CN107843779B - 一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析方法和系统 - Google Patents

一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析方法和系统 Download PDF

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Abstract

一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析方法和系统，包括：初始化:故障类型个数c设定，故障类型包括：短路故障、系统振荡、频率崩溃、电压崩溃，迭代次数t＝0，设定加权指数，电力系统故障录波数据采集，更新隶属程度矩阵U，更新故障类型类心矩阵V，根据不同的故障类型和隶属度启动不同的保护策略。本发明解决了电力系统故障类型不能自动分类问题，且在现有的电力系统故障问题发现时不能够智能提供合理的启动保护以及故障问题解决效率较低的问题。

Description

一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析方法和系统
技术领域
本发明涉及电力系统故障录波领域，具体地涉及一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析方法和系统。
背景技术
目前，我国电力系统故障录波发展迅猛，它可以自动准确地记录故障前后过程中各种电气量的变化情况，记录系统频率的全过程变化现象，以及记载暂态信息，通过对这些信息的记录对电力故障发生原因提供一定的参考价值，录波器是独立于保护之外的记录设备，通过记载模拟量和开关量来真实反应事故情况，是判断事故发展过程的最有效的工具。
但是大量的录波数据蕴藏着大量有用信息，如果合理利用大数据处理，提取所需要的信息，现有的电力故障分析还未有对故障进行分类并智能进行选择保护方式的方法和系统，为电力故障及时发现问题并采取对应措施还未有相关研究。通过对这些电气量的分析比较,可以为分析处理事故，判断保护是否正确动作提供科学依据，故障录波器起动方式的选择，应保证在系统发生任何类型故障时，故障录波器都能可靠的启动，对保证电力系统的安全具有重要意义。
现有技术中，电力系统故障类型自动分类问题鲜有涉及，且在现有的电力系统故障问题发现时不能够智能提供合理的启动保护问题，以及故障问题解决效率较低的问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析方法，其特征在于，包括：
步骤S1：初始化:故障类型个数c设定，故障类型包括：短路故障、系统振荡、频率崩溃、电压崩溃，迭代次数t＝0，设定加权指数m,其中m＞1，加权指数m越大表示模糊程度越大，电力系统故障录波数据采集，包括电气量信息采集、时间信息采集、通道数量信息采集、采样速率信息采集、频率信息采集；
步骤S2：更新隶属程度矩阵U，其中隶属程度矩阵U通过计算电力系统故障录波数据得到；
步骤S3：更新故障类型类心矩阵V，其中故障类型类心矩阵V是隶属程度矩阵U与每种故障类型计算形成；
步骤S4：令t＝t+1，当max|uik t-uik t-1|＜ε或者t＞N时，停止，否则转向步骤S2，其中ε是设定临界阈值，N为次数阈值；
步骤S5：求解出最终的隶属度矩阵U和故障类型类心矩阵V，根据不同的故障类型类心矩阵的隶属度启动不同的保护策略，保护启动包括负序电压、低电压、过电流、零序电流、零序电压；
其中：uik表示故障信息采集数据点对类心点的隶属度，i,k为参数量。
可选的，所述电气量信息包括电压、电流、负荷、通信信道信号。
可选的，故障类型类心矩阵V中的类心点vi中每个元素vil(l＝1,2,...,p)的更新公式如下：
Figure BDA0001419543040000021
其中，uik表示故障信息采集数据点xk对类心点vi的隶属度；m为加权指数，n为故障数据点总个数，k为变量。
可选的，隶属度uik的更新公式为:
Figure BDA0001419543040000022
其中，d(xk；vi)表示故障信息采集数据点xk到类心点vi的距离，d(xk；vj)表示故障信息采集数据点xk到类心点vj的距离。
本发明还公开了一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析系统，其特征在于，包括：初始化模块，故障类型个数c设定，故障类型包括：短路故障、系统振荡、频率崩溃、电压崩溃，迭代次数t＝0，设定加权指数m,其中m＞1，加权指数m越大表示模糊程度越大，电力系统故障录波数据采集，包括电气量信息采集、时间信息采集、通道数量信息采集、采样速率信息采集、频率信息采集；
隶属程度矩阵U更新模块，其中隶属程度矩阵U通过计算电力系统故障录波数据得到；
故障类型类心矩阵V更新模块，其中故障类型类心矩阵V是隶属程度矩阵U与每种故障类型计算形成；
判断模块、令t＝t+1，当max|uik t-uik t-1|＜ε或者t＞N时，停止，否则转向步骤S2，其中ε是设定临界阈值，N为次数阈值，其中：uik表示故障信息采集数据点对类心点的隶属度，i,k为参数量；
启动保护模块、求解出最终的隶属度矩阵U和故障类型类心矩阵V，根据不同的故障类型类心矩阵的隶属度启动不同的保护策略，保护启动包括负序电压、低电压、过电流、零序电流、零序电压。
可选的，所述电气量信息包括电压、电流、负荷、通信信道信号。
可选的，可选的，故障类型类心矩阵V中的类心点vi中每个元素vil(l＝1,2,...,p)的更新公式如下：
Figure BDA0001419543040000031
其中，uik表示故障信息采集数据点xk对类心点vi的隶属度；m为加权指数，n为故障数据点总个数，k为变量。
可选的，隶属度uik的更新公式为:
Figure BDA0001419543040000032
其中，d(xk；vi)表示故障信息采集数据点xk到类心点vi的距离，d(xk；vj)表示故障信息采集数据点xk到类心点vj的距离。
与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益效果：
解决了电力系统故障类型自动分类研究较少，且在现有的电力系统故障问题发现时不能够智能提供合理的启动保护以及故障问题解决效率较低的问题。
附图说明
图1是本发明实施例一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析方法的流程图；
图2是本发明某一实施例中基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析系统通信方式结构示意图；
图3是本发明某一实施例中基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析系统通信方式结构示意图。
具体实施方式
本领域技术人员理解，如背景技术所言，现有技术存针对电力系统故障类型自动分类研究较少，且在现有的电力系统故障问题发现时不能够智能提供合理的启动保护问题，以及故障问题解决效率较低的问题还没有很好的解决。为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
图1是一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析方法流程图，在具体实施过程中，步骤S1：初始化:故障类型个数c设定，一般设定为c＝3到8种常发生的故障类型，例如故障类型设置为：短路故障、系统振荡、频率崩溃、电压崩溃，初始化过程中的迭代次数t＝0，t最终的迭代次数与约束条件相关，设定加权指数m其中m＞1，加权指数m越大表示模糊程度越大，电力系统故障录波数据采集，包括电气量信息采集、时间信息采集、通道数量信息采集、采样速率信息采集、频率信息采集；这些信息构成二维或多维信息组合，通过这些组合，对数据通过模糊聚类算法进行处理，得到需要的数据，进而进行判断；
步骤S2：更新隶属程度矩阵U，其中隶属程度矩阵U通过计算电力系统故障录波数据得到；
步骤S3：更新故障类型类心矩阵V，其中故障类型类心矩阵V是隶属程度矩阵U与每种故障类型计算形成；
步骤S4：令t＝t+1，当max|uik t-uik t-1|＜ε或者t＞N时，停止，否则转向步骤S2，其中ε是设定临界阈值，N为次数阈值；
步骤S5：求解出最终的隶属度矩阵U和故障类型类心矩阵V，根据不同的故障类型和隶属度启动不同的保护策略，保护启动包括负序电压、低电压、过电流、零序电流、零序电压；
其中：uik表示故障信息采集数据点对类心点的隶属度，i,k为参数量。
具体实施中，电气量信息包括电压、电流、负荷、通信信道信号等常用的几种信息，在一些实施例中，还包括对频率振动、具体气体参数信号的采集；
在一个优选例中，核心思想在于优化(最小化)一个目标函数，该目标函数的定义如下式所示：
Figure BDA0001419543040000051
其中，uik表示故障信息采集数据点xk对类心点vi的隶属度；d(xk；vi)表示故障信息采集数据点xk到类心点vi的距离。所以，U为c*n的隶属度矩阵，X是n*p的待分类数据集矩阵，p为体素点的维数，V为c*p的故障类型类心矩阵。
目标函数的优化过程中需要满足的约束条件为：
Figure BDA0001419543040000052
在一个优选例中，故障类型类心矩阵V中的类心点vi中每个元素vil(l＝1,2,...,p)的更新公式如下：
Figure BDA0001419543040000053
其中，uik表示故障信息采集数据点xk对类心点vi的隶属度；m为加权指数，n为故障数据点总个数，k为变量。
在一个优选例中，隶属度uik的更新公式为:
Figure BDA0001419543040000054
其中，d(xk；vi)表示故障信息采集数据点xk到类心点vi的距离，d(xk；vj)表示故障信息采集数据点xk到类心点vj的距离。
图2、3是本发明实施例一种基于身份识别的电力系统网络安全系统的结构示意图。
本实施例中，一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析系统，在具体实施过程中，如图2所示：录波采集模块将采集到的信号通过电话网将数据传输到远方录波主站，这样可以和电网的数据传输分离，提高了数据传输安全性，其中，初始化模块:故障类型个数c设定，一般设定为c＝3到8种常发生的故障类型，例如故障类型设置为：短路故障、系统振荡、频率崩溃、电压崩溃，初始化过程中的迭代次数t＝0，t最终的迭代次数与约束条件相关，设定加权指数m,其中m＞1，加权指数m越大表示模糊程度越大，电力系统故障录波数据采集，包括电气量信息采集、时间信息采集、通道数量信息采集、采样速率信息采集、频率信息采集；这些信息构成二维或多维信息组合，通过这些组合，对数据通过模糊聚类算法进行处理，得到需要的数据，进而进行判断；
隶属程度矩阵U更新模块，其中隶属程度矩阵U通过计算电力系统故障录波数据得到；
故障类型类心矩阵V更新模块，其中故障类型类心矩阵V是隶属程度矩阵U与每种故障类型计算形成；
判断模块、令t＝t+1，当max|uik t-uik t-1|＜ε或者t＞N时，停止，否则转向步骤S2，其中ε是设定临界阈值，N为次数阈值，其中：uik表示故障信息采集数据点对类心点的隶属度，i,k为参数量；
启动保护模块、求解出最终的隶属度矩阵U和故障类型类心矩阵V，根据不同的故障类型类心矩阵的隶属度启动不同的保护策略，保护启动包括负序电压、低电压、过电流、零序电流、零序电压。
可选的，电气量信息包括电压、电流、负荷、通信信道信号等常用的几种信息，在一些实施例中，还包括对频率振动、具体气体参数信号的采集。
在一个优选例中，故障类型类心矩阵V中的类心点vi中每个元素vil(l＝1,2,...,p)的更新公式如下：
Figure BDA0001419543040000061
其中，uik表示故障信息采集数据点xk对类心点vi的隶属度；m为加权指数，n为故障数据点总个数，i,k为变量。
在一个优选例中，隶属度uik的更新公式为:
Figure BDA0001419543040000062
其中，d(xk；vi)表示故障信息采集数据点xk到类心点vi的距离，d(xk；vj)表示故障信息采集数据点xk到类心点vj的距离。
在另外一个优选例中，如图3所示：录波采集模块将采集到的信号通过广域网和路由器将数据传输到远方录波主站，这样不仅提高了数据传输安全性，而且在提升了数据传输效率，广域网一般采用光纤等传输，比电话线的传输稳定性和传输效率大大提高，其中，初始化模块:故障类型个数c设定，一般设定为c＝3到8种常发生的故障类型，例如故障类型设置为：短路故障、系统振荡、频率崩溃、电压崩溃，初始化过程中的迭代次数t＝0，t最终的迭代次数与约束条件相关，设定加权指数m,其中m＞1，加权指数m越大表示模糊程度越大，电力系统故障录波数据采集，包括电气量信息采集、时间信息采集、通道数量信息采集、采样速率信息采集、频率信息采集；这些信息构成二维或多维信息组合，通过这些组合，对数据通过模糊聚类算法进行处理，得到需要的数据，进而进行判断。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (2)

1.一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析方法，其特征在于，包括：
步骤S1：初始化:故障类型个数c设定，故障类型包括：短路故障、系统振荡、频率崩溃、电压崩溃，迭代次数t＝0，设定加权指数m,其中m＞1，加权指数m越大表示模糊程度越大，电力系统故障录波数据采集，包括电气量信息采集、时间信息采集、通道数量信息采集、采样速率信息采集、频率信息采集，信息构成二维或多维信息组合；录波采集模块将采集到的信号通过广域网和路由器将数据传输到远方录波主站；
步骤S2：更新隶属程度矩阵U，其中隶属程度矩阵U通过计算电力系统故障录波数据得到；
步骤S3：更新故障类型类心矩阵V，其中故障类型类心矩阵V是隶属程度矩阵U与每种故障类型计算形成；
步骤S4：令t＝t+1，当max|uik t-uik t-1|＜ε或者t＞N时，停止，否则转向步骤S2，其中ε是设定临界阈值，N为次数阈值；
步骤S5：求解出最终的隶属度矩阵U和故障类型类心矩阵V，根据不同的故障类型和隶属度启动不同的保护策略，保护启动包括负序电压、低电压、过电流、零序电流、零序电压；
其中：uik表示故障信息采集数据点对类心点的隶属度，i,k为参数量，所述电气量信息包括电压、电流、负荷、通信信道信号，故障类型类心矩阵V中的类心点vi中每个元素vil，l＝1,2,...p的更新公式如下：
Figure FDA0002649482890000011
其中，uik表示故障信息采集数据点xk对类心点vi的隶属度；m为加权指数，n为故障数据点总个数，k为变量，隶属度uik的更新公式为:
Figure FDA0002649482890000012
其中，d(xk；vi)表示故障信息采集数据点xk到类心点vi的距离，d(xk；vj)表示故障信息采集数据点xk到类心点vj的距离。
2.一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析系统，其特征在于，包括：初始化模块：故障类型个数c设定，故障类型包括：短路故障、系统振荡、频率崩溃、电压崩溃，迭代次数t＝0，设定加权指数m,其中m＞1，加权指数m越大表示模糊程度越大，电力系统故障录波数据采集，包括电气量信息采集、时间信息采集、通道数量信息采集、采样速率信息采集、频率信息采集，信息构成二维或多维信息组合；录波采集模块将采集到的信号通过广域网和路由器将数据传输到远方录波主站；
隶属程度矩阵U更新模块，其中隶属程度矩阵U通过计算电力系统故障录波数据得到；
故障类型类心矩阵V更新模块，其中故障类型类心矩阵V是隶属程度矩阵U与每种故障类型计算形成；
判断模块、令t＝t+1，当max|uik t-uik t-1|＜ε或者t＞N时，停止，否则转向步骤S2，其中ε是设定临界阈值，N为次数阈值，其中：uik表示故障信息采集数据点对类心点的隶属度，i、k为参数量；
启动保护模块、求解出最终的隶属度矩阵U和故障类型类心矩阵V，根据不同的故障类型类心矩阵的隶属度启动不同的保护策略，保护启动包括负序电压、低电压、过电流、零序电流、零序电压，所述电气量信息包括电压、电流、负荷、通信信道信号，故障类型类心矩阵V中的类心点vi中每个元素vil，l＝1,2,...p的更新公式如下：
Figure FDA0002649482890000021
其中，uik表示故障信息采集数据点xk对类心点vi的隶属度；m为加权指数，n为故障数据点总个数，k为变量，隶属度uik的更新公式为：
Figure FDA0002649482890000022
其中，d(xk；vi)表示故障信息采集数据点xk到类心点vi的距离，d(xk；vj)表示故障信息采集数据点xk到类心点vj的距离。
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