[发明专利]智能在线式配电网接地故障定位方法

摘要

本发明公开了智能在线式配电网接地故障定位方法，该配电网接地故障定位方法包括同步采样、基于DFT递推算法的启动、时频模故障瞬态信号的准确提取、基于概率神经网络的故障分类和故障区段定位，将时频模复合特征提取与概率神经网络联合定位，是基于同步采样和暂态故障特征量综合分析方法，采用智能式综合分析技术解决了配电网接地故障定位的难题，在接地故障实时定位方面具有良好的应用前景。

主权项

1.智能在线式配电网接地故障定位方法，其特征在于该配电网接地故障定位方法包括以下步骤：S1)同步采样：所述同步采样为基于GPS的同步采样，即所有装置的采样脉冲均是经过GPS的1pps同步的，保证所有装置的采样和录波数据的同步性；S2)基于DFT递推算法的启动：采用DFT递推算法计算采集的电压和电流信号，判断通过递推计算得出的Xm(k)在一段区间内是否发生变化，若比设置的幅值明显增加10％，则出现疑似故障信号，开始启动故障录波；S3)基于时频模的瞬时信号的准确提取：对记录下来的数据采用S变换将时域信号变换为含有时频特征的模信号，利用故障时的暂态信号减去稳态量准确提取故障信号；S4)基于概率神经网络的故障分类：基于统计学中的概率密度函数的非参数估计方法，用故障样本集训练PNN网络分类模型，准确高效的分类出待识别样本的类别；S5)基于行波传输理论的故障区段定位：对截取故障线路采集到的故障后半个工频周期的信号，通过用S变换分析两个时间序列的相位移动，推断出波形运动的相位变化，提取故障点的特征频率f，利用公式计算对应的故障距离为S。