一种基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线方法和装置与流程

本发明涉及配网故障选线领域，具体涉及一种基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线方法和装置。

背景技术：

提高电力系统稳定性，提高供电质量一直是电力部门的基本任务。配电网是电力传输通道的末端，直接关系着用户用电，配电网故障将直接造成用户电能质量降低，严重时会造成停电，危及电力系统安全稳定运行。据统计，全国用户遭受的停电事故有95％由配网故障产生，而配网故障中的绝大多数是单相接地故障。配电网单相接地故障的故障特征十分微弱导致单相接地线路难以准确辨别并切除，因此，提高单相接地故障选线的准确性对提高电力系统稳定性与供电质量具有重要意义。

配网故障选线困难的原因主要是变压器中性点普遍采用非直接接地的方式，单相接地时没有明显的故障回路，故障电流只能通过线路对地电容流通因此幅值较小，导致检测难度较大。现有的故障选线方法主要分为三种，分别是基于单一故障特征的选线方法、基于多种故障特征的选线方法(综合法)和不使用故障特征的选线方法。其中，基于单一故障特征的选线方法通过从线路零序电流中提取能反映故障线路与健全线路区别的特征量来进行选线，这种方法直接面临故障电流较小的难题，对互感器精度的依赖程度较高，准确度无法保证，并且受中性点接地方式与故障情况的影响较大。基于多种故障特征的选线方法(综合法)综合多种单一选线方法进行选线，这种选线方法实现了不同单一选线法的优势互补，但是由于每条出线只采集一组数据，因此受互感器精度的影响仍然较大，准确度受到了限制。不基于故障特征的选线方法通过注入信号、中性点瞬间经中电阻接地、改变消弧线圈补偿度等方式注入特殊信号，通过信号寻踪来确定故障线路，这种方法的缺点是需要装设昂贵的信号注入设备，并且会对电网造成冲击，影响配电网稳定，不能识别瞬时接地故障。小电流系统单相接地故障选线问题一直没有得到很好的解决。

随着我国配电自动化的普及，配电网的自动化水平得到很大提高，配电主站、配电自动化终端的投入运行。配电主站通过通讯通道与配电自动化终端进行通讯，从而获取了大量的故障相关信息，而这些故障信息在目前的故障选线方法中并没有被使用。因此，如何利用配电自动化数据进行小电流系统单相接地故障选线仍是待解决的技术问题。

技术实现要素：

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线方法和装置，结合配电网不同位置记录的故障数据，使用模糊理论与遗传算法确定各配电终端的最优故障隶属度函数与权系数函数，最后获得各线路的故障隶属度，从而实现故障选线。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线方法，包括以下步骤：

获取配电自动化数据，提取各配电自动化终端的故障特征量；

根据各配电自动化终端的故障特征量，构造各配电自动化终端的故障测度隶属度函数与权系数函数；

基于各配电自动化终端的故障测度隶属度函数与权系数函数，构造线路故障隶属度函数；

利用遗传算法计算线路故障隶属度函数参数的最优值；

根据线路故障隶属度函数参数的最优值，计算各线路的线路故障隶属度，根据各线路的线路故障隶属度判断线路是否存在故障，选出故障线路。

进一步的，所述获取配电自动化数据，提取各配电自动化终端的故障特征量，包括：

从配电自动化主站系统中获取各配电自动化终端的配电自动化数据；

对于ftu、rtu和dtu配电自动化终端，直接从配电自动化数据中提取故障零序电压、电流的幅值，根据故障零序电流与故障零序电压的相角差确定故障零序电流极性：若故障零序电流的相角超前故障零序电压的相角，则故障零序电流极性为正，若故障零序电压的相角超前故障零序电流的相角，则故障零序电流极性为负；

对于具有暂态录波功能的配电自动化终端，根据故障录波数据利用全波傅里叶算法提取故障零序电流幅值与极性。

进一步的，所述根据各配电自动化终端的故障特征量，构造各配电自动化终端的故障测度隶属度函数，包括：

对于每一配电自动化终端，比较当前配电自动化终端安装处的故障零序电流与出线零序ct安装处的故障零序电流相位；

若两故障零序电流相位相同，则构造配电自动化终端的故障隶属度函数xf为：

若两故障零序电流相位不同，则构造配电自动化终端的故障隶属度函数xf为：

其中，i0f为当前配电自动化终端安装处故障零序电流有效值，i0c为前一配电自动化终端或出线零序ct安装处故障零序电流有效值，k1～k4为配电自动化终端的故障隶属度函数参数。

进一步的，所述根据各配电自动化终端的故障特征量，构造各配电自动化终端的权系数函数，包括：

对于中性点不接地系统与消弧线圈欠补偿系统，配电自动化终端安装处与出线零序ct安装处故障零序电流极性相反，则定义配电自动化终端的权系数函数yf为：

其中：n为本线路上配电自动化终端总数，n_diff为本线路上与出线零序ct安装处故障零序电流极性相反的配电终端终端个数，diff为当前配电自动化终端终端安装处的故障零序电流极性与出线零序ct安装处的故障零序电流极性比较结果，若两故障零序电流极性相同，则diff＝0，若两故障零序电流极性相反，则diff＝1；k5为配电自动化终端的权系数函数参数；

对于消弧线圈过补偿系统，配电自动化终端安装处与出线零序ct安装处故障零序电流极性都相同，则定义配电自动化终端的权系数函数yf为：

其中：n为本线路上配电自动化终端总数，n_amph为本线路下游的故障零序电流幅值大于上游的故障零序电流幅值次数，amph为当前配电自动化终端安装处故障零序电流幅值与其之前的配电自动终端或出线零序ct安装处的故障零序电流幅值比较结果，若当前配电终端的幅值大于其之前的配电自动终端或出线零序ct安装处的故障零序电流幅值，则amph＝1，若当前配电终端的幅值小于其之前的配电自动终端或出线零序ct安装处的故障零序电流幅值，则amph＝0；k6为配电自动化终端的权系数函数参数。

进一步的，所述基于各配电自动化终端的故障测度隶属度函数与权系数函数，构造线路故障隶属度函数，包括：

将线路上各配电自动化终端的故障测度隶属度函数值与权系数函数值的积求和，得到线路故障隶属度函数。

进一步的，所述利用遗传算法计算线路故障隶属度函数参数的最优值，包括：

选取当前运行方式下的若干次历史故障数据作为故障样本，存储到故障样本集中；

根据故障样本集中样本故障数据，建立目标函数；

计算目标函数的最小值，则目标函数的最小值为线路故障隶属度函数参数的最优值。

进一步的，所述根据线路故障隶属度函数参数的最优值，计算各线路的线路故障隶属度，根据各线路的线路故障隶属度判断线路是否存在故障，选出故障线路，包括：

根据线路故障隶属度函数参数的最优取值，计算各线路的线路故障隶属度；

比较各线路的线路故障隶属度的大小，若线路故障隶属度满足选线判据要求，则该线路为故障线路。

进一步的，还包括：

根据所有线路的线路故障隶属度函数，建立可信度函数；

计算可信度函数的取值，将可信度函数的取值与1比较，确定故障线路选线结果的可信度。

一种基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线装置，包括：

获取模块，用于从配电自动化系统获取配电自动化数据；

故障特征提取模块，用于从配电自动化数据中提取各配电自动化终端的故障特征量；

终端函数构造模块，用于根据各配电自动化终端的故障特征量，构造各配电自动化终端的故障测度隶属度函数与权系数函数；

线路故障隶属度函数构造模块，用于根据线路上各配电自动化终端的故障测度隶属度函数与权系数函数，构造线路故障隶属度函数；

最优值计算模块，用于利用遗传算法计算线路的故障隶属度函数参数的最优取值；

故障选录选取模块，用于根据线路故障隶属度函数参数的最优取值，计算各线路的线路故障隶属度函数值，并比较各线路的线路故障隶属度函数值大小，选出故障线路。

进一步的，还包括：

选线结果评价模块，用于根据所有线路的线路故障隶属度函数，建立可信度函数；计算可信度函数的取值，将可信度函数的取值与1比较，确定故障线路选线结果的可信度。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

(1)本发明结合配电网不同位置记录的故障数据，使用模糊理论与遗传算法确定各配电终端的最优故障隶属度函数与权系数函数，最后获得各线路的故障隶属度，从而实现故障选线；提高了故障选线的准确度，适用于中性点不接地系统与消弧线圈接地系统，能够识别高阻接地、弧光接地、间歇性接地、瞬时性接地等多种接地情况；

(2)本发明结合线路沿线的配电终端记录信息进行故障诊断，拓展了选线所用数据的数据源，将传统只使用线路出口处数据提升为使用线路沿线数据，拓展了数据维度，增加了有用信息量，同时提高了数据容错性；并将从传统的各线路故障特征横向比较上升为线路间横向比较与线路通道上不同位置数据纵向比较相结合的选线方式，扩展了信息维度，克服了现有选线方法的缺陷，提高了选线准确度，兼容不同中性点接地方式与不同故障类型；

(3)本发明提出的方法在部分数据缺失的情况下仍能进行选线，具有很强的抗干扰能力与鲁棒性；

(4)本发明提出的选线方法不改变中性点运行方式，不注入信号，不会对系统造成冲击，不影响系统的安全稳定；并且不需增设任何信息采集设备，成本低，收益大。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1是本发明实施例公开的基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线方法流程图一；

图2是本发明实施例公开的基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线方法流程图二；

图3是本发明实施例公开的获取配电自动化数据及提取故障特征量流程图；

图4是本发明实施例公开的配电自动化终端故障隶属度函数的函数图一；

图5是本发明实施例公开的配电自动化终端故障隶属度函数的函数图二；

图6是本发明实施例公开的基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线装置框图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

正如背景技术所介绍的，现有故障选线方法中准确度无法保证，并且受中性点接地方式与故障情况、互感器精度的影响较大，没有使用故障信息的不足，本申请提出了一种基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线方法和装置，结合配电网不同位置记录的故障数据，使用模糊理论与遗传算法确定各配电自动化终端的最优故障隶属度函数与权系数函数，最后获得各线路的故障隶属度，从而实现故障选线。

本申请的一种典型的实施方式中，如图1所示，提供了一种基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线方法，该方法包括以下步骤：

步骤101：获取配电自动化数据，提取各配电自动化终端的故障特征量；

步骤102：根据各配电自动化终端的故障特征量，构造各配电自动化终端的故障测度隶属度函数与权系数函数；

步骤103：基于各配电自动化终端的故障测度隶属度函数与权系数函数，构造线路故障隶属度函数；

步骤104：利用遗传算法计算线路故障隶属度函数参数的最优值；

步骤105：所述根据线路故障隶属度函数参数的最优值，计算各线路的线路故障隶属度函数值，根据各线路的线路故障隶属度函数值判断线路是否存在故障，选出故障线路。

本发明实施例提出的基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线方法，结合配电网不同位置记录的故障数据，使用模糊理论与遗传算法确定各配电终端的最优故障隶属度函数与权系数函数，最后获得各线路的故障隶属度，从而实现故障选线；本发明结合线路沿线的配电终端记录信息进行故障诊断，一方面一条线路采集多组数据从而增加了容错性，另一方面从传统的各线路故障特征横向比较上升为线路间横向比较与线路通道上不同位置数据纵向比较相结合的选线方式，扩展了信息维度，克服了现有选线方法的缺陷，提高了选线准确度，兼容不同中性点接地方式与不同故障类型，如高阻接地、弧光接地、瞬时性接地、间接性接地等。

为了使本领域的技术人员更好的了解本发明，下面列举一个更为详细的实施例，如图2所示，本实施例提出了一种基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线方法，该方法包括以下步骤：

步骤201：获取配电自动化数据，提取各配电自动化终端的故障特征量。

该步骤201可以采用如下方式，如图3所示，包括：

步骤2011：各配电自动化终端通过通讯通道将配电自动化数据上传至县级、地市级配电自动化主站系统，从配电自动化主站系统中获取各配电自动终端的配电自动化数据。

配电自动化终端可分为两类，一类是ftu、rtu、dtu等数据采集单元，可以采集线路中的电压电流信息，包括选线所用的零序电压幅值、零序电流幅值、零序功率、零序电流与零序电压的相角差等；另一类是具有暂态录波功能的新型暂态指示器，可以记录故障发生时刻前后的三相及零序电压电流波形。

本发明选线所用数据的数据源，将传统只使用线路出口处数据提升为使用线路沿线数据，拓展了数据维度，增加了有用信息量，同时提高了数据容错性；在部分数据缺失的情况下仍能进行选线，具有很强的抗干扰能力与鲁棒性。

步骤2012：提取各配电自动终端的故障特征量，该故障特征量包括故障零序电流幅值与极性。

对于ftu、rtu、dtu等数据采集单元，直接从配电自动化数据中提取故障零序电压、电流的幅值。由于各数据采集单元时间不同步，无法提取线路零序电流角度，因此，根据零序电流与零序电压的相角差确定零序电流极性：若故障零序电流的相角超前故障零序电压的相角，则故障零序电流极性为正，若故障零序电压的相角超前故障零序电流的相角，则故障零序电流极性为负。

对于具有暂态录波功能的新型暂态指示器，由于配网线路较短，可认为配网中感受到故障的时刻是同一时刻，因此可根据故障录波数据利用全波傅里叶算法提取故障零序电流幅值与极性：

其中，i为一周波的零序电流采样值，ω为系统角频率，ts为采样间隔，n为每周期采样点数。最终结果i为零序电流幅值，θ为零序电流相角，根据相角确定零序电流极性。

步骤202：根据各配电自动化终端的故障特征量，构造各配电自动化终端的故障测度隶属度函数。

本实施例中，构造配电自动化终端故障隶属度函数，其目的是以表征配电自动化终端处的数据支持本线路发生故障的程度；构造配电自动化终端权系数函数，其目的是以表征本线路上不同位置的配电自动化终端数据对本线路发生故障的支持度区别。

步骤2021：构造各配电自动化终端故障隶属度函数。

对于每一配电自动化终端，首先比较当前配电自动化终端安装处的故障零序电流与出线零序ct安装处的故障零序电流的相位。

若两故障零序电流相位相同，则比较两故障零序电流幅值，如果配电自动化终端安装处故障零序电流幅值大于出线零序ct安装处故障零序电流幅值，则表明本线路可能是故障线路，且差值越大，本线路故障的可能性越高；如果配电自动化终端安装处故障零序电流幅值小于出线零序ct安装处故障零序电流幅值，则表明本线路可能不是故障线路，且差值越大，本线路无故障的可能性越高。因此，如图4所示，构造配电自动化终端故障隶属度函数xf如下所示：

若两故障零序电流相位不同，则表明本线路是故障线路的可能性较大，此时比较两故障零序电流幅值，一般来说，配电自动化终端安装处故障零序电流幅值比出线零序ct安装处故障零序电流幅值小的多，若两故障零序电流幅值差值很小，则有可能误判了相角。因此，如图5所示，构造配电自动化终端的故障隶属度函数xf如下所示：

其中，i0f为当前配电自动化终端安装处故障零序电流有效值，i0c为前一配电自动化终端或出线零序ct安装处故障零序电流有效值，k1～k4为配电自动化终端故障隶属度函数参数，其意义为隶属度函数在特定区间内的斜率。

步骤2021：构造各配电自动化终端权系数函数。

对于中性点不接地系统与消弧线圈欠补偿系统，当配电自动化终端安装处与出线零序ct安装处故障零序电流极性相反时，本线路发生故障的可能性较大，在确定本线路发生故障的可能性时，需对反极性配电自动化终端数据更加注重，考虑到隶属度函数的取值应该落在[-1,1]区间内，则定义配电自动化终端的权系数函数yf如下所示：

其中：n为本线路上配电自动化终端总数，n_diff为本线路上与出线零序ct安装处故障零序电流极性相反的配电终端终端个数，diff为当前配电自动化终端终端安装处的故障零序电流极性与出线零序ct安装处的故障零序电流极性比较结果，若两故障零序电流极性相同，则diff＝0，若两故障零序电流极性相反，则diff＝1；k5为配电自动化终端的权系数函数参数，其意义为反向配电终端数据相比正向配电终端数据的受重视程度倍数。

对于消弧线圈过补偿系统，无论是故障线路还是非故障线路，配电自动化终端安装处与出线零序ct安装处故障零序电流极性都相同，上述的配电自动化终端权系数函数无意义。由于非故障线路严格满足故障零序电流幅值下游小于上游的关系，若出现下游配电自动化终端的故障零序电流幅值大于上游配电自动化终端的故障零序电流幅值，则所在线路发生故障的可能性较大，需对该配电自动化终端数据更加注重，考虑到隶属度函数的取值应该落在[-1,1]区间内，则，定义配电自动化终端的权系数函数yf如下所示：

其中：n为本线路上配电自动化终端总数，n_amph为本线路下游的故障零序电流幅值大于上游的故障零序电流幅值次数，amph为当前配电自动化终端安装处故障零序电流幅值与其之前的配电自动终端或出线零序ct安装处的故障零序电流幅值比较结果，若当前配电终端的幅值大于其之前的配电自动终端或出线零序ct安装处的故障零序电流幅值，则amph＝1，若当前配电终端的幅值小于其之前的配电自动终端或出线零序ct安装处的故障零序电流幅值，则amph＝0；k6为配电自动化终端的权系数函数参数，其意义为幅值大于上游的配电终端数据相比幅值小于上游的配电终端数据的受重视程度倍数。

本发明适用于中性点不接地系统与消弧线圈接地系统，能够识别高阻接地、弧光接地、间歇性接地、瞬时性接地等多种接地情况。

步骤203：基于各配电自动化终端的故障测度隶属度函数与权系数函数，构造线路故障隶属度函数。

在本实施例中，构造线路故障隶属度函数，其目的是用以表征某线路上的所有配电终端数据对本线路发生故障的支持度。

在构造了线路上各配电自动化终端的故障测度隶属度函数xf与权系数函数yf后，计算各配电自动化终端的故障测度隶属度函数值与权系数函数值的乘积，将本线路上各配电自动化终端的故障测度隶属度函数值与权系数函数值的积求和，即可获得本线路的线路故障隶属度函数：

其中：n为本线路配电自动化终端总数，xfi、yfi分别为第i台配电自动化终端处数据计算得到的配电自动化终端故障测度隶属度函数值与权系数函数值。

步骤204：用遗传算法计算线路故障隶属度函数参数的最优值。

在构造线路故障隶属度函数后，利用遗传算法(ga)来确定线路的故障隶属度函数的最优参数k1～k6，使选线策略最优，其具体实现过程为：

对于不同的中性点运行方式，线路的故障隶属度函数的参数k1～k6的最优取值显然有所区别。为了确定参数k1～k6最优值，选取当前运行方式下的若干次历史故障数据作为故障样本，存储到故障样本集中，这些故障样本已知故障所在位置，提取故障样本集的特征量，根据故障样本集的特征量，建立各故障样本的线路故障隶属度函数值，根据各故障样本的线路故障隶属度函数值建立目标函数，通过计算目标函数的最小值，从而获得参数k1～k6的最优值。

遗传算法通过模仿自然中生物的遗传变异来求得目标函数的最优解。最优隶属度函数参数的选取原则是：在当前参数取值下，故障线路的线路故障隶属度函数最接近1，非故障线路的线路故障隶属度函数最接近-1。则，建立的目标函数如下所示：

其中：n为样本集包含样本的个数，n为出线数目，为第i组样本的故障线路的线路故障隶属度函数值，为第i组样本的第k条出线的线路故障隶属度函数值。

至此，将确定参数最优值的问题转变成求取目标函数最小值解的问题并得到解决。求解目标函数的最小值，即可得到参数k1～k6的最优值。

步骤205：所述根据线路故障隶属度函数参数的最优值，计算各线路的线路故障隶属度，根据各线路的线路故障隶属度判断线路是否存在故障，选出故障线路。

线路故障隶属度函数通过对配电自动自动化终端故障测度隶属度函数与权系数函数的积求和得到，其本质是不同配电自动化终端的故障测度隶属度加权求和得到的分数，其取值范围在[-1,1]，选线判据要求线路的线路故障隶属度最接近1，则该线路为故障线路。因此，比较各线路的线路故障隶属度的大小，若线路的线路故障隶属度最接近1，则该线路为故障线路。

在理想状态下，通过本发明得到的线路故障隶属度函数只有故障线路为正数，且接近1，其他线路为负数，且接近-1。由于消弧线圈补偿故障容性电流、故障零序电流较小、配电终端与零序互感器误差等原因的综合作用，方向、幅值关系可能发生误判，仍然可能出现两条或以上线路的线路故障隶属度函数为正数或所有线路的线路故障隶属度函数都为负数的情况，因此在选出故障线路后，又对选线结果进行评价。

步骤206：根据所有线路的线路故障隶属度函数，建立可信度函数，评价故障线路选线结果的可信度。

在本实施例中，为了对选线结果作出评价，定义可信度函数t来表征当前选线结果的可信度。对选线结果来说，选择线路故障隶属度函数xl最大的线路为故障线路后，所选择的故障线路的线路故障隶属度函数xl越接近1，其他线路的线路故障隶属度函数xl越接近-1，则选线结果越可信，故定义可信度函数如下式所示：

其中：xlmax为所有线路的线路故障隶属度的最大值，xli为第i条线路的线路故障隶属度，nl为线路数。

可信度函数的取值在[0,1]之间，其取值越接近1，则表明选线结果越可信。

本发明提出的基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线方法，先获取配电自动化数据，提取各配电终端的故障特征；然后构造各配电终端故障隶属度函数与权系数函数；根据各配电终端故障隶属度函数与权系数函数，构造线路故障隶属度函数；使用遗传算法确定线路故障隶属度函数最佳参数取值；计算线路故障隶属度，选出故障线路并做出评价；该方法结合线路沿线的配电终端记录信息进行故障诊断，一方面一条线路采集多组数据从而增加了容错性，另一方面从传统的各线路故障特征横向比较上升为线路间横向比较与线路通道上不同位置数据纵向比较相结合的选线方式，扩展了信息维度，克服了现有选线方法的缺陷，提高了选线准确度，兼容不同中性点接地方式与不同故障类型，如高阻接地、弧光接地、瞬时性接地、间接性接地等。本发明提出的选线方法不改变中性点运行方式，不注入信号，不会对系统造成冲击，不影响系统的安全稳定；该选线方法不需增设任何信息采集设备，成本低，收益大。

对应于上述图1和图2所述的方法实施例，如图6所示，本申请的另一种典型实施方式，提供了一种基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线装置，适用于上述的基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线方法，包括：

获取模块，用于从配电自动化系统获取配电自动化数据；

故障特征提取模块，用于从配电自动化数据中提取各配电自动化终端的故障特征量；

终端函数构造模块，用于根据各配电自动化终端的故障特征量，构造各配电自动化终端的故障测度隶属度函数与权系数函数；

线路故障隶属度函数构造模块，用于根据线路上各配电自动化终端的故障测度隶属度函数与权系数函数，构造线路故障隶属度函数；

最优值计算模块，用于利用遗传算法计算线路的故障隶属度函数参数的最优取值；

故障线路选取模块，用于根据线路故障隶属度函数参数的最优取值，计算各线路的线路故障隶属度函数值，并比较各线路的线路故障隶属度函数值大小，选出故障线路。

进一步的，如图6所示，所述基于配电自动化数据的小电流系统单相接地故障选线装置，还包括：

选线结果评价模块，用于根据所有线路的线路故障隶属度函数，建立可信度函数；计算可信度函数的取值，将可信度函数的取值与1比较，确定故障线路选线结果的可信度。

从以上的描述中，可以看出，本申请上述的实施例实现了如下技术效果：

(1)本发明结合配电网不同位置记录的故障数据，使用模糊理论与遗传算法确定各配电终端的最优故障隶属度函数与权系数函数，最后获得各线路的故障隶属度，从而实现故障选线；提高了故障选线的准确度，适用于中性点不接地系统与消弧线圈接地系统，能够识别高阻接地、弧光接地、间歇性接地、瞬时性接地等多种接地情况；

(2)本发明结合线路沿线的配电终端记录信息进行故障诊断，拓展了选线所用数据的数据源，将传统只使用线路出口处数据提升为使用线路沿线数据，拓展了数据维度，增加了有用信息量，同时提高了数据容错性；并将从传统的各线路故障特征横向比较上升为线路间横向比较与线路通道上不同位置数据纵向比较相结合的选线方式，扩展了信息维度，克服了现有选线方法的缺陷，提高了选线准确度，兼容不同中性点接地方式与不同故障类型；

(3)本发明提出的方法在部分数据缺失的情况下仍能进行选线，具有很强的抗干扰能力与鲁棒性；

(4)本发明提出的选线方法不改变中性点运行方式，不注入信号，不会对系统造成冲击，不影响系统的安全稳定；并且不需增设任何信息采集设备，成本低，收益大。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。