本發(fā)明屬于低壓配網(wǎng)故障診斷,具體涉及一種基于動(dòng)態(tài)拓?fù)涞牡蛪号渚W(wǎng)故障模式分析方法。
背景技術(shù):
1、隨著對(duì)電力的需求越來(lái)越大,對(duì)供電質(zhì)量和供電可靠性的要求也越來(lái)越高。由于目前配電網(wǎng)的復(fù)雜性,用電用戶地理位置分散、數(shù)量龐大,使得用電用戶在故障發(fā)生后,不能及時(shí)的解決和響應(yīng)。在傳統(tǒng)的故障區(qū)域定位方法中,由于配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,配電網(wǎng)電氣設(shè)備自動(dòng)化程度低,只能采用開(kāi)關(guān)試投的辦法來(lái)確定故障區(qū)域,從而導(dǎo)致眾多開(kāi)關(guān)反復(fù)動(dòng)作,產(chǎn)生超過(guò)電力線路的負(fù)荷極限的情況。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題:由于配電網(wǎng)電氣設(shè)備自動(dòng)化程度低,導(dǎo)致開(kāi)關(guān)反復(fù)動(dòng)作,產(chǎn)生超過(guò)電力線路的負(fù)荷極限的問(wèn)題;本發(fā)明提供了一種基于動(dòng)態(tài)拓?fù)涞牡蛪号渚W(wǎng)故障模式分析方法,本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn):
2、獲取電力線路信息和設(shè)備信息,建立配電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型和低壓配網(wǎng)電子地圖;
3、獲取節(jié)點(diǎn)通流信息,根據(jù)配電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行匹配得到監(jiān)測(cè)故障信息;
4、根據(jù)監(jiān)測(cè)故障信息預(yù)設(shè)故障診斷數(shù)據(jù)庫(kù)并定義故障類型,基于所述故障診斷數(shù)據(jù)庫(kù)建立故障樹(shù)模型計(jì)算故障事件的故障源概率;
5、獲取反饋故障信息和故障異常信息并進(jìn)行相似度匹配得到故障根因數(shù)據(jù);
6、根據(jù)故障源概率和故障根因數(shù)據(jù)得到監(jiān)測(cè)故障信息和反饋故障信息所涉及的設(shè)備和電力線路并確定故障區(qū)域。
7、具體地,所述配電網(wǎng)模型包括編碼、類別、幾何屬性、關(guān)聯(lián)屬性、管理屬性;其中,所述編碼為設(shè)備的唯一標(biāo)識(shí)編碼,所述類別包括電源、線路、開(kāi)關(guān)、變壓器,所述幾何屬性為設(shè)備的地理空間信息,所述關(guān)聯(lián)屬性為設(shè)備間的拓?fù)潢P(guān)系,所述管理屬性是表征設(shè)備為運(yùn)行狀態(tài)或關(guān)閉狀態(tài)的數(shù)值參數(shù)。
8、具體地,所述確定故障區(qū)域的方法為:根據(jù)所述電力線路得到故障信息序列,并將所述故障信息序列同步保存在配電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型的屬性數(shù)據(jù)庫(kù)中;根據(jù)所述屬性數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)得到故障回路信息和連接關(guān)系;根據(jù)得到的回路信息標(biāo)記回路中的所有的開(kāi)關(guān)設(shè)備,根據(jù)開(kāi)關(guān)信息得出故障設(shè)備所在區(qū)域,將所述故障設(shè)備對(duì)應(yīng)的拓?fù)湓馗吡溜@示在所述低壓配網(wǎng)電子地圖上。
9、具體地,所述故障信息序列的生成方法為:在線路節(jié)點(diǎn)處安裝監(jiān)測(cè)裝置測(cè)量電流負(fù)荷數(shù)據(jù);若所述電流負(fù)荷大于預(yù)設(shè)閾值,則使用0來(lái)表征所述節(jié)點(diǎn)處的監(jiān)測(cè)故障信息,若所述電流負(fù)荷小于或等于預(yù)設(shè)閾值,則使用1來(lái)表征所述節(jié)點(diǎn)處的監(jiān)測(cè)故障信息;將所有節(jié)點(diǎn)的故障信息集成為故障信息序列。其中,故障信息包括節(jié)點(diǎn)故障和節(jié)點(diǎn)正常,0表示節(jié)點(diǎn)故障,1表示節(jié)點(diǎn)正常。
10、具體地,所述配電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型建立方法為:先將變電站、變壓器、刀閘、斷路器、桿塔變換為點(diǎn)元素,將架空線和地埋線變換為線元素,將區(qū)域信息變換為面元素,然后將所述點(diǎn)元素、所述線元素、所述面元素的空間數(shù)據(jù)矢量化成配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);通過(guò)屬性數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)所述設(shè)備并建立屬性圖層,根據(jù)所述配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和所述屬性圖層建立配電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型,其中,所述屬性數(shù)據(jù)庫(kù)為存儲(chǔ)有若干故障信息序列的數(shù)據(jù)庫(kù),所述故障信息序列由若干線路節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)故障信息組成。
11、具體地,基于所述故障診斷數(shù)據(jù)庫(kù)建立故障樹(shù)模型計(jì)算故障事件的故障源概率,包括:
12、定義故障類型,所述故障類型包括相間短路故障、小電流接地故障、高阻故障,并將所述相間短路故障類型設(shè)為頂層事件,將所述小電流接地故障類型設(shè)為中層事件,將所述高阻故障設(shè)為底層事件;
13、建立故障樹(shù)節(jié)點(diǎn),所述故障樹(shù)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)包括節(jié)點(diǎn)編號(hào)、節(jié)點(diǎn)名稱、節(jié)點(diǎn)類型、節(jié)點(diǎn)數(shù)、父節(jié)點(diǎn)、子節(jié)點(diǎn)、權(quán)值、描述值,保存為鏈表并存儲(chǔ)到所述故障診斷數(shù)據(jù)庫(kù)中;
14、遍歷所述鏈表計(jì)算所述故障樹(shù)的最小割集,根據(jù)所述最小割集計(jì)算對(duì)應(yīng)的頂層事件故障類型的故障源概率,計(jì)算公式為:
15、
16、其中,q為故障概率,t為頂層事件故障類型,r為最小割集數(shù),i和j為最小割集計(jì)數(shù),p為概率密度函數(shù),ki為最小割集的中層事件數(shù),kj為最小割集的底層事件數(shù)。
17、具體地,所述相似度匹配的計(jì)算方法為:提取所述反饋故障信息和故障異常信息的語(yǔ)義特征得到語(yǔ)義特征向量和異常向量,將所述語(yǔ)義特征向量和異常向量映射到高維空間,并計(jì)算高維空間中的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度矩陣,計(jì)算公式為:
18、
19、其中,pj|i為在語(yǔ)義表征向量下異常向量占比的概率分布,σi為高斯分布標(biāo)準(zhǔn)差,xi為語(yǔ)義特征向量高維表示,xj為異常向量高維表示,k為高維空間數(shù)據(jù)點(diǎn)遍歷計(jì)數(shù),n為語(yǔ)義特征向量高維數(shù)據(jù)點(diǎn)總量,m為異常向量高維數(shù)據(jù)點(diǎn)總量。
20、本發(fā)明的有益效果為:
21、(1)通過(guò)用函數(shù)模型來(lái)反映配電網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息,依據(jù)對(duì)動(dòng)態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤,將網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭澐譃槿舾蓚€(gè)區(qū)域進(jìn)行故障分析,計(jì)算出配電網(wǎng)故障的準(zhǔn)確定位信息,提高了故障定位精度;
22、(2)通過(guò)采集反饋故障信息和故障異常信息,對(duì)異常信息之間的關(guān)系和依賴進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表示,使用聚類算法對(duì)故障類別進(jìn)行劃分并標(biāo)注,通過(guò)建立故障樹(shù)模型確定故障分布和發(fā)生概率,將故障定位信息進(jìn)行圖形化展示,更直觀的對(duì)故障設(shè)備進(jìn)行定位檢測(cè),提高配電系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性和管理水平,簡(jiǎn)化了故障定位維護(hù)工作的成本和工作量。
1.一種基于動(dòng)態(tài)拓?fù)涞牡蛪号渚W(wǎng)故障模式分析方法,其特征在于,包括:獲取電力線路信息和設(shè)備信息,建立配電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型;
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于動(dòng)態(tài)拓?fù)涞牡蛪号渚W(wǎng)故障模式分析方法,其特征在于,所述配電網(wǎng)模型包括編碼、類別、幾何屬性、關(guān)聯(lián)屬性、管理屬性;其中,所述編碼為設(shè)備的唯一標(biāo)識(shí)編碼,所述類別包括電源、線路、開(kāi)關(guān)、變壓器,所述幾何屬性為設(shè)備的地理空間信息,所述關(guān)聯(lián)屬性為設(shè)備間的拓?fù)潢P(guān)系,所述管理屬性是表征設(shè)備為運(yùn)行狀態(tài)或關(guān)閉狀態(tài)的數(shù)值參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于動(dòng)態(tài)拓?fù)涞牡蛪号渚W(wǎng)故障模式分析方法,其特征在于,所述確定故障區(qū)域的方法為:
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于動(dòng)態(tài)拓?fù)涞牡蛪号渚W(wǎng)故障模式分析方法,其特征在于,所述故障信息序列的生成方法為:在線路節(jié)點(diǎn)處安裝監(jiān)測(cè)裝置測(cè)量電流負(fù)荷數(shù)據(jù);若電流負(fù)荷大于預(yù)設(shè)閾值,則使用0來(lái)表征所述節(jié)點(diǎn)處的監(jiān)測(cè)故障信息,若所述電流負(fù)荷小于或等于預(yù)設(shè)閾值,則使用1來(lái)表征所述節(jié)點(diǎn)處的監(jiān)測(cè)故障信息;將所有節(jié)點(diǎn)的故障信息集成為故障信息序列。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于動(dòng)態(tài)拓?fù)涞牡蛪号渚W(wǎng)故障模式分析方法,其特征在于,所述配電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型建立方法為:先將變電站、變壓器、刀閘、斷路器、桿塔變換為點(diǎn)元素,將架空線和地埋線變換為線元素,將區(qū)域信息變換為面元素,然后將所述點(diǎn)元素、所述線元素、所述面元素的空間數(shù)據(jù)矢量化成配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);通過(guò)屬性數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)所述設(shè)備并建立屬性圖層,根據(jù)所述配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和所述屬性圖層建立配電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型,其中,所述屬性數(shù)據(jù)庫(kù)為存儲(chǔ)有若干故障信息序列的數(shù)據(jù)庫(kù),所述故障信息序列由若干線路節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)故障信息組成。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于動(dòng)態(tài)拓?fù)涞牡蛪号渚W(wǎng)故障模式分析方法,其特征在于,基于所述故障診斷數(shù)據(jù)庫(kù)建立故障樹(shù)模型計(jì)算故障事件的故障源概率,包括:
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于動(dòng)態(tài)拓?fù)涞牡蛪号渚W(wǎng)故障模式分析方法,其特征在于,所述相似度匹配的計(jì)算方法為:提取所述反饋故障信息和故障異常信息的語(yǔ)義特征得到語(yǔ)義特征向量和異常向量,將所述語(yǔ)義特征向量和異常向量映射到高維空間,并計(jì)算高維空間中的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度矩陣,計(jì)算公式為: