【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网故障定位，尤其涉及配电网故障快速定位系统。
技术介绍
1、在现代电力系统中，配电网的稳定运行至关重要，故障的快速检测与准确定位是保障电力供应和系统安全的关键，目前，配电网故障的识别和定位主要依赖于传统的监测设备和人工诊断，这些方法往往依赖于大量的传感器数据和复杂的手工分析，导致故障处理时间延长，难以满足快速响应的需求，此外，现有技术中常见的问题包括数据同步困难、故障数据分析不足以及故障信息展示不直观，这些都严重影响了故障处理的效率和准确性。
2、为了解决上述问题，有必要开发一种新的故障检测与定位系统，该系统能够实现配电网各节点的时间数据同步，利用先进的数据处理技术分析故障信号，通过集成地理信息系统数据提供直观的故障分布可视化，从而提高故障定位的速度和准确性。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了配电网故障快速定位系统。
2、配电网故障快速定位系统，包括环境感知模块、数据融合处理模块、故障检测定位模块、同步关联模块以及空间信息集成模块；其中：
3、环境感知模块：用于实时监测配电网运行环境，包括温度、湿度、气象条件和电磁干扰参数；
4、数据融合处理模块：接收环境感知模块传输的运行环境数据，以及配电网各节点的电气量数据，通过改进的卡尔曼滤波和贝叶斯网络结合的算法对多源数据进行处理，提取出与故障相关的有效信息；
5、故障检测定位模块：基于数据融合处理模块提供的有效信息，先利用改进的小波变换对信号进行时
6、同步关联模块：接收故障检测定位模块的输出结果，对配电网各节点的时间数据进行同步，并采用事件关联技术分析故障事件的时空关系，进而优化故障检测定位模块的输出结果；
7、空间信息集成模块：接收同步关联模块优化后的故障定位信息，将其与地理信息系统数据进行集成，生成可视化的故障分布图。
8、进一步的，所述环境感知模块包括温度监测单元、湿度监测单元、气象条件监测单元以及电磁干扰监测单元；其中：
9、温度监测单元：包括多个温度传感器，用于实时采集配电网不同节点的温度数据，所述温度传感器基于热电偶原理，利用金属在不同温度下产生的电动势差来测量温度，并通过数字信号处理器将模拟信号转换为数字信号，实时传输至数据融合处理模块；
10、湿度监测单元：包括多个湿度传感器，用于实时采集配电网不同节点的湿度数据，所述湿度传感器基于电容湿度测量原理，利用湿度变化引起的电容值变化来测量湿度，并通过信号调理电路将信号放大和过滤后，传输至数据融合处理模块；
11、气象条件监测单元：包括多个气象传感器，用于实时采集配电网区域的气象数据，包括风速、风向、降雨量和大气压力；所述气象传感器基于机械和电子测量原理，通过机械运动和电子信号转换来测量气象参数，并将采集到的数据传输至数据融合处理模块；
12、电磁干扰监测单元：包括多个电磁干扰传感器，用于实时检测配电网中的电磁干扰信号，所述电磁干扰传感器基于电磁感应原理，利用感应线圈在电磁场变化时产生的感应电动势来检测电磁干扰信号，并通过滤波和放大电路处理后，将数据传输至数据融合处理模块。
13、进一步的，所述数据融合处理模块包括数据接收单元、预处理单元、改进的卡尔曼滤波单元、贝叶斯网络处理单元以及数据输出单元；其中：
14、数据接收单元：用于接收来自环境感知模块的运行环境数据以及配电网各节点的电气量数据，该数据接收单元通过高速数据总线与环境感知模块和配电网各节点的传感器接口相连，确保数据实时、准确传输；
15、预处理单元：对接收到的多源数据进行初步处理，包括数据格式转换、噪声滤除和数据对齐；
16、改进的卡尔曼滤波单元：对预处理后的数据进行动态滤波和状态估计，改进的卡尔曼滤波单元基于扩展卡尔曼滤波算法，结合配电网的动态模型，对运行环境数据和电气量数据进行状态预测和误差修正，以提取初步的故障相关信息；
17、贝叶斯网络处理单元：对卡尔曼滤波单元输出的初步信息进行概率推断和数据融合，具体利用贝叶斯网络的条件概率分布模型，对多源数据进行融合处理，并结合历史故障数据和先验知识，深入提取与故障相关的有效信息；
18、数据输出单元：通过预设的标准通信协议和接口，将融合处理后的数据实时发送给下游模块。
19、进一步的，所述改进的卡尔曼滤波单元包括：
20、状态初始化：定义系统的初始状态变量x0和初始协方差矩阵p0，用于描述系统初始状态和初始不确定性；
21、预测步骤：根据配电网的动态模型，通过状态转移方程对系统状态进行预测，并使用过程噪声协方差q1对预测结果进行修正；具体计算公式为：
22、xk|k-1＝f(xk-1,uk-1)；
23、其中，xk|k-1为时刻k-1到时刻k的预测状态；uk-1为时刻k-1的控制输入；f1为状态转移矩阵的雅可比矩阵；q1为过程噪声协方差；
24、测量更新步骤：根据测量方程对预测状态进行修正，并通过测量预测值和卡尔曼增益进行状态修正，具体修正公式为：
25、zk|k-1＝h(xk|k-1)；
26、
27、其中，zk|k-1为测量预测值向量，表示根据预测状态计算的测量值；h1为测量矩阵的雅可比矩阵，表示测量模型的线性近似；s1为测量预测误差协方差矩阵，表示测量误差的协方差；r1为测量噪声协方差矩阵，表示测量噪声；k1为卡尔曼增益矩阵，表示预测误差修正的权重；
28、状态更新：利用卡尔曼增益对预测状态进行修正，得到更新后的状态估计和协方差矩阵，具体公式表示为：
29、xk＝xk|k-1+k1(zk-zk|k-1)；
30、其中，xk为更新后的状态估计向量，表示修正后的系统状态；pk为更新后的协方差矩阵，表示修正后的状态不确定性；zk为实际测量值向量，表示从环境感知模块和配电网节点获取的实际数据；
31、故障信息提取：根据更新后的状态估计xk和协方差矩阵pk，提取初步的故障相关信息。
32、进一步的，所述贝叶斯网络处理单元包括：
33、节点定义：定义贝叶斯网络中的节点，其中每个节点代表一个随机变量，具体包括卡尔曼滤波单元输出的状态估计xk、历史故障数据hk和先验知识pk；
34、边定义：定义贝叶斯网络中的边，用于表示节点之间的依赖关系，利用条件概率分布模型来描述依赖关系；
35、条件概率表构建：根据历史数据和专家知识，构建条件概率表，用于描述每个节点在给定父节点情况下的概率分布，具体当状态估计xk在给定历史故障数据hk和先验知识pk情况下的条件概率可以表示为：p(xk＝x|hk＝h,pk＝p)；
36、概率推断：对卡尔曼滤波单元输出的初步信息本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.配电网故障快速定位系统，其特征在于，包括环境感知模块、数据融合处理模块、故障检测定位模块、同步关联模块以及空间信息集成模块；其中：
2.根据权利要求1所述的配电网故障快速定位系统，其特征在于，所述环境感知模块包括温度监测单元、湿度监测单元、气象条件监测单元以及电磁干扰监测单元；其中：
3.根据权利要求1所述的配电网故障快速定位系统，其特征在于，所述数据融合处理模块包括数据接收单元、预处理单元、改进的卡尔曼滤波单元、贝叶斯网络处理单元以及数据输出单元；其中：
4.根据权利要求3所述的配电网故障快速定位系统，其特征在于，所述改进的卡尔曼滤波单元包括：
5.根据权利要求4所述的配电网故障快速定位系统，其特征在于，所述贝叶斯网络处理单元包括：
6.根据权利要求1所述的配电网故障快速定位系统，其特征在于，所述故障检测定位模块包括信号预处理单元、时频分析单元、故障识别单元、定位单元以及结果传输单元；其中：
7.根据权利要求6所述的配电网故障快速定位系统，其特征在于，所述时频分析单元包括：
8.根据权利要求
9.根据权利要求1所述的配电网故障快速定位系统，其特征在于，所述同步关联模块包括时间同步单元、事件提取单元、时空关联分析单元、结果优化单元；其中：
10.根据权利要求1所述的配电网故障快速定位系统，其特征在于，所述空间信息集成模块包括数据接收单元、数据转换单元、空间数据处理单元以及可视化生成单元；其中：
...【技术特征摘要】
1.配电网故障快速定位系统，其特征在于，包括环境感知模块、数据融合处理模块、故障检测定位模块、同步关联模块以及空间信息集成模块；其中：
2.根据权利要求1所述的配电网故障快速定位系统，其特征在于，所述环境感知模块包括温度监测单元、湿度监测单元、气象条件监测单元以及电磁干扰监测单元；其中：
3.根据权利要求1所述的配电网故障快速定位系统，其特征在于，所述数据融合处理模块包括数据接收单元、预处理单元、改进的卡尔曼滤波单元、贝叶斯网络处理单元以及数据输出单元；其中：
4.根据权利要求3所述的配电网故障快速定位系统，其特征在于，所述改进的卡尔曼滤波单元包括：
5.根据权利要求4所述的配电网故障快速定位系统，其特征在于，所述贝叶斯网络处理单元包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：王红涛，吴超锋，李晓军，赵中杰，乔建恒，董毅杭，许猛，白彦龙，刘奇，崔珂，王云飞，程越，李亚琦，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司巩义市供电公司，
类型：发明
国别省市：
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