CN114814468A - 考虑高比例dg接入的配电网单相接地故障智能选线方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种考虑高比例DG接入的配电网单相接地故障智能选线方法。针对DG接入的影响，构建了表征DG接入情况的状态矩阵和用于智能选线的DNN模型。将小波变换提取的零序电流故障特征分量矩阵和表征DG接入情况的状态矩阵结合，构成含高比例DG接入的配网单相接地故障特征矩阵，将其作为后级DNN模型的输入量，由DNN模型形成配电网故障特征矩阵与故障标签的深度映射，最后智能诊断出故障线路。本发明是一种基于WE‑DNN模型的配电网单相接地故障智能选线方法。与传统基于小波变换的配网单相接地故障选线方法相比，保留了采用小波变换提取零序电流故障特征分量，提高了高比例DG接入的配电网单相接地故障选线精度。

Description

考虑高比例DG接入的配电网单相接地故障智能选线方法
技术领域
本发明涉及复杂配电网故障检测技术领域，尤其涉及一种考虑高比例分布式电源（Distributed Generation，DG）接入配电网的中性点不接地系统单相接地故障智能选线方法。
背景技术
我国中低压配电网不少采用中性点不接地方式，该接线方式具有供电可靠性强、投资少等优点。随着经济和工业的快速发展，能源的需求与日俱增，可再生能源因其清洁、丰富等优点越来越受到青睐，如风电、光伏等。然而，风电和光伏接入配电网中一定程度上改变了传统配电网的潮流，使得配电网发生单相接地故障时的故障电流特征不完全等同于传统辐射式配电网。
传统判断单相接地故障线路的方法主要分为稳态法和暂态法，稳态法又包括零序电流幅相比较法、零序电流有功分量法，暂态法包括暂态能量法、小波分析法。但由于配电网潮流变化，这些方法在高比例DG接入配电网的中性点不接地系统单相接地故障选线可能会失效。本发明将小波变换提取的零序电流故障特征分量矩阵和表征DG接入情况的状态矩阵结合，构成含高比例DG接入的配网单相接地故障特征矩阵，并将其作为后级DNN模型的输入量，最后由深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）智能诊断出故障线路。
发明内容
本发明为解决现有技术的问题，提出了一种考虑高比例DG接入的配电网单相接地故障智能选线方法。
考虑高比例DG接入的配电网单相接地故障智能选线方法，包括如下步骤：
S1：构建基于小波变换的配电网故障特征矩阵；
S2：基于DNN模型配电网单相接地故障智能选线。
优选的是，本发明步骤S1中构建配电网故障特征矩阵的具体过程为：
S11：配电网暂态小波能量矩阵的构建
为获取单相接地故障的故障分量，采用小波变换对原始故障零序电流
Figure 272778DEST_PATH_IMAGE001
进行小 波分解；将分解后的故障信号按不同尺度进行分类，再按照式（1）计算故障零序电流的暂态 小波能量值，并形成如式（2）所示的配电网故障时的暂态小波能量矩阵；其中，
Figure 658760DEST_PATH_IMAGE002
为线路
Figure 907338DEST_PATH_IMAGE003
的暂态小波能量值，
Figure 36968DEST_PATH_IMAGE004
为线路
Figure 569450DEST_PATH_IMAGE005
在尺度
Figure 126333DEST_PATH_IMAGE006
下的小波系数，
Figure 862208DEST_PATH_IMAGE007
；
Figure 795529DEST_PATH_IMAGE008
为采样 点，暂态小波能量矩阵包含了该配电网故障情况下各被监测节点的故障能量大小；
Figure 933249DEST_PATH_IMAGE009
(1)
Figure 661034DEST_PATH_IMAGE010
(2)
S12：配电网DG接入状态矩阵的构建
引入配电网DG接入状态矩阵，配电网DG接入状态矩阵如式（3）所示，式中，
Figure 399051DEST_PATH_IMAGE011
表示 每个监测点后方到下一个监测点前方的DG接入状态，有DG接入，则
Figure 604905DEST_PATH_IMAGE012
取1；无DG接入，则
Figure 862711DEST_PATH_IMAGE013
取0；
Figure 761397DEST_PATH_IMAGE014
(3)
S13：配电网故障特征矩阵的构建
综合S11和S12中获得的配电网暂态小波能量矩阵和配电网DG接入状态矩阵，将配电网暂态小波能量矩阵和配电网DG接入状态矩阵合并，构建出配电网故障特征矩阵，该矩阵表征了配电网故障严重程度与配电网DG接入状态。
优选的是，本发明步骤S2中基于DNN模型配电网单相接地故障智能选线，具体过程为：
首先，模拟配电网各种单相接地故障的等效模型，构建相应故障工况的故障特征矩阵和表征故障线路标号的故障标签矩阵，综合两者得到故障数据集，并将故障数据集分为训练集、测试集1、测试集2；
接着，搭建由输入层、隐含层和输出层组成的DNN模型；为使DNN模型形成配电网故障特征矩阵与故障标签的映射关系，需采用故障数据集中的训练集和测试集1训练DNN模型，其中，故障特征矩阵为输入层的输入量，故障标签矩阵为输出层的输出量；选取故障选线精度最高的小波能量-深度神经网络(Wavelet Energy-Deep Neural Network，WE-DNN）模型；为完成故障选线，需将测试集2中的故障特征矩阵输入上述DNN模型的输入层，经隐含层的系列变换后，能够在输出层得到故障线路标号。
本发明将小波变换提取的零序电流故障特征分量矩阵和表征DG接入情况的状态矩阵结合，构成含高比例DG接入的配网单相接地故障特征矩阵，并将其作为后级DNN模型的输入量，最后由DNN智能诊断出故障线路。
本发明所提的基于WE-DNN模型的配电网单相接地故障智能选线方法，与传统基于小波变换的配网单相接地故障选线方法相比，保留了采用小波变换提取零序电流故障特征分量，但针对DG接入的影响，构建了表征DG接入情况的状态矩阵和用于智能选线的DNN模型。方法的创新在于将小波变换提取的零序电流故障特征分量矩阵和表征DG接入情况的状态矩阵结合，构成含高比例DG接入的配网单相接地故障特征矩阵，并将其作为后级DNN模型的输入量，最后由DNN智能诊断出故障线路。提高了高比例DG接入的配电网单相接地故障选线精度。
附图说明
为了更加清晰地描述本发明的具体实施，下面将对本发明实施方案所需使用的附图作简单介绍。
图1为基于WE-DNN模型的中性点不接地单相接地故障智能选线原理图。
图2为WE-DNN模型的基本原理图；
图3为模拟配电网各种单相接地故障的等效模型。
具体实施方式
如图1所述，考虑高比例DG接入的配电网单相接地故障智能选线方法，包括如下步骤：
S1：构建基于小波变换的配电网故障特征矩阵；
具体过程为：
S11：配电网暂态小波能量矩阵的构建
为获取单相接地故障的故障分量，采用小波变换对原始故障零序电流
Figure 737443DEST_PATH_IMAGE015
进 行小波分解；将分解后的故障信号按不同尺度进行分类，再按照式（1）计算故障零序电流的 暂态小波能量值，并形成如式（2）所示的配电网故障时的暂态小波能量矩阵；其中，
Figure 746987DEST_PATH_IMAGE016
为线 路
Figure 114427DEST_PATH_IMAGE017
的暂态小波能量值，
Figure 184014DEST_PATH_IMAGE018
为线路
Figure 381777DEST_PATH_IMAGE019
在尺度
Figure 195012DEST_PATH_IMAGE020
下的小波系数，
Figure 161831DEST_PATH_IMAGE021
；
Figure 917167DEST_PATH_IMAGE022
为采 样点，暂态小波能量矩阵包含了该配电网故障情况下各被监测节点的故障能量大小；
Figure 602226DEST_PATH_IMAGE023
(1)
Figure 953573DEST_PATH_IMAGE024
(2)
S12：配电网DG接入状态矩阵的构建
引入配电网DG接入状态矩阵，配电网DG接入状态矩阵如式（3）所示，式中，
Figure 40477DEST_PATH_IMAGE025
表示 每个监测点后方到下一个监测点前方的DG接入状态，有DG接入，则
Figure 451867DEST_PATH_IMAGE026
取1；无DG接入，则
Figure 624223DEST_PATH_IMAGE026
取0；
Figure 28528DEST_PATH_IMAGE027
(3)
S13：配电网故障特征矩阵的构建
综合S11和S12中获得的配电网暂态小波能量矩阵和配电网DG接入状态矩阵，将配电网暂态小波能量矩阵和配电网DG接入状态矩阵合并，建出配电网故障特征矩阵，该矩阵表征了配电网故障严重程度与配电网DG接入状态。
S2：基于DNN模型配电网单相接地故障智能选线；
如图2所示，具体过程为：
模拟配电网各种单相接地故障的等效模型，构建相应故障工况的故障特征矩阵和表征故障线路标号的故障标签矩阵。
模拟配电网各种单相接地故障的等效模型，具体为：如图3所示，某10kV含DG接入的配电网模型，电源为110kV，变压器变比为110/10，采用中性点不接地方式。等效模型包含1条母线，3条馈线，其中，馈线1和馈线3各有一条支路，且馈线3的支路接入光伏类分布式电源。
构建故障特征矩阵：S11暂态小波能量矩阵的构建：采用db4小波对故障数据进行5 级分解，分别提取低频小波系数和1-5级高频小波系数，按照式（1）计算暂态小波能量，并形 成如式（2）的暂态小波能量矩阵。（这里的暂态小波能量矩阵由于数据过多无法展示）DG接 入状态矩阵的构建：若将故障按照f 1、f 2、f 3、f 4、f 5的顺序排列的，DG接入状态矩阵为
Figure 969939DEST_PATH_IMAGE028
，m为样本数。
构建故障标签矩阵：输出为故障线路标号，分类标签数为5个，标签1~5分别代表五个故障点，具体如表所示
输出 f<sub>1</sub> f<sub>2</sub> f<sub>3</sub> f<sub>4</sub> f<sub>5</sub>
标签 1 2 3 4 5
将故障特征矩阵和故障标签矩阵合并，综合两者得到故障数据集，并将故障数据集按照6：3：1的比例拆分为训练集、测试集1、测试集2；
接着，搭建由输入层、隐含层和输出层组成的DNN模型；本发明构建的DNN模型故障特征输入层维度为10×1。由于本发明所搭建的DNN最终输出结果为故障线路标号，故输出层的维度为1×1。经试验，本发明搭建的DNN模型每层隐含层有12个神经元，隐含层深度为7层。由于ReLU函数的收敛速度很快但很容易过拟合，而tanh函数可以扩大特征量，因此隐藏层采用了多个ReLU函数为前置激活函数tanh函数为底层激活函数的方法，有效加快训练速度和防止训练过拟合。
为使DNN模型形成配电网故障特征矩阵与故障标签的映射关系，需采用故障数据 集中的训练集和测试集1训练DNN模型，其中，故障特征矩阵为输入层的输入量，故障标签矩 阵为输出层的输出量；选取故障选线精度最高的WE-DNN模型；从故障数据集到搭建DNN模型 再到训练好DNN模型就得到一个WE-DNN模型，
Figure 817809DEST_PATH_IMAGE029
，其中
Figure 211882DEST_PATH_IMAGE030
为选线正确的数量，
Figure 170610DEST_PATH_IMAGE031
为测试集1中的样本总数。
为完成故障选线，需将测试集2中的故障特征矩阵输入上述DNN模型的输入层，经隐含层的系列变换后，能够在输出层得到故障线路标号。经过偏置矩阵、权重矩阵、激活函数的变换，DNN模型包括训练和使用。训练时需要用故障数据集的所有数据，包括故障特征矩阵和故障标签，训练的过程是DNN网络自身偏置、权重更新的过程，训练完毕可得到可使用的模型。DNN模型在使用时只需要给输入量，即故障特征矩阵。WE-DNN的基本原理：当配电网发生故障，采集配电网故障信号，并输入给WE环节。WE环节完成了故障特征矩阵的构建。将故障特征矩阵作为后级DNN环节的输入，即可选出故障线路。

Claims (3)

1.一种考虑高比例DG接入的配电网单相接地故障智能选线方法，其特征在于包括如下步骤：
S1：构建基于小波变换的配电网故障特征矩阵；
S2：基于DNN模型配电网单相接地故障智能选线。
2.根据权利要求1所述的单相接地故障智能选线方法，其特征在于上述步骤S1中构建配电网故障特征矩阵的具体过程为：
S11：配电网暂态小波能量矩阵的构建
为获取单相接地故障的故障分量，采用小波变换对原始故障零序电流
Figure 485414DEST_PATH_IMAGE001
进行小波 分解；将分解后的故障信号按不同尺度进行分类，再按照式（1）计算故障零序电流的暂态小 波能量值，并形成如式（2）所示的配电网故障时的暂态小波能量矩阵；其中，
Figure 354012DEST_PATH_IMAGE002
为线路
Figure 466325DEST_PATH_IMAGE003
的暂态小波能量值，
Figure 660546DEST_PATH_IMAGE004
为线路
Figure 858309DEST_PATH_IMAGE005
在尺度
Figure 671544DEST_PATH_IMAGE006
下的小波系数，
Figure 762997DEST_PATH_IMAGE007
；
Figure 269065DEST_PATH_IMAGE008
为采样点，暂 态小波能量矩阵包含了该配电网故障情况下各被监测节点的故障能量大小；
Figure 813179DEST_PATH_IMAGE009
(1)
Figure 164526DEST_PATH_IMAGE010
(2)
S12：配电网DG接入状态矩阵的构建
引入配电网DG接入状态矩阵，配电网DG接入状态矩阵如式（3）所示，式中，
Figure 251430DEST_PATH_IMAGE011
表示每个 监测点后方到下一个监测点前方的DG接入状态，有DG接入，则
Figure 787454DEST_PATH_IMAGE012
取1；无DG接入，则
Figure 959809DEST_PATH_IMAGE013
取0；
Figure 973902DEST_PATH_IMAGE014
(3)
S13：配电网故障特征矩阵的构建
综合S11和S12中获得的配电网暂态小波能量矩阵和配电网DG接入状态矩阵，构建出配电网故障特征矩阵，该矩阵表征了配电网故障严重程度与配电网DG接入状态。
3.根据权利要求1所述的单相接地故障智能选线方法，其特征在上述步骤S2中基于DNN模型配电网单相接地故障智能选线，具体过程为：
首先，模拟配电网各种单相接地故障的等效模型，构建相应故障工况的故障特征矩阵和表征故障线路标号的故障标签矩阵，综合两者得到故障数据集，并将故障数据集分为训练集、测试集1、测试集2；
接着，搭建由输入层、隐含层和输出层组成的DNN模型；为使DNN模型形成配电网故障特征矩阵与故障标签的映射关系，需采用故障数据集中的训练集和测试集1训练DNN模型，其中，故障特征矩阵为输入层的输入量，故障标签矩阵为输出层的输出量；选取故障选线精度最高的WE-DNN模型；为完成故障选线，需将测试集2中的故障特征矩阵输入上述DNN模型的输入层，经隐含层的系列变换后，能够在输出层得到故障线路标号。
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