[发明专利]配电网故障区段分层定位方法

说明书

本发明公开了配电网故障区段分层定位方法，包括以下步骤：步骤一，构建；步骤二，提取；步骤三，输入；步骤四，定位；步骤五，验证；步骤六，训练；该方法，通过利用训练层得到配电网的故障定位模型，然后将分析层得到各个配电网的固有特征，然后将固有特征输入至故障定位模型中，进而寻找到故障点，从而改变了传统中的定位方式，不仅提高了工作效率，还降低了劳动强度，同时利用定位的故障点配电网的固有特征不断的对故障定位模型进行训练，同时利用提取各种有效信息对配电网的故障点进行定位，有利于对配电网的初步故障点进行验证，提高了该固定定位模型的准确度，同时有利于及时对配电网的故障点进行定位维修，提高了该发明的实用性。

技术领域

本发明涉及配电网故障定位技术领域，具体为配电网故障区段分层定位方法。

背景技术

配电网是由架空线路、电缆、杆塔、配电变压器、隔离开关、无功补偿器及一些附属设施等组成的，在电力网中起重要分配电能作用的网络，其中当配电网出现故障时，需对配电网中的出现的故障点进行定位，从而便于对故障点进行维修，但现有的定位方法需进行反复的测试才能寻找到故障点，不仅降低了工作效率，还加大了劳动强度。

发明内容

本发明的目的在于提供配电网故障区段分层定位方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：配电网故障区段分层定位方法，步骤一，构建；步骤二，提取；步骤三，输入；步骤四，定位；步骤五，验证；步骤六，训练；

其中在上述步骤一中，首先根据配电网的配用电大数据，通过构建包含输入层、分析层、训练层、输出层、存储层、查找层、验证层、审核层和维护层的分层结构神经网络进行故障区段定位；

其中在上述步骤二中，然后提取配电网的固有特征分别得到离散数值、线路的均匀度、分支程度和负载率，且离散数值表示为配电网的当前运行方式的短路阻抗值；线路的均匀度表示为架空线路占所有线路的比例；分支程度表示为配电网内的分支线数与主馈线数之比；负载率表示为配电网中各配电变压器及线路承担的负荷与其额定容量之比的平均值，并且提取配电网中各个监控点处的电流，然后将提取的电流与配电网预定设置的电流进行匹配对比，得到各个监控点电流的的使用情况，从而初步诊断配电网的故障情况；

其中在上述步骤三中，将步骤二中得到的配电网的离散数值、线路的均匀度、分支程度和负载率的固有特征利用输入层输入到分析层，然后根据步骤一中构建的分析层通过自组织映射算法进行分析得到不同类别的配电网；

其中在上述步骤四中，然后利用训练层通过自组织映射算法对步骤三中的各类配电网进行训练，然后得到各类配电网的故障定位模型，随后将发生单相接地短路故障的配电网下属各区段故障定位特征输入至所对应的故障定位模型中，判断各区段故障情况，并且在利用训练层在训练查找定位的过程中，首先将配电网下属各区段故障定位特助的数据通过查找层中的深度优先搜索法和树结构查找法进行查找和利用字符数组存储在存储层中的配电网固有特征进行相识查找，然后将以往相识的固有特征中的配电网所出故障位置进行重点诊断，从而利用步骤一中设置的输出层实现初步故障定位；

其中在上述步骤五中，当初步故障定位完成后，利用审核层设置的FTU系统和RTU系统对配电网中的各个反馈线路的返回信号、数据采集和监控系统的信息进行采集，然后将采集的数据利用行波法再次的确定初步故障点，然后将该处确定的初步故障点与步骤四确定的初步故障点以及维护层得到的客户反馈故障点利用验证层中设置的大数据网络算法进行验证初步故障点是非一致，若一致则确定故障点，若不相同，则进行重新确定或者人工排查，且维护层通过设计小程序或者软件将客户反馈的故障点进行记录并保存备用，然后将含有故障的配电网的固有特征利用字符数组进行再次存放在存储层，有利于下一次对配电网的故障位置进行定位时提供查找分析数据；

其中在上述步骤六中，然后将该次故障的配电网的固有特征利用输入层输入至训练层对配电网的故障定位模型进行再次训练完善。