【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于配电网故障分析领域，特别涉及一种基于潮流分布特征的配电网故障分析方法及装置。
技术介绍
随着智能电网的迅速发展，分布式电源的大量不确定接入，配电网的故障信息越来越复杂，故障的快速准确分析诊断越来越困难。近些年来，国内外学者从不同的角度出发，提出了一系列故障诊断的方法和思路，这些方法可以分为数据驱动和模型驱动两类，主要有专家系统法、人工神经网络法、模糊集方法、粗糙集方法等。专家系统法是人工智能领域发展最早、也最成熟的分支，它利用计算机技术将相关专业领域的理论知识与专家的经验知识融合在一起，主要的缺陷有:建立知识库及验证其完备性比较困难；容错能力差；在复杂故障诊断中会出现组合爆炸的问题。这类方法难以满足大规模系统在线诊断的需要，只能用于离线分析场合。人工神经网络法是一种典型的数据驱动方法，其实质就是通过样本训练，在高维空间中寻找一个超曲面来模拟故障信息与故障元件之间的函数关系，主要不足有:其性能取决于训练样本，但在大系统中，获取样本非常困难；其输入和输出之间是一个“黑匣子”，缺乏解释能力和输出结果能力；不擅长处理启发性的知识，因为神经网络在样本学习完成...
【技术保护点】
一种基于潮流分布特征的配电网故障分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：截取电网历史故障断面数据，包括故障时刻、网络节点电压幅值、网络节点电压相角、线路有功功率、无功功率及网络节点间导纳参数，采用广义灵敏度分析法通过计算灵敏度矩阵范数来描述电网故障时的潮流分布，利用自动态白适应聚类法将故障进行分类，并建立故障模式库；步骤2：动态解析当前故障网络拓扑，根据节点之间的物理距离、电气距离、节点相对度、电磁耦合系数生成节点关联矩阵，利用节点关联矩阵计算关联度及关联元，进而确定当前故障配电网中待测量支路：步骤3：根据该故障网络的故障时刻、网络节点电压幅值、网络节点电压相角、线路有...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：郭昆亚，刘鑫蕊，王英男，张化光，葛维春，孙秋野，陈雪，杨珺，于长广，
申请(专利权)人：国家电网公司，辽宁省电力有限公司沈阳供电公司，东北大学，
类型：发明
国别省市：
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