CN105911414A - 一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法，利用模糊理论将具有互补性的基于高频模态能量的故障选线方法、基于5次谐波分量的故障选线方法和基于衰减直流分量的故障选线方法进行智能融合，实现了基于模糊理论的多判据融合故障选线。本发明的融合故障选线专利能够适用于小角接地故障、高阻接地故障、线路末端故障、电弧性接地故障等不利于实现选线的故障，且具有较高的准确度和可靠性。

Description

一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法

技术领域

本发明涉及小电流单相接地故障领域，特别是一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法。

背景技术

在配电网中，单相接地故障(Single Line to Ground Fault,SLG)占总故障的80％左右,发生几率最高。由于发生SLG后系统各相间电压仍保持原有的对称性，故障后短时间内不会妨碍系统对负荷的供电，故继电保护装置不必立刻切除故障，规程规定系统可以带故障工作1-2h。但若系统长时间带故障运行，会使绝缘破坏，使故障范围扩大，造成极其严重的经济损失，因此必须快速寻找故障线路、定位出故障点的位置，将故障切除。但系统发生SLG时，故障特征不明显。特别是NES，消弧线圈通常工作在过补偿运行方式下，使得在SLG的稳态过程中，故障线路与健全线路的故障特征没有明显区别。因此，上述因素使得原有的一些故障选线方法具有局限性和动作死区。

国内外学者对配网的故障选线问题进行大量的仿真及实验，并提出多种选线方法。我国自1958年就开始研究此问题，提出多种方法并开发了相应装置。根据故障电流是否被利用可划分为两种。当其被利用时有比幅法、比相法、能量法、小波分析法以及5次谐波分量法等；另一种为拉路选线法和注入信号跟踪法。

选线方法较单一时，有其局限性和动作死区，加之如果没有采用最有利的故障信息，会导致线路的漏选和错选。因此将单一方法融合实现选线已逐渐成为一种趋向。因此本本发明将基于高频模态能量的选线方法，基于衰减直流分量的选线方法和基于5次分量的选线方法进行模糊智能融合实现故障选线。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法，有利于更好地解决了单一选线方法带来的缺点，使其具有更广的适用性和更高的准确度。

本发明采用以下方案实现：一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法，包括以下步骤：

步骤S1：建立含有n条出线的辐射型缆-线混合配电网模型；

步骤S2：获取母线零序电压和各出线首端的零序电流；

步骤S3：判断系统是否发生永久性单相接地故障，若否，则返回步骤S2；若是，则进入步骤S4；其中，若系统产生零序电压和零序电流，则判断系统发生永久性单相接地故障，若系统没有产生零序电压和零序电流，则判断系统没有发生永久性单相接地故障；

步骤S4：分别采用高频模态能量法、基于小波分析的衰减直流分量法以及5次谐波分量法处理步骤S2获取的零序电流；

步骤S5：对应步骤S4中的三种方法分别建立故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数；

步骤S6：采用模糊理论对步骤S5的结果进行融合分析，进行故障选线；

步骤S7：进行下一个采样时刻，返回步骤S2。

进一步地，步骤S4中，所述高频模态能量法具体为：利用CEEMDAN方法对各线路在故障后的零序电流进行分解，提取各线路的高频模态分量，进而求出第i条线路的所有高频模态分量的总能量E_i和第i条线路的模态能量权重系数P_i分别为：

$E_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}\underset{-\mathrm{\∞}}{\overset{+\mathrm{\∞}}{\∫}}{g}_{ij}^2\left(t\right)dt;$

$P_i=\frac{E_i}{E_1+E_2+...+E_n},i=1,2,...,n;$

其中，为第i条线路的第j个高频分量，m为第i条线路的高频分量个数，n为总的出线数。

进一步地，步骤S4中，所述基于小波分析的衰减直流分量法具体为：提取各线路首端故障后的零序电流，利用小波分析法分解所提取的各线路零序电流求得第i条线路的衰减直流分量的能量e_i和第i条线路直流分量的能量权重系数Q_i分别为：

$e_i={\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{+\mathrm{\∞}}{z}_i^2\left(t\right)dt;$

$Q_i=\frac{e_i}{e_1+e_2+...+e_n},i=1,2,...,n;$

其中，z_i(t)为第i条线路的衰减直流分量，n为总的出线数。

进一步地，步骤S4中，所述5次谐波分量法具体为：利用数字陷波滤波器提取各线路首端零序电流的5次谐波分量，进而求得各线路5次谐波电流的两两相关系数m_ij以及各线路5次谐波电流的综合相关系数m_i分别为：

$m_{xy}=\frac{{\mathrm{\γ}}_{xy}}{{\mathrm{\σ}}_x{\mathrm{\σ}}_y}=\frac{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Σ}}x\left(i\right)y\left(i\right)}{\sqrt{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Σ}}x{\left(i\right)}^2}\sqrt{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Σ}}y{\left(i\right)}^2}};$

$m_i=\frac{1}{n-1}\underset{j=1,j\≠i}{\overset{n}{\Σ}}{m}_{ij};$

其中，N为信号x,y的采样点数，m_xy为信号x,y的互相关系数，m_xy∈[-1,1]，当m_xy＝1时，信号x,y完全正相关，极性完全相同；当m_xy＝-1时，信号x,y完全负相关，极性则完全相反；m_ij为线路i与线路j的5次谐波电流的互相关系数；γ_xy为x与y的互相关系数、σ_x为x的方差、σ_y为y的方差。

进一步地，步骤S5中，对应步骤S4中高频模态能量法建立故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数具体为：利用各线路高频模态能量关系来实现故障选线的原理建立其故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数分别为：

${\mathrm{\&mu;}}_{1i}=\left\{\begin{array}{c}\frac{E_i}{{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}},E_i<{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\\ 1,E_{max}\&GreaterEqual;{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\end{array}\right.;$

$k_1=\left\{\begin{array}{c}{\left(\frac{E_{max}}{{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}}\right)}^3,E_{max}<{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\\ 1,E_{max}\&GreaterEqual;{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\end{array}\right.;$

其中，E_Σ为各线路高频模态能量总和，a为E_i与E_Σ的临界比值系数；考虑到误差影响a取0.6；E_max为最大E_i。

进一步地，步骤S5中，对应步骤S4中基于小波分析的衰减直流分量法建立故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数具体为：依据出线的自身能量关系建立其故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数分别为：

${\mathrm{\&mu;}}_{2i}=\left\{\begin{array}{c}\frac{e_i}{{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}},e_i<{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\\ 1,e_i\&GreaterEqual;{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\end{array}\right.;$

$k_2=\left\{\begin{array}{c}{\left(\frac{e_{max}}{{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}}\right)}^3,e_{max}<{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\\ 1,e_{\max }\&GreaterEqual;{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\end{array}\right.;$

其中，e_Σ为各线路衰减直流分量的能量总和，b为e_i与e_Σ的临界比值系数，e_max为最大e_i。

进一步地，步骤S5中，对应步骤S4中基于小波分析的衰减直流分量法以及5次谐波分量法建立故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数具体为：根据所有线路零序5次谐波电流综合相关系数最大与最小值之差大于设定的阈值，来判定最小综合相关系数对应的线路发生了故障，否则母线故障；其故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数分别为：

${\mathrm{\&mu;}}_{3i}=\left\{\begin{array}{c}\frac{m_{max}-m_i}{m_{max}-m_{\min }},m_{\min }<m_i<m_{max}\\ 1,m_i<m_{\min }\end{array}\right.;$

$k_3=\left\{\begin{array}{c}1,m_{max}-m_{min}>m_{set}\\ {\left(\frac{m_{max}-m_{min}}{m_{set}}\right)}^2,0\&le;m_{\max }-m_{min}\&le;m_{set}\end{array}\right.;$

其中，m_set为所述预设的阈值，为0.5；m_max为5次谐波电流综合相关系数最大值，即最大m_i；m_min为5次谐波电流综合相关系数最小值，即最小m_i。

进一步地，所述步骤S6具体包括以下步骤：

步骤S61：由n条出线组成的论域为X＝{l₁,l₂,…l_n}，故障产生后，由三种选线方法组成的故障测度隶属函数构成的模糊矩阵为：

$\mathrm{\&mu;}=\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\&mu;}}_{11}& {\mathrm{\&mu;}}_{12}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{1n}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{21}& {\mathrm{\&mu;}}_{22}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{2n}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{31}& {\mathrm{\&mu;}}_{32}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{3n}\end{array}\right];$

三种选线方法的权系数隶属函数构成的权重集为：

k＝[k₁ k₂ k₃]；

得到线路的综合隶属函数为：

$F=k\mathrm{\&mu;}=\&lsqb;\begin{array}{ccc}{k}_1& k_2& k_3\end{array}\&rsqb;\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\&mu;}}_{11}& {\mathrm{\&mu;}}_{12}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{1n}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{21}& {\mathrm{\&mu;}}_{22}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{2n}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{31}& {\mathrm{\&mu;}}_{32}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{3n}\end{array}\right]=\&lsqb;\begin{array}{cccc}\underset{j=1}{\overset{3}{\&Sigma;}}{k}_1{\mathrm{\&mu;}}_{j1}& \underset{j=1}{\overset{3}{\&Sigma;}}{k}_2{\mathrm{\&mu;}}_{j2}& \mathrm{...}& \underset{j=1}{\overset{3}{\&Sigma;}}{k}_3{\mathrm{\&mu;}}_{jn}\end{array}\&rsqb;;$

步骤S62：对步骤S61进行归一化处理得：

$\stackrel{\&OverBar;}{F}=\&lsqb;\begin{array}{cccc}{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_1& {\stackrel{\&OverBar;}{P}}_2& \mathrm{...}& {\stackrel{\&OverBar;}{P}}_n\end{array}\&rsqb;;$

其中，

步骤S63：在归一化的综合隶属函数中，选出前三个最大的值 若有则所对应的线路发生故障；否则，判定为母线故障。

与现有技术相比，本发明有以下有益效果：因以上三种选线方法在故障初相角不同时对故障选线的灵敏度不同，本发明的融合方法更好地解决了单一选线方法带来的缺点，使其具有更广的适用性和更高的准确度。

附图说明

图1为本发明谐振接地配电网系统结构图。

图2为本发明实施例的单一选线方法实验数据图一(各线路的能量权重系数示意图)。

图3为本发明实施例的单一选线方法实验数据图二(各线路5次谐波电流示意图)。

图4为本发明实施例的单一选线方法实验数据图三(各线路衰减直流分量示意图)。

图5为本发明方法流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

如图1至图5所示，本实施例提供了一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法，包括以下步骤：

步骤S1：建立含有n条出线的辐射型缆-线混合配电网模型；

步骤S2：获取母线零序电压和各出线首端的零序电流；

步骤S3：判断系统是否发生永久性单相接地故障，若否，则返回步骤S2；若是，则进入步骤S4；其中，若系统产生零序电压和零序电流，则判断系统发生永久性单相接地故障，若系统没有产生零序电压和零序电流，则判断系统没有发生永久性单相接地故障；

步骤S4：分别采用高频模态能量法、基于小波分析的衰减直流分量法以及5次谐波分量法处理步骤S2获取的零序电流；

步骤S5：对应步骤S4中的三种方法分别建立故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数；

步骤S6：采用模糊理论对步骤S5的结果进行融合分析，进行故障选线；

步骤S7：进行下一个采样时刻，返回步骤S2。

在本实施例中，步骤S4中，所述高频模态能量法具体为：利用CEEMDAN方法对各线路在故障后的零序电流进行分解(特别的，对故障发生时的前与后周期的零序电流进行分解)，提取各线路的高频模态分量，进而求出第i条线路的所有高频模态分量的总能量E_i和第i条线路的模态能量权重系数P_i分别为：

$E_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}\underset{-\mathrm{\&infin;}}{\overset{+\mathrm{\&infin;}}{\&Integral;}}{g}_{ij}^2\left(t\right)dt;$

$P_i=\frac{E_i}{E_1+E_2+...+E_n},i=1,2,...,n;$

其中，为第i条线路的第j个高频分量，m为第i条线路的高频分量个数，n为总的出线数。

在本实施例中，步骤S4中，所述基于小波分析的衰减直流分量法具体为：提取各线路首端故障后的零序电流，利用小波分析法分解所提取的各线路零序电流求得第i条线路的衰减直流分量的能量e_i和第i条线路直流分量的能量权重系数Q_i分别为：

$e_i={\&Integral;}_{-\mathrm{\&infin;}}^{+\mathrm{\&infin;}}{z}_i^2\left(t\right)dt;$

$Q_i=\frac{e_i}{e_1+e_2+...+e_n},i=1,2,...,n;$

其中，z_i(t)为第i条线路的衰减直流分量，n为总的出线数。

在本实施例中，步骤S4中，所述5次谐波分量法具体为：利用数字陷波滤波器提取各线路首端零序电流的5次谐波分量，进而求得各线路5次谐波电流的两两相关系数m_ij以及各线路5次谐波电流的综合相关系数m_i分别为：

$m_{xy}=\frac{{\mathrm{\&gamma;}}_{xy}}{{\mathrm{\&sigma;}}_x{\mathrm{\&sigma;}}_y}=\frac{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}x\left(i\right)y\left(i\right)}{\sqrt{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}x{\left(i\right)}^2}\sqrt{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}y{\left(i\right)}^2}};$

$m_i=\frac{1}{n-1}\underset{j=1,j\&NotEqual;i}{\overset{n}{\&Sigma;}}{m}_{ij};$

其中，N为信号x,y的采样点数，m_xy为信号x,y的互相关系数，m_xy∈[-1,1]，当m_xy＝1时，信号x,y完全正相关，极性完全相同；当m_xy＝-1时，信号x,y完全负相关，极性则完全相反；m_ij为线路i与线路j的5次谐波电流的互相关系数；γ_xy为x与y的互相关系数、σ_x为x的方差、σ_y为y的方差。

在本实施例中，步骤S5中，对应步骤S4中高频模态能量法建立故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数具体为：利用各线路高频模态能量关系来实现故障选线的原理建立其故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数分别为：

${\mathrm{\&mu;}}_{1i}=\left\{\begin{array}{c}\frac{E_i}{{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}},E_i<{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\\ 1,E_{max}\&GreaterEqual;{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\end{array}\right.;$

$k_1=\{\begin{array}{c}{\left(\frac{E_{max}}{{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}}\right)}^3,E_{max}<{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\\ 1,E_{max}\&GreaterEqual;{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\end{array};$

其中，E_Σ为各线路高频模态能量总和，a为E_i与E_Σ的临界比值系数；考虑到误差影响a取0.6；E_max为最大E_i。

当E_max/E_Σ≥0.6时，即认为基于高频模态能量的故障选线方法完全可信，当E_max/E_Σ≤0.6时，则认为基于高频模态能量的故障选线方法具有模糊性。

在本实施例中，步骤S5中，对应步骤S4中基于小波分析的衰减直流分量法建立故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数具体为：依据出线的自身能量关系建立其故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数分别为：

${\mathrm{\&mu;}}_{2i}=\left\{\begin{array}{c}\frac{e_i}{{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}},e_i<{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\\ 1,e_i\&GreaterEqual;{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\end{array}\right.;$

$k_2=\left\{\begin{array}{c}{\left(\frac{e_{max}}{{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}}\right)}^3,e_{max}<{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\\ 1,e_{\max }\&GreaterEqual;{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\end{array}\right.;$

其中，e_Σ为各线路衰减直流分量的能量总和，b为e_i与e_∑的临界比值系数，e_max为最大e_i。

在本实施例中，步骤S5中，对应步骤S4中基于小波分析的衰减直流分量法以及5次谐波分量法建立故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数具体为：根据所有线路零序5次谐波电流综合相关系数最大与最小值之差大于设定的阈值，来判定最小综合相关系数对应的线路发生了故障，否则母线故障；其故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数分别为：

${\mathrm{\&mu;}}_{3i}=\left\{\begin{array}{c}\frac{m_{max}-m_i}{m_{max}-m_{\min }},m_{\min }<m_i<m_{max}\\ 1,m_i<m_{\min }\end{array}\right.;$

$k_3=\left\{\begin{array}{c}1,m_{max}-m_{min}>m_{set}\\ {\left(\frac{m_{max}-m_{min}}{m_{set}}\right)}^2,0\&le;m_{\max }-m_{min}\&le;m_{set}\end{array}\right.;$

其中，m_set为所述预设的阈值，为0.5；m_max为5次谐波电流综合相关系数最大值，即最大m_i；m_min为5次谐波电流综合相关系数最小值，即最小m_i。

在本实施例中，所述步骤S6具体包括以下步骤：

步骤S61：由n条出线组成的论域为X＝{l₁,l₂,…l_n}，故障产生后，由三种选线方法组成的故障测度隶属函数构成的模糊矩阵为：

$\mathrm{\&mu;}=\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\&mu;}}_{11}& {\mathrm{\&mu;}}_{12}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{1n}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{21}& {\mathrm{\&mu;}}_{22}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{2n}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{31}& {\mathrm{\&mu;}}_{32}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{3n}\end{array}\right];$

三种选线方法的权系数隶属函数构成的权重集为：

k＝[k₁ k₂ k₃]；

得到线路的综合隶属函数为：

$F=k\mathrm{\&mu;}=\&lsqb;\begin{array}{ccc}{k}_1& k_2& k_3\end{array}\&rsqb;\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\&mu;}}_{11}& {\mathrm{\&mu;}}_{12}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{1n}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{21}& {\mathrm{\&mu;}}_{22}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{2n}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{31}& {\mathrm{\&mu;}}_{32}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{3n}\end{array}\right]=\&lsqb;\begin{array}{cccc}\underset{j=1}{\overset{3}{\&Sigma;}}{k}_1{\mathrm{\&mu;}}_{j1}& \underset{j=1}{\overset{3}{\&Sigma;}}{k}_2{\mathrm{\&mu;}}_{j2}& \mathrm{...}& \underset{j=1}{\overset{3}{\&Sigma;}}{k}_3{\mathrm{\&mu;}}_{jn}\end{array}\&rsqb;;$

步骤S62：对步骤S61进行归一化处理得：

$\stackrel{\&OverBar;}{F}=\&lsqb;\begin{array}{cccc}{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_1& {\stackrel{\&OverBar;}{P}}_2& \mathrm{...}& {\stackrel{\&OverBar;}{P}}_n\end{array}\&rsqb;;$

其中，

步骤S63：在归一化的综合隶属函数中，选出前三个最大的值 若有则所对应的线路发生故障；否则，判定为母线故障。

综上所述，本实施例根据高频模态法、衰减直流分量法以及5次谐波分量法三种基本选线方法根据模糊理论进行信息融合来实现选线。本发明受外界干扰的影响小，具有极强的灵敏度和准确性，较单一选线方法有更好的适用范围。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (8)

1.一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：建立含有n条出线的辐射型缆-线混合配电网模型；

步骤S2：获取母线零序电压和各出线首端的零序电流；

步骤S3：判断系统是否发生永久性单相接地故障，若否，则返回步骤S2；若是，则进入步骤S4；其中，若系统产生零序电压和零序电流，则判断系统发生永久性单相接地故障，若系统没有产生零序电压和零序电流，则判断系统没有发生永久性单相接地故障；

步骤S4：分别采用高频模态能量法、基于小波分析的衰减直流分量法以及5次谐波分量法处理步骤S2获取的零序电流；

步骤S5：对应步骤S4中的三种方法分别建立故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数；

步骤S6：采用模糊理论对步骤S5的结果进行融合分析，进行故障选线；

步骤S7：进行下一个采样时刻，返回步骤S2。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法，其特征在于：步骤S4中，所述高频模态能量法具体为：利用CEEMDAN方法对各线路在故障后的零序电流进行分解，提取各线路的高频模态分量，进而求出第i条线路的所有高频模态分量的总能量E_i和第i条线路的模态能量权重系数P_i分别为：

$E_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}\underset{-\mathrm{\&infin;}}{\overset{+\mathrm{\&infin;}}{\&Integral;}}{g}_{ij}^2\left(t\right)dt;$

$P_i=\frac{E_i}{E_1+E_2+...+E_n},i=1,2,...,n;$

其中，为第i条线路的第j个高频分量，m为第i条线路的高频分量个数，n为总的出线数。

3.根据权利要求1所述的一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法，其特征在于：步骤S4中，所述基于小波分析的衰减直流分量法具体为：提取各线路首端故障后的零序电流，利用小波分析法分解所提取的各线路零序电流求得第i条线路的衰减直流分量的能量e_i和第i条线路直流分量的能量权重系数Q_i分别为：

$e_i={\&Integral;}_{-\mathrm{\&infin;}}^{+\mathrm{\&infin;}}{z}_i^2\left(t\right)dt;$

$Q_i=\frac{e_i}{e_1+e_2+...+e_n},i=1,2,...,n;$

其中，z_i(t)为第i条线路的衰减直流分量，n为总的出线数。

4.根据权利要求1所述的一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法，其特征在于：步骤S4中，所述5次谐波分量法具体为：利用数字陷波滤波器提取各线路首端零序电流的5次谐波分量，进而求得各线路5次谐波电流的两两相关系数m_ij以及各线路5次谐波电流的综合相关系数m_i分别为：

$m_{xy}=\frac{{\mathrm{\&gamma;}}_{xy}}{{\mathrm{\&sigma;}}_x{\mathrm{\&sigma;}}_y}\frac{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}x\left(i\right)y\left(i\right)}{\sqrt{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}x{\left(i\right)}^2}\sqrt{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}y{\left(i\right)}^2}};$

$m_i=\frac{1}{n-1}\underset{j=1,j\&NotEqual;i}{\overset{n}{\&Sigma;}}{m}_{ij};$

其中，N为信号x,y的采样点数，m_xy为信号x,y的互相关系数，m_xy∈[-1,1]，当m_xy＝1时，信号x,y完全正相关，极性完全相同；当m_xy＝-1时，信号x,y完全负相关，极性则完全相反；m_ij为线路i与线路j的5次谐波电流的互相关系数；γ_xy为x与y的互相关系数、σ_x为x的方差、σ_y为y的方差。

5.根据权利要求2所述的一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法，其特征在于：步骤S5中，对应步骤S4中高频模态能量法建立故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数具体为：利用各线路高频模态能量关系来实现故障选线的原理建立其故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数分别为：

${\mathrm{\&mu;}}_{1i}=\left\{\begin{array}{c}\frac{E_i}{{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}},E_i<{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\\ 1,E_{max}\&GreaterEqual;{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\end{array}\right.;$

$k_1=\left\{\begin{array}{c}{\left(\frac{E_{max}}{{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}}\right)}^3,E_{max}<{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\\ 1,E_{max}\&GreaterEqual;{\mathrm{aE}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\end{array}\right.;$

其中，E_Σ为各线路高频模态能量总和，a为E_i与E_Σ的临界比值系数；考虑到误差影响a取0.6；E_max为最大E_i。

6.根据权利要求3所述的一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法，其特征在于：步骤S5中，对应步骤S4中基于小波分析的衰减直流分量法建立故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数具体为：依据出线的自身能量关系建立其故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数分别为：

${\mathrm{\&mu;}}_{2i}=\left\{\begin{array}{c}\frac{e_i}{{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}},e_i<{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\\ 1,e_i\&GreaterEqual;{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\end{array}\right.;$

$k_2=\left\{\begin{array}{c}{\left(\frac{e_{max}}{{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}}\right)}^3,e_{max}<{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\\ 1,e_{\max }\&GreaterEqual;{\mathrm{be}}_{\mathrm{\&Sigma;}}\end{array}\right.;$

其中，e_Σ为各线路衰减直流分量的能量总和，b为e_i与e_Σ的临界比值系数，e_max为最大e_i。

7.根据权利要求4所述的一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法，其特征在于：步骤S5中，对应步骤S4中基于小波分析的衰减直流分量法以及5次谐波分量法建立故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数具体为：根据所有线路零序5次谐波电流综合相关系数最大与最小值之差大于设定的阈值，来判定最小综合相关系数对应的线路发生了故障，否则母线故障；其故障测度隶属函数和方法权系数隶属函数分别为：

${\mathrm{\&mu;}}_{3i}=\left\{\begin{array}{c}\frac{m_{max}-m_i}{m_{max}-m_{\min }},m_{\min }<m_i<m_{max}\\ 1,m_i<m_{\min }\end{array}\right.;$

$k_3=\left\{\begin{array}{c}1,m_{max}-m_{min}>m_{set}\\ {\left(\frac{m_{max}-m_{min}}{m_{set}}\right)}^2,0\&le;m_{\max }-m_{min}\&le;m_{set}\end{array}\right.;$

其中，m_set为所述预设的阈值，为0.5；m_max为5次谐波电流综合相关系数最大值，即最大m_i；m_min为5次谐波电流综合相关系数最小值，即最小m_i。

8.根据权利要求1所述的一种基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法，其特征在于：所述步骤S6具体包括以下步骤：

步骤S61：由n条出线组成的论域为X＝{l₁,l₂,…l_n}，故障产生后，由三种选线方法组成的故障测度隶属函数构成的模糊矩阵为：

$\mathrm{\&mu;}=\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\&mu;}}_{11}& {\mathrm{\&mu;}}_{12}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{1n}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{21}& {\mathrm{\&mu;}}_{22}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{2n}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{31}& {\mathrm{\&mu;}}_{32}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{3n}\end{array}\right];$

三种选线方法的权系数隶属函数构成的权重集为：

k＝[k₁ k₂ k₃]；

得到线路的综合隶属函数为：

$F=k\mathrm{\&mu;}=\&lsqb;\begin{array}{ccc}{k}_1& k_2& k_3\end{array}\&rsqb;\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\&mu;}}_{11}& {\mathrm{\&mu;}}_{12}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{1n}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{21}& {\mathrm{\&mu;}}_{22}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{2n}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{31}& {\mathrm{\&mu;}}_{32}& ...& {\mathrm{\&mu;}}_{3n}\end{array}\right]=\&lsqb;\begin{array}{cccc}\underset{j=1}{\overset{3}{\&Sigma;}}{k}_1{\mathrm{\&mu;}}_{j1}& \underset{j=1}{\overset{3}{\&Sigma;}}{k}_2{\mathrm{\&mu;}}_{j2}& \mathrm{...}& \underset{j=1}{\overset{3}{\&Sigma;}}{k}_3{\mathrm{\&mu;}}_{jn}\end{array}\&rsqb;;$

步骤S62：对步骤S61进行归一化处理得：

$\stackrel{\&OverBar;}{F}=\&lsqb;\begin{array}{cccc}{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_1& {\stackrel{\&OverBar;}{P}}_2& \mathrm{...}& {\stackrel{\&OverBar;}{P}}_n\end{array}\&rsqb;;$

其中，

步骤S63：在归一化的综合隶属函数中，选出前三个最大的值 若有则所对应的线路发生故障；否则，判定为母线故障。