基于灰色关联度与K-means的配电网单相接地故障区段定位方法与流程

本发明涉及配电网故障分析，特别是基于灰色关联度与k-means的配电网单相接地故障区段定位方法。

背景技术：

1、我国10-35kv中压配电网一般采用中性点不接地或经消弧线圈接地方式。配电网故障发生频繁，主要由于其整体拓扑结构复杂，再加上线路设备繁多，现场的运行环境较为恶劣，其中单相接地故障占总故障的80％以上。小电流接地配电网单相接地时引发的故障电流很小，允许系统带故障运行1-2小时。然而，当故障仍无法及时定位和排除，故障进一步的扩大将可能对配电网造成更大程度的危害，因此实现对故障的选线及定位是确保配电网系统可靠性的一项基础性工作，具有重要的工程意义。

2、现有的故障区段定位方法大概可以划分为主动式和被动式两大类，主动式方法主要体现为信号注入，被动式方法还包括基于稳态量的定位方法和基于暂态量的定位方法。信号注入法往往依赖于安装信号注入器和传感器，极易给电网注入谐波，而基于稳态量的定位方法难以在消弧线圈过补偿的作用下达到较高的识别准确率。基于此，国内外的专家学者更加致力于对基于暂态量定位方法的研究。在故障初期，消弧线圈的电感电流来不及变化，无补偿作用，并且故障暂态信号的特征比较丰富，更有利于故障区段的精准判断。但部分方法在高阻接地时可靠性极低。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于灰色关联度与k-means的配电网单相接地故障区段定位方法，实现更准确的故障识别。具有良好的抗电流互感器饱和性能,且不受电流互感器变比不一致的影响，在面对复杂的实际情况时具有良好的适应性。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：基于灰色关联度与k-means的配电网单相接地故障区段定位方法，配电网单相接地故障发生时，针对三相电流采用卡伦鲍厄相模变换得到0模、α模、β模，选择变化较为明显的模量，构造反映区段故障的综合模电流作为特征序列，再计算各区段的特征序列与参考正常区段之间的灰色关联度，采用k-means聚类分析识别故障区段。

3、在一较佳的实施例中，具体步骤如下：

4、步骤一：采集三相电流，使用卡伦鲍厄相模变换将三相系统变换为0模、α模、β模系统；具体公式为：

5、

6、其中，im为模电流；ip为相电流；

7、步骤二：选取故障时刻前后各一个周期的数据，求取幅值畸变度mj；以故障时刻前后0模、α模、β模的幅值畸变度作为标准，选择幅值变化明显的模量进行分析；分别计算0模、α模、β模的幅值畸变度m0，mα，mβ；具体公式为：

8、

9、其中，j＝0，α，β，表示三种模量；ij(k)为电流模量采样值；t为故障发生时刻对应的采样点；n为数据长度；

10、如果mj＞mset，则将模量j作为本次故障诊断的特征量，其中mset为畸变度门限；当0模分母计算值小于0.1时，将分母设为0.1，而在大于0.1时，则采用原计算值；

11、步骤三：构造反映区段故障的综合模电流作为特征序列；对于简单配电网，规定以从母线流向线路为正方向，对某区段而言，上游测量点的电流信号用表示，下游测量点的电流信号用表示，设区段的综合模分量电流分别为

12、当本区段内发生故障，有：

13、

14、当线路正常运行或发生区外故障，有：

15、

16、当故障发生后，故障区段的综合模电流较大，正常区段的综合模电流较小，故障区段和正常区段的综合模电流之间存在明显差异；

17、步骤四：计算各区段的灰色关联度；选取故障时刻后半个周期的特征序列，计算各线路特征序列的灰色关联度；如果0模、α模、β模中有多个模量满足幅值畸变度mj＞mset，则分别计算各区段不同模量的灰色关联度，再求取平均值，得到各区段的灰色关联度r0i；

18、步骤五：对各区段的灰色关联度进行k-means聚类分析；将聚类数目k设置为2，以区分区段类型；重复迭代，当连续几次的聚类中心都相同时，表明聚类中心已收敛，得到两个分类集；获得区段检测结果。

19、在一较佳的实施例中，所述畸变度门限的确定：

20、由于α模、β模在所有故障情况下均存在幅值畸变，且在单相接地故障时最不明显，所以计算单相接地故障的α模或β模的幅值畸变度，作为畸变度门限的依据：

21、mset＝hsetmα

22、其中，hset为可靠系数，取值范围为1.1-1.4。

23、在一较佳的实施例中，所述灰色关联度的定义与计算：

24、灰色关联分析是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线几何形状越接近，相应的序列之间的灰色关联度越大，反之越小；

25、灰色关联度的计算：

26、设xi为时间序列，在k时刻所对应测量时间点的数据为xi(k)(k＝1,2,...,n),其中n为采样点数，则将xi＝(xi(1),xi(2),xi(3),...,xi(n))称为特征行为序列；设系统中各特征行为序列分别为x0,x1,x2…,xm,将特征行为序列x0设为参考序列，其余特征行为序列作为比较序列；

27、(1)选择参考序列x0和比较序列xi(i＝1,2,...,m)；

28、(2)求参考序列和比较序列之间的绝对差值序列：

29、δxi(k)＝|x0(k)-xi(k)|,i＝1,2,...,m

30、(3)求两级最小差和两级最大差：

31、m1＝min minδi(k)

32、m2＝max maxδi(k)

33、(4)若两级最大差出现在第j个绝对差值序列δj(k)中，则以δj(k)为计

34、算序列，计算动态分辨系数：

35、

36、(5)求比较序列xi与参考序列在k时刻的关联系数：

37、

38、(6)计算各比较序列xi与参考序列x0之间的灰色关联度r0i：

39、

40、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

41、本发明提供一种配电网单相接地故障区段定位方法，通过对三相电流进行卡伦鲍厄相模变换，选择变化较为明显的模量，构造反映区段故障的综合模电流作为特征序列，获得的特征准确率高；

42、本发明提供一种配电网单相接地故障区段定位方法，通过灰色关联分析进行故障区段的定位，具有良好的抗电流互感器饱和性能，且不受电流互感器变比不一致的影响，在面对复杂的实际情况时具有良好的适应性。

43、本发明提供一种配电网单相接地故障区段定位方法，利用k-means聚类算法可以有效地将数据点分成不同的簇，从而可以更好地理解不同数据模式，有助于将故障区段和正常区段分开，使得故障区段的特征更加明显。

技术特征：

1.基于灰色关联度与k-means的配电网单相接地故障区段定位方法，其特征在于，配电网单相接地故障发生时，针对三相电流采用卡伦鲍厄相模变换得到0模、α模、β模，选择变化较为明显的模量，构造反映区段故障的综合模电流作为特征序列，再计算各区段的特征序列与参考正常区段之间的灰色关联度，采用k-means聚类分析识别故障区段。

2.根据权利要求1所述的基于灰色关联度与k-means的配电网单相接地故障区段定位方法，其特征在于，具体步骤如下：

3.根据权利要求2所述的基于灰色关联度与k-means的配电网单相接地故障区段定位方法，其特征在于，所述畸变度门限的确定：

4.根据权利要求2所述的基于灰色关联度与k-means的配电网单相接地故障区段定位方法，其特征在于，所述灰色关联度的定义与计算：

技术总结
本发明提出基于灰色关联度与K‑means的配电网单相接地故障区段定位方法，配电网单相接地故障发生时，针对三相电流采用卡伦鲍厄相模变换得到０模、模、模，选择变化较为明显的模量，构造反映区段故障的综合模电流作为特征序列，再计算各区段的特征序列与参考正常区段之间的灰色关联度，采用K‑means聚类分析识别故障区段。本发明的配电网单相接地故障区段定位方法采用的基于灰色关联度的故障识别算法，其具有良好的抗电流互感器饱和性能,且不受电流互感器变比不一致的影响，在面对复杂的实际情况时具有良好的适应性。

技术研发人员：黄劼,汪逸帆,林叶青,胡荔丹,张君琦,田野
受保护的技术使用者：国网福建省电力有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24