[发明专利]一种故障选线的方法及装置

摘要

本发明实施例提供一种故障选线的方法及装置，所述方法包括：获取各条线路的零序电流；分别对所述零序电流进行分解，以获取各条线路分别对应的各模态分量；对所述各模态分量中的第一个模态分量按照预设参数进行相空间重构，以获取相空间重构向量；求取两两具有相同相点个数的相空间重构向量的相似度，并构建相空间相似度矩阵；根据所述相空间相似度矩阵求取各条线路分别对应的其他线路的综合相关系数，将数值最小的综合相关系数对应的线路作为故障线路。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置，能够提高故障线路识别的准确性。

主权项

1.一种故障选线的方法，其特征在于，包括：/n获取各条线路的零序电流；/n分别对所述零序电流进行分解，以获取各条线路分别对应的各模态分量；/n对所述各模态分量中的第一个模态分量按照预设参数进行相空间重构，以获取相空间重构向量；/n求取两两具有相同相点个数的相空间重构向量的相似度，并构建相空间相似度矩阵；/n根据所述相空间相似度矩阵求取各条线路分别对应的其他线路的综合相关系数，将数值最小的综合相关系数对应的线路作为故障线路；/n所述分别对所述零序电流进行分解，以获取各条线路分别对应的各模态分量，包括：/n对所述零序电流建立带约束变分模型，所述各模态分量具有中心频率的有限带宽，且估计带宽之和最小，所述带约束变分模型如下：/n /n其中，{u_k}为各模态分量；{ω_k}为各模态分量中心频率；δ(t)为冲激函数；是对t求偏导数；f(t)为所述零序电流；/n引入如下增广Lagrange函数，将约束性变分问题转化为非约束性变分问题：/n /n其中，α为二次惩罚因子、λ为拉格朗日算子；最优各模态分量的个数和所述α根据预设规则计算获得；/n采用交替方向乘子算法求取所述增广Lagrange函数的鞍点，以得到所述待约束变分模型的最优解，并将所述最优解作为所述各模态分量；/n所述零序电流是根据相同的采样频率采集到的；相应的，所述根据预设规则计算获得所述最优各模态分量的个数和所述α包括：/n将所述相同的采样频率的数值作为所述α的数值；/n所述最优各模态分量的个数的确定，包括：/n采用db10小波包母函数，将零序电流信号进行5层小波分解，得到32个子频带；/n计算各个子频带能量，并根据所述子频带能量计算子频带能量比；/n选定模态分量个数允许上限k_max，以所述子频带能量比超过1/k_max的子频带个数初步确定所述各模态分量的个数；/n若分解出现的模态中心频率发生重叠，则逐步减小所述各模态分量的个数，以使模态中心频率不发生重叠，将此时的各模态分量的个数确定为最优模态分量的个数。/n