[发明专利]一种基于故障信息编码和融合方法的电网故障诊断方法

说明书

本发明涉及一种基于故障信息编码和融合方法的电网故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1：根据电网故障时线路的电气信号和开关量信息建立幅值近似度指标、能量近似度指标和故障编码相似度指标；步骤2：将幅值近似度指标、能量近似度指标和故障编码相似度指标进行数据融合，形成融合故障度指标；步骤3：利用改进的聚类方法和融合故障度指标确定出元件最终故障诊断结果。与现有技术相比，本发明具有故障诊断迅速，准确度高等优点。

技术领域

本发明涉及电网故障智能诊断领域，尤其是涉及一种基于故障信息编码和融合方法的电网故障诊断方法。

背景技术

随着电网规模的日益扩大，智能化、自动化设备的大量应用，人们对电网的安全可靠运行提出了更高要求。当系统中出现突发性故障时，保护装置迅速动作，监控设备收到大量的告警信号，但是保护的误动、拒动以及信号的误报、缺失都会对故障的诊断产生干扰，导致诊断出错，延长故障恢复时间，甚至导致连锁故障大停电。所以研究快速可靠的故障诊断方法对故障元件的识别、故障后系统迅速恢复以及连锁故障的预防都有着重要的意义。

传统的故障诊断主要是利用故障发生后，SCADA系统提供的断路器与保护的动作情况来进行判断，主要方法有专家系统、神经网络、粗糙集、petri网等。随着监控数据的不断增多，在电网的拓扑结构和运行方式改变时，传统的诊断方法适应能力差；在面对复杂故障、不准确不完备信息时其出现容错性低的问题，因此有必要研究一种适应性强、容错性高并且快速可靠的故障诊断新方法。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于故障信息编码和融合方法的电网故障诊断方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于故障信息编码和融合方法的电网故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤1：根据电网故障时线路的电气信号和开关量信息建立幅值近似度指标、能量近似度指标和故障编码相似度指标；

步骤2：将幅值近似度指标、能量近似度指标和故障编码相似度指标进行数据融合，形成融合故障度指标；

步骤3：利用改进的聚类方法和融合故障度指标确定出元件最终故障诊断结果。

进一步地，所述步骤1中的幅值近似度指标，其计算公式为：

式中，I_k为线路信号在故障前后电流的幅值变化程度值，F_kf,F_kb分别为线路信号故障前后的幅值，X_k为线路的幅值近似度指标，I₁,I₂...I_n分别为n个线路各自自身故障前后电流的幅值变化程度值，n为自然数。

进一步地，所述步骤1中的能量近似度指标，其计算公式为：

式中，W_kh为线路信号的高频能量表征，W_kl为线路信号的低频能量表征，t为分解尺度，D_kj为线路信号在第j∈(1,2...t)个分解尺度下的细节系数，A_kt为线路信号在第t个分解尺度下的相似系数，W_k为线路信号能量高低频变化程度值，w_k为线路的能量近似度指标，W₁,W₂...W_n为n个线路各自自身的信号能量高低频变化程度值，t为自然数。

进一步地，所述步骤1中的故障编码相似度指标，其计算公式为：