CN114563731A - 接地故障判定方法、装置以及终端设备 - Google Patents

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CN114563731A CN202111648859.XA CN202111648859A CN114563731A CN 114563731 A CN114563731 A CN 114563731A CN 202111648859 A CN202111648859 A CN 202111648859A CN 114563731 A CN114563731 A CN 114563731A
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李成龙
李露
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Abstract

一种接地故障判定方法、装置以及终端设备。接地故障判定方法，包括：依次采集多个采样时间点的零序电流和零序电压，并计算每个所述采样时间点的所述零序电流的电流差分向量和所述零序电压的电压差分向量；根据所述电流差分向量和所述电压差分向量利用复合判断算法判断接地故障类型。本申请能够仅通过零序电压和零序电流对接地故障类型进行判断，所需要采集的参数少，可应用的范围更广。

Description

接地故障判定方法、装置以及终端设备
技术领域
本申请属于电路故障检测技术领域，尤其涉及一种接地故障判定方法、装置以及终端设备。
背景技术
近年来，国家经济迅猛发展，电网用户不断增加，人们对配电网的供电质量和供电可靠性要求也不断提高。据有关统计，单相接地故障占电网故障的80％左右，接地系统发生单相接地故障时，对地电流小，信号不容易提取，并且发生弧光接地时，接地电流不稳定，加之配电网分支众多，接地方式多样，因此，小电流接地系统的故障隔离较为困难。
对于中低压配网线路主要的接线方式大电流接地方式和小电流接地方式。其中以小电流接地方式应用最为广泛，主要包括中性点经小电阻接地、中性点经高电阻接地、经消弧线圈接地、金属接地等方式。目前国内外针对小电流接地故障判断方法各不相同，如首半波算法、五次谐波算法等，但因接地方式不同，故障时电流电压变化特点也不尽相同，这些方法在某些情况下的接地故障识别率很高，但是很难包括大部分接地故障场景，如小波分析法能有效识别率高阻接地故障，但对于经消弧线圈接地、小电阻接地故障时经常存在误导和拒动的情况。不同故障特征差异明显，某一种算法很难囊括全部特征。
发明内容
本申请的目的在于提供一种接地故障判定方法、装置以及终端设备，旨在解决传统的接地故障判定方法存在的可应用的场景有限的问题。
本申请实施例的第一方面提供了一种接地故障判定方法，包括：依次采集多个采样时间点的零序电流和零序电压，并计算每个所述采样时间点的所述零序电流的电流差分向量和所述零序电压的电压差分向量；根据所述电流差分向量和所述电压差分向量利用复合判断算法判断接地故障类型。
其中一实施例中，所述计算每个所述采样时间点的所述零序电流的电流差分向量和所述零序电压的电压差分向量包括：根据采集到的所述零序电流和所述零序电压计算每个所述采样时间点与前一个周波内对应的所述采样时间点之间的电流突变量和电压突变量；根据所述电压突变量计算每个所述采样时间点与前一个相邻的所述采样时间点之间电压差分值；根据所述零序电流、所述零序电压、所述电流突变量、所述电压突变量和所述电压差分值计算每个采样时间点对应的所述电流差分向量和所述电压差分向量。
其中一实施例中，所述根据所述电流差分向量和所述电压差分向量利用复合判断算法判断接地故障类型包括：根据启动时间点以及前一个周波内的每个所述采样时间点的所述电流差分向量和所述电压差分向量，确定每个所述采样时间点中同向点的个数和反向点的个数；根据所述同向点和所述反向点的个数通过复合判断算法判断接地故障类型；其中，所述启动时间点为所述电流突变量和/或所述电压突变量达到启动阈值的所述采样时间点，所述同向点为所述电流差分向量和所述电压差分向量的极性相同的所述采样时间点；所述同向点为所述电流差分向量和所述电压差分向量的极性相反的所述采样时间点。
其中一实施例中，所述复合判定算法包括首半波短窗算法、首半波长窗算法和滤波算法；所述根据所述同向点和所述反向点的个数通过复合判断算法判断接地故障类型包括：当所述电流变量和所述电压突变量达到计数阈值的所述采样时间点的个数达到启动门槛次数时，通过所述复合判定算法得到判定结果；根据所述判定结果确定所述接地故障类型；其中，所述计数阈值小于所述启动阈值。
其中一实施例中，所述首半波短窗算法包括：根据所述电流突变量和/或所述电压突变量找到所述采样时间点中的故障时间点；在所述故障时间点以及所述故障时间点之后的第一统计范围内的所述采样时间点中，当所述同向点的数量达到第一门槛值，则所述判定结果为反方向动作，否则所述判定结果为反方向未动作；在所述故障时间点以及所述故障时间点之后的所述第一统计范围内的所述采样时间点中，当所述反向点的数量达到第二门槛值，则所述判定结果为正方向动作，否则所述判定结果为正方向未动作。
其中一实施例中，所述首半波长窗算法包括：根据所述电流突变量和/或所述电压突变量找到所述采样时间点中的故障时间点；在所述故障时间点以及所述故障时间点之后的第二统计范围内的所述采样时间点中，当所述同向点的数量达到第三门槛值，且所述同向点的数量在第二统计范围内的所述采样时间点的总数的占比达到第一占比，则所述判定结果为反方向动作，否则所述判定结果为反方向未动作；在所述故障时间点以及所述故障时间点之后的所述第二统计范围内的所述采样时间点中，当所述反向点的数量达到第四门槛值，且所述同向点的数量在第二统计范围内的所述采样时间点的总数的占比达到第二占比，则所述判定结果为正方向动作，否则所述判定结果为正方向未动作；所述第二统计范围大于所述第一统计范围。
其中一实施例中，所述首半波短窗算法和所述首半波长窗算法统计的所述采样时间点仅包括所述电流突变量和/或所述电压突变量达到统计阈值的所述采样时间点。
其中一实施例中，所述滤波算法包括：根据所述电流突变量和/或所述电压突变量找到所述采样时间点中的故障时间点；在所述故障时间点以及所述故障时间点之后已采集到的所有的所述采样时间点中，当所述反向点的数量大于所述同向点的数量且所述反向点与所述同向点的数量差大于高值门槛，则所述判定结果为正向可靠动作；当所述反向点的数量大于所述同向点的数量且所述反向点与所述同向点的数量差大于低值门槛、小于高值门槛，则所述判定结果为正向非可靠动作；当所述反向点的数量小于所述同向点的数量且所述反向点与所述同向点的数量差大于高值门槛，则所述判定结果为反向可靠动作；当所述反向点的数量小于所述同向点的数量且所述反向点与所述同向点的数量差大于低值门槛、小于高值门槛，则所述判定结果为反向非可靠动作。
本申请实施例的第二方面提供了一种接地故障判定装置，包括统计单元，用于依次采集多个采样时间点的零序电流和零序电压，并计算每个所述采样时间点的所述零序电流的电流差分向量和所述零序电压的电压差分向量；检测单元，根据所述电流差分向量和所述电压差分向量利用复合判断算法判断接地故障类型。
本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的接地故障判定方法的步骤。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：由于不接地系统发生单相接地后，零序电压与零序电流仅在首个暂态半波呈反极性关系，且零序电压导数与零序电流中高频分量持续呈反极性关系，因此根据电流差分向量和所述电压差分向量利用复合判断算法可对接地故障类型的类型进行判断。本申请能够仅通过零序电压和零序电流对接地故障类型进行判断，所需要采集的参数少，可应用的范围广。
附图说明
图1为本申请第一实施例提供的接地故障判定方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的故障电路的波形示意图；
图3为图1所示的接地故障判定方法的步骤S100的具体流程图；
图4为图1所示的接地故障判定方法的步骤S200的具体流程图；
图5为图4所示的接地故障判定方法的步骤S220的具体流程图；
图6是本申请第二实施例提供的接地故障判定装置的原理框图；
图7是本申请第三实施例提供的终端设备的原理框图。
具体实施方式
为了使本申请所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
图1示出了本申请第一实施例提供的接地故障判定方法的流程图，为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分，详述如下：
一种接地故障判定方法，包括S100～S200：
S100、依次采集多个采样时间点的零序电流和零序电压，并计算每个采样时间点的零序电流的电流差分向量和零序电压的电压差分向量。
如图2所示，图中U0为零序电压，I0为零序电流，由于不接地系统发生单相接地故障后，零序电压与零序电流在首个暂态半波呈反极性关系，且零序电压导数与零序电流中高频分量持续呈反极性关系，因此可以根据零序电流的电流差分向量和零序电压的电压差分向量的极性关系判断故障类型。
如图3所示，步骤S100可以具体包括S110～S140。
S110、依次采集多个采样时间点的零序电流和零序电压。
具体地，可以在一个周波内共设置60个或120个采样时间点。采样数量越多则精度越高。
另一实施例中，在步骤S110之前，还要对零序电流进行相位修正，避免在部分容抗较大的电路中，零序电流的相位滞后于零序电压，导致最后的故障判断不够准确。
S120、每采集到的一个采样时间点的零序电流和零序电压后，开始通过电流突变量计算公式和电压突变量计算公式分别计算该采样时间点与前一个周波内对应的采样时间点之间的电流突变量和电压突变量。
其中，电流突变量计算公式为：Idef(x)＝Ix-I(x-s)，电压突变量计算公式为：Udef(x)＝Ux-U(x-s)，其中，Idef(x)和Udef(x)分别为该采样时间点的电流突变量和电压突变量，Ix和Ux分别为该采样时间点的零序电流和零序电压，I(x-s)和U(x-s)分别为在该采样时间点的前一个周波内对应的采样时间点的零序电流和零序电压。S等于在一个周波内采样时间点的个数。
S130、每得到一个采样时间点的电流突变量和电压突变量后，开始通过电压差分量计算公式计算该采样时间点与前一个相邻的采样时间点之间的电压差分值。
通过步骤S130使得故障时刻零序电流和零序电压的波形能够在同一时刻的高频波形呈现完全相反的极性。
其中，电压差分量计算公式为：Udiff(x)＝Y*(Udef(x)-Udef(x-1))，Udiff(x)为该采样时间点的电压差分量，Udef(x-1)为前一个相邻的采样时间点的电压突变量，Y为常量系数。
S140、每得到一个采样时间点的电压差分量后，利用六阶带通滤波计算公式计算电流差分向量和电压差分向量。
其中，电流差分向量计算公式为：
Ifilt(x)＝(A*Idef(x)+B*Idef(x-1)+C*Idef(x-2)+D*Idef(x-3)+E*Idef(x-4)+F*Idef(x-5)+G*Idef(x-6))-(
H*Ifilt(x-1)+I*Ifilt(x-2)+J*Ifilt(x-3)+K*Ifilt(x-4)+L*Ifilt(x-5)+M*Ifilt(x-6))。
电压差分向量计算公式为：
Ufilt(x)＝(A*Udiff(x)+B*Udiff(x-1)+C*Udiff(x-2)+D*Udiff(x-3)+E*Udiff(x-4)+F*Udiff(x-5)+G*
Udiff(x-6))-(H*Ufilt(x-1)+I*Ufilt(x-2)+J*Ufilt(x-3)+K*Ufilt(x-4)+L*Ufilt(x-5)+M*Ufilt(x-6))。
具体地，A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M均为常量系数，可根据实际情况进行设置。Ifilt(x)该采样时间点的电流差分向量，Ifilt(x-1)为前一个采样时间点的电流差分向量，Ifilt(x-2)为前第二个采样时间点的电流差分向量，Ifilt(x-3)、Ifilt(x-4)、Ifilt(x-5)、Ifilt(x-6)以此类推，Ifilt(x-6)为前第六个采样时间点的电流差分向量。Udiff(x-1)为前一个采样时间点的电压差分量，Udiff(x-2)为前第二个采样时间点的电压差分量，Udiff(x-3)、Udiff(x-4)、Udiff(x-5)、Udiff(x-6)依次以此类推，Udiff(x-6)为前第六个采样时间点的电压差分量。Ufilt(x)该采样时间点的电压差分向量，Ufilt(x-1)为前一个采样时间点的电压差分向量，Ufilt(x-2)为前第二个采样时间点的电压差分向量，Ufilt(x-3)、Ufilt(x-4)、Ufilt(x-5)、Ufilt(x-6)依次以此类推，Ufilt(x-6)为前第六个采样时间点的电压差分向量。
S200、根据电流差分向量和电压差分向量利用复合判断算法判断接地故障类型。
如图4所示，步骤S200可以具体包括S210～S220。
S210、根据启动时间点以及前一个周波内的每个采样时间点的电流差分向量和电压差分向量，确定每个采样时间点中同向点的个数和反向点的个数。
其中，启动时间点为电流突变量和/或电压突变量达到启动阈值的采样时间点，步骤S210统计的采样时间点包括启动时间点以及在启动时间点的前一个周波内的每个采样时间点，步骤S210统计的采样时间点也可以是包括启动时间点的向前一个周波内的每个采样时间点。同向点为电流差分向量和电压差分向量的极性相同的采样时间点；同向点为电流差分向量和电压差分向量的极性相反的采样时间点。
S220、根据同向点和反向点的个数通过复合判断算法判断接地故障类型。
如图5所示，步骤S220可以具体包括S221～S222。
S221、当电流变量和电压突变量达到计数阈值的采样时间点的个数达到启动门槛次数时，通过复合判定算法得到判定结果。
需要说明的是，只有当电流变量和电压突变量达到计数阈值，才能够避免暂态值在零点附近时因为零漂导致极性判断不准确的问题。只有当达到计数阈值的采样时间点的个数达到启动门槛次数时，才有足够多的样本使得最终得到的判定结果足够准确。其中，计数阈值小于启动阈值，启动阈值和计数阈值都可以根据实际需求进行设置。
本实施例中，复合判定算法包括首半波短窗算法、首半波长窗算法和滤波算法。
本实施例中，首半波短窗算法包括：根据电流突变量和/或电压突变量找到采样时间点中的故障时间点，故障时间点即为在启动时间点之前的采样时间点中，第一个电流突变量和/或电压突变量达到统计阈值的采样时间点。同时，首半波短窗算法也仅统计在故障时间点以及故障时间点之后的第一统计范围内的采样时间点中，电流突变量和/或电压突变量达到统计阈值的采样时间点。其中，统计阈值小于计数阈值，第一统计范围和统计阈值都可以根据实际需求进行设置。通过设置统计阈值，可以去除部分电流突变量或电压突变量较小的采样时间点，即去除突变不明显的采样时间点，能进一步提高判断的准确度。
其中，当采用的采样时间点中的同向点的数量达到第一门槛值，则判定结果为反方向动作，否则判定结果为反方向未动作；在故障时间点以及故障时间点之后的第一统计范围的采样时间点中，当反向点的数量达到第二门槛值，则判定结果为正方向动作，否则判定结果为正方向未动作。第一门槛值和第二门槛值可根据实际需求进行设置，第一门槛值和第二门槛值的数值越大则判定的条件越严格，得到的判定结果相对而言更可靠。
本实施例中，首半波长窗算法包括：统计在故障时间点以及故障时间点之后的第二统计范围内的采样时间点中，电流突变量和/或电压突变量达到统计阈值的采样时间点。其中，第二统计范围大于第一统计范围，即首半波长窗算法统计的采样时间点的个数大于首半波短窗算法统计的采样时间点的个数。
当同向点的数量达到第三门槛值，且同向点的数量在首半波长窗算法统计的采样时间点的总数的占比达到第一占比，则判定结果为反方向动作，否则判定结果为反方向未动作；在故障时间点以及故障时间点之后的第二统计范围内的采样时间点中，当反向点的数量达到第四门槛值，且同向点的数量在首半波长窗算法统计的采样时间点的总数的占比达到第二占比，则判定结果为正方向动作，否则判定结果为正方向未动作。因为首半波长窗算法统计的采样时间点的数量较多，因此通过占比得到的判定结果足够准确。
其中第一门槛值、第二门槛值、第三门槛值、第四门槛值、第一占比和第二占比均可以根据实际需求进行设置。
首半波长窗算法相较于首半波短窗算法的统计范围更广，通过两者的互补能够提高最终故障判断的准确性。
本实施例中，滤波算法包括：在故障时间点以及故障时间点之后已采集到的所有的采样时间点中，当反向点的数量大于同向点的数量且反向点与同向点的数量差大于高值门槛，则判定结果为正向可靠动作；当反向点的数量大于同向点的数量且反向点与同向点的数量差大于低值门槛、小于高值门槛，则判定结果为正向非可靠动作；当反向点的数量小于同向点的数量且反向点与同向点的数量差大于高值门槛，则判定结果为反向可靠动作；当反向点的数量小于同向点的数量且反向点与同向点的数量差大于低值门槛、小于高值门槛，则判定结果为反向非可靠动作。其中，高值门槛大于低值门槛，反向点与同向点的数量差越大则得到的判定结果更可靠。
滤波算法可以与首半波短窗算法和首半波长窗算法互相补充，提高最终故障判断的准确性和可靠性。
S222、根据判定结果确定接地故障类型。
具体地，当首半波长窗算法的判定结果为正方向动作，则接地故障类型为正方向接地故障。
当首半波长窗算法的判定结果为反方向动作，则接地故障类型为反方向接地故障。
当首半波长窗算法的判定结果为反方向未动作，且首半波短窗算法的判定结果为正方向动作，以及滤波算法的判定结果为正向非可靠动作或正向可靠动作，则接地故障类型为正方向接地故障。
当首半波长窗算法的判定结果为正方向未动作，且首半波短窗算法的判定结果为反方向动作，以及滤波算法的判定结果为反向非可靠动作或反向可靠动作，则接地故障类型为反方向接地故障。
当首半波长窗算法的判定结果为反方向未动作，且首半波短窗算法的判定结果为反方向未动作，以及滤波算法的判定结果为正向可靠动作，则接地故障类型为正方向接地故障。
当首半波长窗算法的判定结果为正方向未动作，且首半波短窗算法的判定结果为正方向未动作，以及滤波算法的判定结果为反向可靠动作，则接地故障类型为反方向接地故障。
由于单个算法可能无法得到准确结果(例如首半波长窗算法的判定结果为正方向未动作和反方向未动作)，可以通过多个算法相互印证，提高对接地故障类型判断的准确性。
同时，对接地故障类型的判断条件可以不限于步骤S222中的上述判断条件，可根据实际对判断的准确性的需求，添加或减少或修改对接地故障类型的判定条件。例如，若对故障判断的准确性的要求不高，可以添加：只要当滤波算法的判定结果为正向可靠动作或正向非可靠动作，则可以认为接地故障类型为正方向接地故障。
图6示出了本申请第二实施例提供的接地故障判定装置的原理框图，为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分，详述如下：
一种接地故障判定装置，包括统计单元10和检测单元20。
统计单元10用于依次采集多个采样时间点的零序电流和零序电压，并计算每个采样时间点的零序电流的电流差分向量和零序电压的电压差分向量。
检测单元20根据电流差分向量和电压差分向量利用复合判断算法判断接地故障类型。
图7示出了本申请第三实施例提供的终端设备的原理框图，为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分，详述如下：
一种终端设备，包括存储器30、处理器40以及存储在存储器30中并可在处理器30上运行的计算机程序31，处理器40执行计算机程序31时实现如上述的接地故障判定方法的步骤。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
所述集成的模块/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介质中。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述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，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种接地故障判定方法，其特征在于，包括：
依次采集多个采样时间点的零序电流和零序电压，并计算每个所述采样时间点的所述零序电流的电流差分向量和所述零序电压的电压差分向量；
根据所述电流差分向量和所述电压差分向量利用复合判断算法判断接地故障类型。
2.如权利要求1所述的接地故障判定方法，其特征在于，所述计算每个所述采样时间点的所述零序电流的电流差分向量和所述零序电压的电压差分向量包括：
根据采集到的所述零序电流和所述零序电压计算每个所述采样时间点与前一个周波内对应的所述采样时间点之间的电流突变量和电压突变量；
根据所述电压突变量计算每个所述采样时间点与前一个相邻的所述采样时间点之间电压差分值；
根据所述零序电流、所述零序电压、所述电流突变量、所述电压突变量和所述电压差分值计算每个采样时间点对应的所述电流差分向量和所述电压差分向量。
3.如权利要求2所述的接地故障判定方法，其特征在于，所述根据所述电流差分向量和所述电压差分向量利用复合判断算法判断接地故障类型包括：
根据启动时间点以及前一个周波内的每个所述采样时间点的所述电流差分向量和所述电压差分向量，确定每个所述采样时间点中同向点的个数和反向点的个数；
根据所述同向点和所述反向点的个数通过复合判断算法判断接地故障类型；
其中，所述启动时间点为所述电流突变量和/或所述电压突变量达到启动阈值的所述采样时间点，所述同向点为所述电流差分向量和所述电压差分向量的极性相同的所述采样时间点；所述同向点为所述电流差分向量和所述电压差分向量的极性相反的所述采样时间点。
4.如权利要求3所述的接地故障判定方法，其特征在于，所述复合判定算法包括首半波短窗算法、首半波长窗算法和滤波算法；
所述根据所述同向点和所述反向点的个数通过复合判断算法判断接地故障类型包括：
当所述电流变量和所述电压突变量达到计数阈值的所述采样时间点的个数达到启动门槛次数时，通过所述复合判定算法得到判定结果；
根据所述判定结果确定所述接地故障类型；
其中，所述计数阈值小于所述启动阈值。
5.如权利要求4所述的接地故障判定方法，其特征在于，所述首半波短窗算法包括：
根据所述电流突变量和/或所述电压突变量找到所述采样时间点中的故障时间点；
在所述故障时间点以及所述故障时间点之后的第一统计范围内的所述采样时间点中，当所述同向点的数量达到第一门槛值，则所述判定结果为反方向动作，否则所述判定结果为反方向未动作；
在所述故障时间点以及所述故障时间点之后的所述第一统计范围内的所述采样时间点中，当所述反向点的数量达到第二门槛值，则所述判定结果为正方向动作，否则所述判定结果为正方向未动作。
6.如权利要求4所述的接地故障判定方法，其特征在于，所述首半波长窗算法包括：
根据所述电流突变量和/或所述电压突变量找到所述采样时间点中的故障时间点；
在所述故障时间点以及所述故障时间点之后的第二统计范围内的所述采样时间点中，当所述同向点的数量达到第三门槛值，且所述同向点的数量在第二统计范围内的所述采样时间点的总数的占比达到第一占比，则所述判定结果为反方向动作，否则所述判定结果为反方向未动作；
在所述故障时间点以及所述故障时间点之后的所述第二统计范围内的所述采样时间点中，当所述反向点的数量达到第四门槛值，且所述同向点的数量在第二统计范围内的所述采样时间点的总数的占比达到第二占比，则所述判定结果为正方向动作，否则所述判定结果为正方向未动作；
所述第二统计范围大于所述第一统计范围。
7.如权利要求6所述的接地故障判定方法，其特征在于，所述首半波短窗算法和所述首半波长窗算法统计的所述采样时间点仅包括所述电流突变量和/或所述电压突变量达到统计阈值的所述采样时间点。
8.如权利要求4所述的接地故障判定方法，其特征在于，所述滤波算法包括：
根据所述电流突变量和/或所述电压突变量找到所述采样时间点中的故障时间点；
在所述故障时间点以及所述故障时间点之后已采集到的所有的所述采样时间点中，当所述反向点的数量大于所述同向点的数量且所述反向点与所述同向点的数量差大于高值门槛，则所述判定结果为正向可靠动作；
当所述反向点的数量大于所述同向点的数量且所述反向点与所述同向点的数量差大于低值门槛、小于高值门槛，则所述判定结果为正向非可靠动作；
当所述反向点的数量小于所述同向点的数量且所述反向点与所述同向点的数量差大于高值门槛，则所述判定结果为反向可靠动作；
当所述反向点的数量小于所述同向点的数量且所述反向点与所述同向点的数量差大于低值门槛、小于高值门槛，则所述判定结果为反向非可靠动作。
9.一种接地故障判定装置，其特征在于，包括
统计单元，用于依次采集多个采样时间点的零序电流和零序电压，并计算每个所述采样时间点的所述零序电流的电流差分向量和所述零序电压的电压差分向量；
检测单元，根据所述电流差分向量和所述电压差分向量利用复合判断算法判断接地故障类型。
10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述接地故障判定方法的步骤。
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