[发明专利]一种基于花瓣式电网环网配电开关柜状态确定方法

摘要

本发明属于配电开关保护技术领域，尤其涉及一种基于花瓣式电网环网配电开关柜状态确定方法。本发明综合考虑了开关柜可监控信息，带点检测信息，停电实验信息与电网层面的交互影响关系，通过确定关键特征量，建立特征量与开关柜状态关联影响模型，通过确定开关柜总状态与各关联关键特征量的状态关联，提出了一种利用统计信息思想，使用便于获取和确定的开关柜可测数据对开关柜的未来状态进行预判，为电网规划与故障预测提供基础。

主权项

1.一种基于花瓣式电网环网配电开关柜状态确定方法，其特征在于，包括：步骤1.用于定义关键特征量以及关键特征量的状态等级的步骤；所述关键特征量包括，开关柜前一时间节点的状态为Rt，后一时间节点的状态为Ρt+1，TEV幅值i1，TEV脉冲数i2，超声波值I1，红外测温值I2，母排温度I3，电缆接头温度I4；所述各关键特征量至少包括四个状态等级：正常、注意、异常、严重；分别使用A、B、C、D表示；步骤2.用于定义变量之间的因果关系，构建静态贝叶斯网络；其基本原则是同一时刻对开关柜状态起直接作用的是该时刻各特征量值，同时也受到前一时间段状态的影响，各特征量当前状态也受到前一时间段该特征量前一时间段该特征量状态的影响，表述为：P(Rt+1|Rt，i1t+1，i2t+1，I1t+1，I2t+1，I3t+1，I4t+1)；P(i1t+1|i1t)；P(i2t+1|i2t)；P(I1t+1|I1t)；P(I2t+1|I2t)；P(I3t+1|I3t)；P(I4t+1|I4t)；依据上述因果关系分别构建静态贝叶斯网络；步骤3.用于构建动态贝叶斯网络；将上述静态贝叶斯网络组合，并在时间序列上扩展，形成动态贝叶斯网络；在计算过程中，采用以下规则：规则1：任一节点只可能在所属时间片段和前一相邻时间片段有关而与其他时间片段无关，可表示为P(x[t+1]|x[t]x[t‑1]，......，x[1])＝P(x[t+1]|x[t])；规则2：对于所有时间t，转移网络唯一，可表示为转移概率P(x[t+1]|x[t])均相同；在BNT工具箱中，将上述贝叶斯网络结构使用矩阵形式进行表达，且对于节点i，j，若两者之间存在有向边，则矩阵中对应第i行第j列元素为1，否则为0；确定节点之间的状态转移矩阵，使用极大似然估计参数学习函数建立状态转移矩阵；步骤4.确定待检测开关柜以及检测时间，统一时间节点，按周期的采集目标开关柜的关键特征量数据；步骤5.获取待测开关柜多个已知时间节点的历史数据中的关键特征量；确认并修正上述关键特征值以作为推理证据输入，确定关键特征量相邻时间节点的条件分布概率分布以及总状态相邻时间节点的条件概率分布以作为推理论据；步骤6.求解上述已知节点的概率分布，将各已知节点的联合概率分布至待分析节点处进行边缘化，求解待分析节点的预期概率分布。