CN115754881B - 电压互感器二次侧回路虚接判别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种电压互感器二次侧回路虚接判别方法及装置。所述方法应用在电压互感器二次侧回路，所述电压互感器二次侧回路包括依次连接的电压互感器、负载及电能表，所述电压互感器及所述电能表耦接在中性点；所述电压互感器虚接判别方法包括，获取至少一电压互感器二次侧回路实时的三相负载电压；根据至少一时间序列依次截取所述三相负载电压的部分；通过一判别模型预测各所述三相负载电压部分的预测输出；在至少一所述三相负载电压的部分预测输出满足至少一预测条件时判别当前所述三相负载电压的部分发生有中性点虚接。本发明实施例方法及装置基于判别模型实时的判别电压数据的中心点虚接。

Description

电压互感器二次侧回路虚接判别方法及装置

技术领域

本发明涉及电力系统测量领域，具体而言，涉及一种应用在电压互感器二次侧回路的虚接判别方法及装置。

背景技术

电网电压互感器是用来变换线路电压的仪器设备。在220kV以上系统中，电压互感器及其二次负载接线常采用Y0/Y0方式，电能表采用三相四线制。在现场运行中，若中性点的接线端子发生虚接会造成系统中性点的位移，进而造成负载的中性点向负载大的方向位移，使各相负载的负载电压发生变化。尤其，在三相负载不对称时负载电压发生明显的相对偏移。

在现场运行中，电压互感器二次侧回路的中性点虚接存在多种原因，例如中性点的接线端子松动，使接线端子的电压波形发生抖动或突变。电压波形抖动期间，接线端子可能出现打火、烧灼。在现场运行的长期松动下，接线端子氧化，接线电阻增大，使负载的测量设备检测的电压信号与实际电压信号出现偏差大，危害电气设备运行及人身安全。

进一步的，部分现场运行中三相负载保持在不对称且相对接近的，在二次侧回路出现中性点虚接时，每相负载电压的变化不明显，再结合现场运行中系统及负载运行的波动，造成对中性点虚接的判别混淆。

发明内容

有鉴于上述情况，本申请实施例公开了一种电压互感器二次侧回路虚接判别方法及装置。

第一方面，本发明实施例公开一种电压互感器二次侧回路虚接判别方法，应用在电压互感器二次侧回路，所述电压互感器二次侧回路包括依次连接的电压互感器、负载及电能表，所述电压互感器及所述电能表耦接在中性点；所述电压互感器虚接判别方法包括，获取至少一电压互感器二次侧回路实时的三相负载电压；根据至少一时间序列依次截取所述三相负载电压的部分；通过一判别模型预测各所述三相负载电压部分的预测输出；在至少一所述三相负载电压的部分预测输出满足至少一预测条件时判别当前所述三相负载电压的部分发生有中性点虚接。

此外，根据本申请实施例的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其中所述方法还包括，获取所述三相负载电压的部分包括，获取所述三相负载电压在若干时间节点的每相负载电压，、、，沿时间序列获取至少两个所述时间节点之间每相负载电压的至少一负载矢量，、、，沿时间序列组合至少两组所述负载电压差为差值矩阵，m∈N，m＞1，沿所述差值矩阵的时间序列依次获取各时间节点的列矩阵，，i表征为列矩阵根据所述时间序列在所述差值矩阵P的第i时间节点，i＜m；通过一判别模型依次预测各所述列矩阵的预测输出；在至少一所述列矩阵的满足预测条件时判别当前所述电压数据的第i时间节点发生有虚接。

此外，根据本申请实施例的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其中所述方法还包括，获取所述三相负载电压的部分包括，分别获取两相所述负载电压差的比值，、、。

此外，根据本申请实施例的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其中所述方法还包括，获取所述三相负载电压的部分包括，归一化所述负载电压差的比值，、、。

此外，根据本申请实施例的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其中所述方法还包括，所述判别模型包括，初始化所述判别模型；获取电压互感器在二次侧回路发生有至少一次中性点虚接的样本数据；获取所述样本数据的三相样本电压；沿所述时间序列获取至少两个所述时间节点之间每相样本电压的至少一样本矢量，、、，沿时间序列组合至少两组所述样本电压差为差值样本矩阵，m∈N，m＞1，沿所述差值矩阵的时间序列依次获取各时间节点的列样本矩阵，，i表征为所述列样本矩阵根据所述时间序列在所述差值样本矩阵的第i时间节点，i＜m；通过至少一部分所述三相样本电压在第i时间节点的所述列样本矩阵训练所述判别模型；通过至少另一部分所述三相样本电压在第i时间节点的所述列样本矩阵验证所述判别模型；在验证所述判别模型的满足收敛条件时结束对所述判别模型的训练；在验证所述判别模型不满足收敛条件时更新所述列样本矩阵的i值。

此外，根据本申请实施例的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其中所述方法还包括，在验证所述判别模型不满足收敛条件时更新所述列样本矩阵的i值包括，通过改进模拟退火算法根据所述判别模型的预测输出的偏差更新所述列样本矩阵的i值。

此外，根据本申请实施例的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其中所述方法还包括，通过改进模拟退火算法根据所述判别模型的预测输出的偏差更新所述列样本矩阵的i值包括，获取当前温度及至少一个当前的列样本矩阵；在差值样本矩阵中随机的移位列样本矩阵，以获取列样本矩阵；分别通过至少一个列样本矩阵及列样本矩阵训练判别模型，以得到对应判别模型的预测输出的偏差和；判断和的取值大小，在判断时，赋值；在判断时，使与随机数比较，在时，接受所述列样本矩阵，更新i=j；在时，不接受所述列样本矩阵，保持i；增加当前迭代次数n；比较n与迭代次数；在时重新获取所述列样本矩阵，在时进入判断当前是否满足收敛条件；在满足收敛条件时所述判别模型配置成功，在不满足收敛条件时使更新且重新获取所述列样本矩阵。

此外，根据本申请实施例的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其中所述方法还包括，判断当前是否满足收敛条件包括，在时所述判别模型配置成功，在时使且重新获取所述列样本矩阵，A为收敛阈值。

此外，根据本申请实施例的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其中所述方法还包括，在不满足收敛条件时使更新包括，

使k=k+1；，

为温度最小值、为温度最大值、k为迭代次数、为超参。

第二方面，本发明实施例公开一种电压互感器二次侧回路虚接判别装置，应用在电压互感器二次侧回路，所述电压互感器二次侧回路包括依次连接的电压互感器、负载及电能表，所述电压互感器及所述电能表分别连接到中性点；所述电压互感器虚接判别装置包括采集模块、截取模块、预测模块及分析模块；

所述采集模块用于获取至少一电压互感器实时的电压数据，以及获取所述电压数据的三相负载电压；

所以截取模块用于根据至少一时间序列依次截取所述三相负载电压的部分；

所述预测模块用于通过一判别模型预测各所述三相负载电压部分的预测输出；

所述分析模块用于在至少一所述三相负载电压的部分预测输出满足至少一预测条件时判别当前所述三相负载电压的部分发生有中性点虚接。

本发明实施例与现有技术相比，本实施例公开的方法及装置基于判别模型实时的判别电压数据出现中心点虚接的情形。

针对上述方案，本发明通过以下参照附图对公开的示例性实施例作详细描述，亦使本发明实施例的其它特征及其优点清楚。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例电压互感器二次侧回路的结构示意图；

图2为本发明实施例电压互感器虚接判别方法的流程示意图；

图3为本发明实施例方法截取负载电压的流程示意图；

图4为本发明实施例方法训练判别模型的流程示意图；

图5为本发明实施例方法训练判别模型及验证判别模型后更新列样本矩阵的流程示意图；

图6为本发明实施例电压互感器虚接判别装置的结构示意图。

具体实施方式

为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的实施例。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，公开这些实施例的目的是使本申请的公开内容更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。

在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“/该”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应当理解的是，术语“包括/包含”或“具有”等指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的存在，但是不排除存在或添加一个或更多个其他特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的可能性。

本实施例公开有电压互感器虚接判别方法。图1示出本实施例电压互感器在二次侧部分的回路包括电能表及部署在每相的电压互感器及负载，每相电压互感器通过负载与电能表的相端耦接及通过中性点形成回路。本实施例方法用于根据各相负载的负载电压判别中性点虚接的发生。

请参见图2及图3，图2为本申请实施例公开的电压互感器虚接判别方法步骤实施的流程示意图。图3为本身实施例步骤S200截取负载电压部分的流程示意图。

在图2中实时获取三相电压互感器二次侧回路的电压数据，截取电压数据的部分，通过判别模型预测截取部分的电压数据是否发生有中性点虚接，所述电压互感器虚接判别方法包括以下步骤。

S100，获取每相电压互感器在二次侧回路实时的电压数据。

其中，本申请实施例二次侧回路包括分别部署A、B、C三相的电压互感器。三个电压互感器对应的负载电压组合为三相负载电压。每个电压互感器的负载电压是数据集。获取负载电压是通过外部设备实时的读取，或通过电能表的每相相端获取。

S200，根据时间序列依次截取多个时间节点的三相负载电压的部分。

其中，对三相负载电压的截取是获取同一时间节点每相负载的负载电压。被截取部分的三相负载电压用于预测的判别当前时间节点是否发生有中性点虚接。在图3中，根据中性点虚接时中性点向负载大的相偏移的特点，对每相负载电压作出预处理包括以下步骤。

S201，根据时间序列获取三相负载电压在若干时间节点的每相负载电压，、、。

S202，沿时间序列的多个相同步长的节点区间，获取每个节点区间的每相负载电压的负载矢量，、、。节点区间的步长一般在 1个单位时间差。

S203，获取全部两相负载电压之间电压差的比值，、、。

S204，获取至少两组负载电压差为差值矩阵，m∈N，m＞1。表示为A相在时间序列内的起点，表示为A相在时间序列内当前的实时终点。可选的，电压数据的采集是持续的，在一次侧回路或电压互感器自身停止工作前，m的取值持续增加。

S205，创建列矩阵。在差值矩阵中沿时间序列依次获取各节点区间的列矩阵，，i表征为列矩阵根据所述时间序列在所述差值矩阵P的第i节点区间，i≤m。

基于此，本申请实施例在电压数据中获取各节点区间的列矩阵，各列矩阵的元素表示为节点区间内两相负载电压差的比值，面向三相负载不平衡的二次侧回路，可放大因负载不平衡造成中性点虚接时中性点的偏移。

优选的，在实施步骤S204之前可对两相负载电压差的比值作出归一化处理，使、、。归一化后两相负载电压差的比值被限制在[0,1]，避免出现单相空载或两相负载差异大造成列矩阵中各元素出现数量级差异。

S300，通过一判别模型预测各三相负载电压部分的预测输出。

其中，判别模型为BP神经网络预测模型。BP神经网络预测模型包括输入层、隐含层及输出层。输入层公开有与列矩阵的元素数量是相同的，即输入节点有3个。隐含层公开有m个隐含节点，m∈N且0＜m＜10，本实施例优选为5。输出层公开有1个输出节点。隐含节点的激活函数为 。输出节点为恒等线性映射函数，即x=y。

图4公开有本申请实施例对判别模型的训练，尤其是对非明确样本的应用，以实现对本申请实施例步骤S205中任意列矩阵的中性点虚接判别。在图4中，非明确样本是指历史电压互感器的二次侧回路的样本数据，样本数据包括三相样本电压及已知样本数据是否有出现中性点虚接的标记，标记未覆盖样本数据发生中性点虚接的次数及节点区间。所述判别模型训练包括以下步骤。

S301，初始化判别模型。

S302，获取若干电压互感器在二次侧回路的样本数据及标记所述样本数据是否发生过中性点虚接。

S303，获取样本数据的每相样本电压，、、。

S304，沿时间序列获取若干节点区间的每相样本电压差，、、。

S305,获取全部两相样本电压之间电压差的比值，、、。

S306，沿时间序列组合至少两组样本电压差为差值样本矩阵，m∈N，m＞1。

S307，沿所述差值样本矩阵的时间序列依次获取各节点区间的列样本矩阵，，i表征为所述列样本矩阵根据所述时间序列在所述差值样本矩阵的第i区间节点，i＜m。

S308，选取一部分样本数据在第i区间节点的列样本矩阵作为训练集，通过若干训练集及标记实施对判别模型的训练。

S309，选择另一部分样本数据在第i区间节点的列样本矩阵作为验证集，通过若干验证集及标记验证训练后判别模型的预测输出的偏差。验证预测输出的偏差包括，

在判断预测输出的偏差满足收敛条件时结束对接受判别模型；

在判断预测输出的偏差不满足收敛条件时更新列样本矩阵的i值并返回S308。

基于此，本申请实施例应用非明确样本，非明确样本是指现场运行中可获取及解读的历史的电压互感器二次侧回路各相负载电压的变化曲线，以及由前期电力系统出现的故障、事件，或人工后期结合经验判别分析出的所述变化曲线是否对应发生有至少一次或多次中性点虚接情形的粗样本。本申请实施例应用非明确样本作为样本数据。在已知部分的样本数据至少发生有一次中性点虚接，未知发生中心点虚接的数据位置时，通过一部分样本数据在第i节点区间的列样本矩阵训练判别模型，再通过一部分样本数据在第i节点区间的列样本矩阵获取判别模型的预测输出的偏差。根据判断预测输出的偏差决定是否接受当前判别模型，若接受则应用当前判别模型在步骤S205中的中性点判别，若不接受则更新i的取值，即更换样本数据用于训练的当前第i节点区间并重新创建列样本矩阵。

优选的，非明确样本的标记是指对历史的样本数据是否发生有一次或多次中性点接地的标记。所述标记可以是由前期电力系统出现的故障、事件，或人工后期结合经验判别分析出的概率值，即当前样本数据发生过中性点虚接的可能概率。那么判别模型的预测输出是0到1的概率值，预测输出的偏差是概率偏差。

S400，在三相负载电压的部分的预测输出的偏差满足至少一预测条件时判别当前所述三相负载电压的部分发生有虚接。

其中，预测条件是判断有至少一三相负载电压部分的预测输出的偏差结果表征为中性点接地，说明当前电压互感器的二次侧回路出现有中性点接地的情形。此外，若有至少两个三相负载电压不同的部分的预测输出的偏差结果均表征为中性点接地，那么电压互感器的二次侧回路出现有多次中性点接地的情形。多次中性点接地的情形可理解为因振动，例如铁路交通部门的电力系统的现场，造成的中性点接线端子的因振动出现的临时性松脱。

图5公开有训练判别模型及验证判别模型后更新列样本矩阵的步骤。在图5中，通过改进模拟退火算法更新样本矩阵，以获取优解的判别模型。所述训练判别模型包括以下步骤。

S10，获取当前温度、迭代次数及若干当前i取值的列样本矩阵。

S20，在差值样本矩阵中随机的移位列样本矩阵，以获取列样本矩阵，i≠j。

S30分别通过若干一部分当前i取值的列样本矩阵及当前j取值的列样本矩阵训练两个相同架构实现的判别模型。

S40，分别通过若干另一部分当前i取值的列样本矩阵及当前j取值的列样本矩阵验证两个判别模型，以取得两个判别模型的预测输出的偏差和。

S50，判断和的取值，

其中，根据对取值的大小判断更新当前列矩阵的取值；

在判断时，保持i的取值；

在判断时，使与随机数比较，

在时，接受列样本矩阵，更新i=j；

在时，不接受列样本矩阵，保持i的取值。

可选的，随机数为随机函数，随机函数的最大值与正相关。随着向最优解的逼近，随机函数的越加严格。

S60，增加当前迭代次数n，比较迭代次数n与迭代次数阀值，

在时返回S10，在时进入S70。

S70，判断当前是否满足收敛条件，

在当前满足收敛条件时接受当前训练的判别模型，

在当前不满足收敛条件时使更新并返回S10。

其中，判断当前是否满足收敛条件包括，

在时接受判别模型，A为收敛阈值；

在时使并返回S10。

其中，更新包括，使k=k+1；

，；

。

其中，为温度最小值、为温度最大值、k为迭代次数、为超参。那么的特性曲线呈现为先递减再递增的过程，通过的特性曲线，在模拟退火的降温速率先保持在高水平，随之逐渐减小到低水平，再回复到高水平，以提高通过改进模拟退火算法配置判别模型的效率。

基于此，本申请实施例基于选取非准确样本的部分对判别模型进行训练，并且对训练后判别模型作出验证，通过训练及验证判别模型，实施的更新用于训练的非准确样本的部分选取。

在一些实施例中，列样本矩阵，，0＜1≤i＜j≤m。那么列样本矩阵在差值样本矩阵的位移可以有多种形式。

例如，位移前j-i=C，C1是常数；位移后j-i=C2，C2是常数，C1≠C2。那么位移前后列样本矩阵截取的差值样本矩阵的部分向前或先后的扩张或缩小。

例如，位移后列样本矩阵。那么位移前后列样本矩阵截取的差值样本矩阵的部分整体向前或先后位移有K的位置。

在当前列样本矩阵时判别模型被接受并记录当前列样本矩阵的i、j的取值。在本申请实施例步骤S

请参见图6，图6为本申请实施例公开的电压互感器虚接判别装置的结构示意图。在图6中本申请实施例装置包括有采集模块、截取模块、预测模块及分析模块。

所述采集模块用于获取至少一电压互感器实时的电压数据，以及获取所述电压数据的三相负载电压。所以截取模块用于根据至少一时间序列依次截取所述三相负载电压的部分。所述预测模块用于通过一判别模型预测各所述三相负载电压部分的预测输出。所述分析模块用于在至少一所述三相负载电压的部分预测输出满足至少一预测条件时判别当前所述三相负载电压的部分发生有虚接。

本发明实施例公开一种存储介质的示意图。存储介质包含计算机可执行指令，计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行电压互感器虚接判别方法，所述方法包括步骤获取至少一电压互感器实时的电压数据。获取所述电压数据的三相负载电压。根据至少一时间序列依次截取所述三相负载电压的部分。通过一判别模型预测各所述三相负载电压部分的预测输出；在至少一所述三相负载电压的部分预测输出满足至少一预测条件时判别当前所述三相负载电压的部分发生有虚接。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。

基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (9)

1.一种电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其特征在于，应用在电压互感器二次侧回路，所述电压互感器二次侧回路包括依次连接的电压互感器、负载及电能表，所述电压互感器及所述电能表耦接在中性点；所述电压互感器虚接判别方法包括，

获取至少一电压互感器二次侧回路实时的三相负载电压；

获取所述三相负载电压在若干时间节点的每相负载电压，、、，

沿一时间序列获取至少两个所述时间节点之间每相负载电压的至少一负载矢量，、、，

赋值使、、，

沿时间序列组合至少两组所述负载电压差为差值矩阵 ，m∈N，m＞1，

表示为A相在时间序列内的第1项，表示为A相在时间序列内的第m项，

表示为B相在时间序列内的第1项，表示为B相在时间序列内的第m项，

表示为C相在时间序列内的第1项，表示为C相在时间序列内的第m项，

N为自然数集，

沿所述差值矩阵的时间序列依次获取各时间节点的列矩阵， ，i表征为列矩阵根据所述时间序列在所述差值矩阵P的第i时间节点，i＜m；

通过一判别模型依次预测各所述列矩阵的预测输出；

在至少一所述列矩阵的偏差满足预测条件时判别当前所述电压数据的第i时间节点发生有虚接。

2.根据权利要求1所述的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其特征在于，获取所述三相负载电压的部分包括，

分别获取两相所述负载电压差的比值，、、；

赋值使、、。

3.根据权利要求2所述的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其特征在于，获取所述三相负载电压的部分包括，

归一化所述负载电压差的比值，、、；

赋值使、、。

4.根据权利要求1所述的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其特征在于，所述判别模型包括，

初始化所述判别模型；

获取电压互感器在二次侧回路发生有至少一次中性点虚接的样本数据；

获取所述样本数据的三相样本电压；

沿所述时间序列获取至少两个所述时间节点之间每相样本电压的至少一样本矢量，、、，

沿时间序列组合至少两组所述样本电压差为差值样本矩阵，m∈N，m＞1，

沿所述差值矩阵的时间序列依次获取各时间节点的列样本矩阵， ，i表征为所述列样本矩阵根据所述时间序列在所述差值样本矩阵的第i时间节点，i＜m；

通过至少一部分所述三相样本电压在第i时间节点的所述列样本矩阵训练所述判别模型；

通过至少另一部分所述三相样本电压在第i时间节点的所述列样本矩阵验证所述判别模型；

在验证所述判别模型的满足收敛条件时结束对所述判别模型的训练；

在验证所述判别模型不满足收敛条件时更新所述列样本矩阵的i值。

5.根据权利要求4所述的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其特征在于，在验证所述判别模型不满足收敛条件时更新所述列样本矩阵的i值包括，通过改进模拟退火算法根据所述判别模型的预测输出的偏差更新所述列样本矩阵的i值。

6.根据权利要求5所述的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其特征在于，通过改进模拟退火算法根据所述判别模型的预测输出的偏差更新所述列样本矩阵的i值包括，

获取当前温度及至少一个当前的列样本矩阵；

在差值样本矩阵中随机的移位列样本矩阵，以获取列样本矩阵；

分别通过至少一个列样本矩阵及列样本矩阵训练判别模型，以得到对应判别模型的预测输出的偏差和；

判断和的取值大小，

在判断时，赋值；

在判断时，使与随机数比较，

在时，接受所述列样本矩阵，更新i=j；

在时，不接受所述列样本矩阵，保持i；

增加当前迭代次数n；

比较n与；

在时重新获取所述列样本矩阵，

在时进入判断当前是否满足收敛条件；

在满足收敛条件时所述判别模型配置成功，

在不满足收敛条件时使更新且重新获取所述列样本矩阵。

7.根据权利要求6所述的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其特征在于，判断当前是否满足收敛条件包括，

在时所述判别模型配置成功，在时使且重新获取所述列样本矩阵，A为收敛阈值。

8.根据权利要求6所述的电压互感器二次侧回路虚接判别方法，其特征在于，在不满足收敛条件时使更新包括，

使k=k+1；，

为温度最小值、k为迭代次数、为超参。

9.一种电压互感器二次侧回路虚接判别装置，其特征在于，应用在电压互感器二次侧回路，所述电压互感器二次侧回路包括依次连接的电压互感器、负载及电能表，所述电压互感器及所述电能表分别连接到中性点；所述电压互感器虚接判别装置包括采集模块、截取模块、预测模块及分析模块；

所述采集模块用于获取至少一电压互感器实时的电压数据，以及获取所述电压数据的三相负载电压；

所以截取模块用于

获取所述三相负载电压在若干时间节点的每相负载电压，、、，

沿一时间序列获取至少两个所述时间节点之间每相负载电压的至少一负载矢量，、、，

赋值使、、，

沿时间序列组合至少两组所述负载电压差为差值矩阵 ，m∈N，m＞1，

表示为A相在时间序列内的第1项，表示为A相在时间序列内的第m项，

表示为B相在时间序列内的第1项，表示为B相在时间序列内的第m项，

表示为C相在时间序列内的第1项，表示为C相在时间序列内的第m项，

N为自然数集，

沿所述差值矩阵的时间序列依次获取各时间节点的列矩阵， ，i表征为列矩阵根据所述时间序列在所述差值矩阵P的第i时间节点，i＜m；

所述预测模块用于通过一判别模型依次预测各所述列矩阵的预测输出；

所述分析模块用于在至少一所述列矩阵的偏差满足预测条件时判别当前所述电压数据的第i时间节点发生有虚接。

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