[发明专利]一种配电网故障原因分析方法

权利要求书

1.一种配电网故障原因分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取配电网故障波形；

对所述故障波形进行压缩编码，所述压缩编码包括对所述故障波形进行相似性运算和阈值编码以得到故障波形的特征压缩码；

将故障波形的特征压缩码输入模式分类模型得到模式标签；所示模式标签为一下六种模式标签中的一种；

模式1：波形中零序电流在同一方向至少出现连续三个脉冲，且零序电流和故障相电流的击穿脉冲相似；

模式2：波形中零序电流只存在工频分量；

模式3：波形中零序电流的每个半个周波有一个脉冲，且前后相邻的两个脉冲的方向相反；

模式4：波形中零序电流的每半个周波有多于一次脉冲；

模式5：波形中只存在一个零序电流脉冲，且该零序电流脉冲之后零序电流只有工频分量；

模式6：波形中零序电流出现多次间歇性接地信号，且每次接地后在不超过三个周波时间内波形恢复正常状态；

将模式标签与外部环境数据输入故障原因分类模型，最终得到故障原因。

2.根据权利要求1所述的配电网故障原因分析方法，其特征在于，所述相似性运算包括对故障波形以预定步长提取多个波形片段，将波形片段及多个波形范本输入相似性模型中得到对应该波形片段的相似性序列，由多个相似性序列构成相似性矩阵。

3.根据权利要求2所述的配电网故障原因分析方法，其特征在于，所述相似性模型中包括深度神经网络，波形片段及波形范本输入到深度神经网络中得到特征向量，所述特征向量输入相似性公式得到相似值，该波形片段对应于不同波形范本的相似值构成相似性序列。

4.根据权利要求3所述的配电网故障原因分析方法，所述深度神经网络包括卷积层区域和全连接层区域，在卷积层区域包括输入卷积层、卷积块和平均池化层。

5.根据权利要求1所述的配电网故障原因分析方法，所述模式分类模型与故障原因分类模型均采用递归神经网络分类器、SVC分类器或softmax分类器。

6.根据权利要求1所述的配电网故障原因分析方法，所述故障原因分类模型输出的故障原因包括避雷器击穿、绝缘子闪络、线路放电、开关真空泡击穿、异物搭线和变压器损坏。