一种配电网线路故障定位方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种配电网线路故障定位方法及装置，所述方法包括：基于配电网的传输线以及电气设备之间的连接关系，构建图模型；其中，所述传输线作为所述图模型中的节点，所述传输线的连接作为所述图模型的边，所述电气设备作为所述图模型的注入；基于所述图模型将所述配电网的目标传输线向量化，并嵌入所述目标传输线与相邻传输线、所述目标传输线与所述注入之间的连接关系，获得所述目标传输线的线路特征向量；其中，所述目标传输线为任一节点对应的传输线；将所述线路特征向量输入到训练完成的预测模型中，获得所述目标传输线的故障概率。本发明专利技术方法可综合考虑配电网的连接关系及负载的复杂性，实现更加准确和及时的故障定位。

【技术实现步骤摘要】
一种配电网线路故障定位方法及装置
本专利技术涉及电力
，尤其涉及一种配电网线路故障定位方法及装置。
技术介绍
配电系统经常受到故障的威胁，可能会导致断电。为了提高配电系统的运行质量和可靠性，系统操作员必须及时处理故障。因此，在事故发生后，及时准确地定位故障和迅速清除故障是至关重要的，这样才能实现快速修复。因此，定位故障时首先需要完成的工作，目前有基于测量到的电流以及电压值而计算出线路阻抗的阻抗定位法。有将接地点的定位预测与单相接地线路检测结合起来的“S”注入法。有利用馈线终端单元FTU(FeederTerminalUnit，配电开关监控终端)上传的参数，经过运算实现故障定位的FTU的故障定位方法。也有基于行波理论实现的行波定位法。实际上，由于在故障状态下瞬态电阻不稳定性，配电网系统中的线路非对称性，配电网络拓扑复杂性以及电压和电流转换器误差等因素的影响，上述方法实现的故障线路的定位效果在实际场景中的效果并不是很理想。可见目前的故障定位方式由于配电网中连接关系以及负载的复杂性，存在着定位效果差，定位不及时的问题。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术提出了一种配电网线路故障定位方法及装置，可综合考虑配电网的连接关系及负载的复杂性，实现更加准确和及时的故障定位。第一方面，本申请通过本申请的一实施例提供如下技术方案：一种配电网线路故障定位方法，包括：基于配电网的传输线以及电气设备之间的连接关系，构建图模型；其中，所述传输线作为所述图模型中的节点，所述传输线的连接作为所述图模型的边，所述电气设备作为所述图模型的注入；基于所述图模型将所述配电网的目标传输线向量化，并嵌入所述目标传输线与相邻传输线、所述目标传输线与所述注入之间的连接关系，获得所述目标传输线的线路特征向量；其中，所述目标传输线为任一节点对应的传输线；将所述线路特征向量输入到训练完成的预测模型中，获得所述目标传输线的故障概率。优选地，所述预测模型为逻辑回归模型，所述预测模型的训练包括：基于所述配电网的历史数据，获得训练样本；其中，所述训练样本包括所述目标传输线的故障情况，以及所述目标传输的历史线路特征向量；基于所述训练样本和预设的损失函数对所述逻辑回归模型进行训练，获得所述逻辑回归模型的模型参数；其中，损失函数为交叉熵函数；基于所述逻辑回归模型的模型参数，获得训练完成的逻辑回归模型。优选地，所述逻辑回归模型为：hθ(x)＝g(θTx),其中，x为所述线路特征向量，θ为所述模型参数，hθ(x)为所述目标传输线的故障概率。优选地，所述基于所述图模型将所述配电网的目标传输线向量化，并嵌入所述目标传输线与相邻传输线、所述目标传输线与所述注入之间的连接关系，获得所述目标传输线的线路特征向量，包括：基于所述图模型，获取目标传输线分别对应的注入特征向量、线路邻接矩阵以及注入邻接矩阵；其中，所述注入特征向量表示所述目标传输线的属性以及对应的注入；所述线路邻接矩阵表示所述目标传输线与相邻传输线之间的连接关系；所述注入邻接矩阵表示注入与所述目标传输线之间的连接关系；基于神经网络，将所述注入特征向量以及所述注入邻接矩阵在所述图模型的节点进行特征嵌入，获得所述目标传输线的第一线路特征向量；其中，所述第一线路特征向量包含所述目标传输线与所述注入的连接关系；基于所述线路邻接矩阵对所述第一线路特征向量进行更新，获得所述目标传输线的第二线路特征向量。优选地，所述线路邻接矩阵包括起点邻接矩阵和终点邻接矩阵；所述线路邻接矩阵的获取，包括：基于所述图模型，将所述目标传输线确定为双极对象；其中，所述双极对象表示所述目标传输线具有起点和终点；基于所述目标传输线的起点的第一连接信息，获得所述起点邻接矩阵；其中，所述第一连接信息包括：所述目标传输线的起点与相邻传输线的起点连接，以及所述目标传输线的起点与相邻传输线的终点连接；基于所述目标传输线的终点的第二连接信息，获得所述终点邻接矩阵；其中，所述第二连接信息包括：所述目标传输线的终点与相邻传输线的起点连接，以及所述目标传输线的终点与相邻传输线的终点连接。优选地，所述基于所述目标传输线的起点的第一连接信息，获得所述起点邻接矩阵，包括：若所述目标传输线的起点与相邻传输线的起点连接，则将所述起点邻接矩阵的值确定为1；若所述目标传输线的起点与相邻传输线的终点连接，则将所述起点邻接矩阵的值确定为0。优选地，所述电气设备包括：负载、变电站、发电站以及开关。第二方面，基于同一专利技术构思，本申请通过本申请的一实施例提供如下技术方案：一种配电网线路故障定位装置，包括：图模型构建模块，用于基于配电网的传输线以及电气设备之间的连接关系，构建图模型；其中，所述传输线作为所述图模型中的节点，所述传输线的连接作为所述图模型的边，所述电气设备作为所述图模型的注入；特征向量获取模块，用于基于所述图模型将所述配电网的目标传输线向量化，并嵌入所述目标传输线与相邻传输线、所述目标传输线与所述注入之间的连接关系，获得所述目标传输线的线路特征向量；其中，所述目标传输线为任一节点对应的传输线；故障定位模块，用于将所述线路特征向量输入到训练完成的预测模型中，获得所述目标传输线的故障概率。优选地，所述预测模型为逻辑回归模型；所述装置还包括模型训练模块，用于：基于所述配电网的历史数据，获得训练样本；其中，所述训练样本包括所述目标传输线的故障情况，以及所述目标传输的历史线路特征向量；基于所述训练样本和预设的损失函数对所述逻辑回归模型进行训练，获得所述逻辑回归模型的模型参数；其中，损失函数为交叉熵函数；基于所述逻辑回归模型的模型参数，获得训练完成的逻辑回归模型。第三方面，基于同一专利技术构思，本申请通过本申请的一实施例提供如下技术方案：一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。本专利技术实施例中提供的一种配电网线路故障定位方法及装置，通过配电网的传输线以及电气设备之间的连接关系，构建图模型；并且将传输线作为图模型中的节点，传输线的连接作为图模型的边，电气设备作为图模型的注入，从而将配电网中的传输线以及传输线的连接关系进行了抽象表达；进一步的，基于图模型将所述配电网的目标传输线向量化，并嵌入目标传输线与相邻传输线、目标传输线与注入之间的连接关系，从而获得目标传输线的线路特征向量，该线路特征向量包含了目标传输线在配电网中所存在的特征信息，充分考虑了配电网中传输线连接的复杂性；进一步的，基于该线路特征向量进行预测模型的训练和故障预测，就可准确、快速的定位配电网中故障的传输线。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明...

【技术保护点】
1.一种配电网线路故障定位方法，其特征在于，包括：/n基于配电网的传输线以及电气设备之间的连接关系，构建图模型；其中，所述传输线作为所述图模型中的节点，所述传输线的连接作为所述图模型的边，所述电气设备作为所述图模型的注入；/n基于所述图模型将所述配电网的目标传输线向量化，并嵌入所述目标传输线与相邻传输线、所述目标传输线与所述注入之间的连接关系，获得所述目标传输线的线路特征向量；其中，所述目标传输线为任一节点对应的传输线；/n将所述线路特征向量输入到训练完成的预测模型中，获得所述目标传输线的故障概率。/n

【技术特征摘要】
1.一种配电网线路故障定位方法，其特征在于，包括：
基于配电网的传输线以及电气设备之间的连接关系，构建图模型；其中，所述传输线作为所述图模型中的节点，所述传输线的连接作为所述图模型的边，所述电气设备作为所述图模型的注入；
基于所述图模型将所述配电网的目标传输线向量化，并嵌入所述目标传输线与相邻传输线、所述目标传输线与所述注入之间的连接关系，获得所述目标传输线的线路特征向量；其中，所述目标传输线为任一节点对应的传输线；
将所述线路特征向量输入到训练完成的预测模型中，获得所述目标传输线的故障概率。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型为逻辑回归模型，所述预测模型的训练包括：
基于所述配电网的历史数据，获得训练样本；其中，所述训练样本包括所述目标传输线的故障情况，以及所述目标传输的历史线路特征向量；
基于所述训练样本和预设的损失函数对所述逻辑回归模型进行训练，获得所述逻辑回归模型的模型参数；其中，损失函数为交叉熵函数；
基于所述逻辑回归模型的模型参数，获得训练完成的逻辑回归模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述逻辑回归模型为：

其中，x为所述线路特征向量，θ为所述模型参数，hθ(x)为所述目标传输线的故障概率。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述图模型将所述配电网的目标传输线向量化，并嵌入所述目标传输线与相邻传输线、所述目标传输线与所述注入之间的连接关系，获得所述目标传输线的线路特征向量，包括：
基于所述图模型，获取目标传输线分别对应的注入特征向量、线路邻接矩阵以及注入邻接矩阵；其中，所述注入特征向量表示所述目标传输线的属性以及对应的注入；所述线路邻接矩阵表示所述目标传输线与相邻传输线之间的连接关系；所述注入邻接矩阵表示注入与所述目标传输线之间的连接关系；
基于神经网络，将所述注入特征向量以及所述注入邻接矩阵在所述图模型的节点进行特征嵌入，获得所述目标传输线的第一线路特征向量；其中，所述第一线路特征向量包含所述目标传输线与所述注入的连接关系；
基于所述线路邻接矩阵对所述第一线路特征向量进行更新，获得所述目标传输线的第二线路特征向量。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述线路邻接矩阵包括起点邻接矩阵和终点邻接矩阵；所述线路邻接矩阵的获取，包括：
基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫益军，徐何军，方鑫，
申请(专利权)人：华中科技大学鄂州工业技术研究院，华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42