申请/专利权人：国网吉林省电力有限公司长春供电公司;长春相和成科技有限公司

申请日：2024-03-06

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117826019A

主分类号：G01R31/52

分类号：G01R31/52;G01R31/58;G01R31/08;G06F30/33

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明一种中性点不接地系统的线路单相接地故障区及类型检测方法，属于电力信息自动化技术领域；包括构建了多维度、高密度的数据集，并引入了深度残差神经网络进行多类型接地故障的准确分类。通过科学的训练集与测试集划分，仅利用故障线路某一点的零序数据来判断故障区段位置和故障类型。本发明提高了电力输电线路故障检测的准确性、泛化能力和实时性，为电力系统的安全运行提供了创新性的解决方案。

主权项：1.一种中性点不接地系统的线路单相接地故障区及类型检测方法，其特征在于，包括以下步骤，且以下步骤顺次进行：步骤A1：在“待检测区域”内所有线路中选定一段“待检测线路”，在首端的数据采集设备中获取“待检测线路”的零序电压U0、零序电流I0和零序电流的方向；步骤A2：判断所述步骤A1中“待检测线路”的首端零序电流方向与其它未被选定的线路首端零序电流的方向，当出现方向相反时，得出该线路发生“单相接地故障”的结论，并进行步骤A3；若未出现方向相反现象，则重复所述步骤A1并选定另一段“待检测线路”；步骤A3：在所述步骤A2的判断基础上，将所述步骤A1选定的“待检测线路”平均分成K段，并测量每一段线路的零序电容C0、零序阻抗R0和零序感抗L0；步骤A4：使用数字仿真的方法，对所述步骤A1选定的“待检测线路”进行数字仿真，得到“数字仿真电路”；利用所述步骤A3中得到的参数对“数字仿真电路”中对应的各个节点进行赋值，并运行“数字仿真电路”，得到“仿真数据集”；并将“仿真数据集”按一定比例划分为训练集、测试集和验证集；步骤A5：利用所述步骤A4中得到的训练集、测试集和验证集训练“残差神经网络”；其中训练集用于“残差神经网络”训练的初步训练，测试集用于评估“残差神经网络”的训练度，验证集用来表征“残差神经网络”的训练度是否满足要求；当“残差神经网络”完成训练，且“残差神经网络”的训练度满足给定值时，进行步骤A6；步骤A6：将所述步骤A1和步骤A2中选取“待检测线路”的测量数据输入至所述步骤A5得到的“残差神经神经网络”，即可判断故障线路零序分量与故障位置区段和故障类型的关系，完成故障位置的区段定位和故障类型的给出。

全文数据：

权利要求：

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