CN104155575A - 一种利用线模电流进行pca聚类分析的线缆混合线路故障区段识别方法 - Google Patents
一种利用线模电流进行pca聚类分析的线缆混合线路故障区段识别方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种利用线模电流进行PCA聚类分析的线缆混合线路故障区段识别方法,属于电力系统测距技术领域。对量测端位于架空线起端的线缆混合线路提取故障初始线模电流行波数据进行PCA聚类分析;当发生故障时,对量测端检测的故障初始线模电流行波数据进行PCA聚类分析得到其在PC1坐标轴上的投影值q1值,根据投影值位于PC1坐标轴的正负半轴判定故障发生在电缆区段还是架空线区段;若q1<0,判断架空线路故障;若q1>0,判断电缆线路故障。本发明利用故障初始线模电流行波对线缆混合线路发生单相接地故障进行故障区段定位,为后续行波定位提供依据,仿真表明该方法可以准确、可靠地判断出线缆混合线路的故障区段。
Description
技术领域
本发明涉及一种利用线模电流进行PCA聚类分析的线缆混合线路故障区段识别方法,属于电力系统测距技术领域。
背景技术
配电网直接面对用户并为其提供用电服务,因此覆盖面最广。配电网的故障类型形式多样,但据统计单相接地故障约占配网故障的80%。故本发明主要针对单相接地故障进行仿真。
随着城市配电网的不断发展,电缆馈线以及线缆混合线路在配电网中所占的比重越来越大,配电网电缆线路故障大多具有隐蔽性的特点,电缆故障的查找较架空馈线更为困难。一旦发生故障,无疑会对供电可靠性产生影响。电缆与架空线相比其特殊性表现在:一是电缆结构相对复杂,一般由电缆芯、屏蔽层、护套等组成的多导体系统组成;二是电缆多埋设于地下,与大地关系更为紧密,导致电缆中的电磁暂态过程与架空线相比差异较大,行波在电缆中传播的波速与架空线相比有着很大的区别。
在电力系统中,PCA一般作为一种预测模型的方法,可以消除冗余信息,减少样本空间的维数。本发明首次提出将PCA聚类分析用于对量测端位于架空线起端的线缆混合线路进行故障区段识别,仿真分析表明,配网发生故障时利用该方法可以准确、可靠地判断出线缆混合线路的故障区段。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对线缆混合线路配网发生单相接地故障的情况,提出一种利用线模电流进行PCA聚类分析的线缆混合线路故障区段识别方法。
本发明的技术方案是:一种利用线模电流进行PCA聚类分析的线缆混合线路故障区段识别方法,对量测端位于架空线起端的线缆混合线路提取故障初始线模电流行波数据进行PCA聚类分析;当发生故障时,对量测端检测的故障初始线模电流行波数据进行PCA聚类分析得到其在PC1坐标轴上的投影值q1值,根据投影值位于PC1坐标轴的正负半轴判定故障发生在电缆区段还是架空线区段;若q1<0,判断架空线路故障;若q1>0,判断电缆线路故障。
具体步骤为:
(1)将故障初始线模电流行波取绝对值后构成的样本集记为P,样本集是由线路在不同区段上发生故障时的故障初始线模电流行波数据构成;
(2)根据样本集,进行PCA聚类分析,选取两个含有最大的特征值所对应的特征向量作为PC1和PC2;
(3)当线缆混合线路发生故障时,提取故障初始线模电流行波;
(4)将量测端检测的故障初始线模电流行波取绝对值得到|i|;
(5)现假设q1和q2是PC1和PC2坐标轴上的投影值,为了求取q1和q2,利用检测到的故障初始线模电流行波数据|i|T(k)和PC1和PC2坐标轴构造超定方程:[PC1,PC2]×[q1,q2]T=|i|T(k),利用最小二乘法求取q1和q2;
(6)检测到的故障初始线模电流行波数据取绝对值后进行PCA聚类分析,得到其在PC1上的投影值q1;
(7)根据PC1上的投影值q1,判别故障位于线缆混合线路的区段;因故障位于电缆区段和架空线区段时,其投影值q1在PC1坐标轴上分布不同,故由此特征为依据,构造故障位于线缆混合线路区段的判据;q1,set具有通用性,q1,set=0,因此判别故障位于线缆混合线路的区段为:
当q1>q1,set时即位于PC1坐标轴的正半轴,判定为故障位于电缆区段;
当q1<q1,set时即位于PC1坐标轴的负半轴,判定为故障位于架空线区段。
本发明的原理是:对于线缆混合线路,电缆线路的波阻抗远小于架空线波阻抗。行波在沿线路传播过程中,由于馈线在不同频率下呈现不同的传播特性,因此不同频率分量的暂态行波传播速度和衰减速度不一样,即行波传播过程中暂态行波的波头和其频率成分都会发生变化,电缆故障与架空线故障其零序初始电流行波差异性较大。架空线路始端可测时,由于架空线路三相耦合的影响,对于架空线路末端接近与电缆连接点处故障,其零模分量受连接点影响衰减大,无法准确分段。因此,选用线模电流或线模电压进行PCA聚类分析的故障区段识别,效果良好,具体电气量的选用应需结合现场实际互感器配置情况。
对量测端位于架空线起端的线缆混合线路提取故障初始线模电流行波数据进行PCA聚类分析。当发生故障时,对量测端检测的故障初始线模电流行波数据进行PCA聚类分析得到其在PC1坐标轴上的投影值q1值,根据投影值位于PC1坐标轴的正负半轴判定故障发生在电缆区段还是架空线区段。
本发明的有益效果是:本方法利用故障初始线模电流行波对线缆混合线路发生单相接地故障进行故障区段定位,为后续行波定位提供依据,仿真表明该方法可以准确、可靠地判断出线缆混合线路的故障区段。
附图说明
图1为本发明实施例1的量测端位于架空线起端的缆线混合直配线路系统图;
图2为本发明实施例1线模电流初始行波曲线簇图;
图3为本发明实施例1线模电流曲线簇在PC1坐标轴上的投影图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式,对本发明作进一步说明。
实施例1:如图1所示为量测端位于架空线起端的缆线混合直配线路系统,其中,缆线混合线路中电缆馈线长10km,架空馈线长10km,健全线路为2km长电缆及25km长架空馈线。设置馈线L1即馈线MN为故障线路,间隔1km设置一次单相金属性接地故障,故障初始相角为90°,采样率为1MHz。
一种利用线模电流进行PCA聚类分析的线缆混合线路故障区段识别方法,具体步骤如下:
(1)将故障初始线模电流行波取绝对值后构成的样本集记为P。样本集是由线路在不同区段上发生故障时的故障初始线模电流行波数据构成;
(2)根据样本集,进行PCA聚类分析,选取两个含有最大的特征值所对应的特征向量作为PC1和PC2;
(3)当线缆混合线路发生故障时,提取故障初始线模电流行波,如图2所示;
(4)将量测端检测的故障初始线模电流行波取绝对值得到|i|;
(5)现假设q1和q2是PC1和PC2坐标轴上的投影值,为了求取q1和q2,利用检测到的故障初始线模电流行波数据|i|T(k)和PC1和PC2坐标轴构造超定方程:[PC1,PC2]×[q1,q2]T=|i|T(k),利用最小二乘法求取q1和q2;
(6)检测到的故障初始线模电流行波数据取绝对值后进行PCA聚类分析,得到其在PC1上的投影值q1,如图3所示;
(7)根据PC1上的投影值q1,判别故障位于线缆混合线路的区段。因故障位于电缆区段和架空线区段时,其投影值q1在PC1坐标轴上分布不同,故由此特征为依据,构造故障位于线缆混合线路区段的判据。q1,set具有通用性,这里q1,set=0,因此判别故障位于线缆混合线路的区段为:
当q1>q1,set时即位于PC1坐标轴的正半轴,判定为故障位于电缆区段;
当q1<q1,set时即位于PC1坐标轴的负半轴,判定为故障位于架空线区段。
上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施方式,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (2)
1.一种利用线模电流进行PCA聚类分析的线缆混合线路故障区段识别方法,其特征在于:对量测端位于架空线起端的线缆混合线路提取故障初始线模电流行波数据进行PCA聚类分析;当发生故障时,对量测端检测的故障初始线模电流行波数据进行PCA聚类分析得到其在PC1坐标轴上的投影值q1值,根据投影值位于PC1坐标轴的正负半轴判定故障发生在电缆区段还是架空线区段;若q1<0,判断架空线路故障;若q1>0,判断电缆线路故障。
2.根据权利要求1所述的利用线模电流进行PCA聚类分析的线缆混合线路故障区段识别方法,其特征在于具体步骤为:
(1)将故障初始线模电流行波取绝对值后构成的样本集记为P,样本集是由线路在不同区段上发生故障时的故障初始线模电流行波数据构成;
(2)根据样本集,进行PCA聚类分析,选取两个含有最大的特征值所对应的特征向量作为PC1和PC2;
(3)当线缆混合线路发生故障时,提取故障初始线模电流行波;
(4)将量测端检测的故障初始线模电流行波取绝对值得到|i|;
(5)现假设q1和q2是PC1和PC2坐标轴上的投影值,为了求取q1和q2,利用检测到的故障初始线模电流行波数据|i|T(k)和PC1和PC2坐标轴构造超定方程:[PC1,PC2]×[q1,q2]T=|i|T(k),利用最小二乘法求取q1和q2;
(6)检测到的故障初始线模电流行波数据取绝对值后进行PCA聚类分析,得到其在PC1上的投影值q1;
(7)根据PC1上的投影值q1,判别故障位于线缆混合线路的区段;因故障位于电缆区段和架空线区段时,其投影值q1在PC1坐标轴上分布不同,故由此特征为依据,构造故障位于线缆混合线路区段的判据;q1,set具有通用性,q1,set=0,因此判别故障位于线缆混合线路的区段为:
当q1>q1,set时即位于PC1坐标轴的正半轴,判定为故障位于电缆区段;
当q1<q1,set时即位于PC1坐标轴的负半轴,判定为故障位于架空线区段。
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant |