[发明专利]一种基于数据挖掘的配电网故障精准定位方法

说明书

本发明提出的一种基于数据挖掘的配电网故障精准定位方法。该方法将数据挖掘引入到电网调度领域中，在对历史故障跳闸进行傅里叶分析的前提下，采用聚类算法建立故障跳闸位置的向量簇集合。通过计算新发生故障的故障频域特征向量与各个簇特征向量的相似度判断新发生故障的跳闸开关位置，并以此为依据锁定故障范围。本发明提出的方法仅通过高电压等级出线开关的电气量的变化判断实际故障的范围，有效解决了目前我国调度数据专网覆盖不全面的问题，特别是城市配网与农网的故障定位问题，缩短了配网和农网故障的事故处理时间，减少了停电时间。

技术领域

本发明涉及电网调度智能化技术应用领域，更具体的说，涉及一种基于数据挖掘的配电网故障精准定位方法。

背景技术

随着我国电网建设的不断深入，配网、农网的建设不断加强，电网规模越来越大。但与之对应的是通信与自动化设备的配套建设的相对落后。由于调度数据专网未实现配网和农网的全覆盖，因此在配网和农网发生故障时，调度部门不能第一时间发现柱上开关、开闭所、环网柜的跳闸信息，影响了效隔离故障快速恢复送电的时间。

由于我国电网规模庞大，大规模的调度数据专网的敷设不仅涉及大量的经济投入，也需要大量投入人力进行光缆铺设、信号对点、校核等工作，我国电网实现配网和农网的调度数据专网全覆盖仍需要较长的时间。目前，我国大部分配网和农网调度在处理故障时为避免盲目送电给电网带来二次损害，需要派专人从变电站出线开关处进行线路巡视，检查开闭所、柱上开关、环网柜、分支箱是否有开关跳闸，根据跳闸开关的位置向线路末端进行巡视确定故障点位置。若用户在偏远山区，线路长度较大，则很难在短时间内恢复送电，该工作模式极大的延长了故障恢复的速度。不仅造成了电网企业、工业用户的经济损失，更影响了普通居民的正常用电。因此，在现有设备水平的前提下如何快速判断跳闸开关的位置，实现配网和农网故障的快速定位是当前亟需解决的热点问题。

鉴于此，本发明提出一种基于数据挖掘的配电网故障精准定位方法。通过110kV或更高电压等级变电站的10kV或35kV出线的电气量变化，结合数据挖掘的方法对故障点进行精准定位，降低电网线路工作人员带点巡线的劳动强度、提高电网调度机构的响应速度，有效减少电网故障所带来的非计划停运时间和经济损失。

发明内容

本发明提出一种基于数据挖掘的配电网故障精准定位方法，通过110kV或更高电压等级变电站的10kV或35kV出线的电气量变化，结合数据挖掘的方法对故障点进行精准定位。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于数据挖掘的配电网故障精准定位方法，其特征在于，依次包括以下步骤：

变电站出线数据的傅里叶分析；

提取故障分量的频域系数特征向量；

建立典型故障的频域系数特征向量；

新发生故障的精准定位。

进一步的，所述变电站出线数据的傅里叶分析包括以下步骤：

步骤一：从SCADA中获取出线开关电气量，目前我国电网调度使用的数据专网已覆盖110kV及以上变电站，变电站内低、中压侧出线开关，即10kV、35kV电压等级的出线开关的电流、有功、无功可以直接从SCADA中获取，且一般数值采集之间的时间间隔为30秒；由此可以获取变电站出线开关的电气量集合可以表示为：S＝{P,Q,I,T},其中：

式中P、Q、I分别为有功、无功、电流的数据集合，p、q、i为具体数值大小，t为时间；

步骤二：以偏方差和最小作为数值拟合的目标函数对电气变化量进行数值拟合；

首先，设拟合多项式，假设电流、有功、无功和时间之间的函数为：

式中a、b、c分别为待求系数；