[发明专利]柔性直流配电网高阻接地故障检测方法

摘要

本发明公开了一种柔性直流配电网高阻接地故障检测方法，首先，对暂态零模电流采用变分模态分解算法提取出特征模态分量，采用特征模态分量比较区分故障状态和正常状态；接着，计算特征模态分量的欧几里德距离，将欧几里德距离转化为灰度，并计算灰度的均值；最后，采用颜色关系分类器将灰度均值转化为六角锥体空间模型，根据色相、饱和度和明度值进一步判定运行状态。与已有的高阻故障诊断方法相比，本发明故障检测方法具有灵活的推理模型，且故障检测可靠性高，颜色关系分类器模型便于嵌入设备中，实现实时监测，克服故障检测过程的复杂性，同时提高了计算速度。

主权项

1.一种基于颜色关系分类器的柔性直流配电网高阻接地故障检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：柔性直流配电网暂态零模电流提取；暂态零模电流i₀(t)通过下式获取：式中，i_p(t)、i_n(t)分别是柔性直流配电网的正极、负极电流，t表示时间；i₀(t)在正负极的流通方向相同，必须经过接地点形成回路；直流系统零模网络的结构和变压器的接线方式、中性点的接地方式以及直流系统的接地点位置相关；步骤2：采用变分模态分解算法提取特征模态分量，具体包括以下步骤：1)把暂态零模电流信号i₀(t)分解为K个模态u_k(t)(k＝1，2，...，K)，且每个模态是具有中心频率的有限带宽，中心频率和有限带宽在分解过程中不断地更新，对u_k(t)采用希尔伯特变换可得到信号的单边频谱：式中，δ(t)表示阶跃函数，u_k(t)表示i₀(t)分解为K个模态；2)信号的单边频谱乘以预估中心频率可得：3)计算的梯度的平方L²范数，得出各模态信号u_k(t)的有限带宽，构造变分模态约束问题的数学模型：式中，δ表示狄拉克分布，*表示卷积，{μ_k}是分解得到的所有特征模态分量的集合{μ₁，μ₂，L，μ_k}，是每个模态分量的中心频率集合是重构精度约束条件，表示梯度，|| ||表示范数，表示{μ_k}模态之和；4)变分模态约束问题的求解具体包括以下步骤：a)对变分模态约束问题引入拉格朗日乘法算子和二次惩罚因子，得到扩展的拉格朗日表达式：式中，α表示二次惩罚因子，λ(t)表示拉格朗日乘法算子；b)采用交替方向乘子算法求解得到K个模态分量；分析K个模态分量，其中与暂态零模电流信号i₀(t)相关系数最大的模态分量作为特征模态分量，可以得出正常状态和非正常状态的不同特征，从而实现柔性直流配电网正常状态和非正常状态的区分：当特征模态分量中不存在暂态零模量和高频分量时，判断系统为正常状态；当特征模态分量中存在暂态零模量且存在高频分量时，则判定系统为非正常运行状态，由此，还需进一步构建区分判据，进一步区分以下4种状态：小阻接地故障、中阻接地故障、高阻接地故障、负荷投切；步骤3：对特征模态分量求取欧几里德距离，并转化为灰度表示；1)令正常状况下的特征模态分量作为参考分量表示为θ_c(0)＝[u₁(0)，u₂(0)，...，u_n‑1(0)，u_n(0)]，小阻接地故障特征模态分量表示为θ_c(1)＝[u₁(1)，u₂(1)，...，u_n‑1(1)，u_n(1)]，中阻接地故障的特征模态分量表示为θ_c(2)＝[u₁(2)，u₂(2)，...，u_n‑1(2)，u_n(2)]，高阻接地故障的特征模态分量表示为θ_c(3)＝[u₁(3)，u₂(3)，...，u_n‑1(3)，u_n(3)]，小阻接地故障、中阻接地故障和高阻接地故障的特征模态分量与正常状况下的特征模态分量相减，获得特征模态分量矢量和的绝对值为：Δu_n(k)＝|u_n(0)‑u_n(k)|，k＝1，2，3式中，u_n(0)是正常状况下的特征模态分量，Δu_n(1)是小阻接地故障特征模态分量的矢量和绝对值，Δu_n(2)是中阻接地故障特征模态分量的矢量和绝对值，Δu_n(3)是高阻接地故障特征模态分量的矢量和的绝对值；根据特征模态分量矢量和的绝对值Δu_n(k)，获取欧几里德距离ED(k)：2)对欧几里德距离ED(k)采用灰度ρ(k)表示为：ρ(k)＝ξ^‑ξED(k)，k＝1，2，3式中，ξ是识别系数，ξ取值为5；3)小阻接地故障灰度表示为ρ_SIF(t)＝[ρ_SIF(1)，ρ_SIF(2)，...，ρ_SIF(n)]，中阻接地故障灰度表示为ρ_MIF(t)＝[ρ_MIF(1)，ρ_MIF(2)，...，ρ_MIF(n)]，高阻接地故障灰度表示为ρ_HIF(t)＝[ρ_HIF(1)，ρ_HIF(2)，...，ρ_HIF(n)]，小阻接地故障、中阻接地故障和高阻接地故障灰度的均值的三个变量表达式分别为：小阻接地故障灰度的均值为：中阻接地故障灰度的均值为：高阻接地故障灰度的均值为：4)对小阻接地故障、中阻接地故障和高阻接地故障灰度的均值取最大值与最小值，设灰度均值的最大值ρ_max与最小值ρ_min两个变量的表达式分别为：ρ_max＝max[ρ_aveSIF，ρ_aveMIF，ρ_aveHIF]ρ_min＝min[ρ_aveSIF，ρ_aveMIF，ρ_aveHIF]令灰度均值的最大值与灰度均值的最小值相减，可得：Δρ＝ρ_max‑ρ_min，ρ_min≠ρ_max，ρ_max≠0步骤4：对获得的小阻接地故障灰度的均值、中阻接地故障灰度的均值和高阻接地故障灰度的均值构建红绿蓝空间模型，并将红绿蓝空间模型转化为六角锥空间模型进行分析，基于红绿蓝空间模型与六角锥空间模型转化的方法称为颜色关系分类器，颜色关系分类器的具体步骤如下；1)由步骤3可得红绿蓝空间模型表达为：式中，r表示红色值，g表示绿色值，b表示蓝色值；2)采用颜色关系分类器将红绿蓝空间模型转化为六角锥空间模型，可得：式中，H∈[0，360]，H表示色相，V表示明度值，S表示饱和度；基于此，构建的区分判据1为：当0.5＜S＜1时，判定发生接地故障；当0.5≥S或1≤S时，判定为负荷投切，从而区分出负荷投切和接地故障；进一步，构建区分判据2：区分小阻接地故障、中阻接地故障和高阻接地故障；当0.5＜S＜1、且H值显示的颜色是蓝色时，判定发生高阻接地故障；当0.5＜S＜1、且H值显示的颜色是红色时，判定发生小阻接地故障；当0.5＜S＜1、且H值显示的颜色是绿色时，判定发生中阻接地故障。