[发明专利]基于S-TGCN的有源配电网故障定位方法

权利要求书

1.基于S-TGCN的有源配电网故障定位方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、建立S-TGCN模型，包括输入层、2层时-空卷积层、池化层、并联双通道差异化池化层、全连接层、输出层；

步骤2、将配电网拓扑信息、故障前后各节点测量数据相结合，构建反应配电网真实拓扑的时-空图序列数据；

步骤3、利用时-空注意力机制及时-空卷积层在自适应提取配电网故障时段的全局时-空特征；

步骤4、采用并联双通道差异化池化函数，联合提取多个全局特征并进行综合，通过全连接层、输出层输出有源配电网故障位置。

2.根据权利要求1所述基于S-TGCN的有源配电网故障定位方法，其特征在于，步骤2中所述故障前后各节点测量数据具体是指故障前后各节点的三相电压、三相电流、各节点注入的有功和无功功率。

3.根据权利要求1所述基于S-TGCN的有源配电网故障定位方法，其特征在于，步骤1中所述并联双通道差异化池化层包括最大池化特征层、差异化池化特征层，最大池化特征层为第一通道，差异化池化特征层为第二通道，

所述最大池化特征层全局特征向量为：

M{ρ₁,ρ₂,…,ρ_N}＝

max(F(h₁),F(h₂),…,F(h_n)) (1)

式中，(F(h₁),F(h₂),…,F(h_n))为经过时-空卷积层后的中层特征矩阵，max为最大值函数；

所述差异化池化特征层的特征向量表示为：

A{ρ₁,ρ₂,…,ρ_N}＝

avg(F(h₁),F(h₂),…,F(h_n)) (2)

式中，avg为均值函数。

4.根据权利要求1所述基于S-TGCN的有源配电网故障定位方法，其特征在于，步骤2所述配电网拓扑信息是指节点之间的连接关系，若某一节点与相邻节点连接则标记为1，否则标记为0，将由1和0形成的表示配电网内节点连接关系的矩阵作为邻接矩阵。

5.根据权利要求1所述基于S-TGCN的有源配电网故障定位方法，其特征在于，所述时-空卷积层包括图卷积和标准2D卷积，所述图卷积通过聚合配电网节点中邻居节点的信息提取空间特征，所述标准2D卷积利用相邻时间帧间各节点特征的时序依赖性提取时间特征。

6.根据权利要求5所述基于S-TGCN的有源配电网故障定位方法，其特征在于，所述图卷积定义为：

g_θ表示卷积核，*G表示图卷积操作,表示一个切比雪夫系数向量,x为输入数据,L＝D-A表示拉普拉斯矩阵,为度数矩阵，λ_max为拉普拉斯矩阵的最大特征值，I_N为单位矩阵，T_k(x)＝2xT_k-1(x)-T_k-2(x)为递归定义的切比雪夫多项式，且T₀(x)＝1，T₁(x)＝x。

7.根据权利要求1所述基于S-TGCN的有源配电网故障定位方法，其特征在于，步骤3具体过程为：

步骤3.1、通过时-空卷积层对配电网全局时-空故障特征进行提取；

步骤3.2、在空间域上，空间注意力机制通过空间注意力矩阵参与图卷积层的运算，获得故障线路表达能力的图结构表示；

步骤3.3、在时间域上，利用时间注意机制来捕获动态时间维度信息。