[发明专利]一种输电线路故障分类方法

权利要求书

1.一种输电线路故障分类方法，其特征在于，包括：

步骤a：提取电流故障样本数据并将所述电流故障样本分类，根据所述电流故障类型建立电流样本矩阵；

步骤b：设置判定值，并依据所述样本矩阵建立深度字典学习的数学模型；

步骤c：对所述数学模型进行训练；

步骤d：根据所述判定值判定所述数学模型是否训练完成；若不符合所述判定值条件则重复步骤c，若符合所述判定值条件则跳转步骤e；

步骤e：所述数学模型完成建立并输出；

所述步骤a中，通过搭建故障电流仿真模型获取三相电流和零序电流，按顺序堆叠所述三相电流和所述零序电流并进行归一化处理得到所述故障样本；将所述故障样本通过故障类型进行分类并形成所述样本矩阵Y；

Y＝[Y₁…Y_i…Y₁₀]，

其中Y∈R^N×M，Y_i∈R^N×Mi表示属于第i类样本的样本子集，M_i表示属于第i类故障样本总数；

所述步骤b中，首先设置最大字典层数n和每轮迭代次数T_max，随后建立数学模型：

其中i表示故障类型，j表示第j层，字典D_i^j由K-均值初始化得到，Δ_i的初始值等于样本矩阵Y_i；X_i^j表示系数矩阵；M_i表示属于第i类故障样本总数；x_m表示系数矩阵的第m行；

所属步骤c中还包括：

步骤c1：固定字典D_i^j，并计算式中的系数矩阵X_i^j；

步骤c2：固定所述系数矩阵X_i^j，并更新所述字典D_i^j；

其中经T_max次轮迭，得到的D_i^j和X_i^j并求解新一层残差矩阵Δ_i^j+1，

其中，n表示最大字典层数；j表示第j层表示第i类故障在第j层的残差矩阵；x_m表示系数矩阵的第m行

所述步骤d中，步骤d1：当j小于n时，重复步骤c；若j等于n时，判断i是否小于10；

步骤d2：若是，则令i＝i+1,返回步骤b；若否，输出此时总的故障字典D；

所述步骤e中故障率波装置采集的故障电流样本用所述字典模型表示；所述系数矩阵X按故障类型进行重构，其中重构误差最小的分类是所述样本所属的故障类别。

2.根据权利要求1所述的一种输电线路故障分类方法，其特征在于，其中根据，

判断所述故障类别；

其中class(y)为判定所述的样本所属的所述故障类别。