[发明专利]一种基于电气量信息的电网线路故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于电气量信息的电网线路故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

构建基于电气量信息的特征参数提取模型，提取基于所述电气量信息进行电网线路故障诊断所需的特征参数；

构建多特征参数信息融合的电网故障诊断模型，进行多特征参数信息融合处理，并对处理后的信息进行诊断决策；

采用模糊均值聚类算法求解所述电网故障。

2.根据权利要求1所述的电网线路故障诊断方法，其特征在于，所述构建基于电气量信息的特征参数提取模型，包括：

获取电网线路故障时间；

依据所述电网线路故障时间，获取相对应的能量可信度、奇异可信度和/或能量畸变可信度。

3.根据权利要求2所述的电网线路故障诊断方法，其特征在于，所述获取电网线路故障时间，包括：

用离散小波变换分析从录波文件中提取电流数据；

获取所述电流数据经离散小波变换后的模极大值，得到与所述模极大值相对应的所述电网线路故障时间。

4.根据权利要求3所述的电网线路故障诊断方法，其特征在于，所述获取所述电流数据经离散小波变换后的模极大值得到与所述模极大值相对应的所述电网线路故障时间，具体为：

电流函数ψ(t)的离散小波变换W_ψf(x)为：

式中，f(t)为时间信号；

对于电流函数ψ(t)的离散小波变换W_ψf(x)，在某一邻域内，对所有的x均存在：

|W_ψf(x)|＜|W_ψf(x₀)|

则确定x₀为电流函数在离散小波变换下的模极大值点。

5.根据权利要求2所述的电网线路故障诊断方法，其特征在于，所述相对应的获取能量可信度，具体为：

E₁,E₂,...,E_z为信号x(n)在z个尺度上的小波能量分布，小波能量的定义如下：

式中，j、k为变量，D_j(n)为每次分解下的高频分量，A_z(n)为尺度z下的低频分量；

信号x(n)的小波总能量E(x)如下：

当电网发生故障时，求取录波器中不同线路的电流信号故障后一个波形周期的小波总能量，第i条线路三相中的小波总能量最大值作为所求结果E_i，则能量可信度Eⁱ为：

Eⁱ＝(e₁,e₂,...,e_n)

6.根据权利要求2所述的电网线路故障诊断方法，其特征在于，所述获取相对应的奇异可信度，具体为：

Λ_i＝diag(λ₁,λ₁,...,λ_t)为电网中第i个元件的奇异特征矩阵，则奇异特征值S_i为：

式中，t为元件的奇异特征矩阵元素个数；

奇异可信度Sⁱ为：

Sⁱ＝(s₁,s₂,...,s_n)

7.根据权利要求2所述的电网线路故障诊断方法，其特征在于，所述获取相对应的能量畸变可信度，具体为：

计算出各条线路故障发生前后一个波形周期的小波总能量，第i条线路故障前小波总能量为E_a,i，故障后小波总能量为E_b,i，第i条线路的能量畸变度D_i为：

能量畸变可信度Dⁱ为：

Dⁱ＝(d₁,d₂,...,d_n)