直流系统故障定位方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本技术涉及直流输电领域，特别是涉及一种直流系统故障定位方法、装置、计算机设备 和存储介质。


背景技术：

2.随着直流输电领域的发展，出现了直流系统故障定位技术。由于直流系统具有低阻尼特 性，在故障发生后，直流系统中的故障电流极大，故障发展过程极快，因此直流保护系统需 要快速运行，对故障进行准确定位，便于清除故障，从而使系统能够更快恢复，提高系统的 整体可靠性。
3.对于直流输电系统，目前主要采用行波法对其进行故障定位。行波法主要是利用单相接 地故障产生的行波的相位信息与幅值信息确定故障相，结合检测电流行波或电压行波在故障 点和测量点之间的传播时间来确定故障位置。
4.然而，现有的故障定位方法主要应用于点对点的高压直流系统，在多端直流系统中，由 于直流保护需要快速运行，因此故障期间可以提取的测量数据有限，现有的故障定位方法无 法适用于多端直流系统，适用性较差。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种直流系统故障定位方法、装置、计算机设 备及存储介质。
6.一种直流系统故障定位方法，包括：
7.获取实际发生故障时各直流断路器内部每个传导路径的实际故障特征值；
8.计算各所述实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的相关系数；各所述样本故 障特征值为预先构建的样本故障特征值数据库中，直流系统在不同的预设故障位置上发生故 障时，各直流断路器内部相应产生的故障特征值；
9.根据所述相关系数，确定实际故障位置。
10.在其中一个实施例中，所述计算各所述实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间 的相关系数，包括：
11.计算各所述实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的皮尔逊相关系数。
12.在其中一个实施例中，所述根据所述相关系数，确定实际故障位置，包括：
13.根据各所述样本特征值所对应的预设故障位置的加权平均值，确定实际故障位置；其中， 各所述预设故障位置的权重根据各所述相关系数确定。
14.在其中一个实施例中，还包括：
15.通过模拟直流系统在不同的预设故障位置上发生故障，构建所述样本特征值数据库。
16.在其中一个实施例中，所述通过模拟直流系统在不同的预设故障位置上发生故障，构建 所述样本特征值数据库，包括：
17.发送测量指令至测量设备；所述测量指令用于指示所述测量设备测量直流系统在不同的 预设故障位置上发生故障时，各直流断路器内部相应产生的所述样本故障特征值；
18.获取所述测量设备反馈的各所述样本故障特征值，以构建所述样本故障特征值数据库。
19.在其中一个实施例中，所述实际故障特征值包括时域实际故障特征值，所述方法还包括：
20.计算在故障持续时间内，正极时域实际故障特征值对时间的第一积分与负极时域实际故 障特征值对时间的第二积分；
21.根据所述第一积分与所述第二积分之差判断故障类型。
22.在其中一个实施例中，所述根据所述第一积分与所述第二积分之差判断故障类型，包括：
23.判断所述第一积分与所述第二积分之差是否在预设的差值范围内；
24.若所述第一积分与所述第二积分之差在预设的差值范围内，则判定发生了双极对地故障。
25.在其中一个实施例中，所述根据所述第一积分与所述第二积分之差判断故障类型，还包 括：
26.若所述第一积分与所述第二积分之差不在预设的差值范围内，则判断所述第一积分是否 大于所述第二积分；
27.若所述第一积分大于所述第二积分，则判定发生了正极对地故障。
28.在其中一个实施例中，所述判断所述第一积分是否大于所述第二积分，还包括：
29.若所述第一积分不大于所述第二积分，则判定发生了负极对地故障。
30.在其中一个实施例中，所述样本故障特征值包括不同故障类型的所述样本故障特征值， 执行所述计算各所述实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的相关系数之前，还包 括：
31.根据所述故障类型，筛选出所述样本故障特征值数据库中对应于所述故障类型的目标样 本故障特征值，用以计算所述相关系数。
32.在其中一个实施例中，执行所述根据所述相关系数，确定实际故障位置之前，还包括：
33.将各所述相关系数与预设的阈值进行比较，筛选出大于所述阈值的目标相关系数；所述 目标相关系数用于确定实际故障位置。
34.一种直流系统故障定位装置，包括：
35.特征值获取模块，用于获取实际发生故障时各直流断路器内部每个传导路径的实际故障 特征值；
36.相关系数计算模块，用于计算各所述实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的 相关系数；各所述样本故障特征值为预先构建的样本故障特征值数据库中，直流系统在不同 的预设故障位置上发生故障时，各直流断路器内部相应产生的故障特征值；
37.故障定位模块，用于根据所述相关系数，确定实际故障位置。
38.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执 行所述计算机程序时实现以下步骤：
39.获取实际发生故障时各直流断路器内部每个传导路径的实际故障特征值；
40.计算各所述实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的相关系数；各所述样本故 障特征值为预先构建的样本故障特征值数据库中，直流系统在不同的预设故障位置上发生故 障时，各直流断路器内部相应产生的故障特征值；
41.根据所述相关系数，确定实际故障位置。
42.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实 现以下步骤：
43.获取实际发生故障时各直流断路器内部每个传导路径的实际故障特征值；
44.计算各所述实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的相关系数；各所述样本故 障特征值为预先构建的样本故障特征值数据库中，直流系统在不同的预设故障位置上发生故 障时，各直流断路器内部相应产生的故障特征值；
45.根据所述相关系数，确定实际故障位置。
46.上述直流系统故障定位方法，装置，计算机设备及计算机可读存储介质，通过获取实际 发生故障时各直流断路器内部每个传导路径的实际故障特征值，计算实际故障特征值与各样 本故障特征值之间的相关系数，根据相关系数确定实际故障位置，对直流系统进行故障定位， 适用于点对点的直流系统与多端直流系统，适用范围更加广泛。
附图说明
47.为了更清楚地说明本技术实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术 描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一 些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些 附图获得其他的附图。
48.图1为一个实施例中直流系统故障定位方法的流程示意图；
49.图2为一个实施例中直流系统故障定位方法的流程示意图；
50.图3为一个实施例中直流系统故障定位方法的流程示意图；
51.图4为一个实施例中直流系统故障定位方法的流程示意图；
52.图5为一个实施例中直流系统故障定位方法的流程示意图；
53.图6为一个实施例中直流系统故障定位方法的流程示意图；
54.图7为一个实施例中直流系统故障定位方法的流程示意图；
55.图8为一个实施例中直流系统故障定位方法的流程示意图；
56.图9为一个实施例中直流系统故障定位方法的流程示意图；
57.图10为另一个实施例中直流系统故障定位方法的流程示意图；
58.图11为一个实施例中多端直流系统的结构示意图；
59.图12为一个实施例中不同故障类型对应的电流示意图；
60.图13为一个实施例中不同故障样本对应的相关系数的对比示意图；
61.图14为一个实施例中直流系统故障定位装置的结构框图；
62.图15为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
63.为了便于理解本技术，下面将参照相关附图对本技术进行更全面的描述。附图中给出了 本技术的实施例。但是，本技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施 例。相反地，提供这些实施例的目的是使本技术的公开内容更加透彻全面。
64.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人 员通常理解的含义相同。本文中在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施 例的目的，不是旨在于限制本技术。
65.可以理解，本技术所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这 些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。
66.在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也可以包括复数形式，除非上下 文清楚指出另外的方式。还应当理解的是，术语“包括/包含”或“具有”等指定所陈述的特 征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的存在，但是不排除存在或添加一个或更 多个其他特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的可能性。
67.作为一种可控性好、成本和运行损耗低的输电方式，直流输电技术在输电领域内得到了 广泛的应用，但由于直流系统线路阻抗低，发生故障时，故障电流会在短时间内迅速上升至 电网难以承受的水平，并且直流系统中电流无法自然过零，因此直流输电系统需要直流断路 器来驱动故障电流到零并耗散多余的能量，将故障的有害影响降至最大。
68.正如背景技术所述，直流系统故障定位技术中现有的行波法不适用于多端直流输电系统， 经发明人研究发现，出现这种问题的原因在于，在多端直流输电系统中，故障需要被快速检 测和隔离，这导致故障期间可以被提取的测量数据有限，而行波法依赖信号发生器等附加设 备和高采样频率来进行故障定位，并且需要进行时间同步，这使行波法不适用于多端直流输 电系统。
69.基于以上原因，本发明提供了一种直流系统故障定位方案，利用直流断路器内部产生的 故障特征值确定故障位置，不需要借助信号发生器等附加设备，也不需要进行时间同步，在 实际应用时，所需要的采样频率最小值为50khz,既适用于点对点的直流输电系统，也适用于 多端直流系统，因此适用范围更加广泛。
70.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种直流系统故障定位方法，包括：
71.s100，获取实际发生故障时各直流断路器内部每个传导路径的实际故障特征值。
72.由于直流系统发生故障后，直流断路器内部的电气量会随之改变，因故障而发生改变后 的电气量为故障特征量，其数值为故障特征值，并且根据故障位置的不同，故障特征值也会 存在差异。故障特征值可以包括故障电流和/或故障电压等电气量。以故障电流为例，直流系 统发生故障后，随着由故障点到直流断路器之间距离的增大，故障电感会相应地增大；故障 电感增大导致直流断路器内故障电流增大的速率降低，从而延长故障电流的变化时间。因此， 直流断路器内部的故障电流可以反映出直流系统中故障位置信息，通过检测故障电流的特性 即可确定故障位置。而直流断路器内故障电流产生变化时，故障电压等电气量也会同步发生 改变，因此也可以根据故障电压等电气量的特性确定故障位置。在其中一个实施例中，由于 故障特征值本身发生了改变，因此其时域特性和频域特性都会随之发生改变，因此还可以通 过故障特征值的时域特性和/或频域特性确定故障位置。故障特征值可以通过直流断路器内部 的检测装置获取，也可以通过外接测量设备获取。
73.s200，计算各实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的相关系数；各样本故障 特征值为预先构建的样本故障特征值数据库中，直流系统在不同的预设故障位置上发生故障 时，各直流断路器内部相应产生的故障特征值。
74.实际故障特征值为实际发生故障时，各直流断路器内部产生的故障特征值。样本故障特 征值为预先构建的数据库中对应于不同的预设故障位置的故障特征值。相关系数为反映实际 故障特征值与样本故障特征值之间相关关系密切程度的统计指标。
75.s300，根据相关系数，确定实际故障位置。
76.相关系数是实际故障特征值和样本故障特征值之间的相关程度的度量标准。相关系数越 接近1，两者的相关程度越高，表明实际故障位置与样本故障位置之间的距离越近；相关系数 越接近0，两者的相关程度越低，表明实际故障位置与样本故障位置之间的距离越远。根据相 关系数的大小，可以确定与实际故障特征值最接近的样本故障特征值，进而可以得到该样本 故障特征值所对应的故障位置，以此来确定实际故障位置。
77.上述直流系统故障定位方法中，通过获取实际发生故障时各直流断路器内部每个传导路 径的实际故障特征值，计算实际故障特征值与各样本故障特征值之间的相关系数，从而根据 相关系数确定实际故障位置，由于只需要获取直流断路器内部的故障特征值即可进行故障定 位，无需引入其他参数配合进行定位分析，可以不用依赖额外的附加设备，因此本方法的适 用范围更为广泛。
78.此外，由于在直流线路上发生故障时，故障电流主要由系统中的直流电容放电产生，并 且被直流断路器消除，因此故障电流的变化只受直流电容和直流断路器的相关参数影响，而 不受负载条件和交流参数变化的影响，相应地，故障电压等与故障电流同步发生改变的电气 量也不受负载条件和交流参数变化的影响，因此，利用直流断路器内产生的故障特征值的故 障定位方法对噪声具有较好的鲁棒性。
79.在一个实施例中，如图2所示，计算各实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间 的相关系数，包括：
80.s210，计算各实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的皮尔逊相关系数。
81.皮尔逊相关系数的计算方法如下：计算各实际故障特征值的平均值与标准差；计算各样 本故障特征值的平均值与标准差；根据各实际故障特征值的平均值与标准差，及各样本故障 特征值的平均值与标准差，计算各实际故障特征值和各样本故障特征值之间的相关系数。
82.皮尔逊相关系数r的计算公式为：
[0083][0084]
其中，n为直流系统中直流断路器的数量，i为直流断路器序号，i为正整数，i＝1,2,3,
…
,n； d
i
为直流断路器内的样本故障特征值，d为由n个样本故障特征值按照序号顺序排列而成的样 本故障特征值向量，μ
d
为n个样本故障特征值的平均值，σ
d
为n个样本故障特征值的标准差； x
i
为直流断路器内的实际故障特征值，x为由n个样本故障特征值按照序号顺序排列而成的实 际故障特征值向量，μ
x
为n个样本故障特征值的平均值，σ
x
为n个样本故
障特征值的标准差。
[0085]
需要说明的是，上述计算方式仅为相关系数计算方法其中一种，并不能因此而理解为对 发明专利范围的限制，其他的相关系数计算方法有斯皮尔曼等级相关系数计算方法，肯德尔 秩相关系数计算方法等等。
[0086]
本实施例中，通过计算各实际故障特征值的算术平均值与标准差，及各样本故障特征值 的算术平均值与标准差，能够获得实际故障特征值与样本故障特征值之间的相关系数，用以 度量实际故障特征值与样本故障特征值之间的相关性。
[0087]
在一个实施例中，如图3所示，根据相关系数，确定实际故障位置，包括：
[0088]
s310，根据各样本特征值所对应的预设故障位置的加权平均值，确定实际故障位置；其 中，各预设故障位置的权重根据各相关系数确定。
[0089]
通过计算相关系数，可以获得实际故障特征值和样本故障特征值之间的相关程度。相关 系数越接近1，两者的相关程度越高，表明实际故障位置与样本故障位置之间的距离越近；相 关系数越接近0，两者的相关程度越低，表明实际故障位置与样本故障位置之间的距离越远， 在此基础上利用加权函数给予更接近1的相关系数所对应的样本故障距离更高的权重，也就 是给予更接近实际故障距离的样本故障距离更高的权重，再利用加权平均原理计算出实际故 障距离，可以提高故障定位的准确度，有利于后续清除故障，提高直流输电系统的可靠性。
[0090]
在一个实施例中，故障位置l
f
(x)的计算公式为：
[0091][0092]
其中，d为样本故障特征值向量，x为实际故障特征值向量；l
f
(x)为实际故障位置，l
f
(d) 为样本故障特征值所对应的故障位置；m为直流断路器内部路径总数，j为路径序号，j为正整 数，j＝1,2,3,
…
,m，r
j
(d,x)为直流断路器内各路径的实际故障特征值与样本故障特征值之间 的相关系数；λ为样本故障特征值数据库中的样本集合。
[0093]
在一个实施例中，如图4所示，直流系统故障定位方法还包括：
[0094]
s400，通过模拟直流系统在不同的预设故障位置上发生故障，构建样本特征值数据库。
[0095]
预设的故障位置可以是传输线路上间距相等的若干位置点，也可以是传输线路上间距不 相等的若干位置点。具体的，模拟发生故障时，可以在每一个位置点设置不同阻值的故障电 阻，用以模拟直流系统实际发生不同程度的故障时，故障回路中的电阻值。直流系统发生故 障后，不同的故障电阻值会在直流断路器中产生不同的故障特征值，例如，电阻值越大，故 障电流的峰值越小，故障清除时间越短，同时也会削弱故障位置对直流断路器内部故障特征 值的影响。因此，直流断路器内的故障特征值不仅可以反映故障位置，还可以反映故障电阻 值的大小，因而本方法还适用于高阻状态下的直流系统故障定位。另外，也可以设置不同的 故障类型，故障类型包括双极对地故障，正极对地故障和负极对地故障。根据每一个位置点 在各故障电阻的条件下发生不同类型的故障时直流断路器内部产生的故障特征值，构建样本 特征值数据库。
[0096]
在一个实施例中，如图5所示，通过模拟直流系统在不同的预设故障位置上发生故
障， 构建样本特征值数据库，包括：
[0097]
s410，发送测量指令至测量设备；测量指令用于指示测量设备测量直流系统在不同的预 设故障位置上发生故障时，各直流断路器内部相应产生的样本故障特征值；
[0098]
s420，获取测量设备反馈的各样本故障特征值，以构建样本故障特征值数据库。
[0099]
在其中一个实施例中，测量设备为用于模拟故障并测量故障特征值的设备。具体的，可 以包括模拟故障模拟装置和检测装置。在其中一个实施例中，故障模拟装置可以是模拟在不 同的位置上发生故障的设备。在其中一个实施例中，检测装置可以是直流断路器内部可以测 量故障特征值大小的设备。针对不同的故障特征值，检测装置可以不同，例如，当故障特征 值为电流时，检测装置可以为电流表；当故障特征值为电压时，检测装置可以为电压表。获 取样本故障特征值后，构建样本特征值数据库，数据库中每一样本故障特征值都可以对应不 同的故障位置、故障电阻值和故障类型。将每一个样本故障特征值与其对应的故障位置、故 障电阻值和故障类型单独保存，得到样本故障特征值数据库。
[0100]
在其中一个实施例中，可以通过减小预设故障位置的采样间隔，增加样本故障特征值数 据库中的样本数量，能够有效提高故障定位精度。
[0101]
在一个实施例中，如图6所示，实际故障特征值包括时域实际故障特征值，直流系统故 障定位方法还包括：
[0102]
s500，计算在故障持续时间内，正极时域实际故障特征值对时间的第一积分与负极时域 实际故障特征值对时间的第二积分；
[0103]
s600，根据第一积分与第二积分之差判断故障类型。
[0104]
由于不同类型的故障会在直流断路器内产生不同的故障特征值，因此可以根据故障特征 值的特性判断故障类型。在其中一个实施例中，当直流系统发生故障时，故障电流会在短时 间内迅速上升，若发生正极对地故障，则正极电流会在故障时间内大幅度增大，而负极电流 变化较小；若发生负极对地故障，则负极电流会在故障时间内大幅度增大，而正极电流变化 较小；若发生双极对地故障，则正极电流与负极电流都会在故障时间内大幅度增大。因此， 通过正极故障电流对时间的积分与负极故障电流对时间的积分，并将比较两种积分的大小， 可以判断故障类型。获取故障类型可以更加清楚地判断直流系统的故障情况，有利于后续清 除故障，提高直流系统的可靠性。
[0105]
在一个实施例中，第一积分的计算公式如下：
[0106][0107]
其中，f
ihb(+)
为正极时域实际故障特征值对时间的积分；m为直流断路器内部路径总数， j为路径序号，j为正整数，j＝1,2,3,
…
,m；t0为故障开始时间，t1为故障结束时间，x
j(+)
正极 时域实际故障特征值。
[0108]
在一个实施例中，第二积分的计算公式如下：
[0109][0110]
其中，f
ihb(
‑
)
为负极时域实际故障特征值对时间的积分；m为直流断路器内部路径
总数， j为路径序号，j为正整数，j＝1,2，3，
…
，m；t0为故障开始时间，t1为故障结束时间，x
j(
‑
)
负极 时域实际故障特征值。
[0111]
在一个实施例中，如图7所示，根据第一积分与第二积分之差判断故障类型，包括：
[0112]
s610，判断第一积分与第二积分之差是否在预设的差值范围内。
[0113]
s611，若第一积分与第二积分之差在预设的差值范围内，则判定发生了双极对地故障。
[0114]
由于在实际情况中，测量设备检测到的故障特征值存在误差，这种误差可能由测量不确 定度、诱导噪声和/或其他失真因素引起，因此需要根据预设的差值范围来判断故障类型。预 设的差值范围为正极测量误差与负极测量误差之和，不同测量设备的测量误差可能不同，因 而预设的差值范围也可能不同。
[0115]
在一个实施例中，如图7所示，根据第一积分与第二积分之差判断故障类型，还包括：
[0116]
s620，若第一积分与第二积分之差不在预设的差值范围内，则判断第一积分是否大于第 二积分。
[0117]
s621，若第一积分大于第二积分，则判定发生了正极对地故障。
[0118]
在一个实施例中，如图7所示，判断第一积分是否大于第二积分，还包括：
[0119]
s622，若第一积分不大于第二积分，则判定发生了负极对地故障。
[0120]
当正极时域实际故障特征值对时间的积分与负极时域实际故障特征值对时间的积分之 差不在预设的差值范围内时，若正极时域实际故障特征值对时间的积分大于负极时域实际故 障特征值对时间的积分，那么则表明直流系统发生正极对地故障；若正极时域实际故障特征 值对时间的积分小于负极时域实际故障特征值对时间的积分，那么则表明直流系统发生负极 对地故障。
[0121]
在一个实施例中，如图8所示，样本故障特征值包括不同故障类型的样本故障特征值， 执行计算各实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的相关系数之前，还包括：
[0122]
s700，根据故障类型，筛选出样本故障特征值数据库中对应于故障类型的目标样本故障 特征值，用以计算相关系数。
[0123]
获得故障类型后，对样本数据库进行筛选，得到样本数据库中故障类型与实际故障类型 一致的样本故障特征值，用以计算相关系数，相比于将样本数据库中的全部样本故障特征值 用以进行相关系数的计算而言，本实施例可以有效减小确定相关系数时的计算量，提高故障 定位的效率。
[0124]
在一个实施例中，如图9或图10所示，执行根据相关系数，确定实际故障位置之前，还 包括：
[0125]
s800，将各相关系数与预设的阈值进行比较，筛选出大于阈值的目标相关系数；目标相 关系数用于确定实际故障位置。
[0126]
预设的阈值为样本故障特征值和实际故障特征值的相似性判断标准，利用预设的阈值， 可以筛选出与实际故障特征值相近的样本故障特征值，保留相关程度高的数据用以确定故障 位置，可以有效减小计算量，进一步提高故障定位的效率。与其他基于机器学习的直流系统 故障定位方法相比，本方法不需要针对不同的直流系统进行培训学习，对数据
存储的要求比 较低。
[0127]
应该理解的是，虽然图1
‑
图10的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是 这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的 执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1
‑
图10中的至少一 部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完 成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是 可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0128]
在一个实施例中，将本方法应用于一个五端直流输电系统，如图11所示，该直流系统 由五个换流器和五段传输线路组成，传输线路长度各不相同，1号线长度为300km，2号线长 度为200km，3号线长度为600km，4号线长度为180km，5号线长度为150km。在传输线路 每端都安装有混合型直流断路器、限流电感和保护装置，仿真时采用分布式参数模型。
[0129]
通过模拟在多端直流系统的所有传输线路的不同预设故障位置上发生故障，构建样本故 障特征电流数据库。根据五端直流输电系统的实际情况，设定每段线路的故障间距为5km。 对每一个故障点，设置不同的故障电阻，故障电阻阻值以50ω的增量从0ω递增至500ω。对 每一个故障点在不同故障电阻的条件下，分别模拟发生三种类型的故障，三种类型的故障为 双极对地故障、正极对地故障和负极对地故障。通过直流断路器内部的测量装置，获取所有 直流断路器内部的每一条路径的样本故障特征电流，构建样本故障特征电流数据库，其中每 一个故障特征电流样本的故障类型、故障电阻和故障位置已知。
[0130]
为对本方法进行验证，在1号线上设置290个实际故障案例，在2号线上设置190个实 际故障案例，在3号线上设置590个实际故障案例，在4号线上设置170个实际故障案例， 在5号线上设置140个实际故障案例。实际故障案例并非均匀分布在对应的线路上，每一个 实际故障案例都包括三种故障情况，分别为双极对地故障、正极对地故障和负极对地故障。 根据实际故障案例的故障类型，筛选出样本故障特征电流数据库中与其故障类型相同的样本。 在另一个实施例中，故障类型可以根据通过测量装置获取的实际故障电流判断。通过比较故 障时间内正极故障电流对时间的积分和负极故障电流对时间的积分，判断故障类型，如图12 所示，由上至下依次为双极对地故障、正极对地故障和负极对地故障。混合型直流断路器中 包括三条传导路径，分别为负载路径、换向路径和传导路径，图中f
l
为负载路径故障电流对 时间的积分值，f
c
为换向路径故障电流对时间的积分值，f
a
为吸收路径故障电流对时间的积 分值。若正极故障电流积分与负极故障电流积分之差在预设的差值范围内，那么则判定发生 了双极对地故障；若正极故障电流积分与负极故障电流积分之差不在预设的差值范围内，则 比较正极故障电流积分与负极故障电流积分的大小。若正极故障电流积分大于负极故障电流 积分，则判定发生了正极对地故障；若正极故障电流积分小于负极故障电流积分，则判定发 生了负极对地故障。
[0131]
计算所有直流断路器内部每一条传导路径中的实际故障电流和筛选后的样本故障电流 之间的相关系数。在本实施例中，混合型直流断路器数量为10个，因此样本故障电流向量和 实际故障电流向量均为10阶向量。分别计算每一条传导路径中的实际故障电流和筛选后的样 本故障电流之间的皮尔逊相关系数r，计算公式为：
[0132][0133]
其中，i为直流断路器序号，序号可以任意指定；d
i
为直流断路器内的样本故障电流标量 值，μ
d
为10个样本故障电流的平均值，σ
d
为10个样本故障特征值的标准差；x
i
为直流断路 器内的实际故障电流标量值，μ
x
为n个样本故障特征值的平均值，σ
x
为n个样本故障特征值的 标准差。
[0134]
根据预设的阈值，将所有相关系数的计算结果与阈值作比较。在本实施例中，预设的阈 值为0.985，筛选出大于0.985的相关系数所对应的样本。例如，在一个故障案例中，故障发 生在1号线上，故障点距1号换流器100.5km，故障电阻为200ω，故障类型为双极对地故障， 将该案例的相关系数计算结果与预设的阈值进行比较，其中四个对比情况如图13所示。这四 个相关系数分别对应1号线上的四个故障样本，四个故障样本分别距1号换流器95km、100km、 105km和110km。由于100km和105km这两个位置对应计算得出的相关系数大于预设的阈 值，因此保留这两个故障样本用于实际故障位置的计算。
[0135]
对上述筛选后的故障样本所对应的故障位置进行加权平均计算，确定实际故障位置。实 际故障位置的计算公式如下：
[0136][0137]
对所有的故障案例进行相关系数的计算，根据阈值筛选出相关程度高的样本，进而依据 样本所对应的故障位置计算得到故障案例的故障位置。由于本实施例中故障案例的故障位置 已知，对应用本方法确定的故障位置与真实故障位置进行误差分析，误差e计算公式如下：
[0138][0139]
其中，e为应用本方法确定的故障位置与真实故障位置之间的误差，l
f
为应用本方法确 定的故障位置计算结果，为真实故障位置，s
l
为故障案例所处传输线路的总长度。根据计算 结果，在所有的故障案例中，最大误差为0.999998％。对每条线路上的不同故障类型进行误 差分析，结果如表1所示，误差最小值为0.06754％，误差最大值为0.31836％。从误差分析结 果可以看出，本方法适用于多端直流输电系统，并且定位精度高。
[0140]
表1
[0141][0142][0143]
在一个实施例中，如图14所示，提供了一种直流系统故障定位装置100，包括：
[0144]
特征值获取模块110，用于获取实际发生故障时各直流断路器内部每个传导路径的实际 故障特征值；
[0145]
相关系数计算模块120，用于计算各实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的 相关系数；各样本故障特征值为预先构建的样本故障特征值数据库中，直流系统在不同的预 设故障位置上发生故障时，各直流断路器内部相应产生的故障特征值；
[0146]
故障定位模块130，用于根据相关系数，确定实际故障位置。
[0147]
在其中一个实施例中，特征值计算模块110包括：
[0148]
第一计算单元，用于计算各实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的皮尔逊相 关系数。
[0149]
在其中一个实施例中，故障定位模块130用于根据各样本特征值所对应的预设故障位置 的加权平均值，确定实际故障位置；其中，各预设故障位置的权重根据各相关系数确定。
[0150]
在其中一个实施例中，直流系统故障定位装置100还包括：
[0151]
故障模拟模块，用于通过模拟直流系统在不同的预设故障位置上发生故障，构建样本特 征值数据库。
[0152]
在其中一个实施例中，故障模拟模块包括：
[0153]
指令发送单元，用于发送测量指令至测量设备；测量指令用于指示测量设备测量直流系 统在不同的预设故障位置上发生故障时，各直流断路器内部相应产生的样本故障特征值；
[0154]
信息获取单元，获取测量设备反馈的各样本故障特征值，以构建样本故障特征值数据库。
[0155]
在其中一个实施例中，实际故障特征值包括时域实际故障特征值，直流系统故障定位装 置100还包括：
[0156]
积分模块，用于计算在故障持续时间内，正极时域实际故障特征值对时间的第一积分与 负极时域实际故障特征值对时间的第二积分；
[0157]
故障类型判断模，用于根据第一积分与第二积分之差判断故障类型。
[0158]
在其中一个实施例中，故障类型判断模块包括：
[0159]
第一积分判定单元，用于判断第一积分与第二积分之差是否在预设的差值范围内；
[0160]
第一故障判定单元，用于在第一积分与第二积分之差在预设的差值范围内时，判定发生 了双极对地故障。
[0161]
在其中一个实施例中，故障类型判断模块还包括：
[0162]
第二积分判定单元，用于在第一积分与第二积分之差不在预设的差值范围内时，判断第 一积分是否大于第二积分；
[0163]
第二故障判定单元，用于在第一积分大于第二积分时，判定发生了正极对地故障。
[0164]
在其中一个实施例中，第二积分判定单元还包括：
[0165]
第三故障判定单元，用于在第一积分不大于第二积分时，判定发生了负极对地故障。
[0166]
在其中一个实施例中，样本故障特征值包括不同故障类型的样本故障特征值，直流系统 故障定位装置100还包括：
[0167]
目标特征值筛选模块，用于根据故障类型，筛选出样本故障特征值数据库中对应于故障 类型的目标样本故障特征值，用以计算相关系数。
[0168]
在其中一个实施例中，直流故障定位系统还包括：
[0169]
目标相关系数筛选模块，用于将各相关系数与预设的阈值进行比较，筛选出大于阈值的 目标相关系数；目标相关系数用于确定实际故障位置。
[0170]
关于直流系统故障定位装置的具体限定可以参见上文中对于直流系统故障定位方法的限 定，在此不再赘述。上述直流系统故障定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件 及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可 以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的 操作。需要说明的是，本技术实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划 分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0171]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图 可以如图15所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其 中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性 存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存 储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据 库用于存储故障特征值数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通 信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种直流系统故障定位方法。
[0172]
在一个实施例中，如图15所示，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器 中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0173]
获取实际发生故障时各直流断路器内部每个传导路径的实际故障特征值；
[0174]
计算各实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的相关系数；各样本故障特征值 为预先构建的样本故障特征值数据库中，直流系统在不同的预设故障位置上发生故障时，各 直流断路器内部相应产生的故障特征值；
[0175]
根据相关系数，确定实际故障位置。
[0176]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0177]
计算各实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的皮尔逊相关系数。
[0178]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0179]
根据各样本特征值所对应的预设故障位置的加权平均值，确定实际故障位置；其中，各 预设故障位置的权重根据各相关系数确定。
[0180]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0181]
通过模拟直流系统在不同的预设故障位置上发生故障，构建样本特征值数据库。
[0182]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0183]
发送测量指令至测量设备；测量指令用于指示测量设备测量直流系统在不同的预设故障 位置上发生故障时，各直流断路器内部相应产生的样本故障特征值；
[0184]
获取测量设备反馈的各样本故障特征值，以构建样本故障特征值数据库。
[0185]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0186]
计算在故障持续时间内，正极时域实际故障特征值对时间的第一积分与负极时域实际故 障特征值对时间的第二积分；
[0187]
根据第一积分与第二积分之差判断故障类型。
[0188]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0189]
判断第一积分与第二积分之差是否在预设的差值范围内；
[0190]
若第一积分与第二积分之差在预设的差值范围内，则判定发生了双极对地故障。
[0191]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0192]
若第一积分与第二积分之差不在预设的差值范围内，则判断第一积分是否大于第二积分；
[0193]
若第一积分大于第二积分，则判定发生了正极对地故障。
[0194]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0195]
若第一积分不大于第二积分，则判定发生了负极对地故障。
[0196]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0197]
根据故障类型，筛选出样本故障特征值数据库中对应于故障类型的目标样本故障特征值， 用以计算相关系数。
[0198]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0199]
将各相关系数与预设的阈值进行比较，筛选出大于阈值的目标相关系数；目标相关系数 用于确定实际故障位置。
[0200]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程 序被处理器执行时实现以下步骤：
[0201]
获取实际发生故障时各直流断路器内部每个传导路径的实际故障特征值；
[0202]
计算各实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的相关系数；各样本故障特征值 为预先构建的样本故障特征值数据库中，直流系统在不同的预设故障位置上发生故障时，各 直流断路器内部相应产生的故障特征值；
[0203]
根据相关系数，确定实际故障位置。
[0204]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0205]
计算各实际故障特征值和预设的各样本故障特征值之间的皮尔逊相关系数。
[0206]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0207]
根据各样本特征值所对应的预设故障位置的加权平均值，确定实际故障位置；其中，各 预设故障位置的权重根据各相关系数确定。
[0208]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0209]
通过模拟直流系统在不同的预设故障位置上发生故障，构建样本特征值数据库。
[0210]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0211]
发送测量指令至测量设备；测量指令用于指示测量设备测量直流系统在不同的预设故障 位置上发生故障时，各直流断路器内部相应产生的样本故障特征值；
[0212]
获取测量设备反馈的各样本故障特征值，以构建样本故障特征值数据库。
[0213]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0214]
计算在故障持续时间内，正极时域实际故障特征值对时间的第一积分与负极时域实际故 障特征值对时间的第二积分；
[0215]
根据第一积分与第二积分之差判断故障类型。
[0216]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0217]
判断第一积分与第二积分之差是否在预设的差值范围内；
[0218]
若第一积分与第二积分之差在预设的差值范围内，则判定发生了双极对地故障。
[0219]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0220]
若第一积分与第二积分之差不在预设的差值范围内，则判断第一积分是否大于第二积分；
[0221]
若第一积分大于第二积分，则判定发生了正极对地故障。
[0222]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0223]
若第一积分不大于第二积分，则判定发生了负极对地故障。
[0224]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0225]
根据故障类型，筛选出样本故障特征值数据库中对应于故障类型的目标样本故障特征值， 用以计算相关系数。
[0226]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0227]
将各相关系数与预设的阈值进行比较，筛选出大于阈值的目标相关系数；目标相关系数 用于确定实际故障位置。
[0228]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计 算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存 储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所 提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易 失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read
‑
only memory， rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random accessmemory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如 静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamicrandom access memory，dram)等。
[0229]
在本说明书的描述中，参考术语“有些实施例”、“其他实施例”、“理想实施例”等的描 述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特征包含于本发明的至少一个 实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性描述不一定指的是相同的实施例或示 例。
[0230]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各 个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应 当认为是本说明书记载的范围。
[0231]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因 此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不 脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因 此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。