相接地故障适中，短路故障极少，雷击故障极多；
38、故障诊断耗时：单相接地故障较长，短路故障极短，雷击故障极长；
39、记接地、短路、雷击故障在“故障发生概率”准则下的隶属度函数分别为ma3、mb3、mc3，单相接地故障条件下的隶属度sa3、单相短路故障条件下的隶属度sb3、单相雷击故障条件下的隶属度sc3，结合公式(3)和公式(4)：
40、
41、按照式(4)，计算单相接地故障条件下的隶属度sa3，可表示为：
42、
43、同理，mb3＝[0.2,0.25,0.45,0.6]，sb3＝0.38；
44、mc3＝[0.2,0.25,0.45,0.6],sc3＝0.38；
45、该层的优先级顺序为：接地故障>短路故障＝雷击故障，考虑“诊断步骤”，计算短路和雷击故障在该评定准则下的隶属度，计算得s'b3＝1.295，s'c3本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电网故障智能研判方法，其特征是：包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于优先级诊断树的配电网故障智能研判方法，其特征是：所述建立配电网故障诊断树，包括:根据配网故障产生原因以及故障特性对各类配网故障进行分类，将配网故障可以划分为若干个小类别，将小类别进一步划分为更小的类别，直至不再可分或不可诊断；其中配网故障包括：配电网绝缘破坏故障与配电网断线故障；配电网绝缘破坏故障是三相导体之间或导体对地之间的绝缘遭到破坏而相互连通的现象；配电网断线故障是导体断开的现象；以及根据导体之间以及导体对地间绝缘破坏的情况，配电网绝缘破坏的故障类型包括短路故障、单相接地故障和雷击；其中，短路故障包括两相短路故障和三相短路故障，都会产生比较大的故障电流，导致保护动作跳闸；单相接地故障包括高阻接地故障、金属性接地故障和弧光接地故障；雷击故障包括感应雷和直击雷。
3.根据权利要求1所述的一种配电网故障智能研判方法，其特征是：所述对所建立的配电网故障诊断树进行优先级评定与修正，
4.根据权利要求1所述的一种配电网故障智能研判方法，其特征是：所述对优先级评定与修正后
5.根据权利要求1所述的一种配电网故障智能研判方法，其特征是：所述对匹配后的配电网优先级故障诊断树进行诊断推理，包括：
6.根据权利要求1所述的一种配电网故障智能研判方法，其特征是：所述根据诊断推理的过程建立基于配电网优先级故障诊断树的配网故障诊断系统，是在配网故障诊断树初步建立完成后，根据专家系统的评价结合模糊群组多属性决策方法完成诊断树的排序，通过历史数据库的各类故障历史数据提取诊断树各节点的特征影响因素，建立故障匹配机制；当配网在线监测装置将现场异常数据上传至故障诊断数据库后，按照诊断树的诊断推理流程进行故障诊断。
7.一种配电网故障智能研判装置，其特征是：包括：
8.根据权利要求7所述的一种配电网故障智能研判装置，其特征是：所述建立模块，具体用于根据配网故障产生原因以及故障特性对各类配网故障进行分类，将配网故障划分为若干个小类别，将小类别进一步划分为更小的类别，直至不再可分或不可诊断；
9.一种计算机设备，包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-6中任一权利要求所述的一种配电网故障智能研判方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，其特征是：所述计算机存储介质上存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一权利要求所述的一种配电网故障智能研判方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种配电网故障智能研判方法，其特征是：包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于优先级诊断树的配电网故障智能研判方法，其特征是：所述建立配电网故障诊断树，包括:根据配网故障产生原因以及故障特性对各类配网故障进行分类，将配网故障可以划分为若干个小类别，将小类别进一步划分为更小的类别，直至不再可分或不可诊断；其中配网故障包括：配电网绝缘破坏故障与配电网断线故障；配电网绝缘破坏故障是三相导体之间或导体对地之间的绝缘遭到破坏而相互连通的现象；配电网断线故障是导体断开的现象；以及根据导体之间以及导体对地间绝缘破坏的情况，配电网绝缘破坏的故障类型包括短路故障、单相接地故障和雷击；其中，短路故障包括两相短路故障和三相短路故障，都会产生比较大的故障电流，导致保护动作跳闸；单相接地故障包括高阻接地故障、金属性接地故障和弧光接地故障；雷击故障包括感应雷和直击雷。
3.根据权利要求1所述的一种配电网故障智能研判方法，其特征是：所述对所建立的配电网故障诊断树进行优先级评定与修正，
4.根据权利要求1所述的一种配电网故障智能研判方法，其特征是：所述对优先级评定与修正后的配电网故障诊断树各元素进行匹配，
5.根据权利要求1所述的一种配电网故障智能研判方法，其特征是：所述对匹配后的配电网优先级故障诊断树进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：史可鉴，朱义东，田野，顾泰宇，张新宇，胡大伟，杜威，王智博，李海峰，王珊珊，于鹏，王涛，付东，赵志阳，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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