基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法及装置与流程

本发明属于配电网故障检测，具体涉及一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法及装置。

背景技术：

1、当小电流接地系统发生单相接地故障时，目前主要的选线方法有：智能比幅比相法、谐波比幅比相法、小波法、首半波法、有功分量法、能量法等,每种方法都针对信号的具体特点，具有各自的特点，且不同方法之间具有互补性。如果单纯的选用某种方法进行选线，都会存在不同情况的缺陷，难以保证选线的精确性和可靠性。但如果综合多种选线方法进行选线，又很难确定到底哪种选线方法的选线效果好，还没有适用于零序电压、电流信号健全及非健全情况下的精确性和可靠性高的选线方法。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，其将现场单相接地故障数据与划分出的数据集内的数据进行类比，自动调整各选线方法在选线结果中的相对权重，对故障录波进行波形反演，重新生成选线结果；对比实际单相接地故障发生线路，判别选线结果的有效性，实现选线算法优化，适用于零序电压、电流信号健全及非健全情况下的选线，精确性高，可靠性高。

2、为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，该方法包括以下步骤：

3、步骤一，收集现场故障信号数据和划分出的数据集内的数据，并对收集的数据进行预处理，得到故障信号特征；并根据专家知识和历史数据，确定候选的选线方法及对应权重的取值范围；

4、步骤二，将多种故障选线方法确定为决策属性，将离散化后的故障信号特征确定为条件属性；同时，将候选的选线方法对应的权重作为优化参数；

5、步骤三，将选线结果的准确性和可靠性作为目标函数，采用多目标优化算法，求解目标函数，在权重的取值范围内搜索候选的选线方法的最优权重参数；

6、步骤四，利用候选的选线方法及对应的最优权重参数，对故障录波进行波形反演，重新生成选线结果。

7、上述的一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，步骤一中所述故障信号数据包括幅值和频率。

8、上述的一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，步骤一中所述候选的选线方法包括智能比幅比相法、谐波比幅比相法、小波法、首半波法、有功分量法和能量法。

9、上述的一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，步骤三中通过加权平均或pareto最优解方法来综合考虑两个目标，目标函数为：

10、f(w)＝\alpha\timesacc(w)+(1-\alpha)\timesrel(w)

11、式中，w表示候选的各选线方法的权重，f(w)表示权重的综合评价值，\alpha表示准确性和可靠性的权重比例；acc(w)表示选线结果的准确性；rel(w)表示选线结果的可靠性；\times表示乘法，\alpha\timesacc(w)表示准确性acc(w)和权重比例\alpha的乘积；(1-\alpha)\timesrel(w)表示可靠性rel(w)和权重比例(1-\alpha)的乘积。

12、上述的一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，选线结果的准确性acc(w)为：

13、acc(w)＝\frac{\sum_{i＝1}^ni(h(x_i；w)＝y_i)}{n}

14、式中，\frac{}{}：表示分数线，将分子除以分母；n表示样本总数，x_i表示第i个样本的特征向量，y_i表示第i个样本的真实类别，\sum_{i＝1}^n表示对所有样本的求和运算，其中i表示样本的索引，i的范围为1到n；i(h(x_i；w)＝y_i)为一个指数函数，当模型预测的类别与真实类别相同，该指数函数的值为1，否则为0；h(x_i；w)表示基于权重w的选线结果，y_i表示样本x_i的真实类别。

15、上述的一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，选线结果的可靠性rel(w)为：

16、rel(w)＝\frac{1}{n}\sum_{i＝1}^np(h(x_i；w)＝y_i|x_i)

17、式中，\frac{}{}：表示分数线，将分子除以分母；n表示样本总数，x_i表示第i个样本的特征向量，y_i表示第i个样本的真实类别，\sum_{i＝1}^n表示对所有样本的求和运算，其中i表示样本的索引，i的范围为1到n；p(h(x_i；w)＝y_i|x_i)表示在给定特征x_i的条件下，选线结果为y_i的概率。

18、上述的一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，步骤三中所述求解目标函数，在权重范围内搜索候选的选线方法的最优的权重参数，使用遗传算法或粒子群算法。

19、本发明还公开了一种适用于零序电压、电流信号健全及非健全情况下的选线，精确性高，可靠性高的基于现场故障数据集的小电流接地选线装置，包括：

20、数据收集及预处理模块：用于收集现场故障信号数据和划分出的数据集内的数据，并对收集的数据进行预处理，得到故障信号特征；并根据专家知识和历史数据，确定候选的选线方法及对应权重的取值范围；

21、属性和优化参数确定模块：用于将多种故障选线方法确定为决策属性，将离散化后的故障信号特征确定为条件属性；同时，将候选的选线方法对应的权重作为优化参数；

22、目标函数求解模块：用于将选线结果的准确性和可靠性作为目标函数，采用多目标优化算法，求解目标函数，在权重的取值范围内搜索候选的选线方法的最优权重；

23、选线结果生成模块：用于利用候选的选线方法及对应的最优权重，对故障录波进行波形反演，重新生成选线结果。

24、上述的基于现场故障数据集的小电流接地选线优化装置，所述故障信号数据包括幅值和频率。

25、上述的基于现场故障数据集的小电流接地选线优化装置，所述候选的选线方法包括智能比幅比相法、谐波比幅比相法、小波法、首半波法、有功分量法和能量法。

26、本发明与现有技术相比具有以下优点：本发明将现场单相接地故障数据与划分出的数据集内的数据进行类比，自动调整各选线方法在选线结果中的相对权重，对故障录波进行波形反演，重新生成选线结果；对比实际单相接地故障发生线路，判别选线结果的有效性，实现选线算法优化，适用于零序电压、电流信号健全及非健全情况下的选线，精确性高，可靠性高。

27、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

技术特征：

1.一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.按照权利要求1所述的一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，其特征在于：步骤一中所述故障信号数据包括幅值和频率。

3.按照权利要求1所述的一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，其特征在于：步骤一中所述候选的选线方法包括智能比幅比相法、谐波比幅比相法、小波法、首半波法、有功分量法和能量法。

4.按照权利要求1所述的一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，其特征在于：步骤三中通过加权平均或pareto最优解方法来综合考虑两个目标，目标函数为：

5.按照权利要求4所述的一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，其特征在于：选线结果的准确性acc(w)为：

6.按照权利要求4所述的一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，其特征在于：选线结果的可靠性rel(w)为：

7.按照权利要求1所述的一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法，其特征在于：步骤三中所述求解目标函数，在权重范围内搜索候选的选线方法的最优的权重参数，使用遗传算法或粒子群算法。

8.一种采用如权利要求1所述优化方法的基于现场故障数据集的小电流接地选线装置，其特征在于，包括：

9.按照权利要求8所述的基于现场故障数据集的小电流接地选线优化装置，其特征在于：所述故障信号数据包括幅值和频率。

10.按照权利要求8所述的基于现场故障数据集的小电流接地选线优化装置，其特征在于：所述候选的选线方法包括智能比幅比相法、谐波比幅比相法、小波法、首半波法、有功分量法和能量法。

技术总结
本发明公开了一种基于现场故障数据集的小电流接地选线优化方法及装置，其方法包括以下步骤：一、数据准备；二、确定决策属性和条件属性；三、定义目标函数并求解目标函数；四、生成选线结果。本发明将现场单相接地故障数据与划分出的数据集内的数据进行类比，自动调整各选线方法在选线结果中的相对权重，对故障录波进行波形反演，重新生成选线结果；对比实际单相接地故障发生线路，判别选线结果的有效性，实现选线算法优化，适用于零序电压、电流信号健全及非健全情况下的选线，精确性高，可靠性高。

技术研发人员：毛王清,王秀茹,尹永昌,韩冬,吴冉,赵晟茹,郭雷
受保护的技术使用者：国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14