[发明专利]一种电网故障预测检测方法及装置

权利要求书

1.一种电网故障预测检测方法，其特征在于包括以下步骤：

1)获取目标电网的m个历史数据，每个历史数据包含n个属性，构建包含m个历史数据的当前训练集D；

2)对第i个属性设置V_i个故障判断条件，i＝1，2，……n，从当前训练集D中划分出V_i个属性子集a_i¹、a_i²……a_i^Vi；根据公式(1)计算当前训练集D以及各属性子集的信息熵Ent；

式中，y表示历史数据的正常和故障两种状态，P₁、P₂分别表示正常数据和故障数据的比例；

3)根据公式(2)分别计算第i个属性的第x个属性子集a_i^x的信息增益Gain(D，a_i^x)；

式中|D|表示当前训练集D所包含的元素数量，|a_i^x|表示第i个属性的第x个属性子集a_i^x中包含的元素数量；

4)将信息增益最大的属性作为第1划分属性，以其故障判断条件对当前训练集D预测，得到正常数据子集D₁和故障数据子集D₂；

5)以正常数据子集D₁作为当前训练集D，对剩余属性重复上述步骤2)～4)，得到第2划分属性，……第n划分属性，建立决策树；

6)对目标电网的电压、电流信号同步采样得到采样数据，将采样数据从时域数据转换成频域数据；

7)根据决策树，对频域数据进行预测；

8)若某时间点的频域数据的预测结果为故障，则将该时间点前、后数个采样周期内的数据与故障模型比对核实。

2.如权利要求1所述的一种电网故障预测检测方法，其特征在于：步骤1)中的m个历史数据包括故障数据和正常数据，其中故障数据的比例为50％～100％。

3.如权利要求1所述的一种电网故障预测检测方法，其特征在于：步骤6)的采样数据送入SDRAM缓存中，构成乒乓结构。

4.如权利要求1所述的一种电网故障预测检测方法，其特征在于：步骤6)采用FFT算法将采样数据从时域数据转换成频域数据。

5.如权利要求1所述的一种电网故障预测检测方法，其特征在于：还包括步骤9)：对步骤8)核实为故障的采样数据进行S变换。

6.一种采用如权利要求1～5任一项所述电网故障预测检测方法的装置，其特征在于：包括具有浮点运算功能的处理器，所述处理器经滤波电路、调理电路和A/D转换芯片接收采样数据，通过FMC将采样数据写入SDRAM内存中；所述处理器还外扩有GPS芯片、SD卡、FRAM芯片、信息插座连接器、网络接口、人机交互单元。