一种基于集对分析和关联规则的配电网选线评估方法与流程

本发明属于电力系统分析技术领域，尤其涉及一种基于集对分析和关联规则的配电网选线评估方法。

背景技术：

随着国内配电系统的进一步发展，配电网络结构日趋复杂，变压器出线逐渐增多，故障零序电流分布日趋复杂，故障种类繁多。发生故障时能快速、准确的选出故障线路并切除，是配电网安全运行、可靠供电的重要保障。

目前国内生产选线装置大的种类较多，但选线原理局限于配电网的实际工况，其选线准确率仍有待提升。某地区供电局对自动选线装置的使用情况进行过统计，发现该局共安装选线装置170台，因选线效果极差退出运行146台，退出率达86％。在其他地区调查的情况也基本类似，这同样说明选线技术在工程实际的应用中有一定局限性，由此可见，基于现有技术的常规配电网故障选线方式无法适应配电网的进一步发展和现场的复杂工况，无法达到较高的选线准确率。究其原因在于，现有故障选线方式名目繁多，每种选线方式的适应条件不尽相同，在工程实际中缺乏对现有配电网故障选线方式的评价体系，无法针对现场工况选出最合适的选线方法，从而使得配电网故障选线成为一个复杂棘手的问题。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于集对分析和关联规则的配电网选线评估方法，以解决现有技术的常规配电网故障选线方式无法适应配电网的进一步发展和现场的复杂工况，无法达到较高的选线准确率等技术问题。

本发明的技术方案：

一种基于集对分析和关联规则的配电网选线评估方法，它包括：

步骤1、针对配电网选线方法建立故障特征量集与关联因素集，求取关联因素与故障特征量间的相关系数并计算关联因素对每种故障特征量的常权重系数；

步骤2、对关联因素集中的数据作归一化处理，按不同故障特征量所对应的常权重系数加权求和后得到每种故障特征量所对应的相对评分值；并依据故障特征量的相对评分值和常权重系数计算得到故障特征量变权重系数；

步骤3：构造隶属度函数以反映关联因素对选线准确率的影响程度，根据隶属度函数值和故障特征量变权重系数构造故障特征量评价矩阵；

步骤4：依据故障特征量的变权重系数以及故障特征量评价矩阵，求取故障特征量集与关联因素集之间的联系度函数作为反映选线准确性的关联模型，以求取最佳选线方式。

步骤1所述针对配电网选线方法建立故障特征量集与关联因素集，求取关联因素与故障特征量间的相关系数并计算关联因素对每种故障特征量的常权重系数的方法包括：

步骤1.1、针对零序电流比幅法、零序电流有功分量法、五次谐波法、零序功率法四种配电网故障选线方式，根据其各自故障特征量建立故障特征量集c；针对配电网故障选线影响因素建立关联因素集f；

步骤1.2、通过求取关联因素与故障特征量间的相关系数来确定关联因素对故障特征量的常权重系数；

关联因素fj对故障特征量ci的相关系数表示为：

每种故障特征量对应的关联因素的常权重系数表示为：

式中：ci_k表示第i种选线方式的第k组仿真数据；ej_k为第j种关联因素的第k组仿真数据。

步骤2所述对关联因素集中的数据作归一化处理，按不同故障特征量所对应的常权重系数加权求和后得到每种故障特征量所对应的相对评分值；并依据故障特征量的相对评分值和常权重系数计算得到故障特征量变权重系数的方法包括：

步骤2.1、对关联因素集中的数据作归一化处理，公式为：

步骤2.2、在归一化的基础上，按常权重系数加权求得对故障特征量的评分值，公式为：

步骤2.3、为了对故障特征量的组态起到良好的均衡作用，根据常权重系数与评分值计算得到关联因素的变权重系数：

式中：fj为关联因素；fmax为fj中的最大值；fmin为fj中的最小值；ωi,j为每种选线方式中关联因素的常权重系数；

代表故障特征量评分值的负一次方。

步骤3所述构造隶属度函数以反映关联因素对选线准确率的影响程度，根据隶属度函数值和故障特征量变权重系数构造故障特征量评价矩阵的方法包括：

步骤3.1、为表示每种关联因素对故障选线准确率的影响程度，将关联因素评价等级分为四级，分别为：严重影响、中度影响、轻微影响、无影响，构建关联因素与各种影响程度对应的隶属度函数如下：

(5)无影响时，隶属度函数为：

(6)轻微影响时，隶属度函数为：

(7)中度影响时，隶属度函数为：

(8)严重影响时，隶属度函数为：

步骤3.2、将归一化处理后的关联因素带入隶属度函数求得各影响程度的隶属度函数值，构造关联因素的评价矩阵为：

rj＝[r1(f′j),r2(f′j),r3(f′j),r4(f′j)]

则故障特征量ci的评价矩阵可表示为：

式中：ω′i，1，ω′i，2，ω′i，3，ω′i，4表示第i种选线方式的第1、2、3、4种关联因素的变权重系数。

步骤4中所述依据故障特征量的变权重系数以及故障特征量评价矩阵，求取故障特征量集与关联因素集之间的联系度函数作为反映选线准确性的关联模型，以求取最佳选线方式的方法包括：

步骤4.1、建立故障特征量集与选线关联因素集的联系度函数，公式为：

μi＝r'i×e^t

式中：e为系数矩阵；r'i为故障特征量评价矩阵；

e^t代表系数矩阵e的转置矩阵

ε＝[1,i1,i2,j]

j为对立度系数，取-1，i为差异度系数，取值在[-1,1]区间内；i的取值根据均分法处理，取值位于[-1,1]区间的l-2个l-1等分处，记为：

步骤4.2、关联因素对选线准确率的影响程度为4级，即l＝4，得到系数矩阵为：

e＝[1,0.33,-0.33,-1]

由此计算得到故障特征量集与关联因素集之间的联系度函数值μi，μi中最小值所对应的选线方式受关联因素影响最小，即为最佳选线方式。

本发明有益效果：

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

本发明根据对不同故障特征量的关联因素分析，得到了关联因素对故障特征量的常权重系数，通过加权求得每种选线方式的评分值从而得到其变权重系数，构造能够反映关联因素对故障特征量影响程度的隶属度函数，计算故障特征量与关联因素的联系度，对选线方法的优劣作出评价，为具体配电网中选线方式的决策提供了方案。

本发明提供了一种基于集对分析和关联规则的配电网选线评估方法，弥补了当前配电网选线评估分析及决策方法的欠缺。本方法考虑了零序电流比幅法、零序电流有功分量法、五次谐波法、零序功率法的具体影响因素，计算权重系数、评分值，构造隶属度函数，求取关联因素与故障特征量的联系度，得出本评估决策方法下的最优选线方式，能够为配电网中选用选线方式的决策作出参考；解决了现有技术的常规配电网故障选线方式无法适应配电网的进一步发展和现场的复杂工况，无法达到较高的选线准确率等技术问题。

附图说明

图1为本发明流程示意图。

具体实施方式

一种基于集对分析和关联规则的配电网选线评估方法，本发明首先建立故障特征量集与关联因素集，根据对不同故障特征量的关联因素进行相关性分析，得到了关联因素对故障特征量的常权重系数，通过加权求得每种选线方式的评分值从而得到其变权重系数，构造能够反映关联因素对故障特征量影响程度的隶属度函数，计算故障特征量与关联因素的联系度，对选线方法的优劣作出评价。

下面结合图1所示的计算流程对本发明进一步进行细化说明。

1、输入配电网具体的结构及运行参数；

配电网的运行参数包括：各馈线长度、出线电缆化率、电流互感器直流分量；

2、输入配电系统故障位置：故障位置可为网络任意位置；

3、输入配电系统故障参数：故障接地过渡电阻；

4、根据配电网运行参数与故障参数建立故障特征量集与关联因素集：

故障特征量建立故障特征量集c：

针对配电网故障选线影响因素建立关联因素集f：

其中关联因素集中f2馈线长度方差可表示为：

根据输入的故障位置及相关参数仿真得到故障特征量集与关联因素集的数据各两组；同时通过实际变电站中的故障录波仪及变电站运行参数得到故障特征量集与关联因素集数据各两组。基于4组数据，计算关联因素集与故障特征量集之间的相关系数：

将f1、f2、f3、f4、c1、c2、c3、c4分别代入，则针对每种故障特征量ci可求得与关联因素集对应的4个相关系数ρi,j(j＝1,2,3,4)，则可计算每种故障特征量对应的4个关联因素的常权重系数为：

对关联因素集中的数据作归一化处理有：

根据式(4)中得到的常权重系数对式(5)加权求和后得到每种故障特征量所对应的相对评分值：

yi＝ωi,1f′1+ωi,2f′2+ωi,3f′3+ωi,4f′4(6)

为了对故障特征量的组态起到良好的均衡作用，根据常权重系数与评分值可以计算得到关联因素的变权重系数：

为表示关联因素对故障选线准确率的影响程度，将关联因素评价等级分为四级，分别为：严重影响、中度影响、轻微影响、无影响，则可构建关联因素与影响程度对应的隶属度函数如下：

无影响时，隶属度函数为：

轻微影响时，隶属度函数为：

中度影响时，隶属度函数为：

严重影响时，隶属度函数为：

将归一化后的f′j分别带入式(8)、(9)、(10)、(11)可以得到每种关联因素f′j所对应的评价矩阵：

rj＝[r1(f′j),r2(f′j),r3(f′j),r4(f′j)](12)

分别求取不同关联因素所对应的评价矩阵r1、r2、r3、r4，则故障特征量ci的评价矩阵可表示变权重系数矩阵与评价矩阵求积：

则故障特征量集与选线关联因素集的联系度函数可表示为：

μi＝r'i×e^t(14)

其中，e为系数矩阵，可记为：

ε＝[1,i1,i2,j](15)

其中，j为对立度系数，通常恒取-1，i为差异度系数，取值在[-1,1]区间内。本专利中i的取值可根据均分法处理，取值应位于[-1,1]区间的l-2个l-1等分处，可记为：

本专利中关联因素对故障特征量的影响程度分为4级，即l＝4，可得到系数矩阵为：

e＝[1,0.33,-0.33,-1](17)

由此可计算得到故障特征量与关联因素集之间的联系度函数值μi：

计算每种故障特征量对应的μi值，其中最小值所对应的选线方式受关联因素影响最小，为最佳选线方式。

上述公式中各参数的含义是：

ls：第s条馈线长度；

m：馈线长度均值；

n：馈线条数；

σ²：馈线长度方差；

ci：不同选线方式的故障特征量；

fj：影响选线方式选线准确率的第j个关联因素；

ρi,j：关联因素fj对故障特征量ci的相关系数；

ωi,j：每种选线方式中关联因素的常权重系数；

fmax：fj中的最大值；

fmin：fj中的最小值；

f′j：归一化后的关联因素；

yi：故障特征量的相对评分值；

ω′i,j：关联因素的变权重系数；

γ(f′j)：关联因素与影响程度对应的隶属度函数值；

rj：关联因素评价举矩阵；

r′i：故障特征量评价矩阵；

e：系数矩阵；

μi：联系度函数。