一种基于调度数据的小电流接地故障选线系统技术方案

本申请公开了一种基于调度数据的小电流接地故障选线系统，其中包括：电力调度控制模块、数据库模块、算法模块和服务器软件模块；数据库模块分别与电力调度控制模块、算法模块和服务器软件模块通信；电力调度控制模块，用于读取电力系统的调度数据；算法模块，用于分别根据IQ综合选线法和基于深度学习的故障选线法计算调度数据的小电流接地故障概率；数据库模块，用于存储调度数据和小电流接地故障概率；服务器软件模块，用于可视化小电流接地故障选线结果。本申请算法模块结合深度学习和IQ综合选线法对故障概率做出综合概率判断，将故障选线结果展示出来，辅助调度员做出决策，提高了在中低压配网中发生单相接地故障的选线准确率。准确率。准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于调度数据的小电流接地故障选线系统


[0001]本申请涉及电力系统故障选线领域，特别涉及一种基于调度数据的小电流接地故障选线系统。

技术介绍

[0002]目前，配电网发生单相接地故障的几率在总故障中占比重较大，在发生单向接地故障时，不会形成短路回路，仅仅由系统的分布电容引起很小的接地故障电流，故又被称为小电流接地故障。在单相接地故障的时候，小电流接地系统中将会存在正序、负序和零序分量，已经研究出的选线方法大致可分为两类：基于稳态分量的故障选线方法和基于暂态分量的故障选线方法。而其中基于稳态分量的故障选线方法常见的有零序电流幅值比较法，在母线故障时会出现误判断，谐波法灵敏度低等；而小电流接地故障暂态电流幅值法是稳态对地电容电流的几倍到十几倍，数值在数十安到数百安之间，并且不受消弧线圈影响。因此，利用暂态信号进行接地选线可以克服稳态选线法存在灵敏度低，受消弧线圈影响的缺点。但在电力系统中，暂态过程十分短暂，很有可能因为投切负荷产生的冲击量造成误判，使得故障选线准确率较低。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种基于调度数据的小电流接地故障选线系统，由于算法模块结合深度学习和IQ综合选线法对故障概率做出综合概率判断，并将故障选线结果展示出来，辅助了调度员做出决策，且提高了在中低压配网中发生单相接地故障的选线准确率。
[0004]本申请实施例提供了一种基于调度数据的小电流接地故障选线系统，包括：
[0005]电力调度控制模块、数据库模块、算法模块和服务器软件模块；所述数据库模块分别与所述电力调度控制模块、所述算法模块和所述服务器软件模块通信；所述电力调度控制模块，用于读取电力系统的调度数据，所述调度数据包括历史数据和实时数据；
[0006]所述算法模块，用于分别根据IQ综合选线法和基于深度学习的故障选线法计算所述调度数据的小电流接地故障概率；
[0007]所述数据库模块，用于存储所述调度数据和所述小电流接地故障概率；
[0008]所述服务器软件模块，用于可视化小电流接地故障选线结果。
[0009]可选的，所述服务器软件模块，包括：
[0010]实时数据单元和历史数据单元；
[0011]所述数据库模块分别与所述实时数据单元、所述历史数据单元通信；
[0012]所述实时数据单元，用于将所述数据库模块中的所述实时数据标注在对应电路拓扑图中的线路上，并进行可视化展示；
[0013]所述历史数据单元，用于将所述数据库模块中的所述历史数据进行可视化展示。
[0014]可选的，所述服务器软件模块，包括：
[0015]接地选线单元，所述接地选线单元与所述数据库模块通信；
[0016]所述接地选线单元，用于将所述数据库模块中的所述小电流接地故障概率和对应线路进行排序可视化展示。
[0017]可选的，所述服务器软件模块，包括：
[0018]账户管理单元，所述账户管理单元与所述数据库模块通信；
[0019]所述账户管理单元，用于管理账户信息和账户权限。
[0020]从以上技术中：电力调度控制模块、数据库模块、算法模块和服务器软件模块；数据库模块分别与电力调度控制模块、算法模块和服务器软件模块通信；电力调度控制模块，用于读取电力系统的调度数据，调度数据包括历史数据和实时数据；算法模块，用于分别根据IQ综合选线法和基于深度学习的故障选线法计算调度数据的小电流接地故障概率；数据库模块，用于存储调度数据和小电流接地故障概率；服务器软件模块，用于可视化小电流接地故障选线结果。本申请算法模块结合深度学习和IQ综合选线法对故障概率做出综合概率判断，将故障选线结果展示出来，辅助调度员做出决策，提高了在中低压配网中发生单相接地故障的选线准确率。
附图说明
[0021]图1为本申请中基于调度数据的小电流接地故障选线系统一个结构示意图；
[0022]图2为本申请中基于调度数据的小电流接地故障选线系统另一结构示意图。
具体实施方式
[0023]本申请实施例提供了一种基于调度数据的小电流接地故障选线系统，由于算法模块结合深度学习和IQ综合选线法对故障概率做出综合概率判断，并将故障选线结果展示出来，辅助了调度员做出决策，且提高了在中低压配网中发生单相接地故障的选线准确率。
[0024]下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。
[0025]以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0026]实施例一
[0027]如图1所示，基于调度数据的小电流接地故障选线系统，包括：电力调度控制模块101、数据库模块102、算法模块103和服务器软件模块104；数据库模块102分别与电力调度控制模块101、算法模块103和服务器软件模块104通信。电力调度控制模块101，用于读取电力系统的调度数据，该调度数据包括历史数据和实时数据；算法模块103，用于分别根据IQ综合选线法和基于深度学习的故障选线法计算调度数据的小电流接地故障概率；数据库模块102，用于存储调度数据和小电流接地故障概率；服务器软件模块104，用于可视化小电流接地故障选线结果。
[0028]在实际应用中，当基于调度数据的小电流接地故障选线系统启动后，电力调度控
制模块101就会通过指定的外放接口读取电力系统的调度数据，该调度数据包括电力系统的历史数据和实时数据；且电力调度控制模块101将该调度数据发送至数据库模块102中，此时数据库模块102将该调度数据进行存储。当数据库模块102对调度数据进行存储后，算法模块103调取到来数据库模块102中的调度数据；进一步的，算法模块103中存储有IQ综合选线法、基于深度学习故障选线法和深度学习模型，当算法模块103调取到调度数据之后，对调度数据中的历史数据进行预处理获取预处理后历史数据，继而基于预处理后的历史数据和实时数据计算调度数据的小电流接地故障概率。
[0029]具体的：根据IQ综合选线法和深度学习模型计算出小电流接地故障概率：
[0030]“IQ综合选线法”中“I”表示线路相电流，“Q”表示线路无功。目前，10kV线路上测试瞬时功率采用两表法：
[0031]S0＝U
ab
I
a
+U
cb
I
c
[0032]当A相发生单相接地时，此时测到的功率为：
[0033]S1＝U
ab
I
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于调度数据的小电流接地故障选线系统，其特征在于，包括：电力调度控制模块、数据库模块、算法模块和服务器软件模块；所述数据库模块分别与所述电力调度控制模块、所述算法模块和所述服务器软件模块通信；所述电力调度控制模块，用于读取电力系统的调度数据，所述调度数据包括历史数据和实时数据；所述算法模块，用于分别根据IQ综合选线法和基于深度学习的故障选线法计算所述调度数据的小电流接地故障概率；所述数据库模块，用于存储所述调度数据和所述小电流接地故障概率；所述服务器软件模块，用于可视化小电流接地故障选线结果。2.根据权利要求1所述的小电流接地故障选线系统，其特征在于，所述服务器软件模块，包括：实时数据单元和历史数据单元；所述数据库模块分别与所述实时...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋连钿，田君杨，李海勇，杨彦，沈梓正，巫聪云，刘斌，韩冰，黄超，秦蓓，何洪，覃丙川，黄鹏飞，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：