申请/专利权人：北京天阳睿博科技有限公司

申请日：2024-04-03

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117992896B

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G01R31/08;G01R31/52;G06F18/2131;G06F18/214;G06F17/18;G06F17/16;G06N20/20;H02J3/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开

摘要：本发明公开了煤矿区高压供电故障定位选线系统，涉及高压供电故障技术领域，本发明通过高精度采样器和机器学习算法，实现对电流残留的精确测量和实时监测，大大提高监测的准确性，利用历史故障数据进行深度分析，并建立故障定位模型，实现对接地故障点的精准定位，提高定位的准确性和可靠性，同时采用自适应控制策略和模糊逻辑控制器，实现对高电容电流的全面补偿，提高供电系统的安全性和稳定性，通过对故障电流特征的深度分析，提高保护装置对故障的判断和响应速度，保证供电系统的安全运行，解决了传统系统存在的监测准确性低、故障定位精度不足、补偿效果不佳和响应速度较慢问题，为供电系统的安全稳定运行提供了重要保障。

主权项：1.煤矿区高压供电故障定位选线系统，其特征在于，包括：零序电流测量模块，用于实时监测配电网的零序电流情况，检测电流残留并进行精确测量，所述零序电流测量模块包括数据检测单元和信号处理单元，所述数据检测单元负责对电流残留进行监测，所述信号处理单元，对电流残留进行测量；故障点定位模块，用于分析历史故障数据并进行深度分析，同时建立故障定位模型，实现对接地故障点的精准定位，所述故障点定位模块包括历史数据分析单元和故障点定位单元；所述历史数据分析单元采用机器学习和数据挖掘技术，对历史故障数据进行深度分析，同时建立故障定位模型，历史数据参数包括故障点位置、电网拓扑结构、电容电流，所述故障点定位单元用于基于历史数据分析单元分析数据，对接地故障点进行定位；智能补偿系统，用于补偿系统在高电容电流情况下的不足，实现对高电容电流的全面补偿，所述智能补偿系统包括自适应控制单元和多级补偿单元，所述自适应控制单元，通过自适应PID控制算法进行自适应控制，所述多级补偿单元基于自适应控制单元输出策略实现对高电容电流的全面补偿；电力系统保护模块，用于对电网故障的快速、准确切除，通过对故障电流特征的深度分析，提高保护装置对故障的判断和响应速度，保证供电系统的安全运行；所述零序电流测量模块内置高精度采样器，实时采集配电网中的零序电流信号；将采集到的电流信号进行幅值、频率、相位特征提取，通过分析信号的波形特征，区分正常工作状态下的电流波形和残余电流信号；同时设定动态阈值，根据实时采集到的电流信号特征，动态调整残余电流的判定阈值；数据检测单元利用机器学习和模式识别算法，对电流信号进行特征识别和分类，通过训练模型，自动识别并分类出残余电流信号，区分出故障和正常工作状态；数据检测单元实时监测电流信号，并对检测到的残余电流进行实时判定和报警，一旦检测到残余电流超过设定阈值，系统立即发出报警信号；所述零序电流测量模块中进行电流残留测量检测步骤具体包括：使用高精度采样器实时采集配电网中的零序电流信号：，其中是信号在时间的采样值，表示数字化采样信号，为采样时刻；对采集到的电流信号进行幅值、频率、相位特征提取，定义幅值为，通过计算信号的均方根获取：；定义频率为，使用离散傅里叶变换进行估计：；定义相位为，其中为信号的采样点数，为频域中的频率点，为采样间隔，为频域中的频率分量，和分别表示虚部和实部；根据实时采集到的电流信号特征，动态调整残余电流的判定阈值，通过加权移动平均进行估算：，其中即动态阈值，为当前时刻的幅值，为固定阈值，为权重，控制动态阈值对幅值的响应速度；然后选用支持向量机SVM、神经网络NN以及卷积神经网络CNN进行模型训练和分类：，其中即预测的分类标签，在此处为特征向量，机器学习模型；当检测到残余电流超过设定阈值时，系统发出报警信号：，触发警报；所述故障点定位模块中，历史数据分析单元收集历史故障数据，包括故障点位置，电网拓扑结构，电容电流，从历史数据中提取特征，根据故障类型对历史数据进行标记，并将数据分为数据集和训练集，然后采用支持向量机SVM进行训练优化，具体的：，其中是决策边界的参数，是偏置项，是样本的松弛变量，表示样本可能被错误分类的程度，是正则化参数，用于权衡最小化误差和最大化间隔之间的关系，优化目标是最小化带有正则化项的损失函数，其中正则化项用于控制模型的复杂度，则用于最小化误分类点的数量；然后使用测试集评估模型的性能，使用建立好的故障定位模型对新的故障数据进行预测；所述智能补偿系统中，自适应控制单元使用传感器实时采集供电系统中的电流、电压参数数据，使用状态估计算法估计供电系统的状态；部署自适应PID控制器，自适应PID控制器中包含比例、积分和微分三个部分，并采用模糊逻辑控制调整PID控制器的增益参数；控制器的输出为：，其中，是误差信号，、和分别是比例、积分和微分部分的增益参数，为积分变量，表示积分变量微元，表示误差信号在时间区间内的累积量，表示误差信号对时间的导数，即误差信号随时间变化的变化率。

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