一种电网故障的识别与修复方法、系统、设备及介质技术方案

本申请公开了一种电网故障的识别与修复方法、系统、设备及介质，方法通过构建含双馈感应发电机的配电网数字孪生模型；根据所述配电网数字孪生模型，模拟电网中不同节点的故障情况，生成实时故障数据；将所述实时故障数据输入到预设的InceptionTime神经网络模型中进行故障识别，获得故障识别的结果；根据所述故障识别的结果，采用基于深度强化学习的调度算法，调度所述维修单元到故障节点进行故障修复。本申请通过引入数字孪生模型、InceptionTime神经网络和深度强化学习算法等技术对电网故障进行识别与修复，不仅提高了故障识别的精度和鲁棒性，还优化了故障修复的路径规划，进而减少故障修复的时间，提升故障修复的效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于智能电网，尤其涉及一种电网故障的识别与修复方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、风暴潮对电网的主要影响是城市内涝，以及伴随而来的风暴、暴雨等灾害。风暴潮与天文潮叠加极易造成水位异常升高，导致海水回流。若伴随暴雨引发的河道洪水、内涝，极易因高潮位顶推造成超出城市排水能力的洪水，导致城市内涝、低洼地区被淹没。风暴潮还会破坏其他城市基础设施，造成水利和交通网络故障。风暴潮带来的洪水很可能造成配电网发生三相短路故障，同时，强风可能吹倒树木，使架空线路发生三相短路。暴雨也会大大增加绝缘层已损坏的电缆连接处发生短路的风险。三相短路故障若处理不当，极易引发停电事故。

2、目前，关于故障识别方面，已有采用卷积神经网络（cnn）对故障信号的二维时频能量谱进行分类识别的方法，取得显著效果。另有专利将cnn与bigru相结合，实现了电网故障点的准确识别。然而，这些传统故障分析方法往往是事后分析，无法实现在线实时跟踪和预测。数字孪生（dt）技术可以通过实时仿真分析实现故障的在线识别，甚至预测潜在的异常事件。例如，已有专利通过建立双馈感应发电机（dfig）配本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电网故障的识别与修复方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述识别与修复方法，其特征在于，所述预设的InceptionTime神经网络模型，采用如下损失函数：

3.根据权利要求1所述的识别与修复方法，其特征在于，所述深度强化学习的调度算法，采用如下损失函数：

4.根据权利要求1所述的识别与修复方法，其特征在于，所述根据所述故障识别的结果，采用基于深度强化学习的调度算法，调度维修单元到故障节点进行故障修复，包括：

5.根据权利要求4所述的识别与修复方法，其特征在于，所述采用基于深度强化学习的调度算法，生成维修单元的维修路径，奖励...

【技术特征摘要】

1.一种电网故障的识别与修复方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述识别与修复方法，其特征在于，所述预设的inceptiontime神经网络模型，采用如下损失函数：

3.根据权利要求1所述的识别与修复方法，其特征在于，所述深度强化学习的调度算法，采用如下损失函数：

4.根据权利要求1所述的识别与修复方法，其特征在于，所述根据所述故障识别的结果，采用基于深度强化学习的调度算法，调度维修单元到故障节点进行故障修复，包括：

5.根据权利要求4所述的识别与修复方法，其特征在于，所述采用基于深度强化学习的调度算法，生成维修单元的维修路径，奖励函数设置如下：

6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱洋君，郭浩天，刘丰瑞，任重宇，赵羚志，胡肖瑞，
申请(专利权)人：珠海华发数智技术有限公司，
类型：发明
国别省市：