CN113533904A - 一种配电网高阻接地故障检测方法、装置、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种配电网高阻接地故障检测方法、装置、设备和介质,通过预置高阻接地故障分类模型对采集的间隔n1个周波的m1组零序电流信号进行故障检测得到第一故障检测结果;若第一故障检测结果中为高阻接地故障的数量超过第一预设阈值,则采集间隔n2个周波的m2组零序电流信号,通过预置高阻接地故障分类模型对m2组零序电流信号进行故障检测得到第二故障检测结果,并判断第二故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第二预设阈值,若是,则配电网线路发生了高阻接地故障,若否,则配电网线路发生了相似扰动,通过两阶段的故障检测,降低了漏检和误检的可能性,从而准确检测出高阻接地故障和非高阻接地故障,提高配电网运行安全性。
Description
技术领域
本申请涉及配电网技术领域,尤其涉及一种配电网高阻接地故障检测方法、装置、设备和介质。
背景技术
在配电网中,当断线接触高阻抗导体(例如水泥地面,草地,沙子和砾石)时,就会发生高阻接地故障。由于故障电流太小,往往无法用传统的过电流继电器检测到。尽管较小的高阻接地故障电流不会损坏配电网络中的设备,但通电导体通常会在高阻接地故障发生时带有电弧,这可能会导致火灾,使得配电网的安全性交底,严重时危及动物和人的生命,并可能造成巨大的经济损失。
因此,提供一种高阻接地故障检测方法是本领域技术人员目前亟需解决的技术问题。
发明内容
本申请提供了一种配电网高阻接地故障检测方法、装置、设备和介质,用于检测配电网中的高阻接地故障,提高配电网的安全性。
有鉴于此,本申请第一方面提供了一种配电网高阻接地故障检测方法,包括:
S1、采集配电网线路中的间隔n1个周波的m1组零序电流信号;
S2、通过预置高阻接地故障分类模型对所述m1组零序电流信号进行故障检测,得到第一故障检测结果;
S3、判断所述第一故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第一预设阈值,若是,则采集配电网线路中的间隔n2个周波的m2组零序电流信号,并执行步骤S4,若否,则返回步骤S1;
S4、通过所述预置高阻接地故障分类模型对所述m2组零序电流信号进行故障检测,得到第二故障检测结果,并判断所述第二故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第二预设阈值,若是,则输出配电网线路发生了高阻接地故障,若否,则输出配电网线路发生了相似扰动。
可选的,所述预置高阻接地故障分类模型包括特征提取器和分类器;
所述特征提取器,用于对零序电流信号进行特征提取;
所述分类器,用于根据所述特征提取器提取的特征对零序电流信号进行故障检测,故障类别包括高阻接地故障和非高阻接地故障。
可选的,所述特征提取器的配置过程为:
获取配电网线路的零序电流仿真波形,得到标准波形;
通过向所述标准波形添加噪声,得到复杂波形;
通过所述标准波形和所述复杂波形训练编码器-解码器,得到训练好的编码器-解码器,将训练好的编码器-解码器中的编码器作为特征提取器。
可选的,所述分类器的配置过程为:
通过所述特征提取器对所述标准波形进行特征提取;
通过提取的所述标准波形的特征训练分类器。
可选的,所述编码器-解码器包括解码器和编码器;
所述编码器包括归一化层、卷积层、压缩层、全连接层和采样层;
所述解码器包括全连接层、重塑层和转置卷积层。
本申请第二方面提供了一种配电网高阻接地故障检测装置,包括:
采集单元,用于采集配电网线路中的间隔n1个周波的m1组零序电流信号;
第一故障检测单元,用于通过预置高阻接地故障分类模型对所述m1组零序电流信号进行故障检测,得到第一故障检测结果;
判断单元,用于判断所述第一故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第一预设阈值,若是,则采集配电网线路中的间隔n2个周波的m2组零序电流信号,并触发第二故障检测单元,若否,则触发所述采集单元;
所述第二故障检测单元,用于通过所述预置高阻接地故障分类模型对所述m2组零序电流信号进行故障检测,得到第二故障检测结果,并判断所述第二故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第二预设阈值,若是,则输出配电网线路发生了高阻接地故障,若否,则输出配电网线路发生了相似扰动。
可选的,所述预置高阻接地故障分类模型包括特征提取器和分类器;
所述特征提取器,用于对零序电流信号进行特征提取;
所述分类器,用于根据所述特征提取器提取的特征对零序电流信号进行故障检测。
可选的,所述特征提取器的配置过程为:
获取配电网线路的零序电流仿真波形,得到标准波形;
通过向所述标准波形添加噪声,得到复杂波形;
通过所述标准波形和所述复杂波形训练编码器-解码器,得到训练好的编码器-解码器,将训练好的编码器-解码器中的编码器作为特征提取器。
本申请第三方面提供了一种电子设备,所述设备包括处理器以及存储器;
所述存储器用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理器;
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面任一种所述的配电网高阻接地故障检测方法。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质用于存储程序代码,所述程序代码用于执行第一方面任一种所述的配电网高阻接地故障检测方法。
从以上技术方案可以看出,本申请具有以下优点:
本申请提供了一种配电网高阻接地故障检测方法,包括:S1、采集配电网线路中的间隔n1个周波的m1组零序电流信号;S2、通过预置高阻接地故障分类模型对m1组零序电流信号进行故障检测,得到第一故障检测结果;S3、判断第一故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第一预设阈值,若是,则采集配电网线路中的间隔n2个周波的m2组零序电流信号,并执行步骤S4,若否,则返回步骤S1;S4、通过预置高阻接地故障分类模型对m2组零序电流信号进行故障检测,得到第二故障检测结果,并判断第二故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第二预设阈值,若是,则输出配电网线路发生了高阻接地故障,若否,则输出配电网线路发生了相似扰动。
本申请中,通过阈值高阻接地故障分类模型对采集的若干组零序电流信号进行故障检测,当得到的第一故障检测结果中为高阻接地故障的数量超过第一预设阈值时,采集配电网线路中的间隔n2个周波的m2组零序电流信号输入到分类模型进行故障检测,若得到的第二故障检测结果中为高阻接地故障的数量超过第二预设阈值,则判定配电网线路发生了高阻接地故障,否则,判定配电网线路发生了相似扰动,通过两阶段的故障检测,降低了漏检和误检的可能性,从而准确检测出高阻接地故障和非高阻接地故障,提高配电网运行安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例提供的一种配电网高阻接地故障检测方法的一个流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种编码器-解码器训练过程的一个示意图;
图3为本申请实施例提供的一种编码器-解码器的一个结构示意图;
图4为本申请实施例提供的一种含DG的辐射形谐振接地配电网的一个结构示意图;
图5为本申请实施例提供的一种含DG的辐射形小电阻接地配电网的一个结构示意图;
图6为本申请实施例提供的一种配电网高阻接地故障检测装置的一个结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
为了便于理解,请参阅图1,本申请提供的一种配电网高阻接地故障检测方法的一个实施例,包括:
S1、采集配电网线路中的间隔n1个周波的m1组零序电流信号。
在故障启动阶段,连续采集配电网线路中间隔为n1个周波的m1组零序电流信号,长度为2个周波,其中,优选地,n1=1/10,m1=3。
S2、通过预置高阻接地故障分类模型对m1组零序电流信号进行故障检测,得到第一故障检测结果。
将m1组零序电流信号输入到预置高阻接地故障分类模型进行故障检测,得到第一故障检测结果。将零序电流信号输入到预置高阻接地故障分类模型之前,可以对零序电流信号进行归一化处理,即:
本申请实施例考虑到,现有技术将传统的神经网络用做特征提取器,这需要训练样本和测试样本保持一致,由于现场测试的成本高,检测方法不足,现场电流/电压波形与仿真波形之间的差异等原因导致训练样本缺乏,训练样本匮乏导致不能充分训练神经网络,使得神经网络的检测结果准确性不高。因此,本申请实施例提出一种适应小样本学习的预置高阻接地故障分类模型。利用编码器-解码器将强噪声仿真波形与现场波形转化为无噪声的标准仿真波形,然后将通过其编码器提取的故障特征输入到分类器进行高阻接地故障和非高阻接地故障检测。
进一步,预置高阻接地故障分类模型包括特征提取器和分类器;
特征提取器,用于对零序电流信号进行特征提取;
分类器,用于根据特征提取器提取的特征对零序电流信号进行故障检测,故障类别包括高阻接地故障和非高阻接地故障。
进一步,特征提取器的配置过程为:
获取配电网线路的零序电流仿真波形,得到标准波形;通过向标准波形添加噪声,得到复杂波形;通过标准波形和复杂波形训练编码器-解码器,得到训练好的编码器-解码器,将训练好的编码器-解码器中的编码器作为特征提取器。
具体的,可以参考图2,将配电网线路在不同情况下的零序电流仿真波形作为标准波形;然后向各标准波形中添加高斯白噪声,得到特征不明显的复杂波形(信噪比为10dB);将各标准波形和标准波形对应的复杂波形作为一组训练编码器-解码器,使编码器-解码器获取将复杂波形转化为标准波形的能力,同时,训练好的编码器-解码器中的编码器获得从复杂波形和标准波形中提取相似特征的能力。保存训练好的编码器-解码器中的编码器,将其作为特征提取器。
进一步,编码器-解码器包括解码器和编码器;
编码器包括归一化层、卷积层、压缩层、全连接层和采样层;
解码器包括全连接层、重塑层和转置卷积层。
具体的,请参考图3提供的编码器-解码器的结构示意图,图3中的n表示n组一维信号,训练时,输入层(Input)接收n组长度为400的一维复杂波形(10kHz采样频率下的两周波长度),通过自定义层Lamba1(归一化层)对输入的一维复杂波形进行均值归一化处理。通过建立符合高斯分布的编码器来获取输入波形的隐含层特征,该编码器通过两个串联的一维卷积层(Conv1D)、一个压缩层(Flatten)和全连接层(Dense)压缩归一化后的输入信号,再通过两个并行的全连接层得到隐含层变量,即均值和方差,均值设为提取的输入波形的特征。两个一维卷积层的滤波器大小优选分别设为6和12,步长设为2,该步长长度表示将输入波形压缩为一半;接着,通过自定义层Lamba2(采样层)实现重参数技巧,对隐含层进行高斯采样。
最后,搭建解码器,解码器是由一个全连接层连接着三个一维转置卷积层(Conv1D Transpose)构成,前两个维转置卷积层的步长设为2,最后一个维转置卷积层步长设为1,核尺寸都设置为1×3。为了适应电流信号同时具备正负值的性质,需要为Dense层和Conv1D Transpose层设置合适的激活函数,其中,Dense层的激活函数设为Leaky ReLU,除最后一个Conv 1D Transpose层的激活函数为Linear外,剩余两个Conv 1D Transpose层的激活函数均设为tanh。在本申请实施例中,Dense层和Conv 1D Transpose层之间有Reshape层(重塑层)用于对Dense层的输出进行特征重塑。
进一步,分类器的配置过程为:
通过特征提取器对标准波形进行特征提取;
通过提取的标准波形的特征训练分类器。
为了便于理解,本申请实施例提供一个具体的实施例说明上述训练过程。请参考图4和图5,在PSCAD/EMTDC4.6中,建立辐射形谐振/小电阻接地配电网,包含无穷大电源Us、架空线路、电缆线路、断路器、零序电流互感器、Z形变压器(ZT)、消弧线圈(Lp),风电(DG1)和太阳能(DG2)分布式电源。架空线路的正序阻抗参数为:R1=0.17Ω/km,L1=1.20mH/km,C1=9.70nF/km,零序阻抗参数为R0=0.23Ω/km,L0=5.48mH/km,C0=6.0nF/km;电缆馈线的正序阻抗参数为R1=0.193Ω/km,L1=0.442mH/km,C1=143nF/km,零序阻抗参数为:R0=1.93Ω/km,L0=1.477mH/km,C0=143nF/km,设置高阻接地故障(HIF),负荷投切(LS),电容器投切(CS)。其中,采样率为10kHz。基于上述两种系统,构建样本库,两个系统共576组样本,其中,288组为高阻接地故障事件,288组为投切事件。
训练步骤:将两个系统样本中的40%(230组)的无噪声仿真波形作为标准波形,通过向标准波形添加噪声使其成为信噪比为10dB的复杂波形,将复杂波形与对应的标准波形每2个周波组成一组,成对输入编码器-解码器训练。训练完成后,保存训练好的编码器-解码器中的编码层作为特征提取器,完整的编码器-解码器作为波形转化器。
测试步骤:向未经训练的346组测试样本添加噪声,构成信噪比为30dB、20dB、10dB与7dB的复杂测试样本,将其输入训练好的编码器-解码器中,结果表明,噪声波形经编码器-解码器转化后的波形与标准波形高度重合,可见,训练好的编码器-解码器具备将仿真噪声波形转化为标准波形的能力。
最后,采用标准波形经特征提取器提取的特征训练决策树分类器,并对未训练的346组测试样本进行分类,分类结果准确率为100%。结果表明,基于编码器-解码器的HIF识别算法在仿真测试中,能够在不同程度的噪声下有效区分HIF与扰动事件。
本申请实施例考虑到现场数据与仿真数据的差异导致基于仿真数据特征构建的故障判据不能有效应用于现场,为消除仿真数据与现场数据的差异,基于少次学习的概念设计了编码器-解码器,能够将噪声仿真波形与复杂波形转化为标准仿真波形,并且其编码层提取的故障特征能有效区分HIF与非HIF;码器-解码器能够提取强噪声仿真波形与标准仿真波形中的特征,其编码层所提取的故障特征能够通过分类器区分HIF与非HIF,并且能够通过复杂波形数据进一步微调网络权值,从而对误判结果进行修正,提高故障检测准确性。
S3、判断第一故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第一预设阈值,若是,则采集配电网线路中的间隔n2个周波的m2组零序电流信号,并执行步骤S4,若否,则返回步骤S1。
第一预设阈值可以根据实际情况选取具体取值,当在步骤S1采集3组零序电流信号时,通过阈值高阻接地故障分类模型对这3组零序电流信号进行故障检测,若高阻接地故障分类模型分类得到有2组以上的零序电流信号分类为高阻接地故障,则进入后续的故障识别步骤,采集配电网线路中的间隔n2个周波的m2组零序电流信号;若高阻接地故障分类模型分类得到1组或没有零序波形分类为高阻接地故障,则继续采集零序电流信号。
由于高阻接地故障一般持续8-10个周期以上,而扰动会在2-3个周期后回到稳态,因此,当进入故障识别时,优选采集3组间隔为2个周波的零序电流信号,长度为2周波。从启动到完成一次故障识别,约采集故障前后8周波的电流信号。
S4、通过预置高阻接地故障分类模型对m2组零序电流信号进行故障检测,得到第二故障检测结果,并判断第二故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第二预设阈值,若是,则输出配电网线路发生了高阻接地故障,若否,则输出配电网线路发生了相似扰动。
当在步骤S3采集3组零序电流信号,通过预置高阻接地故障分类模型对这3组零序电流信号进行故障检测,若分类得到有2组以上的零序电流信号为高阻接地故障,则输出该配电网线路发生了高阻接地故障;若分类得到1组或没有零序波形分类为高阻接地故障,则输出该配电网线路发生了相似扰动。其中,第二预设阈值可以根据实际情况选取具体取值。
本申请实施例中,通过阈值高阻接地故障分类模型对采集的若干组零序电流信号进行故障检测,当得到的第一故障检测结果中为高阻接地故障的数量超过第一预设阈值时,采集配电网线路中的间隔n2个周波的m2组零序电流信号输入到分类模型进行故障检测,若得到的第二故障检测结果中为高阻接地故障的数量超过第二预设阈值,则判定配电网线路发生了高阻接地故障,否则,判定配电网线路发生了相似扰动,通过两阶段的故障检测,降低了漏检和误检的可能性,从而准确检测出高阻接地故障和非高阻接地故障,提高配电网运行安全性。
以上为本申请提供的一种配电网高阻接地故障检测方法的一个实施例,以下为本申请提供的一种配电网高阻接地故障检测装置的一个实施例。
请参考图6,本申请实施例提供的一种配电网高阻接地故障检测装置,包括:
采集单元,用于采集配电网线路中的间隔n1个周波的m1组零序电流信号;
第一故障检测单元,用于通过预置高阻接地故障分类模型对m1组零序电流信号进行故障检测,得到第一故障检测结果;
判断单元,用于判断第一故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第一预设阈值,若是,则采集配电网线路中的间隔n2个周波的m2组零序电流信号,并触发第二故障检测单元,若否,则触发采集单元;
第二故障检测单元,用于通过预置高阻接地故障分类模型对m2组零序电流信号进行故障检测,得到第二故障检测结果,并判断第二故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第二预设阈值,若是,则输出配电网线路发生了高阻接地故障,若否,则输出配电网线路发生了相似扰动。
作为进一步地改进,预置高阻接地故障分类模型包括特征提取器和分类器;
特征提取器,用于对零序电流信号进行特征提取;
分类器,用于根据特征提取器提取的特征对零序电流信号进行故障检测。
作为进一步地改进,特征提取器的配置过程为:
获取配电网线路的零序电流仿真波形,得到标准波形;
通过向标准波形添加噪声,得到复杂波形;
通过标准波形和复杂波形训练编码器-解码器,得到训练好的编码器-解码器,将训练好的编码器-解码器中的编码器作为特征提取器。
本申请实施例中,通过阈值高阻接地故障分类模型对采集的若干组零序电流信号进行故障检测,当得到的第一故障检测结果中为高阻接地故障的数量超过第一预设阈值时,采集配电网线路中的间隔n2个周波的m2组零序电流信号输入到分类模型进行故障检测,若得到的第二故障检测结果中为高阻接地故障的数量超过第二预设阈值,则判定配电网线路发生了高阻接地故障,否则,判定配电网线路发生了相似扰动,通过两阶段的故障检测,降低了漏检和误检的可能性,从而准确检测出高阻接地故障和非高阻接地故障,提高配电网运行安全性。
本申请实施例还提供了一种电子设备,其特征在于,设备包括处理器以及存储器;
存储器用于存储程序代码,并将程序代码传输给处理器;
处理器用于根据程序代码中的指令执行前述方法实施例中的配电网高阻接地故障检测方法。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质用于存储程序代码,程序代码用于执行前述方法实施例中的配电网高阻接地故障检测方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应当理解,在本申请中,“至少一个(项)”是指一个或者多个,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,用于描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,“A和/或B”可以表示:只存在A,只存在B以及同时存在A和B三种情况,其中A,B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达,是指这些项中的任意组合,包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如,a,b或c中的至少一项(个),可以表示:a,b,c,“a和b”,“a和c”,“b和c”,或“a和b和c”,其中a,b,c可以是单个,也可以是多个。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以通过一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称:Read-OnlyMemory,英文缩写:ROM)、随机存取存储器(英文全称:Random Access Memory,英文缩写:RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种配电网高阻接地故障检测方法,其特征在于,包括:
S1、采集配电网线路中的间隔n1个周波的m1组零序电流信号;
S2、通过预置高阻接地故障分类模型对所述m1组零序电流信号进行故障检测,得到第一故障检测结果;
S3、判断所述第一故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第一预设阈值,若是,则采集配电网线路中的间隔n2个周波的m2组零序电流信号,并执行步骤S4,若否,则返回步骤S1;
S4、通过所述预置高阻接地故障分类模型对所述m2组零序电流信号进行故障检测,得到第二故障检测结果,并判断所述第二故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第二预设阈值,若是,则输出配电网线路发生了高阻接地故障,若否,则输出配电网线路发生了相似扰动。
2.根据权利要求1所述的高阻接地故障检测方法,其特征在于,所述预置高阻接地故障分类模型包括特征提取器和分类器;
所述特征提取器,用于对零序电流信号进行特征提取;
所述分类器,用于根据所述特征提取器提取的特征对零序电流信号进行故障检测,故障类别包括高阻接地故障和非高阻接地故障。
3.根据权利要求2所述的高阻接地故障检测方法,其特征在于,所述特征提取器的配置过程为:
获取配电网线路的零序电流仿真波形,得到标准波形;
通过向所述标准波形添加噪声,得到复杂波形;
通过所述标准波形和所述复杂波形训练编码器-解码器,得到训练好的编码器-解码器,将训练好的编码器-解码器中的编码器作为特征提取器。
4.根据权利要求3所述的高阻接地故障检测方法,其特征在于,所述分类器的配置过程为:
通过所述特征提取器对所述标准波形进行特征提取;
通过提取的所述标准波形的特征训练分类器。
5.根据权利要求3所述的高阻接地故障检测方法,其特征在于,所述编码器-解码器包括解码器和编码器;
所述编码器包括归一化层、卷积层、压缩层、全连接层和采样层;
所述解码器包括全连接层、重塑层和转置卷积层。
6.一种配电网高阻接地故障检测装置,其特征在于,包括:
采集单元,用于采集配电网线路中的间隔n1个周波的m1组零序电流信号;
第一故障检测单元,用于通过预置高阻接地故障分类模型对所述m1组零序电流信号进行故障检测,得到第一故障检测结果;
判断单元,用于判断所述第一故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第一预设阈值,若是,则采集配电网线路中的间隔n2个周波的m2组零序电流信号,并触发第二故障检测单元,若否,则触发所述采集单元;
所述第二故障检测单元,用于通过所述预置高阻接地故障分类模型对所述m2组零序电流信号进行故障检测,得到第二故障检测结果,并判断所述第二故障检测结果中为高阻接地故障的数量是否超过第二预设阈值,若是,则输出配电网线路发生了高阻接地故障,若否,则输出配电网线路发生了相似扰动。
7.根据权利要求6所述的高阻接地故障检测装置,其特征在于,所述预置高阻接地故障分类模型包括特征提取器和分类器;
所述特征提取器,用于对零序电流信号进行特征提取;
所述分类器,用于根据所述特征提取器提取的特征对零序电流信号进行故障检测。
8.根据权利要求6所述的高阻接地故障检测装置,其特征在于,所述特征提取器的配置过程为:
获取配电网线路的零序电流仿真波形,得到标准波形;
通过向所述标准波形添加噪声,得到复杂波形;
通过所述标准波形和所述复杂波形训练编码器-解码器,得到训练好的编码器-解码器,将训练好的编码器-解码器中的编码器作为特征提取器。
9.一种电子设备,其特征在于,所述设备包括处理器以及存储器;
所述存储器用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理器;
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-5任一项所述的配电网高阻接地故障检测方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质用于存储程序代码,所述程序代码用于执行权利要求1-5任一项所述的配电网高阻接地故障检测方法。
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