申请/专利权人：国网山东省电力公司济宁供电公司

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-05-10

公开（公告）号：CN117491810B

主分类号：G01R31/08

分类号：G01R31/08;G01R31/52;G01R19/00;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.10#授权;2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明属于配电网技术领域，公开了过电压柔性抑制数据采集方法及系统。采集方法包括：S0、收集一段历史时间区中各个馈线所输入的零序电流的数据；S1、将各个馈线建立一ARIMA模型；S2、执行预测，输出各个馈线中的所述零序电流之间的变化；S3、对故障类型执行判定。系统包括处理器、与所述处理器耦接的寄存器，所述寄存器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时。本发明通过实时采集电网馈线的零序电流数据，并应用ARIMA模型进行预测和分析，可以提前评估电网系统可能发生的故障类型，能够以预估评价的形式快速、准确地判定发生的故障类型。这种迅速的响应可以辅助工作人员更迅速地找到故障类型，从而采取适当的维修和恢复措施。

主权项：1.过电压柔性抑制数据采集方法，其特征在于，包括如下步骤：S0、历史数据收集：收集一段历史时间区h中各个馈线i所输入的零序电流Iz的数据，建立平稳序列S；在所述S0中，所述零序电流Iz的数据包括：电压数据VD，包括线电压数据LVD和相电压数据PVD；故障历史向量FHV，包括故障类型ti和发生时间戳ts；S1、ARIMA模型：将各个馈线i建立一ARIMA模型，使用所述平稳序列S作为输入，使用所述ARIMA模型拟合各个馈线i中的所述零序电流Ii的转换函数F1；在所述S1中，所述ARIMA模型的建立包括：S100、差分：对时间序列平稳化，拟定差分次数d；S101、自回归：获得观测值与过去观测值的线性关系，获得自回归阶数p；S102、滑动平均：获取当前观测值与过去白噪声误差的线性关系，获得滑动平均阶数q；S2、执行预测：设定时间范围tn和步长s，执行所述转换函数F1，输出每个馈线i中的所述零序电流Ii之间的变化量在所述S100中，包括：S1000、对所述平稳序列S进行观察，使用ADF检验确定所述差分次数d；S1001、对所述平稳序列S执行d阶差分操作；在所述S101中，包括：S1010、对所述平稳序列S进行观察，使用自相关图ACF确定所述自回归阶数p；S1011、构建自回归模型：Y’t＝φ1·Y’t-1+φ2·Y’t-2+...+φp·Y’t-p+∈t；其中，Y’t是经过d阶差分后的时间序列的时间点t处的观测值，υ1,υ2,...,υp是自回归系数，p是用于预测的先前时间点的数量，∈t是白噪声误差；在所述S102中，包括：S1020、对平稳差分序列进行观察，使用偏自相关图PACF确定所述滑动平均阶数q；S1021、构建滑动平均模型：Y’t＝∈t+θ1·∈t-1+θ2·∈t-2+...+θq·∈t-q；θ1,θ2,...,θq是时间序列的白噪声误差项；S103、结合所述S100的所述差分次数d、所述S101的所述自回归阶数p、以及所述S102的所述滑动平均阶数q，构建所述ARIMA模型：Y’t＝φ1·Y’t-1+φ2·Y’t-2+...+φp·Y’t-p+∈t-θ1·∈t-1+θ2·∈t-2+...+θq·∈t-q；在所述S1中，所述转换函数F1为：F1Y’t＝φ1·Y’t-1+φ2·Y’t-2+...+φp·Y’t-p+∈t；在所述S2中，包括：S200、从已知的时间序列值开始，依次递推得到未来的预测值，形成一个预测序列；S201、基于所述S200，对所述预测序列执行所述递推： 其中，是在时间t+1时刻的预测值；是已知的时间序列值；S202、基于所述S201所获取的预测值通过其和当前时间的实际观测值Y之差，获取所述变化量 所述变化量取绝对值后，反馈某所述馈线i在下一时间步下的变化程度；S3、故障判定：结合所述S2中获得的各个馈线i的所述变化量，与所述零序电流Iz的观测值Y执行对比，基于故障判定规则，对故障类型ti执行判定；在所述S3中，所述故障类型ti包括：单相接地故障t1、母线接地故障t2和基频铁磁谐振故障t3；在所述S3中，基于所述变化量对比当前所述零序电流Iz的数据的观测值Y，判断所述故障类型ti： 变化量是任意一馈线i所反馈的所述变化量变化量是不包括反馈所述变化量的那根馈线的其余任意一馈线所反馈的所述变化量Y是当前所述零序电流Iz的观测值。

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