CN111864706A - 一种配电网的故障预警和继电保护系统 - Google Patents

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Abstract

一种配电网的故障预警和继电保护系统，其调度中心服务器将最新的故障预警和继电保护模型下发至区域调度服务器，区域调度服务器再将接收到的故障预警和继电保护模型下发至本子区域的配电网同步相量测量器的主处理器，以使得边缘计算模块能够更新其故障预警和继电保护模型，并将其所在的配电网同步相量测量器所计算得到的带有时间标记的相量数据输入到更新后的故障预警和继电保护模型，以对本子区域的电网中需要被保护的元件进行故障预警和继电保护。本发明的故障预警和继电保护系统，提出一种配电网同步相量测量器，通过边缘计算模块能够摆脱对云的依赖，无需将边缘传感器产生的大数据传回云端服务器，即可进行快速运算，降低了数据传输的要求。

Description

一种配电网的故障预警和继电保护系统
技术领域
本发明涉及一种配电网的故障预警和继电保护系统。
背景技术
近年来，随着我国电力需求在不断的增大，从而使得我国配电网规模不断增大，结构也越来越复杂。大量的分布式电源加入配电网，使得配电网稳定性下降及故障率增加。
在电力系统运作过程中，对于可能出现的故障和异常状况，需要有一定的自动化措施以避免出现事故，最经常使用的就是继电保护装置，即使用有触点的继电器来保护电力系统及其元件(例如发电机、输电线、变压器等)。继电保护装置的工作原理是在电力系统发生故障或异常情况时，能自动向运行值班人员及时发出警报，或者直接向所控制的断路器发出跳闸命令，以减轻或避免设备的损坏和对相邻电网的影响。
基于上述继电保护装置的工作原理，其必须具有正确鉴别被保护元件是否正常工作，以及异常是否由被保护元件引起的功能。目前常用的鉴别方式，是根据电力系统发生故障前后电气物理量的变化来判断。具体来说，电力系统发生故障后，主要出现以下现象，包括电流增大，电压降低，电流与电压之间的相位角改变，以及测量阻抗发生变化。
因此如何正确进行故障识别和继电保护，是一个值得研究的问题。
发明内容
本申请提供一种配电网的故障预警和继电保护系统，下面具体说明。
一实施例中提供一种配电网的故障预警和继电保护系统，所述配电网包括多个子区域，每个子区域能够被布置一个或多个分布式能源；所述故障预警和继电保护系统包括调度中心服务器、各子区域的区域调度服务器和各子区域的配电网同步相量测量器；
所述配电网同步相量测量器用于采集所在子区域的配电网数据，并计算得到带有时间标记的相量数据；所述配电网同步相量测量器包括主处理器、协处理器、第一内存卡、第二内存卡、以太网口、授时模块、模数转换器和边缘计算模块；模数转换器用于采集电网节点处的数据，将数据由模拟信号转换为数字信号；所述授时模块用于获取卫星的时间信息；所述协处理器分别与所述授时模块、模块转换器、主处理器连接；所述协处理器通过所述时间信息控制模数转换器对电能数据的采集，应用离散傅里叶变换法来计算采样得到的相量数据；当同步时钟信号丢失或异常时，所述协处理器基于本身时钟实现一段时间的守时；当电网运行频率非固定时，所述协处理器实时获取电网运行频率，对电网运行频率进行修正并计算出同步采样频率，再应用离散傅里叶变换法来计算出相量数据；所述协处理器将相量数据打上时间标记后上传输给所述主处理器；所述主处理器分别与所述第一内存卡、第二内存卡连接，所述第一内存卡用于存储短期数据，所述第二内存卡用于存储故障录波信息；
所述调度中心服务器将最新的故障预警和继电保护模型下发至区域调度服务器，区域调度服务器再将接收到的故障预警和继电保护模型下发至本子区域的配电网同步相量测量器的主处理器，以使得边缘计算模块能够更新其故障预警和继电保护模型，并将其所在的配电网同步相量测量器所计算得到的带有时间标记的相量数据输入到更新后的故障预警和继电保护模型，以对本子区域的电网中需要被保护的元件进行故障预警和继电保护；具体地，故障预警和继电保护模型被这样构建：步骤(1)，依靠配电网同步相量测量器所采集的相量数据，应用深度循环网络构建电力负载预测算法；步骤(2)，构建基于深层神经网络的模型，用以模拟电力系统环境，其中依靠历史相量数据，当前相量数据和电力负载预测算法所预测的相量数据来训练并验证该模拟电力系统环境的模型；步骤(3)，构建基于强化学习的继电保护优化算法，并依靠步骤(2)中所构建的模拟电力系统环境的模型，定义奖励函数，应用强化学习算法得出最佳策略，以优化继电保护的判断标准和判断阈值。
一实施例中，所述步骤(3)具体包括：
依靠配电网同步相量测量器所采集的相量数据，构建生成对抗网络进行无监督学习，以让一生成模型学习正常模式下电力系统环境运行的规律和模式，同时生成模拟数据帮助一判别模型学习需要被保护的元件异常情况的判断；通过不断迭代，生成模型和判断模型互相竞争，以得到对于模拟电力系统环境的模型的替代模型，以及能够判断需要被保护的元件异常情况的分类器，并利用该分类器分析步骤(1)中电力负载预测算法的预测结果，以判断需要被保护的元件异常情况；
基于电力负载预测算法和生成对抗网络，构建电网内需要被保护元件的模拟运行环境，在所构建好电网内需要被保护元件的模拟运行环境后，定义奖励函数，并应用强化学习算法优化继电保护的判断标准和判断阈值。
一实施例中，所述配电网同步相量测量器还将计算得到带有时间标记的相量数据上传到所在子区域的区域调度服务器，所述区域调度服务器将带有时间标记的相量数据进行存储，并将相量数据的信息存储到区块链，其中相量数据的信息包括相量数据的类型信息、相量数据的存储位置信息、相量数据的版本信息、相量数据的读取权限信息和相量数据的读写历史信息的一者或多者；所述区域调度服务器当接收到对其所存储的相量数据的读取请求时，根据区块链中的相量数据的读取权限信息判断是否有相应的权限，当判断有相应的权限，则允许对其存储的相量数据进行读取，反之，当判断没有相应的权限，则不允许对其存储的相量数据进行读取。
一实施例中，所述区域调度服务器还监测其所存储的相量数据与区块链中相量数据的信息是否相符，当判断不相符时，则发出警报。
一实施例中，所述配电网同步相量测量器还包括IRIG-B接口和RS485接口，所述协处理器能够通过所述IRIG-B接口和RS485接口与其他设备通信，进行信息交互。
一实施例中，所述协处理器为数字信号处理器。
一实施例中，所述授时模块为GPS/北斗授时模块，能够获取GPS/北斗的时间信息。
一实施例中，所述配电网同步相量测量器还包括USB接口，所述主处理器通过所述USB接口与其他设备通信，进行信息交互。
一实施例中，所述配电网同步相量测量器还包括与所述主处理器连接显示器，用于显示信息。
一实施例中，所述边缘计算模块包括GPU。
依据上述实施例的故障预警和继电保护系统，提出一种配电网同步相量测量器，通过边缘计算模块能够摆脱对云的依赖，无需将边缘传感器产生的大数据传回云端服务器，即可进行快速运算，降低了数据传输的要求。
附图说明
图1为一种实施例中将配电网分成多个子区域的示意图；
图2为一种实施例的配电网的故障预警和继电保护系统的结构示意图；
图3为一种实施例的配电网同步相量测量器的结构示意图；
图4为另一种实施例的配电网同步相量测量器的结构示意图；
图5为又一种实施例的配电网同步相量测量器的结构示意图；
图6为再一种实施例的配电网同步相量测量器的结构示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。
本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。
请参照图1，一些例子中，本发明根据地理位置或拓扑准则将整个配电网分成多个子区域，子区域内可包含多个分布式能源。各子区域配备独立的区域调度中心(如配电系统调度机构、虚拟电厂等)，用于负责本区域内故障相关的任务以及与邻域的通讯。在区域调度之下，故障识别和继电保护模型可以下发到每台DPMU上，临近的DPMU距离相近，可以通过本地通讯交换机直接连接传输数据。一些例子中，DPMU与调度中心服务器的通讯可以是仅限重要数据上传及模型下发。因此，区域计算量维数减小，因DPMU数据只需传输到临近的DPMU，通讯压力小。各区域计算不涉及地调中心。地调/省调中心通过收集各分布式区域的结果，用于控制调整、预测和决策优化等。
边缘计算是一种分布式计算的方式，它使计算和数据存储更接近需要的位置，从而实现缩短响应时间、节省传输带宽。一些例子中的DPMU作为一种高频数据采集装置会产生大量数据，如果状态估计、负载预测、故障识别和继电保护等应用都需要在数据中心进行计算，将会把网络带宽需求推到了极限。尽管网络技术得到了改进，但是数据中心仍无法保证可接受的传输速率和响应时间，无法达到电网应用的要求。此外，如果边缘设备不断消耗来自云的数据，电网公司将需要建立内容交付网络以分散数据和服务供应，使设备实施的成本大幅增加。边缘计算的目的是将计算从数据中心移到网络边缘，利用DPMU本身执行计算任务并提供人工智能功能服务。通过将服务移至边缘，可以提供内容缓存、服务交付、存储和物联网管理，从而缩短响应时间并提高传输速率。同时，将逻辑分布在不同的网络节点中会带来新的问题和挑战。本发明还通过对PMU的改进，提出了DPMU，实现了DPMU本身具有边缘计算能力的目的。
本发明一些例子中的DPMU可以高频率地实时采集电网中各向量的数值和相角，因此能够为边缘计算提供有力的硬件支持。边缘计算技术能够摆脱对云的依赖，无需将边缘传感器产生的大数据传回云端服务器，即可进行快速运算，降低了数据传输的要求，同时也提高的运算速度。
本发明一些实施例所公开的配电网的故障预警和继电保护系统，利用本发明一些例子中的配电网同步相量测量器DPMU(Distribution Phasor Measurement Unit)采集的高频率高精度的电力系统数据，可以实现在被保护元件就近进行边缘计算，利用人工智能算法进行分析和学习，最终实现更为及时准确的故障预警，一些例子中还优化继电保护相关的判断标准和阈值。下面具体说明。
本发明一些实施例中提供一种配电网的故障预警和继电保护系统，配电网包括多个子区域，每个子区域能够被布置一个或多个分布式能源。请参照图2，本发明一些实施例中的故障预警和继电保护系统包括调度中心服务器300、各子区域的区域调度服务器200和各子区域的配电网同步相量测量器100。
请参照图3，一些实施例中配电网同步相量测量器100包括主处理器10、协处理器12、第一内存卡14、第二内存卡16、以太网口18、授时模块20、模数转换器22和边缘计算模块24，下面具体说明。
模数转换器22用于采集电网节点处的数据，将数据由模拟信号转换为数字信号。例如模数转换器22采集电网节点处的电压和电流等，并转为数字信号。一些例子中，模数转换器22可以为8路16位的高速模数转换器。
授时模块20用于获取卫星的时间信息。一些实施例中，授时模块20为GPS/北斗授时模块，能够获取GPS/北斗的时间信息。这里的GPS是英文Global Positioning System(全球定位系统)的简称，授时模块20能够接收到可用于授时的准确至纳秒级的时间信息。这里的北斗指的是中国北斗卫星导航系统(英文名称：BeiDou Navigation Satellite System，简称BDS)，它是中国自行研制的全球卫星导航系统。北斗卫星导航系统由空间段、地面段和用户段三部分组成，可在全球范围内全天候、全天时为各类用户提供高精度、高可靠定位、导航、授时服务，并具短报文通信能力，已经初步具备区域导航、定位和授时能力，定位精度为分米、厘米级别，测速精度0.2米/秒，授时精度10纳秒。
协处理器12分别与授时模块20、模块转换器22、主处理器10连接。协处理器12通过授时模块20所获取的时间信息控制模数转换器22对电能数据的采集，应用离散傅里叶变换法来计算采样得到的相量数据。一些例子中，当同步时钟信号丢失或异常时，协处理器12基于本身时钟实现一段时间的守时。一些例子中，当电网运行频率非固定时，协处理器12实时获取电网运行频率，对电网运行频率进行修正并计算出同步采样频率，再应用离散傅里叶变换法来计算出相量数据。协处理器12将相量数据打上时间标记后上传输给主处理器10。一些例子中，协处理器12可以为数字信号处理器DSP。
一些实施例中，请参照图4，配电网同步相量测量器还包括IRIG-B接口和RS485接口，协处理器12能够通过IRIG-B接口和RS485接口与其他设备通信，进行信息交互。
主处理器10分别与第一内存卡14、第二内存卡16连接。第一内存卡14用于存储短期数据，第二内存卡16用于存储故障录波信息。主处理器10还通过以太网口18将从协处理器12接收到相量数据上传，以及接收上级下达的控制指令，并向协处理器12下传相应的控制指令。例如，当接收到由主处理器10下传的控制继电器的指令后，则协处理器12控制继电器进行相应的的开或关，并将开关信息上传回主处理器10。
一些实施例中，请参照图5，配电网同步相量测量器100还包括USB接口，主处理器10能够通过USB接口与其他设备通信，进行信息交互。
一些实施例中，请参照图6，配电网同步相量测量器100还包括与主处理器10连接显示器26，用于显示信息。
调度中心服务器300将最新的故障预警和继电保护模型下发至区域调度服务器200，区域调度服务器200再将接收到的故障预警和继电保护模型下发至本子区域的配电网同步相量测量器100的主处理器10，以使得边缘计算模块24能够更新其故障预警和继电保护模型，并将其所在的配电网同步相量测量器所计算得到的带有时间标记的相量数据输入到更新后的故障预警和继电保护模型，以对本子区域的电网中需要被保护的元件进行故障预警和继电保护。
对于应用人工智能和深度学习技术开发电力系统故障预警和继电保护优化算法的研究，主要包括三个研究步骤。第一，依靠DPMU高精度传感器收集电力数据，应用深度循环网络构建准确的电力负载预测算法。研究重点包括高精度数据预处理，深度学习模型优化等。第二，构建基于深层神经网络的模型，用以模拟电力系统环境，主要依靠历史，当前和预测的电网运行数据来训练并验证该模型。研究重点包括网络环境抽象，模型泛化和超参数调优等。最后是构建基于强化学习(reinforcement learning)的继电保护优化算法，依靠第二步构建的电网运行环境模拟系统，定义奖励函数(reward function)，应用强化学习算法得出最佳策略(policy)。研究重点包括奖励定义、策略设计，和强化学习算法的构建与优化。
一些例子中，强化学习对于继电保护的阈值优化步骤为：
首先，针对DPMU收集的高精度电网数据，构建生成对抗网络(GenerativeAdversarial Network)进行无监督学习，让生成模型学习正常模式下电网运行数据的规律和模式，同时生成模拟数据帮助判别模型学习分辨被保护元件是正常运行还是出现了异常情况。通过不断迭代，生成模型和判别模型互相竞争，最终可以得到对于电网环境的模拟替代模型，以及能够判断是否发生异常状况的分类器。更进一步的，利用前述电网时序数据预测模型的预测结果，异常状况分类器可以通过分析相应预测结果实现故障/异常预测；
其次，基于前述预测模型和生成对抗网络，可以构建电网内被保护元件的模拟运行环境，之后的优化算法可以在该模拟环境中调试，迭代和验证。如上文所述，继电保护常依据相关电气物理量的变化来判断是否异常，该判断有一定的阈值，即变化量达到一定程度会被判为异常，并触发继电保护操作或警报。强化学习可以针对一定的目标对相关阈值进行优化。例如优化目标(奖励函数)可以定义成由两部分组成，第一部分是安全因素，即该阈值的设置能保证电网和元器件的安全，第二部分是误警报率，保证阈值的设置不会过于宽泛，导致非必要的继电保护操作，或者过于频繁的报警导致降低操作人员的工作效率；
接着，在构建好电网内被保护元器件的模拟运行环境，并定义好完善的优化目标后，可以应用多种强化学习算法找到最优继电保护策略，包括Deep Q-learning Network(DQN)，Actor-Critic，Deep deterministic policy gradient(DDPG)以及Contextual MAB等算法。
因此，一些具体实施例中，故障预警和继电保护模型被这样构建：
步骤(1)，依靠配电网同步相量测量器所采集的相量数据，应用深度循环网络构建电力负载预测算法；
步骤(2)，构建基于深层神经网络的模型，用以模拟电力系统环境，其中依靠历史相量数据，当前相量数据和电力负载预测算法所预测的相量数据来训练并验证该模拟电力系统环境的模型；
步骤(3)，构建基于强化学习的继电保护优化算法，并依靠步骤(2)中所构建的模拟电力系统环境的模型，定义奖励函数或者说优化目标，应用强化学习算法得出最佳策略，以优化继电保护的判断标准和判断阈值。一些具体实施例中，步骤(3)具体包括：依靠配电网同步相量测量器所采集的相量数据，构建生成对抗网络进行无监督学习，以让一生成模型学习正常模式下电力系统环境运行的规律和模式，同时生成模拟数据帮助一判别模型学习需要被保护的元件异常情况的判断；通过不断迭代，生成模型和判断模型互相竞争，以得到对于模拟电力系统环境的模型的替代模型，以及能够判断需要被保护的元件异常情况的分类器，并利用该分类器分析步骤(1)中电力负载预测算法的预测结果，以判断需要被保护的元件异常情况；基于电力负载预测算法和生成对抗网络，构建电网内需要被保护元件的模拟运行环境，在所构建好电网内需要被保护元件的模拟运行环境后，定义奖励函数或者说优化目标，并应用强化学习算法优化继电保护的判断标准和判断阈值。
综上所述，针对边缘计算的应用场景，一些例子中，可以使用DPMU采集被保护元件相关运行参数，同时构建时序预测，环境模拟和故障分辨等人工智能模型，并基于传统继电保护策略，不断优化和迭代相关阈值，最终得到最优的保护策略。因此，一些例子中，本发明的配电网的故障预警和继电保护系统，其边缘智能继电保护方案同时具有计算速度快，数据传输要求低，安全性高，与误报警率、误操作率低的优点。
一些实施例中，调度中心服务器300将最新的分布式状态估计模型下发至区域调度服务器200，区域调度服务器200再将接收到的分布式状态估计模型下发至本子区域的配电网同步相量测量器100的主处理器10，以使得边缘计算模块24能够更新其分布式状态估计模型，并将其所在的配电网同步相量测量器100所计算得到的带有时间标记的相量数据输入到更新后的分布式状态估计模型，以对本子区域的电网状态进行估计，并将估计结果返回给主处理器10。一些具体的例子中，分布式状态估计模型为基于集成深度学习的预测模型，边缘计算模块24先通过经验模式分解算法将输入的带有时间标记的相量数据进行分解，得到不同频率的子信号，再应用深层循环神经网络对各个子信号进行分析和预测，再集成每个子信号进行分析和预测后得到的输出，完成对电网状态的估计。
在具体的负载预测算或者说分布式状态估计模型方面，利用DPMU实时采集的高频数据，大致有两种研究方向来创建准确的短期电力负载时序预测模型。第一种是利用深度学习(deep learning)技术，其基本原理是利用多次非线性转换来构造复杂网络结构，以提取大数据中的高层次抽象和特征。另一种方向是集成机器学习算法(Ensemble machinelearning methods)。由于单个的预测模型往往不够稳定而不能适应多种情况，通过策略性的组合不同的机器学习算法，深入研究时序信号的特性，充分考虑各种可能的影响因素，构建出更准确更稳定高效的时序预测模型预测电力负载。
可以看到，一些例子中，边缘计算模块24可以使用低功耗小型GPU芯片，对人工智能相关及状态估计使用的复杂矩阵运算在DPMU本地运行。边缘计算模块24会与主处理器10配合，调用DPMU中的数据并返回计算结果；通过远程通信下发人工智能计算模型，上传计算结果。
一些实施例中，调度中心服务器300将最新的故障定位模型下发至区域调度服务器200，区域调度服务器200再将接收到的故障定位模型下发至本子区域的配电网同步相量测量器100的主处理器10，以使得边缘计算模块24能够更新其故障定位模型，并将其所在的配电网同步相量测量器100所计算得到的带有时间标记的相量数据和故障录波信息输入到更新后的故障定位模型，以得到本子区域的电网中故障位置。
一些例子中，故障定位模型，其本质上是采用双端量故障定位的原理，因此，DPMU的配置需满足定位区域内任何一条线路的双端电压电流均可以由DPMU数据经推算得来。本发明一些例子中DPMU(Distribution Phasor Measurement Unit)稳态运行数据和暂态扰动数据，对配电网进行参数辨识，修正参数误差，保证实现中压配电网的精确故障定位。
配电网中故障定位的方法以阻抗法、行波法和信号注入法三种为主。阻抗法根据故障线路测量阻抗与测量点到故障点距离成正比的原理进行故障测距，通过计算测量点阻抗与线路单位阻抗的比值确定故障距离。行波法是根据行波在线路中传输的折反射原理，线路发生故障后会产生向两端传播的行波，通过测量到达两端的时间差或者到达一端的初始波和反射波时间差求取故障位置。注入信号法是在系统发生故障后，向线路注入检测信号，然后通过在监测点测量特定信号进行故障定位。
对于时、频域定位方法而言，各方法之间具有一定的互补关系，对多种定位结果进行“回归性”融合，以期得到更为精确的故障定位结果。时、频域定位结果的“回归性”融合有两种实现方式：其一，是利用机器学习的方法，采用常用的机器学习算法，利用仿真数据构成训练集，对机器学习算法进行训练，得到其“回归”模型，在配电网故障时，基于训练好的智能算法实现多判据融合；其二，是利用集成学习(ensemble learning)方法，构建多故障定位结果的选择模型，以仿真数据作为训练集，对集成学习模型进行训练，在配电网故障时，该模型在多故障定位结果中选择一个误差最小的结果作为该部分的输出。
因此，一些实施例中，故障定位模型被这样构建：对时域信息故障定位算法和频域信息故障定位算法进行回归性融合，以得到故障定位模型。一些具体实施例中，对时域信息故障定位算法和频域信息故障定位算法进行回归性融合，以得到故障定位模型，包括：采用机器学习的方法，利用仿真数据构成训练集，对机器学习算法进行训练，得到回归模型，在配电网发生故障时，基于回归模型实现多判据融合。另一些具体实施例中，对时域信息故障定位算法和频域信息故障定位算法进行回归性融合，以得到故障定位模型，包括：利用集成学习的方法，构建多故障定位结果的选择模型，以仿真数据作为训练集，对多故障定位结果的选择模型进行训练，在配电网故障时，选择模型在多故障定位结果中选择一个误差最小的结果作为输出。
一些例子中，配电网同步相量测量器100还将计算得到带有时间标记的相量数据上传到所在子区域的区域调度服务器200，区域调度服务器200将带有时间标记的相量数据进行存储，并将相量数据的信息存储到区块链，其中相量数据的信息包括相量数据的类型信息、相量数据的存储位置信息、相量数据的版本信息、相量数据的读取权限信息和相量数据的读写历史信息的一者或多者；区域调度服务器200当接收到对其所存储的相量数据的读取请求时，根据区块链中的相量数据的读取权限信息判断是否有相应的权限，当判断有相应的权限，则允许对其存储的相量数据进行读取，反之，当判断没有相应的权限，则不允许对其存储的相量数据进行读取。一些例子中，区域调度服务器200还监测其所存储的相量数据与区块链中相量数据的信息是否相符，当判断不相符时，则发出警报。
本文参照了各种示范实施例进行说明。然而，本领域的技术人员将认识到，在不脱离本文范围的情况下，可以对示范性实施例做出改变和修正。例如，各种操作步骤以及用于执行操作步骤的组件，可以根据特定的应用或考虑与系统的操作相关联的任何数量的成本函数以不同的方式实现(例如一个或多个步骤可以被删除、修改或结合到其他步骤中)。虽然在各种实施例中已经示出了本文的原理，但是许多特别适用于特定环境和操作要求的结构、布置、比例、元件、材料和部件的修改可以在不脱离本披露的原则和范围内使用。以上修改和其他改变或修正将被包含在本文的范围之内。
前述具体说明已参照各种实施例进行了描述。然而，本领域技术人员将认识到，可以在不脱离本披露的范围的情况下进行各种修正和改变。因此，对于本披露的考虑将是说明性的而非限制性的意义上的，并且所有这些修改都将被包含在其范围内。同样，有关于各种实施例的优点、其他优点和问题的解决方案已如上所述。然而，益处、优点、问题的解决方案以及任何能产生这些的要素，或使其变得更明确的解决方案都不应被解释为关键的、必需的或必要的。本文中所用的术语“包括”和其任何其他变体，皆属于非排他性包含，这样包括要素列表的过程、方法、文章或设备不仅包括这些要素，还包括未明确列出的或不属于该过程、方法、系统、文章或设备的其他要素。此外，本文中所使用的术语“耦合”和其任何其他变体都是指物理连接、电连接、磁连接、光连接、通信连接、功能连接和/或任何其他连接。
具有本领域技术的人将认识到，在不脱离本发明的基本原理的情况下，可以对上述实施例的细节进行许多改变。因此，本发明的范围应仅由权利要求确定。

Claims (10)

1.一种配电网的故障预警和继电保护系统，所述配电网包括多个子区域，每个子区域能够被布置一个或多个分布式能源；其特征在于，所述故障预警和继电保护系统包括调度中心服务器、各子区域的区域调度服务器和各子区域的配电网同步相量测量器；
所述配电网同步相量测量器用于采集所在子区域的配电网数据，并计算得到带有时间标记的相量数据；所述配电网同步相量测量器包括主处理器、协处理器、第一内存卡、第二内存卡、以太网口、授时模块、模数转换器和边缘计算模块；模数转换器用于采集电网节点处的数据，将数据由模拟信号转换为数字信号；所述授时模块用于获取卫星的时间信息；所述协处理器分别与所述授时模块、模块转换器、主处理器连接；所述协处理器通过所述时间信息控制模数转换器对电能数据的采集，应用离散傅里叶变换法来计算采样得到的相量数据；当同步时钟信号丢失或异常时，所述协处理器基于本身时钟实现一段时间的守时；当电网运行频率非固定时，所述协处理器实时获取电网运行频率，对电网运行频率进行修正并计算出同步采样频率，再应用离散傅里叶变换法来计算出相量数据；所述协处理器将相量数据打上时间标记后上传输给所述主处理器；所述主处理器分别与所述第一内存卡、第二内存卡连接，所述第一内存卡用于存储短期数据，所述第二内存卡用于存储故障录波信息；
所述调度中心服务器将最新的故障预警和继电保护模型下发至区域调度服务器，区域调度服务器再将接收到的故障预警和继电保护模型下发至本子区域的配电网同步相量测量器的主处理器，以使得边缘计算模块能够更新其故障预警和继电保护模型，并将其所在的配电网同步相量测量器所计算得到的带有时间标记的相量数据输入到更新后的故障预警和继电保护模型，以对本子区域的电网中需要被保护的元件进行故障预警和继电保护；具体地，故障预警和继电保护模型被这样构建：步骤(1)，依靠配电网同步相量测量器所采集的相量数据，应用深度循环网络构建电力负载预测算法；步骤(2)，构建基于深层神经网络的模型，用以模拟电力系统环境，其中依靠历史相量数据，当前相量数据和电力负载预测算法所预测的相量数据来训练并验证该模拟电力系统环境的模型；步骤(3)，构建基于强化学习的继电保护优化算法，并依靠步骤(2)中所构建的模拟电力系统环境的模型，定义奖励函数，应用强化学习算法得出最佳策略，以优化继电保护的判断标准和判断阈值。
2.如权利要求1所述的故障预警和继电保护系统，其特征在于，所述步骤(3)具体包括：
依靠配电网同步相量测量器所采集的相量数据，构建生成对抗网络进行无监督学习，以让一生成模型学习正常模式下电力系统环境运行的规律和模式，同时生成模拟数据帮助一判别模型学习需要被保护的元件异常情况的判断；通过不断迭代，生成模型和判断模型互相竞争，以得到对于模拟电力系统环境的模型的替代模型，以及能够判断需要被保护的元件异常情况的分类器，并利用该分类器分析步骤(1)中电力负载预测算法的预测结果，以判断需要被保护的元件异常情况；
基于电力负载预测算法和生成对抗网络，构建电网内需要被保护元件的模拟运行环境，在所构建好电网内需要被保护元件的模拟运行环境后，定义奖励函数，并应用强化学习算法优化继电保护的判断标准和判断阈值。
3.如权利要求1所述的故障预警和继电保护系统，其特征在于，所述配电网同步相量测量器还将计算得到带有时间标记的相量数据上传到所在子区域的区域调度服务器，所述区域调度服务器将带有时间标记的相量数据进行存储，并将相量数据的信息存储到区块链，其中相量数据的信息包括相量数据的类型信息、相量数据的存储位置信息、相量数据的版本信息、相量数据的读取权限信息和相量数据的读写历史信息的一者或多者；所述区域调度服务器当接收到对其所存储的相量数据的读取请求时，根据区块链中的相量数据的读取权限信息判断是否有相应的权限，当判断有相应的权限，则允许对其存储的相量数据进行读取，反之，当判断没有相应的权限，则不允许对其存储的相量数据进行读取。
4.如权利要求2所述的故障预警和继电保护系统，其特征于，所述区域调度服务器还监测其所存储的相量数据与区块链中相量数据的信息是否相符，当判断不相符时，则发出警报。
5.如权利要求1所述的故障预警和继电保护系统，其特征于，所述配电网同步相量测量器还包括IRIG-B接口和RS485接口，所述协处理器能够通过所述IRIG-B接口和RS485接口与其他设备通信，进行信息交互。
6.如权利要求1或5所述的故障预警和继电保护系统，其特征在于，所述协处理器为数字信号处理器。
7.如权利要求1所述的故障预警和继电保护系统，其特征在于，所述授时模块为GPS/北斗授时模块，能够获取GPS/北斗的时间信息。
8.如权利要求1所述的故障预警和继电保护系统，其特征于，所述配电网同步相量测量器还包括USB接口，所述主处理器通过所述USB接口与其他设备通信，进行信息交互。
9.如权利要求1所述的故障预警和继电保护系统，其特征于，所述配电网同步相量测量器还包括与所述主处理器连接显示器，用于显示信息。
10.如权利要求1至8中任一项所述的故障预警和继电保护系统，其特征在于，所述边缘计算模块包括GPU。
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