本发明属于电力系统,具体涉及一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法。
背景技术:
1、电力电缆是电网输送电能的主要设备,相比于传统形式的架空线路,电力电缆具有安装位置隐蔽,节省空间的特点,随着智能电网的发展,电力电缆的应用越来越广泛。特别是三芯xlpe(cross linked polyethylene,交联聚乙烯)电力电缆,因为其良好的电气性能和耐热性能、结构简单、附件制作工艺成熟、运输施工方便、现场铺设条件要求低等优点,广泛应用于中压配电网中。
2、随着工业技术的进步,我国的电力事业不断发展,电网规模不断扩大,每个行业的发展几乎都离不开电力的支撑。6~66kv配电网接地系统主要以小电流接地方式为主,并且单相接地故障是配电网的主要故障之一,其发生率高达80%左右。系统发生单相接地故障时,故障幅值特征量较小,容易发展成相间故障甚至弧光接地故障,而发生弧光接地故障时系统产生过电压危险,损坏线路以及破坏电网安全运行,这不仅提高了对故障设备的检测要求,也需要加强单相接地故障选线技术,因此小电流接地故障选线是一项国内外重要研究工程与研究热点。
3、因传统的故障检测方法不能适应不利条件下配电系统的故障诊断,故很多故障诊断开始应用现代信息融合技术来检测配电系统中的故障馈线,因此出现了许多方法。通常,现有的故障线路检测方法在特定故障场景下显示出良好的性能,但在其他故障情况下可能会失败。因此,将综和互补的检测方法用于特征提取,并采用有效的智能算法进行特征融合,可以作为故障线检测的一种可能方法。
技术实现思路
0、
技术实现要素:
1、本发明提供一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,可以通过优化后的vmd分解结合dbn网络实现对故障线路的判断,可以实现在不同故障距离、不同接地电阻情况下以及中性点不同接地方式下的故障与非故障线路的有效识别。
2、为实现上述目的,一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,其特征在于,包括如下步骤:
3、采集系统的暂态零序电压,通过判断系统的暂态零序电压来确定是否发生了单相接地故障,若其大于额定电压的20%,则启动故障的选线流程。
4、分别采集故障时各个线路首端故障前1/3和故障后2/3周期的暂态零序电流。
5、利用gsa优化后的vmd算法对各条线路的暂态零序电流进行自适应分解,得到k个imf分量。
6、通过分解的故障imf分量提取各个线路的相间能量系数。
7、对分解的imf分量进行重构,对重构之后的信号提取极性测度因子、边界谱幅值。
8、将相间能量系数,极性测度因子、边界谱幅值组成特征向量;并输入已训练好的dbn配电网单相接地故障诊断模型得出选线结果。
9、进一步的,一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,所述gsa优化是以变分模态分解能量误差最小化为目标,利用gsa并行优化各样本下vmd的2个典型分解参数(分解层数k和惩罚因子α)。具体过程如下:
10、一个由n个质点组成的系统,其中任意质点i的位置xi为
11、
12、在时间t时,质点i受到质点j和其他质点的引力分别用和表示:
13、
14、
15、根据牛顿第二定律,在第d维粒子i的加速度表示为:
16、
17、对应的惯性质量mii(t)、粒子速度和位置分别为:
18、
19、按照上述规则进行迭代计算,直到满足最大的迭代次数或者指定的精度后结束迭代,即可获得最优的参数组合。
20、进一步的,一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,所述相对能量系数判别标准为:故障线路的暂态零序电流的能量大于非故障线路。
21、线路x的所有模态能量和为
22、
23、imfi为该线路第k个模态分量的第i个采样点;
24、为了提高故障故障线路和健全线路的差异,定义相间能量系数为:
25、
26、进一步的,一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,所述重构是根据重构算法将分解得出的imf进行高低频的区分,判别标准为:
27、将imf1记为指标1,imf1+imf2为指标2,以此类推,前i个imf的和加成为指标i,计算指标1至指标n的均值,并对该均值是否显著区别于0进行t检验。其中,t检验统计量为:
28、
29、进一步的,一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,高频分量的极性测度因子判据为:对于各个线路重构后的高频分量,选取一个线路作为参考线路,其他线路高频分量分别与参考线路做内积运算,得出极性测度因子α,通过极性测度因子的正负,判断两条线路的极性是否相同。所述极性测度因子为:
30、
31、ix(t)为线路x的高频分量,i0(t)为参考线路的高频分量。
32、进一步的,一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,高频分量的边际谱幅值判据为:对高频分量进行hilbert变换后,得出hilbert谱为:
33、
34、对hilbert谱进行关于时间的积分,得到边际谱的表达为:
35、
36、进一步的,一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,dbn是一种既可以用于非监督学习,也可以用于监督学习的神经网络,在一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,对它的训练采用不同类型的训练样本,分别取中性点不同接地方式,不同故障电阻情况,不同故障初相角,不同故障发生位置和电弧接地情况下的样本对它进行训练,用训练完成的dbn进行故障选线。
1.一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,其特征在于,包括如下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,步骤3中,所述gsa优化是以变分模态分解能量误差最小化为目标,利用gsa并行优化各样本下vmd的2个典型分解参数(分解层数k和惩罚因子α)。具体过程如下:
3.根据权利要求1所述的一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,步骤4中,所述相对能量系数判别标准为:故障线路的暂态零序电流的能量大于非故障线路。
4.根据权利要求1所述的一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,步骤5中,所述重构是根据重构算法将分解得出的imf进行高低频的区分,判别标准为:
5.根据权利要求1所述的一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,步骤5中,高频分量的极性测度因子判据为:对于各个线路重构后的高频分量,选取一个线路作为参考线路,其他线路高频分量分别与参考线路做内积运算,得出极性测度因子α,通过极性测度因子的正负,判断两条线路的极性是否相同。所述极性测度因子为:
6.根据权利要求1所述的一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,步骤5中,高频分量的边际谱幅值判据为:对高频分量进行hilbert变换后,得出hilbert谱为:
7.根据权利要求1所述的一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,步骤6中,dbn是一种既可以用于非监督学习,也可以用于监督学习的神经网络,在一种基于vmd分解的配电网单相接地故障的多判据选线方法,对它的训练采用不同类型的训练样本,分别取中性点不同接地方式,不同故障电阻情况,不同故障初相角,不同故障发生位置和电弧接地情况下的样本对它进行训练,用训练完成的dbn进行故障选线。