[发明专利]一种基于随机矩阵和Hausdorff距离的配电网故障选线方法

摘要

本发明公开一种基于随机矩阵和Hausdorff距离的配电网故障选线方法，选取故障前后馈线的三相电流采样值，通过分块、平移处理，加入高斯白噪声，生成状态数据矩阵，采用随机矩阵奇异值等价变换得到乘积矩阵，归一化得到标准矩阵积，获得特征值向量，对它们进行概率统计，将概率P<10％的特征值当作离群点过滤掉，采用Hausdorff距离算法，计算某馈线与其它馈线的特征值向量之间的Hausdorff距离，去掉最大值，加以平均得到该馈线的平均Hausdorff距离，如果此平均距离大于阈值，则判断该馈线故障；如果各馈线的平均Hausdorff距离都小于阈值，则判断所连接的母线故障。本发明可准确判断故障馈线和母线，不依赖于配电网模型，不受故障位置、过渡电阻、初相角、线路类型的影响，有较好的实用性。

主权项

1.一种基于随机矩阵和Hausdorff距离的配电网故障选线方法，其特征在于，包括：获取配电网馈线三相电流的采样数据，形成原始数据矩阵X₀，通过分块、平移处理，形成矩阵X_c，将矩阵X_c和高斯白噪声矩阵叠加，形成状态数据矩阵X；对状态数据矩阵X进行奇异值等价变换，得到奇异值等价矩阵X_u，定义若干个所述奇异值等价矩阵X_u的乘积矩阵为对它进行归一化处理，得到标准矩阵积Z；计算标准矩阵积Z的特征值向量；统计各特征值的分布，将概率P<10％的特征值当作离群点，将概率P<10％的特征值过滤掉，形成过滤后的特征值向量；针对某馈线，计算该馈线与其它m‑1条馈线的特征值向量之间的Hausdorff距离H_i‑j，去掉其中的最大距离，计算剩余Hausdorff距离的平均值H_i.avg：其中，H_i‑j^max为H_i‑j的最大值，i、j代表不同馈线的特征值向量，m为馈线条数；根据各条馈线正常运行时的历史采样数据，计算得到正常运行的各条馈线之间的Hausdorff距离H_i.his，并计算得到故障选线阈值H_set：其中，k_H为可靠系数，其取值为1.3～1.5，H_i.his为正常运行时各条馈线之间的Hausdorff距离；构造馈线故障选线判据：在m条馈线中，如果馈线i的平均Hausdorff距离H_i.avg>H_set，则馈线i为故障馈线；构造母线故障的判据：若与某母线连接的m条馈线中平均Hausdorff距离均满足H_i.avg<H_set(i＝1,2,…,m)，则判断该母线故障。