CN113325267A - 一种配电网故障诊断系统、方法及计算机程序产品 - Google Patents
一种配电网故障诊断系统、方法及计算机程序产品 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113325267A CN113325267A CN202110553787.4A CN202110553787A CN113325267A CN 113325267 A CN113325267 A CN 113325267A CN 202110553787 A CN202110553787 A CN 202110553787A CN 113325267 A CN113325267 A CN 113325267A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power distribution
- distribution network
- module
- fault diagnosis
- network fault
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 238
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims abstract description 165
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000004590 computer program Methods 0.000 title claims abstract description 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 39
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 32
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 20
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 5
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 4
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 claims description 3
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 238000011176 pooling Methods 0.000 claims description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 206010033799 Paralysis Diseases 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000007435 diagnostic evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
- G01R31/086—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution networks, i.e. with interconnected conductors
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/088—Aspects of digital computing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
- Y04S10/52—Outage or fault management, e.g. fault detection or location
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明属于配电网故障诊断技术领域，公开了一种基于拓扑知识的配电网故障诊断系统、方法及计算机程序产品，所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统包括：数据获取模块、数据预处理模块、故障特征提取模块、数据融合模块、中央控制模块、模型构建模块、故障诊断模块、诊断评估模块、数据存储模块、更新显示模块。本发明通过故障特征提取模块能够获得基于时间序列的配电网故障特征；通过中央控制模块进行PID控制，在误差信号较大时投入了积分调节，加快系统的响应速度，控制精度高，具有较好的控制性能；通过故障诊断模块利用构建的配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断，能够实现对配电网故障的简捷及准确定位，且故障诊断准确度高，泛化能力和鲁棒性好。
Description
技术领域
本发明属于配电网故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于拓扑知识的配电网故障诊断系统及方法。
背景技术
目前，随着分布式电源在配电网络中的渗透率越来越高，配电网运行可靠性变得越来越重要。若有源配电网一旦发生故障而不能及时诊断出线路故障，不仅会影响居民正常生活，还可能导致整个系统失效、瘫痪及人员与生产的巨大损失。
配电网的正常运行对保证电力用户的用电质量具有重要的意义。随着能源和电力系统的发展，可再生能源的并网，用电设备的接入，配电网的网络拓扑结构越来越复杂，给故障诊断带来困难。在配电网发生故障时，如何及时实现故障定位和故障类型识别，保证故障及时排除，供用电迅速恢复，配电网正常运行，对有源配电网进行故障的准确诊断具有重要的实际意义。
但是，传统配电网故障诊断系统种类众多、缺乏统一标准，且对输入数据敏感，使得故障诊断缺乏简捷性和准确性，故障诊断效果不佳。因此，亟需一种新的配电网故障诊断系统。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于拓扑知识的配电网故障诊断系统及方法。
本发明是这样实现的，一种基于拓扑知识的配电网故障诊断系统，所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统包括：
数据获取模块、数据预处理模块、故障特征提取模块、数据融合模块、中央控制模块、模型构建模块、故障诊断模块、诊断评估模块、数据存储模块、更新显示模块。
数据获取模块，与中央控制模块连接，用于通过数据获取设备获取配电网关键节点的数据信息；其中，所述数据信息包括电气运行参数和标识信息；
数据预处理模块，与中央控制模块连接，用于通过数据预处理程序对获取的配电网关键节点的数据信息进行预处理；
故障特征提取模块，与中央控制模块连接，用于通过特征提取程序对预处理后的配电网关键节点的数据信息进行特征提取，获得基于时间序列的配电网故障特征；
数据融合模块，与中央控制模块连接，用于通过数据融合程序对获取的基于时间序列的配电网故障特征进行融合处理，获得配电网故障特征集合；
中央控制模块，与数据获取模块、数据预处理模块、故障特征提取模块、数据融合模块、模型构建模块、故障诊断模块、诊断评估模块、数据存储模块、更新显示模块连接，用于通过中央处理器协调控制所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统各个模块的正常运行；
模型构建模块，与中央控制模块连接，用于通过模型构建程序根据配电网故障特征集合进行配电网故障诊断模型的构建；
故障诊断模块，与中央控制模块连接，用于通过故障诊断程序利用配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断，并生成故障诊断结果；
诊断评估模块，与中央控制模块连接，用于通过诊断评估程序对配电网故障诊断结果进行评估，生成最终的配电网故障诊断报告；
数据存储模块，与中央控制模块连接，用于通过存储器存储获取的配电网关键节点的数据信息、数据预处理结果、基于时间序列的配电网故障特征、配电网故障特征集合、配电网故障诊断模型、故障诊断结果以及终的配电网故障诊断报告；
更新显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器对获取的配电网关键节点的数据信息、数据预处理结果、基于时间序列的配电网故障特征、配电网故障特征集合、配电网故障诊断模型、故障诊断结果以及终的配电网故障诊断报告的实时数据进行更新显示。
本发明还提供一种基于拓扑知识的配电网故障诊断方法，包括以下步骤：
S101，通过数据获取模块利用数据获取设备获取配电网关键节点的数据信息；其中，所述数据信息包括电气运行参数和标识信息；
S102，通过数据预处理模块利用数据预处理程序对获取的配电网关键节点的数据信息进行预处理；
S103，通过故障特征提取模块利用特征提取程序对预处理后的配电网关键节点的数据信息进行特征提取，获得基于时间序列的配电网故障特征；
S104，通过数据融合模块利用数据融合程序对获取的基于时间序列的配电网故障特征进行融合处理，获得配电网故障特征集合；
S105，通过中央控制模块利用中央处理器协调控制所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统各个模块的正常运行；
S106，通过模型构建模块利用模型构建程序根据配电网故障特征集合进行配电网故障诊断模型的构建；
S107，通过故障诊断模块利用故障诊断程序利用配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断，并生成故障诊断结果；
S108，通过诊断评估模块利用诊断评估程序对配电网故障诊断结果进行评估，生成最终的配电网故障诊断报告；
S109，通过数据存储模块利用存储器存储获取的配电网关键节点的数据信息、数据预处理结果、基于时间序列的配电网故障特征、配电网故障特征集合、配电网故障诊断模型、故障诊断结果以及终的配电网故障诊断报告；
S110，通过更新显示模块利用显示器对获取的配电网关键节点的数据信息、数据预处理结果、基于时间序列的配电网故障特征、配电网故障特征集合、配电网故障诊断模型、故障诊断结果以及终的配电网故障诊断报告的实时数据进行更新显示。
进一步地，所述数据获取模块中，所述数据信息包括电气运行参数和标识信息；所述电气运行参数包括三相电流、零序电流、负序电流和零序有功和无功功率。
进一步地，所述数据预处理模块中，所述通过数据预处理程序对获取的配电网关键节点的数据信息进行的预处理，包括：故障特征量的选择、网络关联矩阵的构建及区域差分化处理。
进一步地，所述故障特征提取模块中，所述通过特征提取程序对预处理后的配电网关键节点的数据信息进行特征提取，获得基于时间序列的配电网故障特征，包括：
(1)提取配电网故障区域各线路零序电流信号；
(2)通过变分模态分解得到配电网故障区域线路零序电流的IMF分量；
(3)筛选出含特征信息达到特定量的IMF分量，对被筛选出的IMF分量做希尔伯特黄变换处理，获得基于时间序列的配电网故障特征。
进一步地，中央控制模块中，所述通过中央处理器协调控制所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统各个模块的正常运行，包括：
(1)对被控对象的输入信号和输出信号作差以获取误差信号；
(2)判断所述误差信号是否大于预设误差阈值；
(3)将所述总控制量输出至所述被控对象，以便对所述被控对象的所述输出信号进行调节。
进一步地，模型构建模块中，所述配电网故障诊断模型包括由输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层包括卷积层、池化层和全连接层；
其中，卷积层由一组小滤波器定义，通过这些滤波器，输入数据在前向通道中卷积，卷积层的输出如下：
其中，hj(x)是空间位置x＝(x1，x2)处的第j个未激活的输出特征映射，gij是hj和第i个输入通道fi之间的核心；C表示总输入通道数，b表示偏差；
算符*是二维卷积，定义如下：
其中，m×n表示核大小。
进一步地，故障诊断模块中，所述通过故障诊断程序利用配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断，包括：
(1)获取基于时间序列的配电网故障特征集合；
(2)将所述基于时间序列的配电网故障特征集合作为输入信号，输入至所述配电网故障诊断模型；
(3)利用所述配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断。
本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以应用所述的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统或执行基于拓扑知识的配电网故障诊断方法。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机应用所述的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统或执行基于拓扑知识的配电网故障诊断方法。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明提供的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统，通过故障特征提取模块能够获得基于时间序列的配电网故障特征；通过中央控制模块进行PID控制，且在误差信号较大时投入了积分调节，有效加快了系统的响应速度，控制精度高，具有较好的控制性能；通过故障诊断模块利用构建的配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断，能够实现对配电网故障的简捷及准确定位，且故障诊断准确度高，泛化能力和鲁棒性好。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统结构框图；
图中：1、数据获取模块；2、数据预处理模块；3、故障特征提取模块；4、数据融合模块；5、中央控制模块；6、模型构建模块；7、故障诊断模块；8、诊断评估模块；9、数据存储模块；10、更新显示模块。
图2是本发明实施例提供的基于拓扑知识的配电网故障诊断方法流程图。
图3是本发明实施例提供的通过故障特征提取模块利用特征提取程序对预处理后的配电网关键节点的数据信息进行特征提取，获得基于时间序列的配电网故障特征的方法流程图。
图4是本发明实施例提供的通过中央控制模块利用中央处理器协调控制所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统各个模块的正常运行的方法流程图。
图5是本发明实施例提供的通过故障诊断模块利用故障诊断程序利用配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明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发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于拓扑知识的配电网故障诊断系统及方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统，包括：数据获取模块1、数据预处理模块2、故障特征提取模块3、数据融合模块4、中央控制模块5、模型构建模块6、故障诊断模块7、诊断评估模块8、数据存储模块9、更新显示模块10。
数据获取模块1，与中央控制模块5通讯连接，用于通过数据获取设备获取配电网关键节点的数据信息；其中，所述数据信息包括电气运行参数和标识信息；
数据预处理模块2，与中央控制模块5通讯连接，并与数据获取模块1连接，用于通过数据预处理程序对数据获取模块1获取的配电网关键节点的数据信息进行预处理；
故障特征提取模块3，与中央控制模块5通讯连接，并与数据预处理模块2连接，用于通过特征提取程序对预处理后的配电网关键节点的数据信息进行特征提取，获得基于时间序列的配电网故障特征；
数据融合模块4，与中央控制模块5连接，与故障特征提取模块3相连，用于通过数据融合程序对获取的基于时间序列的配电网故障特征进行融合处理，获得配电网故障特征集合；
中央控制模块5，与数据获取模块1、数据预处理模块2、故障特征提取模块3、数据融合模块4、模型构建模块6、故障诊断模块7、诊断评估模块8、数据存储模块9、更新显示模块10通讯连接，用于通过中央处理器协调控制所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统各个模块的正常运行；
模型构建模块6，与中央控制模块5连接，用于通过模型构建程序根据配电网故障特征集合进行配电网故障诊断模型的构建；
故障诊断模块7，与中央控制模块5通讯连接，并与模型构建模块6相连，用于通过故障诊断程序利用配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断，并生成故障诊断结果；
诊断评估模块8，与中央控制模块5通讯连接，并与故障诊断模块7连接，用于通过诊断评估程序对配电网故障诊断结果进行评估，生成最终的配电网故障诊断报告；
数据存储模块9，与中央控制模块5通讯连接，用于通过存储器存储获取的配电网关键节点的数据信息、数据预处理结果、基于时间序列的配电网故障特征、配电网故障特征集合、配电网故障诊断模型、故障诊断结果以及终的配电网故障诊断报告；
更新显示模块10，与中央控制模块5通讯连接，并与数据存储模块9连接，用于通过显示器对获取的配电网关键节点的数据信息、数据预处理结果、基于时间序列的配电网故障特征、配电网故障特征集合、配电网故障诊断模型、故障诊断结果以及终的配电网故障诊断报告的实时数据进行更新显示。
如图2所示，本发明实施例提供的基于拓扑知识的配电网故障诊断方法包括以下步骤：
S101，通过数据获取模块利用数据获取设备获取配电网关键节点的数据信息；其中，所述数据信息包括电气运行参数和标识信息；
S102，通过数据预处理模块利用数据预处理程序对获取的配电网关键节点的数据信息进行预处理；
S103，通过故障特征提取模块利用特征提取程序对预处理后的配电网关键节点的数据信息进行特征提取，获得基于时间序列的配电网故障特征；
S104，通过数据融合模块利用数据融合程序对获取的基于时间序列的配电网故障特征进行融合处理，获得配电网故障特征集合；
S105，通过中央控制模块利用中央处理器协调控制所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统各个模块的正常运行；
S106，通过模型构建模块利用模型构建程序根据配电网故障特征集合进行配电网故障诊断模型的构建；
S107，通过故障诊断模块利用故障诊断程序利用配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断，并生成故障诊断结果；
S108，通过诊断评估模块利用诊断评估程序对配电网故障诊断结果进行评估，生成最终的配电网故障诊断报告；
S109，通过数据存储模块利用存储器存储获取的配电网关键节点的数据信息、数据预处理结果、基于时间序列的配电网故障特征、配电网故障特征集合、配电网故障诊断模型、故障诊断结果以及终的配电网故障诊断报告；
S110，通过更新显示模块利用显示器对获取的配电网关键节点的数据信息、数据预处理结果、基于时间序列的配电网故障特征、配电网故障特征集合、配电网故障诊断模型、故障诊断结果以及终的配电网故障诊断报告的实时数据进行更新显示。
本发明实施例提供的步骤S101中，所述电气运行参数包括三相电流、零序电流、负序电流和零序有功和无功功率。
本发明实施例提供的步骤S102中，所述通过数据预处理程序对获取的配电网关键节点的数据信息进行的预处理，包括：故障特征量的选择、网络关联矩阵的构建及区域差分化处理。
如图3所示，本发明实施例提供的步骤S103中，所述通过故障特征提取模块利用特征提取程序对预处理后的配电网关键节点的数据信息进行特征提取，获得基于时间序列的配电网故障特征，包括：
S201，提取配电网故障区域各线路零序电流信号；
S202，通过变分模态分解得到配电网故障区域线路零序电流的IMF分量；
S203，筛选出含特征信息达到特定量的IMF分量，对被筛选出的IMF分量做希尔伯特黄变换处理，获得基于时间序列的配电网故障特征。
本发明实施例提供的步骤S202中，所述通过变分模态分解得到配电网故障区域线路零序电流的IMF分量，包括：
其中，uk是第k个模态分量，wk是第k个模态的中心频率，f是输入信号，δ(t)为狄拉克函数；引入惩罚因子α和拉格朗日乘子λ，得到：
其中L({u(k)}，{w(k)}，λ)为将约束变分问题转为非约束变分问题，得到的增广Lagrange表达式。
通过多次迭代，则迭代过程中的模态分量和中心频率分别表示为：
其中，
和
分别为
f(t)，uk(t)和λ(t)通过傅里叶变换得到的结果。
为模态分量，
为中心频率。如图4所示，本发明实施例提供的步骤S105中，所述通过中央控制模块利用中央处理器协调控制所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统各个模块的正常运行，包括：
S301，对被控对象的输入信号和输出信号作差以获取误差信号；
S302，判断所述误差信号是否大于预设误差阈值；
S303，将所述总控制量输出至所述被控对象，以便对所述被控对象的所述输出信号进行调节。
本发明实施例提供的步骤S302中，所述判断所述误差信号是否大于预设误差阈值，包括：
若是，则采用带有积分调节的第一PID控制算法计算第一PID控制量以便作为总控制量；
若否，则采用取消积分调节的第二PID控制算法计算第二PID控制量，采用预设补偿算法计算补偿控制量，将所述第二PID控制量与所述补偿控制量的和作为所述总控制量。
本发明实施例提供的步骤S302中，所述预设误差阈值为：
ef＝k1r(t)；
其中，ef为所述预设误差阈值；k1为预设误差阈值系数，所述预设误差阈值系数k1∈[0,0.2]；r(t)为所述输入信号。
本发明实施例提供的步骤S106中，所述配电网故障诊断模型包括由输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层包括卷积层、池化层和全连接层。
其中，卷积层由一组小滤波器定义，通过这些滤波器，输入数据在前向通道中卷积，卷积层的输出如下：
其中，hj(x)是空间位置x＝(x1，x2)处的第j个未激活的输出特征映射，gij是hj和第i个输入通道fi之间的核心；C表示总输入通道数，b表示偏差；
算符*是二维卷积，定义如下：
其中，m×n表示核大小。
如图5所示，本发明实施例提供的步骤S107中，所述通过故障诊断模块利用故障诊断程序利用配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断，包括：
S401，获取基于时间序列的配电网故障特征集合；
S402，将所述基于时间序列的配电网故障特征集合作为输入信号，输入至所述配电网故障诊断模型；
S403，利用所述配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断。
在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“前端”、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于拓扑知识的配电网故障诊断系统，其特征在于，所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统包括：
数据获取模块、数据预处理模块、故障特征提取模块、数据融合模块、中央控制模块、模型构建模块、故障诊断模块、诊断评估模块、数据存储模块、更新显示模块；
数据获取模块，通过数据获取设备获取配电网关键节点的数据信息；
数据预处理模块，与数据获取模块连接，用于通过数据预处理程序对数据获取模块获取的配电网关键节点的数据信息进行预处理；
故障特征提取模块，与数据预处理模块连接，用于通过特征提取程序对预处理后的配电网关键节点的数据信息进行特征提取，获得基于时间序列的配电网故障特征；
数据融合模块，与故障特征提取模块相连，用于通过数据融合程序对获取的基于时间序列的配电网故障特征进行融合处理，获得配电网故障特征集合；
中央控制模块，与数据获取模块、数据预处理模块、故障特征提取模块、数据融合模块、模型构建模块、故障诊断模块、诊断评估模块、数据存储模块、更新显示模块通讯连接，用于通过中央处理器协调控制所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统各个模块的正常运行；
模型构建模块，用于通过模型构建程序根据配电网故障特征集合进行配电网故障诊断模型的构建；
故障诊断模块，并与模型构建模块相连，用于通过故障诊断程序利用配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断，并生成故障诊断结果；
诊断评估模块，与故障诊断模块连接，用于通过诊断评估程序对配电网故障诊断结果进行评估，生成最终的配电网故障诊断报告；
数据存储模块，用于通过存储器存储获取的配电网关键节点的数据信息、数据预处理结果、基于时间序列的配电网故障特征、配电网故障特征集合、配电网故障诊断模型、故障诊断结果以及终的配电网故障诊断报告；
更新显示模块，用于通过显示器对获取的配电网关键节点的数据信息、数据预处理结果、基于时间序列的配电网故障特征、配电网故障特征集合、配电网故障诊断模型、故障诊断结果以及终的配电网故障诊断报告的实时数据进行更新显示。
2.如权利要求1所述的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统，其特征在于，所述数据获取模块中，所述数据信息包括电气运行参数和标识信息；所述电气运行参数包括三相电流、零序电流、负序电流和零序有功和无功功率。
3.如权利要求2所述的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统，其特征在于，所述数据预处理模块中，所述通过数据预处理程序对获取的配电网关键节点的数据信息进行的预处理，包括：故障特征量的选择、网络关联矩阵的构建及区域差分化处理。
4.如权利要求3所述的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统，其特征在于，所述故障特征提取模块中，所述通过特征提取程序对预处理后的配电网关键节点的数据信息进行特征提取，获得基于时间序列的配电网故障特征，包括：
(1)提取配电网故障区域各线路零序电流信号；
(2)通过变分模态分解得到配电网故障区域线路零序电流的IMF分量；
(3)筛选出含特征信息达到特定量的IMF分量，对被筛选出的IMF分量做希尔伯特黄变换处理，获得基于时间序列的配电网故障特征。
5.如权利要求4所述的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统，其特征在于，中央控制模块中，所述通过中央处理器协调控制所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统各个模块的正常运行，包括：
(1)对被控对象的输入信号和输出信号作差以获取误差信号；
(2)判断所述误差信号是否大于预设误差阈值；
(3)将所述总控制量输出至所述被控对象，以便对所述被控对象的所述输出信号进行调节。
6.如权利要求5所述的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统，其特征在于，模型构建模块中，所述配电网故障诊断模型包括由输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层包括卷积层、池化层和全连接层；
其中，卷积层由一组小滤波器定义，通过这些滤波器，输入数据在前向通道中卷积，卷积层的输出如下：
其中，hj(x)是空间位置x＝(x1，x2)处的第j个未激活的输出特征映射，gij是hj和第i个输入通道fi之间的核心；C表示总输入通道数，b表示偏差；
算符*是二维卷积，定义如下：
其中，m×n表示核大小。
7.如权利要求6所述的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统，其特征在于，故障诊断模块中，所述通过故障诊断程序利用配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断，包括：
(1)获取基于时间序列的配电网故障特征集合；
(2)将所述基于时间序列的配电网故障特征集合作为输入信号，输入至所述配电网故障诊断模型；
(3)利用所述配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断。
8.一种基于拓扑知识的配电网故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
S101，通过数据获取模块利用数据获取设备获取配电网关键节点的数据信息；其中，所述数据信息包括电气运行参数和标识信息；
S102，通过数据预处理模块利用数据预处理程序对获取的配电网关键节点的数据信息进行预处理；
S103，通过故障特征提取模块利用特征提取程序对预处理后的配电网关键节点的数据信息进行特征提取，获得基于时间序列的配电网故障特征；
S104，通过数据融合模块利用数据融合程序对获取的基于时间序列的配电网故障特征进行融合处理，获得配电网故障特征集合；
S105，通过中央控制模块利用中央处理器协调控制所述基于拓扑知识的配电网故障诊断系统各个模块的正常运行；
S106，通过模型构建模块利用模型构建程序根据配电网故障特征集合进行配电网故障诊断模型的构建；
S107，通过故障诊断模块利用故障诊断程序利用配电网故障诊断模型进行配电网故障的诊断，并生成故障诊断结果；
S108，通过诊断评估模块利用诊断评估程序对配电网故障诊断结果进行评估，生成最终的配电网故障诊断报告；
S109，通过数据存储模块利用存储器存储获取的配电网关键节点的数据信息、数据预处理结果、基于时间序列的配电网故障特征、配电网故障特征集合、配电网故障诊断模型、故障诊断结果以及终的配电网故障诊断报告；
S110，通过更新显示模块利用显示器对获取的配电网关键节点的数据信息、数据预处理结果、基于时间序列的配电网故障特征、配电网故障特征集合、配电网故障诊断模型、故障诊断结果以及终的配电网故障诊断报告的实时数据进行更新显示。
9.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以应用如权利要求1～8任意一项所述的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统或执行如权利要求9任一项所述的基于拓扑知识的配电网故障诊断方法。
10.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机应用如权利要求1～8任意一项所述的基于拓扑知识的配电网故障诊断系统或执行如权利要求9任一项所述的基于拓扑知识的配电网故障诊断方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110553787.4A CN113325267A (zh) | 2021-05-20 | 2021-05-20 | 一种配电网故障诊断系统、方法及计算机程序产品 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110553787.4A CN113325267A (zh) | 2021-05-20 | 2021-05-20 | 一种配电网故障诊断系统、方法及计算机程序产品 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113325267A true CN113325267A (zh) | 2021-08-31 |
Family
ID=77416185
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110553787.4A Pending CN113325267A (zh) | 2021-05-20 | 2021-05-20 | 一种配电网故障诊断系统、方法及计算机程序产品 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113325267A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116467674A (zh) * | 2023-04-10 | 2023-07-21 | 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 | 一种配电网智能故障处理融合更新系统及其方法 |
| CN118426297A (zh) * | 2024-07-04 | 2024-08-02 | 国鲸科技(广东横琴粤澳深度合作区)有限公司 | 一种带pid控制的透明柔性网状电路系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5107497A (en) * | 1989-07-28 | 1992-04-21 | At&T Bell Laboratories | Technique for producing an expert system for system fault diagnosis |
| CN111443259A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-24 | 国网山东省电力公司德州供电公司 | 基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法及系统 |
| US20200285900A1 (en) * | 2019-03-06 | 2020-09-10 | Wuhan University | Power electronic circuit fault diagnosis method based on optimizing deep belief network |
| CN111896845A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-06 | 山东科技大学 | 基于多源信息融合的配电网故障诊断方法及系统 |
| CN112051480A (zh) * | 2020-08-06 | 2020-12-08 | 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 | 基于变分模态分解的神经网络配电网故障诊断方法及系统 |
-
2021
- 2021-05-20 CN CN202110553787.4A patent/CN113325267A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5107497A (en) * | 1989-07-28 | 1992-04-21 | At&T Bell Laboratories | Technique for producing an expert system for system fault diagnosis |
| US20200285900A1 (en) * | 2019-03-06 | 2020-09-10 | Wuhan University | Power electronic circuit fault diagnosis method based on optimizing deep belief network |
| CN111443259A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-24 | 国网山东省电力公司德州供电公司 | 基于局部异常因子检测的有源配电网故障诊断方法及系统 |
| CN112051480A (zh) * | 2020-08-06 | 2020-12-08 | 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 | 基于变分模态分解的神经网络配电网故障诊断方法及系统 |
| CN111896845A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-06 | 山东科技大学 | 基于多源信息融合的配电网故障诊断方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 贲洪奇: "《现代高频开关电源技术与应用》", 31 March 2018, 哈尔滨工业大学出版社, pages: 153 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116467674A (zh) * | 2023-04-10 | 2023-07-21 | 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 | 一种配电网智能故障处理融合更新系统及其方法 |
| CN116467674B (zh) * | 2023-04-10 | 2024-05-17 | 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 | 一种配电网智能故障处理融合更新系统及其方法 |
| CN118426297A (zh) * | 2024-07-04 | 2024-08-02 | 国鲸科技(广东横琴粤澳深度合作区)有限公司 | 一种带pid控制的透明柔性网状电路系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9625887B2 (en) | Contingency screening in multi-control area electrical power systems using coordinated DC power flow | |
| CN113078630B (zh) | 一种基于实时量测数据的低压配电网拓扑辨识方法 | |
| CN113325267A (zh) | 一种配电网故障诊断系统、方法及计算机程序产品 | |
| CN116316614B (zh) | 电网三维数字孪生系统、性能分析方法及相关装置 | |
| CN114915546B (zh) | 一种停电用户定位方法、装置、设备、介质 | |
| CN107102948A (zh) | 一种基于uml的软件架构复杂性度量方法 | |
| CN116526667B (zh) | 基于电流物联网反馈机制的二次融合配网馈线终端系统 | |
| CN111444664A (zh) | 一种含多树枝分支线路的配电网合环电流计算方法及系统 | |
| CN112014687A (zh) | 一种含分布式电源的主动配电网故障区段分层定位方法 | |
| CN115374968A (zh) | 一种银行机房管理方法、装置及设备 | |
| CN113595246A (zh) | 微电网状态在线监测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN118554635A (zh) | 基于多场景模型融合的继电器保护平台构建方法和装置 | |
| CN117421622A (zh) | 基于聚类算法的低压台区线损计算方法及系统 | |
| CN117371152A (zh) | 基于神经网络的配电网拓扑识别方法及系统 | |
| CN112231705B (zh) | 一种基于一二次划分的信息系统可靠性提升方法 | |
| CN117335385A (zh) | 配网多重故障状况下的智能负荷转供方法及系统 | |
| CN113904933B (zh) | 数字化网络控制系统性能与可靠性同步优化方法 | |
| Du et al. | Implementation of harmonic state estimation | |
| CN115269254A (zh) | 订单异常确定方法、装置、设备及介质 | |
| CN114912582A (zh) | 模型生产方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
| Lu et al. | An LSTM Neural Network-Based Fault Line Detection System Using CloudPSS-XStudio | |
| CN114784804A (zh) | 一种电力系统分析方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| Zhong et al. | A GUI-based Low-Code Development Platform for Power Systems Analysis | |
| CN111309716A (zh) | 应用于pas案例库的维护方法、装置及计算机设备 | |
| CN112731150A (zh) | 电压暂降状态估计方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |