CN111208387B - 基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了配电网故障检测技术领域的一种基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，旨在解决现有技术中配电网单相接地故障定位的传统算法局限性大、正确率低、检测元件安装要求高的技术问题。所述方法仅需实时采集配网三相电流的二次值即可完成单相接地故障判别，且能够适应不同的中性点接地方式及线路运行方式。所述方法实时计算每条线路三相电流突变量，当三相电流发生突变时，截取故障时刻后一个周波的三相电流突变波形来进行相电流故障特征量计算；通过计算得到的特征量对每条线路进行单独故障研判并给出相对权重；用神经网络大数据对每条下路的就地研判结果、相对权重和它们各自的特征量数据进行二次研判并给出最终的研判结果。

Description

基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法

技术领域

本发明涉及一种基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，属于配电网故障检测技术领域。

背景技术

在整个电力系统中，配电是与用户直接相连的环节，两者之间联系紧密。因而确保配电网的可靠性，成为提高整个电力系统供电可靠性最重要的因素之一。单相接地故障是配网系统中最常见的故障。我国配网中性点广泛采用不接地和经消弧线圈接地两种非有效接地方式。当单相接地故障发生后，其故障电流很小，三相之间的线电压仍然对称且不影响正常供电，所以一般允许继续运行1～2h。之后，非故障相的相电压会逐渐升高到正常状态下的

倍，有可能会继续发展成相间短路，进而威胁到配电系统的安全运行。

配电网单相接地故障定位一直是难点问题，传统方法都有其局限性。其中，注入法受电压互感器(Potential Transformer，PT)容量的限制，且在接地电阻较大时，注入的信号会被健全线路分流，从而影响判断；谐波法主要对零序电流的5次谐波进行分析，但由于实际故障发生时，故障电流的5次谐波含有量往往很小导致检测正确率不高；参数识别法对PT及电流互感器(Current transformer，CT)要求较高且需要零序电压信号接入，实际安装过程中往往不能保证安装的正确性，且暂态量算法还有待检验。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，以解决现有技术中配电网单相接地故障定位的传统算法局限性大、正确率低、检测元件安装要求高的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，包括如下步骤：

提取配网线路的三相电流突变量；

判断所述三相电流突变量是否满足稳态，如果所述三相电流突变量满足稳态，判断配网线路的三相电流是否发生突变，如果所述三相电流发生突变，确定故障发生时刻；

记录故障发生时刻前的零序电流有效值，截取故障发生时刻后一个周波的三相电流突变波形；

基于所述三相电流突变波形求取相电流故障特征量，所述相电流故障特征量包括：三相电流突变量有效值、突变量不平衡度、任意两相电流突变量之间的皮尔逊相关系数、任意两相电流突变量之间的巴氏距离。

基于所述相电流故障特征量进行就地研判，获取配网线路中每条线路可能发生故障的相对权重；

对所述相对权重进行二次研判，获取最终研判结果；

基于最终研判结果、配网线路拓扑结构、零序电流有效值进行故障线路选线。

进一步地，所述三相电流突变量的提取方法，包括：

获取配网线路当前的三相电流和前一周波的三相电流；

将当前的三相电流减去前一周波的三相电流，获取三相电流突变量。

进一步地，配网线路当前的三相电流和前一周波的三相电流的获取方法，包括：利用数模转换器进行采样，采样频率不低于5k Hz。

进一步地，所述三相电流是否发生突变的判断方法，包括：

叠加配网线路三相电流各相的相电流突变量；

基于叠加结果判定所述三相电流是否发生突变。

进一步地，所述三相电流发生突变的判定条件，包括：

Δk₁+Δk₂+Δk₃＞K_set0·ΔK_max；

式中，Δk₁、Δk₂、Δk₃为基于采样值获取的配网线路三相电流对应相的相电流突变量，K_set0为故障确认系数，ΔK_max为稳态下三相电流突变量的最大值。

进一步地，所述故障发生时刻的确定方法，包括：

确定三相电流发生突变时的周波区间；

基于所述周波区间向前和向后各拓展不少于一个周波，作为故障发生时刻确定区间；

在所述故障发生时刻确定区间内，顺序提取各采样时刻的相电流突变量，并将其与相电流突变量预设阈值进行比较；

当连续n个采样时刻的相电流突变量均大于相电流突变量预设阈值时，确定所述连续n个采样时刻中的第一个采样时刻为故障发生时刻，其中n为预设常数。

进一步地，所述相电流突变量预设阈值，其表达式如下：

K_set1*I_N；

式中，K_set1为故障突变量占比系数，I_N为突变发生前的三相电流有效值。

进一步地，基于所述相电流故障特征量进行就地研判，获取配网线路中每条线路可能发生故障的相对权重，包括：

基于所述三相电流突变量有效值、皮尔逊相关系数、巴氏距离，分别获取其最大值、中间值、最小值；

判断三相电流突变量有效值的最大值ΔI_max是否大于三相电流突变量有效值预设阈值I_set；

如果ΔI_max＞I_set，判断突变量不平衡度R是否大于突变量不平衡度预设阈值R_set，ΔI_max是否大于制动参数C₁与三相电流突变量有效值的中间值ΔI_med的乘积；

如果R＞R_set且ΔI_max＞C₁·ΔI_med，判断皮尔逊相关系数的最小值ρ_min是否小于－0.3，皮尔逊相关系数的最大值ρ_max是否大于0.7，巴氏距离的最大值B_max是否大于0.7，巴氏距离的最小值B_min是否小于0.2；

如果满足ρ_min＜0.3且ρ_max＞0.7，但不满足B_max＞0.7且B_min＜0.2，对应线路可能发生故障的相对权重如下：

如果不满足ρ_min＜0.3且ρ_max＞0.7，但满足B_max＞0.7且B_min＜0.2，对应线路可能发生故障的相对权重如下：

如果满足ρ_min＜0.3且ρ_max＞0.7，也满足B_max＞0.7且B_min＜0.2，对应线路可能发生故障的相对权重如下：

式中，X为对应线路可能发生故障的相对权重，ρ_set为皮尔逊相关系数的差异确认阈值，B_set为巴氏距离的差异确认阈值。

进一步地，对所述相对权重进行二次研判，获取最终研判结果，包括：

对相对权重X与最终结果权重值X_SET进行比较；

如果X≥X_SET，确定所述相对权重X为最终研判结果；

如果X＜X_SET，求取所有线路两两之间零序电流的皮尔逊相关系数和巴氏距离；

将所有线路两两之间零序电流的皮尔逊相关系数和巴氏距离，以及对应线路可能发生故障的相对权重X输入预先训练好的神经网络，获取最终研判结果。

进一步地，基于最终研判结果、配网线路拓扑结构、零序电流有效值进行故障线路选线，包括：

基于最终研判结果和配网线路拓扑结构，确定故障区域；

采用就地控制分闸或/和主站遥控的方式隔离故障区域，提取故障区域隔离后的零序电流有效值I0′_N；

判断I0′_N是否小于零序电流故障占比系数K_set2与故障发生时刻前的零序电流有效值I0_N的乘积；

如果I0′_N＜K_set2·I0_N，判定故障复归。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：本发明方法对配网线路二次三相电流进行采集，实时计算每条线路三相电流突变量，当三相电流发生突变时，截取故障时刻后一个周波的三相电流突变波形来进行相电流故障特征量计算；通过计算得到的特征量对每条线路进行单独故障研判并给出相对权重；用神经网络大数据对每条下路的就地研判结果、相对权重和它们各自的特征量数据进行二次研判并给出最终的研判结果。本发明方法无需任何电压信号接入，仅需三相电流采样信号的接入。适用于不同的中性点接地方式及不同的接地过度电阻，同时适用于老旧环网柜/配电房的改造和新的环网柜/配电房建，判别结果准确可靠。

附图说明

图1是本发明方法实施例的流程示意图；

图2是本发明方法实施例中的配电网络典型模型框图；

图3是本发明方法实施例中典型的配电网电缆线路配置框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图中所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明而不是要求本发明必须以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。本发明描述中使用的术语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、“下”指的是附图中的方向，术语“内”、“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。

本发明具体实施方式提供了一种基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，如图1所示，是本发明方法实施例的流程示意图，所述方法包括如下步骤：

步骤一，对配网线路二次三相电流进行采集，实时计算每条线路三相电流突变量；

步骤二，判断三相电流突变量是否满足稳态，如果满足稳态则认定系统处于正常稳定运行状态，则执行步骤三，否则返回执行步骤一；

步骤三，判断三相电流突变量是否发生突变，如果发生突变则认定系统发生故障，确定故障发生时刻，截取故障发生时刻后一个周波的三相电流突变波形据此来求取相电流故障特征量，同时记录故障发生时刻前的零序电流有效值；

步骤四，根据相电流故障特征量对每条线路单独就地研判并给出相对权重；

步骤五，利用神经网络大数据对每条下路的就地研判结果及其相对权重和它们各自的特征量数据进行二次研判，给出最终研判结果；

步骤六，结合最终研判结果和配网线路拓扑结构，确定故障区域；

步骤七，采用就地控制分闸或主站遥控的方式隔离故障区域，同时结合零序电流监测来判断故障是否复归。

步骤一中，三相电流突变量ΔK的计算方法，为AD(数模转换器)当前的采样值k减去一个周波前的采样值k＇，即ΔK＝K-K′。本实施例中，采用AD采样值直接作差而非使用换算过的FFT值，以利于有效缓解CPU在高频采样计算中断中的计算量从而使整个算法更为稳定可靠。同时，采样频率应不低于5k Hz。

步骤二中，三相电流突变量是否满足稳态的判断方法，是指当ΔK持续小于K_set且持续时间不小于T_S时，可认为系统处于稳定状态。式中，K_set为稳态最大突变量阈值，T_S为稳态确认时间。判定是否满足稳态的目的，是避免出现由于网络波动频繁导致误触发的问题。

步骤三中，三相电流突变量是否发生突变，采用三相电流突变量叠加的方式来进行判断，即当Δk₁+Δk₂+Δk₃＞K_set0·ΔK_max时确认发生突变。式中，Δk₁、Δk₂、Δk₃为基于采样值获取的三相电流对应相的相电流突变量，K_set0为故障确认系数，ΔK_max为稳态下三相电流突变量的最大值。

确定故障发生时刻时，首先，确定三相电流发生突变时的周波区间；然后，以该周波区间为基础向前和向后各拓展三个周波，共计七个周波作为故障发生时刻确定区间，截取该七个周波的相电流原始采样点数据；接着，计算电流突变量ΔI_f＝I_f1-I_f0。式中，I_f0为截取的七个周波中的某个电流原始采样点，I_f1为该采样点后一个周波的电流原始采样点。当连续n个ΔI_f的值都大于K_set1·I_N时，则确认这连续n个采样点中的第一个点为故障发生时刻。式中，n为设定常数，K_set1为故障突变量占比系数，I_N为突变发生前的三相电流有效值。确定故障发生时刻后，即可进一步截取故障发生时刻后一个周波的三相电流突变量数据ΔI＝{ΔI₁,ΔI₂,ΔI₃,.....Δ._NI}，式中，ΔI₁,ΔI₂,ΔI₃分别为故障发生时刻后一个周波中的第1、第2、第3个采样点数据，N为一个周波的采样点个数。同时，基于该故障发生时刻，可记录故障发生时刻前的零序电流有效值I0_N。

所述相电流故障特征量包括：三相电流突变量有效值、突变量不平衡度、任意两相电流突变量之间的皮尔逊相关系数、任意两相电流突变量之间的巴氏距离。具体如下：

(1)相电流突变量有效值为ΔI_A1,ΔI_B1,ΔI_C1，基于每相电流的突变数据ΔI求取，其计算公式如下：

式中，Δ(k)为相电流突变量离散采样点数列，N为工频周波采样点数，N不应低于100。

(2)相电流的突变量不平衡度为R，基于每条线路的三相电流突变量有效值求取，其计算公式如下：

式中，ΔI_max为三相电流突变量有效值的最大值，ΔI_ave为三相电流突变量有效值的平均值。R越却趋近于0则三相电流突变量越平衡，反之则越不平衡。

(3)皮尔逊相关系数ρ_1,1,ρ_1,2,ρ_1,3，基于任意两相相电流突变量的离散采样点数列Δk₁,Δk₂,Δk₃求取，其计算公式如下：

式中，Δk₁和Δk₂为任意两相相电流突变量的离散采样点数列，N为工频周波采样点数。ρ∈[-1,1]，ρ越接近于1表示两组数据越正相似；ρ越接近于－1表示两组数据越负相似；ρ越接近于0表示两组数据越不相似。

(4)巴氏距离B_1,1,B_1,2,B_1,3，对于任意两相相电流突变量的离散点采样数列Δk₁和Δk₂，令Δk₁和Δk₂所有的点处于区域r中，将r平均分为M个子区域，则有：

其中，

式中，N为工频周波采样点数，Δk_mr1为区域r中的第m个子区域中存在属于Δk₁的离散采样点个数；Δk_mr2为区域r中的第m个子区域中存在属于Δk₂的离散采样点个数。B越接近于1说明两组数据在概率分布上越相似，反之越不相似。

步骤四中，其就地研判方法结合配电网络典型模型进行详细说明，如图2所示，是本发明方法实施例中的配电网络典型模型框图，图2中所示正常运行的配电网，对于各线路相电流I的组成有：

I＝I_L+I_C，

式中，I_L为线路的相负荷电流，I_C为线路的相对地电容电流；

当系统发生单相接地故障，由于故障后三相线电流的幅值、相位仍保持不变，所以输电线路的各相负荷电流在故障前后并不变化，即有：

I_L＝I_L′，

式中，I_L′为系统发生单相接地故障后线路的相负荷电流。对于非故障线路的各相、故障线路的非故障相以及故障线路故障相的下游区段，相电流在故障前后的差异性(即相电流突变量ΔI)主要集中体现在对地电容电流的变化ΔI_C上，即：

式中，I′为系统发生单相接地故障后线路相电流，Δu为该线路该相的相电压突变量，C为该线路该相的对地电容值。

而对于故障线路故障相的上游区段，相电流突变量除包含了本身对地电容电流的变化量之外，还由流经接地点的接地电流I_K组成，即：

从以上分析可以得出，对于非故障线路以及故障线路下游，由于其三相的相电压突变量保持一致，故对应的各相相电流突变量也保持一致，即其上三相电流突变量幅值相等、波形一致；对于故障线路上游，由于接地电流会经故障相上的故障点流向大地，所以其上故障相和其余两非故障相的相电流突变量和相似程度会存在明显差异。根据以上结论，步骤四中，通过计算三相电流的突变量有效值、任意两相之间的皮尔逊相关系数、任意两相之间的巴氏距离，可以分别得到其对应的最大值、中间值和最小值，其中三相电流突变量有效值的最大值、中间值和最小值依次为ΔI_max、ΔI_med、ΔI_min，任意两相之间的皮尔逊相关系数的最大值、中间值和最小值依次为ρ_max、ρ_med、ρ_min，任意两相之间的巴氏距离的最大值、中间值和最小值依次为B_max、B_med、B_min，本步骤中还需用到步骤三中求取的三相电流突变量不平衡度R。就地研判的具体步骤如下：

第一步，判断ΔI_max是否大于预设阈值I_set，若满足，则进行第二步判断，否则认为无故障。本实施例中，I_set取值为20mA(二次值)。

第二步，判断是否满足R＞R_set且ΔI_max＞C₁·ΔI_med，若满足，则进行第三步判断，否则认为无故障。式中，R_set为不平衡度阈值，C₁为制动参数，用于区别负荷波动及相间短路引起的电流突变。本实施例中，R_set取值为0.5，C₁取值为1.5。

第三步，同时判断两个条件，内容如下：

条件1：ρ_min＜-0.3且ρ_max＞0.7；

条件2：B_max＞0.7且B_min＜0.2；

由于皮尔逊相关系数和巴氏距离在过渡接地电阻不同时存在互补关系，以上两个条件任满足其一，则认为发生故障并进行第四步权重计算，否则认为非故障。

第四步，对应第三步的两个判断条件，计算对应线路可能发生故障的相对权重X，具体步骤为：

首先，令：

式中，ρ_set为皮尔逊相关系数的差异确认阈值，B_set为巴氏距离的差异确认阈值。本实施例中，ρ_set取值为1.5，B_set取值为0.8；

然后，根据第三步满足的具体条件是条件1还是条件2，计算最终判断权重X。若满足条件1，则X＝X₁；若满足条件2，则X＝X₂；若两个条件同时满足，则X为X₁和X₂中的较大者。X的最大值取1。步骤四中采用皮尔逊相关系数和巴氏距离相配合的方式来描述两组突变量离散点数列的方式，其原因在于：当接地电阻较低时，皮尔逊相关系数的区分能力优于巴氏距离；反之巴氏距离区分能力优于皮尔逊相关系数。参照相电流突变量的不平衡度进行具体区分。

步骤五中，若步骤四得出的权重X≥X_SET，则直接使用就地研判结果为最终研判结果，其中X_SET为设定的最终结果权重值。若X＜X_SET，则计算所有线路两两之间的零序电流的皮尔逊相关系数ρ_I01,ρ_I02,......和巴氏距离B_I01,B_I02,......，并将所有线路两两之间的零序电流的皮尔逊相关系数和巴氏距离以及就地研判结果及其权重X作为深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)算法的入口参数，获取最终研判结果。本实施例中采用4层DNN网络，其中两层隐含层，其神经元个数均与输入层相同，并使采用随机梯度下降法配合数十组RTDS仿真数据进行20万次训练，训练目标0.01，学习速率自适应。

步骤六中，电网线路拓扑结构应明确进线、出线、支线间隔及电流流向。当网络运行方式改变后需要同步进线改变，改变的是方式为人为修改定值参数或是主站直接下发拓扑信息。

步骤七中，故障的复归参照故障发生时刻前的零序电流有效值I0_N。首先，采用就地控制分闸或主站遥控的方式隔离故障区域，提取故障区域隔离后的零序电流有效值I0′_N，如果满足I0′_N＜K_set2·I0_N，则认为故障复归，重复步骤一，准备进行下一次判断。式中，K_set2为零序电流故障占比系数。

下面，结合典型的配电网电缆线路配置对本发明方法作进一步说明。如图3所示，是本发明方法实施例中典型的配电网电缆线路配置框图。变电站A为110KV/10KV变电站，#01和#02环网柜为201出现开关后1母上相连的两个环网柜，其中01#环网柜的内部细节如图3右侧部分所示，间隔1#为进线间隔，配置开关K11间隔5#为出线间隔，配置开关为K12，其余间隔为支线间隔。集中式数据传输设备(Distribution Terminal Unit，DTU)是01#环网柜的监测单元，能够同时监测这5个间隔的三相电流数据，用于实施本发明方法。#01和#02环网柜中安装的集中式DTU与配电自动化主站通过光纤进行通信及数据交互。

系统正常运行时，集中式DTU判断本线路处于正常状态，完成稳态判断并实时对三相电流突变量进行计算。

当单相地接故障发生在F1位置时，集中式DTU01#和DTU02#同时判断相电流突变事件发生，在确定三相电流发生突变时的周波区间后，同时截取该周波区间的前三个周波和后三个周波的数据进行分析。完成故障起始点确认后得出所有间隔的故障点后第一个突变周波数据，从而计算出每个间隔的三相电流突变量有效值、电流不平衡度、皮尔逊相关系数、巴氏距离。通过得出的相电流突变特征量就地研判出01#环网柜的间隔1和间隔5处于故障上游，其余处于故障下游，相对权重为X₁；02#环网柜所有间隔都处于故障下游，相对权重为X₂，并将就地研判结果和相电流突变特征量作为神经网络判别算法的入口参数进行二次研判。由于X₁和X₂皆大于设定权重X_SET，因而二次研判沿用就地研判结果，结合线路拓扑结构判断故障发生于K12和K21之间。DTU通过光纤将研判结果告知配电自动化主站，接着通过配电自动化主站遥控或是就地直接遥控开关K12和K21进行分闸进行故障隔离。DTU01#和DTU02#判断零序电流满足I0′_N＜K_set2·I0_N，确认故障复归，等待进行下一次判断。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，其特征是，包括如下步骤：

提取配网线路的三相电流突变量；

判断所述三相电流突变量是否满足稳态，如果所述三相电流突变量满足稳态，判断配网线路的三相电流突变量是否发生突变，如果所述三相电流突变量发生突变，确定故障发生时刻；

记录故障发生时刻前的零序电流有效值，截取故障发生时刻后一个周波的三相电流突变波形；

基于所述三相电流突变波形求取相电流故障特征量，所述相电流故障特征量包括：三相电流突变量有效值、突变量不平衡度、任意两相电流突变量之间的皮尔逊相关系数以及任意两相电流突变量之间的巴氏距离；

基于所述相电流故障特征量进行就地研判，获取配网线路中每条线路可能发生故障的相对权重；

对所述相对权重进行二次研判，获取最终研判结果；

基于最终研判结果、配网线路拓扑结构以及零序电流有效值进行故障线路选线；

基于所述相电流故障特征量进行就地研判，获取配网线路中每条线路可能发生故障的相对权重，包括：

分别获取所述三相电流突变量有效值、皮尔逊相关系数以及巴氏距离的最大值、中间值和最小值；

判断三相电流突变量有效值的最大值△I_max是否大于三相电流突变量有效值预设阈值I_set；

如果△I_max>I_set，判断突变量不平衡度R是否大于突变量不平衡度预设阈值R_set，△I_max是否大于制动参数C₁与三相电流突变量有效值的中间值△I_med的乘积；

如果R>R_set且△I_max>C₁·△I_med，判断皮尔逊相关系数的最小值ρ_min是否小于－0.3，皮尔逊相关系数的最大值ρ_max是否大于0.7，巴氏距离的最大值B_max是否大于0.7，巴氏距离的最小值B_min是否小于0.2；

如果满足ρ_min<-0.3且ρ_max>0.7，但不满足B_max>0.7且B_min<0.2，对应线路可能发生故障的相对权重如下：

如果不满足ρ_min<-0.3且ρ_max>0.7，但满足B_max>0.7且B_min<0.2，对应线路可能发生故障的相对权重如下：

如果满足ρ_min<-0.3且ρ_max>0.7，也满足B_max>0.7且B_min<0.2，对应线路可能发生故障的相对权重如下：

式中，X为对应线路可能发生故障的相对权重，ρ_set为皮尔逊相关系数的差异确认阈值，B_set为巴氏距离的差异确认阈值。

2.根据权利要求1所述的基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，其特征是，所述三相电流突变量的提取方法，包括：

获取配网线路当前的三相电流和前一周波的三相电流；

将当前的三相电流减去前一周波的三相电流，获取三相电流突变量。

3.根据权利要求2所述的基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，其特征是，配网线路当前的三相电流和前一周波的三相电流的获取方法，包括：利用数模转换器进行采样，采样频率不低于5kHz。

4.根据权利要求3所述的基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，其特征是，所述三相电流突变量是否发生突变的判断方法，包括：

叠加配网线路三相电流各相的相电流突变量；

基于叠加结果判定所述三相电流突变量是否发生突变。

5.根据权利要求4所述的基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，其特征是，所述三相电流突变量发生突变的判定条件，包括：

△k₁+△k₂+△k₃>K_set0·△K_max；

式中，△k₁、△k₂、△k₃为基于采样值获取的配网线路三相电流对应相的相电流突变量，K_set0为故障确认系数，△K_max为稳态下三相电流突变量的最大值。

6.根据权利要求3所述的基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，其特征是，所述故障发生时刻的确定方法，包括：

确定三相电流突变量发生突变时的周波区间；

基于所述周波区间向前和向后各拓展不少于一个周波，作为故障发生时刻确定区间；

在所述故障发生时刻确定区间内，顺序提取各采样时刻的相电流突变量，并将其与相电流突变量预设阈值进行比较；

当连续n个采样时刻的相电流突变量均大于相电流突变量预设阈值时，确定所述连续n个采样时刻中的第一个采样时刻为故障发生时刻，其中n为预设常数。

7.根据权利要求6所述的基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，其特征是，所述相电流突变量预设阈值，其表达式如下：

K_set1*I_N；

式中，K_set1为故障突变量占比系数，I_N为突变发生前的三相电流有效值。

8.根据权利要求1所述的基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，其特征是，对所述相对权重进行二次研判，获取最终研判结果，包括：

对相对权重X与最终结果权重值X_SET进行比较；

如果X≥X_SET，确定所述相对权重X为最终研判结果；

如果X<X_SET，求取所有线路两两之间零序电流的皮尔逊相关系数和巴氏距离；

将所有线路两两之间零序电流的皮尔逊相关系数和巴氏距离，以及对应线路可能发生故障的相对权重X输入预先训练好的神经网络，获取最终研判结果。

9.根据权利要求1所述的基于同步对比相电流故障分量的配网单相接地选线方法，其特征是，基于最终研判结果、配网线路拓扑结构、零序电流有效值进行故障线路选线，包括：

基于最终研判结果和配网线路拓扑结构，确定故障区域；

采用就地控制分闸或主站遥控的方式隔离故障区域，提取故障区域隔离后的零序电流有效值I0′_N；

判断I0′_N是否小于零序电流故障占比系数K_set2与故障发生时刻前的零序电流有效值I0_N的乘积；

如果I0′_N<K_set2·I0_N，判定故障复归。

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