[发明专利]一种高压发电机区内区外故障辨识方法

权利要求书

1.一种高压发电机区内区外故障辨识方法，其特征是，包括如下步骤：

采集高压发电机正常运行时的非故障数据，采集高压发电机在中性点非有效接地方式下、过渡电阻为金属性接地和高阻接地情况时、故障点位于定子绕组不同位置的故障数据，非故障数据和故障数据包括由高压发电机两侧的电流互感器采集的电流数据以及由电压互感器采集的电压数据，故障数据和非故障数据共包含N种模式{X₁,X₂,…,X_N}；

在线监测高压发电机的零序电压和三次谐波电压，当下述启动判据成立时则判定有接地故障发生，执行步骤3）；否则继续在线监测高压发电机的零序电压和三次谐波电压；启动判据为；

上式中U₀为高压发电机机端的零序电压，为额定相电压，U_3S为高压发电机机端侧三次谐波电压有效值，U_3N为高压发电机中性点侧三次谐波电压有效值；

启动保护判断，记录启动保护判断后的数据，并将其定义为第N+1种模式X_N+1，将故障数据、非故障数据和启动保护判断后的数据共同组成集合X，X共包含N+1种模式X={X₁,X₂,…,X_N,X_N+1}，第i种模式为X_i=(x_i1,x_i2,…,x_ip)，x_ik为第i种模式在第k个指标上的数值，i=1,2,…,N+1,k=1,2,…,p；

利用下述公式计算出任意两种模式X_i与X_j的数据分布相似性F_ij：

Fij=Σk=1pxikxjkΣk=1pxik2·Σk=1pxjk2]]>

上式中F_ij数值越大，则两种模式X_i与X_j的数据分布越相似；

初始化类别，令每种模式为一类，共有N+1种类别；

将数据分布最相似的两种模式合并成一个新类，总类数减少一个；再将数据分布次相似的两种模式进行合并，总类数再减少一个；重复上述合并过程，直至所有的模式全归为故障类和非故障类；

若X_N+1被归为故障类，则判定高压发电机发生区内故障，若X_N+1被归为非故障类，则判定为区外故障。