CN113484662A - 一种故障指示器启动录波方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种故障指示器启动录波方法，包括以下步骤：故障指示器采集线路的电气数据并滑窗进行特征提取；相邻特征相减；人工添加分类标签；特征归一化处理，并将数据划分为训练集和测试集；归一化的数据输入孤立森林模型，计算得对应样本的异常分数；模型关键参数寻优；依据训练好模型的输出实现对启动录波的有效判定。本发明将故障指示器采集的三相电压以及三相电流分别合成零序电压及零序电流并提取零序电压和零序电流的多特征量，基于孤立森林模型实现故障指示器的精准录波。方法具有很强的非线性阈值设定能力，启动录波更加准确，具有很高的实际应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及中压配电技术领域，尤其涉及一种故障指示器启动录波方法。
背景技术
中压配电网接地故障的有效识别与定位是保障其可靠、稳定运行的重要举措。故障指示器安装于中压配电线路关键节点，当监测到有疑似的接地故障波形时则广播线路各个故障指示器启动滤波，将采集的数据上传主站实现对接地故障的最终有效识别与定位。然而当前的启动判据多为固定阈值，存在阈值设定不准确的问题，录波误动和拒动情况时有发生。
发明内容
本发明从现有技术的不足及缺陷出发，提出一种故障指示器启动录波方法，将故障指示器采集的三相电压以及三相电流分别合成零序电压及零序电流并提取零序电压和零序电流的多特征量，基于孤立森林模型实现故障指示器的精准录波。
为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：
一种基于故障指示器的启动录波方法，包括以下步骤：
步骤1：故障指示器采集线路三相电压以及三相电流数据，分别合成零序电压与零序电流，将零序电压与零序电流每隔n个工频周波保存一次；其中n的取值不小于1；
步骤2：分别对步骤1中保存的零序电压与零序电流滑窗进行特征提取；
步骤3：将滑窗提取的特征做相邻特征相减得到处理后的特征；
步骤4：对步骤3所得特征数据人工添加分类标签；
步骤5：对步骤3所得特征数据做归一化处理，并将归一化后的特征数据及其对应的标签划分为训练集和测试集；
步骤6：将归一化后的特征输入孤立森林模型，计算得到对应样本的异常分数；
步骤7：基于异常分数实现模型关键参数寻优，寻找模型最佳效能时的孤立森林参数并固化到模型内；
步骤8：依据训练好的模型的输出实现故障指示器的有效启动。
进一步地，所述步骤2中，滑窗大小的取值范围为1/4～2个工频周波。
进一步地，所述步骤2中提取的特征有：峰峰值、均方根、脉冲因子、峰值因子、波形因子以及小波包分解节点能量特征。
进一步地，所述步骤3中相邻特征相减指：对于相邻的两个特征点，用后面的特征点减去前面的特征点。
进一步地，所述步骤4中对步骤3的特征人工添加分类标签的规则为：应启动波形数据标签为1，不应启动波形数据标签为-1。
进一步地，所述步骤5中归一化方法指0-1标准化。
进一步地，所述步骤7中的参数寻优方法为交叉网格搜索。
进一步地，所述步骤8中故障指示器的有效启动规则为：模型输出1时为启动录波，输出-1时为不应启动录波。
本发明的有益效果是：将故障指示器采集的三相电压以及三相电流分别合成零序电压及零序电流并提取零序电压和零序电流的多特征量，基于孤立森林模型实现故障指示器的精准录波。方法具有很强的非线性阈值设定能力，启动录波更加准确，具有很高的实际应用价值。
附图说明
图1为本发明的总体流程图。
具体实施方式
为了使本发明的技术细节、优点和流程更加清晰，下面结合具体的实例详细阐述本发明的具体细节，应当说明的是，所阐述的具体实施例仅用以解释本发明的具体技术细节，并不能以此限定本发明的保护范围。
实施例。
结合附图1，一种基于故障指示器的启动录波方法，包括以下步骤：
步骤1：故障指示器采集线路三相电压以及三相电流数据，分别合成零序电压与零序电流，将零序电压与零序电流每隔8个工频周波保存一次；
步骤2：分别对步骤1中保存的零序电压与零序电流滑窗进行特征提取；实施例中的滑窗大小为2个工频周波。提取的特征有：峰峰值、均方根、脉冲因子、峰值因子、波形因子以及小波包分解节点能量特征。相关特征具体计算公式如下表1所示：
表1
小波包分解节点能量特征：采用2层小波包分解对零序电压和零序电流进行处理，小波基函数选择“db4”，小波包节点能量特征E定义为其节点系数(细节系数、近似系数)的2范数，由此2层小波包分解便产生4个节点能量特征，E的计算公式如下：
步骤3：将滑窗提取的特征做相邻特征相减得到处理后的特征；相邻特征相减具体指：对于相邻的两个特征点，用后面的特征点减去前面的特征点。
步骤4：对步骤3所得特征数据人工添加分类标签；人工添加分类标签的规则为：应启动波形数据标签为1，不应启动波形数据标签为-1。
步骤5：对步骤3所得特征数据做0-1标准化处理，并将归一化后的特征数据及其对应的标签划分为训练集和测试集；
步骤6：将归一化后的特征输入孤立森林模型，计算得到对应样本的异常分数；
步骤7：基于异常分数，利用交叉网格搜索法实现模型关键参数寻优，寻找模型最佳效能时的孤立森林参数并固化到模型内，具体情况见下表2，寻优结果为：决策树的数量为90，数据异常值比例为0.1时模型的准确率最高，其值为97.33％。
表2
步骤8：依据训练好的模型的输出实现故障指示器的有效启动。规则为：模型输出1时为启动录波，输出-1时为不应启动录波。
经验证得，在实施例中，本方法的识别结果准确，与实际一致。
上述实施例是对本发明的具体实施方式的说明，而非对本发明的限制，有关技术领域的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可做出各种变换和变化以得到相对应的等同的技术方案，因此所有等同的技术方案均应归入本发明的专利保护范围。
Claims (8)
1.一种故障指示器启动录波方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：故障指示器采集线路三相电压以及三相电流数据，分别合成零序电压与零序电流，将零序电压与零序电流每隔n个工频周波保存一次；其中n的取值不小于1；
步骤2：分别对步骤1中保存的零序电压与零序电流滑窗进行特征提取；
步骤3：将滑窗提取的特征做相邻特征相减得到处理后的特征；
步骤4：对步骤3所得特征数据人工添加分类标签；
步骤5：对步骤3所得特征数据做归一化处理，并将归一化后的特征数据及其对应的标签划分为训练集和测试集；
步骤6：将归一化后的特征输入孤立森林模型，计算得到对应样本的异常分数；
步骤7：基于异常分数实现模型关键参数寻优，寻找模型最佳效能时的孤立森林参数并固化到模型内；
步骤8：依据训练好的模型的输出实现故障指示器的有效启动。
2.根据权利要求1所述的一种故障指示器启动录波方法，其特征在于，所述步骤2中，滑窗大小的取值范围为1/4～2个工频周波。
3.根据权利要求1所述的一种故障指示器启动录波方法，其特征在于，所述步骤2中提取的特征有：峰峰值、均方根、脉冲因子、峰值因子、波形因子以及小波包分解节点能量特征。
4.根据权利要求1所述的一种故障指示器启动录波方法，其特征在于，所述步骤3中相邻特征相减指：对于相邻的两个特征点，用后面的特征点减去前面的特征点。
5.根据权利要求1所述的一种故障指示器启动录波方法，其特征在于，所述步骤4中对步骤3的特征人工添加分类标签的规则为：应启动波形数据标签为1，不应启动波形数据标签为-1。
6.根据权利要求1所述的一种故障指示器启动录波方法，其特征在于，所述步骤5中归一化方法指0-1标准化。
7.根据权利要求1所述的一种故障指示器启动录波方法，其特征在于，所述步骤7中的参数寻优方法为交叉网格搜索。
8.根据权利要求1所述的一种故障指示器启动录波方法，其特征在于，所述步骤8中故障指示器的有效启动规则为：模型输出1时为启动录波，输出-1时为不应启动录波。
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