[发明专利]一种基于云边架构和小波神经网络的配电网故障诊断方法在审

专利信息
申请号: 202010224493.2 申请日: 2020-03-26
公开(公告)号: CN111537830A 公开(公告)日: 2020-08-14
发明(设计)人: 孔祥玉;徐勇;徐全;袁智勇;李鹏;王成山;于力;焦在滨 申请(专利权)人: 南方电网科学研究院有限责任公司;天津大学
主分类号: G01R31/08 分类号: G01R31/08;G06N3/08
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 李林娟
地址: 510663 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 架构 神经网络 配电网 故障诊断 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于云边架构和小波神经网络的配电网故障诊断方法,包括以下步骤:1)根据故障指示器、D‑PMU和FTU等装置的信息,建立云边架构,整理量测数据,根据故障指示器在云端判断配电网是否发生故障;2)根据故障指示器、D‑PMU和FTU装置提供的实时量测数据,初步诊断故障发生的区域或区段;3)根据小波包神经网络在故障发生的初步诊断区域或区段对故障发生点进行精确定位;将故障后的实时量测数据进行频带分解,构造特征向量;4)将特征向量带入神经网络模型中进行误差训练,直至达到误差精度要求,输出故障诊断结果。本方法应用云边架构对配电网故障进行分层处理,充分应用了D‑PMU等量测信息,具有较高的诊断精度和较快的收敛速度。

技术领域

本发明涉及配电网故障诊断领域,尤其涉及一种基于云边架构和小波神经网络的配电网故障诊断方法。

背景技术

随着我国国民经济的快速发展,用户对于供电的可靠性要求越来越高,而配电网规模不断扩大,电网拓扑结构越来越复杂。配电网故障诊断是供电可靠性的重要手段之一,及时确定故障区段和位置,为故障隔离及恢复提供保障。电力物联网的建设,促进了“云管边端”架构的形成,以及诸多类型量测设备在配电网中的应用。如何充分利用电力物联网技术提升故障诊断的速度和精确度,进而增强电力服务水平,受到极大关注。

智能电网及物联技术的建设促进了配电网故障诊断技术的发展,主要表现在:(1)小型化、大量程、宽带宽、高精度、非直接接触式的传感器在配电系统中广泛应用,引入更多测量信息,改变配电网精确故障诊断量测配置不足的现状。高速采样与传输技术的发展,提升了故障诊断所需数据的质量。(2)配电网同步相量测量装置(Distribution PhasorMeasurement Unit,D-PMU)等量测设备在配电网中的推广应用,促进了数据同步能力的提升,对以利用行波时差信息为代表的故障精确定位具有重要意义。(3)多源数据融合、高级信号处理及智能算法的发展提升了故障诊断的精度。综合不同原理方法的结果,利用同构或异构数据融合技术实现故障诊断,能够真正做到“取长补短”。(4)智能云与边缘算法的应用能够将多种资源整合灵活使用,实现数据的双向传输,实现数据融合、故障诊断等诸多配电网应用。

配电网故障诊断可以分为故障区段诊断、故障类型判别和故障点精确定位,当前研究多基于暂态和稳态电气量信息相结合的故障诊断方法。如基于故障馈线线路序电流的故障诊断方法,该方法实时监测馈线线路的消弧线圈参数,通过比较故障发生前后零序电流以及电压的突变量,定位故障区段[1]。或者基于馈线量测点暂态重心频率的故障诊断方法,该方法通过故障发生后各区段内的谐振频率不同的特点,将重心频率通过K-means聚类算法提取出来,同时与幅值特征相结合来定位故障区段[2]。但上述方法容易受配电网结构的影响较大,同时在运行特征复杂的情况下也会导致故障诊断的精度下降;或者只利用了部分特征信息,容易受到故障点信号的影响,具有一定的局限性。

基于上述问题,充分考虑电力物联网对故障诊断技术的影响,将云边架构和小波神经网络应用于配电网的故障诊断以提高定位精度,同时解决在量测端量测精度不足和实时性较差的问题。

发明内容

本发明提供了一种基于云边架构和小波神经网络的配电网故障诊断方法,本发明以云边架构为基础,利用小波神经网络模型,对配电网故障发生后的量测数据实时采集,并进行小波包分解后带入神经网络进行误差训练,输出故障诊断结果,该方法应用云边架构对配电网故障进行分层处理,充分应用了D-PMU等量测信息,具有较高的诊断精度和较快的收敛速度,详见下文描述:

一种基于云边架构和小波神经网络的配电网故障诊断方法,所述方法包括以下步骤:

1)根据故障指示器、D-PMU和FTU等装置的信息,建立云边架构,整理量测数据,根据故障指示器在云端判断配电网是否发生故障;

2)根据故障指示器、D-PMU和FTU装置提供的实时量测数据,初步诊断故障发生的区域或区段;

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