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申请/专利权人：天地(常州)自动化股份有限公司;中煤科工集团常州研究院有限公司

摘要：本发明涉及一种煤矿配电网单相接地故障选线方法，基于精细复合多尺度散布熵和核模糊C均值聚类算法，包括：当母线零序电压超过额度电压的15％时，启动选线程序；计算各馈线故障后暂态零序电流的精细复合多尺度散布熵值；采用核模糊C均值聚类算法对各馈线的熵值计算结果进行聚类分析；计算聚类结果中各簇数据的平均轮廓系数；当各簇平均轮廓系数中的最小值大于阈值时，判定故障点位于馈线上，否则判定为故障点位于母线上；若故障点位于馈线上，则根据隶属度矩阵判定故障线路。本发明准确性不受故障线路、故障位置、故障合闸角及接地电阻等因素的影响；在噪声干扰、采样不同步及故障线路零序电流极性反向等情况下，本发明仍可实现正确选线。

主权项：1.一种煤矿配电网单相接地故障选线方法，其特征在于，基于精细复合多尺度散布熵和核模糊C均值聚类算法，包括如下步骤：步骤1、通过零序互感器监测并记录配电网中各线路的零序电压、电流信号，当母线的零序电压值超过额度电压的15％则判断故障发生，启动选线流程；步骤2、提取故障后各馈线的暂态零序电流信号，分别计算精细复合多尺度散布熵值；步骤3、采用核模糊C均值聚类算法对各馈线的熵值计算结果进行聚类分析；步骤4、计算聚类结果中各簇数据的平均轮廓系数；步骤5、当各簇平均轮廓系数中的最小值亦大于阈值时，判定故障点位于馈线上，否则判定为故障点位于母线上；步骤6、若故障点位于馈线上，故障线路的聚类结果被单独划分为一簇，其他非故障线路被划分为另一簇，因此可通过隶属度矩阵U找到被单独划分为一簇的那组数据所对应的线路，即为故障线路；步骤2中，精细复合多尺度散布熵值的计算步骤如下：步骤2.1、确定尺度因子τ，设置尺度因子τ最大值τmax，即需要分别计算τ为1、2、…、τmax时的精细复合多尺度散布熵值；步骤2.2、在尺度因子τ下，对于数据长度为N的原始信号X＝{xj|j＝1,2,…,N}分别以信号的第一个数据点、第二个数据点、…、第τ个数据点为起始点计算粗粒化序列，其中第k个数据点为起始点的粗粒化序列可由下式得到， 其中，floor*为向下取整函数；步骤2.3、计算所有粗粒化序列对应的散布模式概率，所有粗粒化序列对应的散布模式概率平均值可由下式得到， 其中，为以第k个数据点为起始点的粗粒化序列对应的散布模式概率，为所有粗粒化序列对应的散布模式概率平均值；步骤2.4、按下式求得尺度因子τ对应的精细复合多尺度散布熵值， 其中，ERCMDE为精细复合多尺度散布熵计算值，其计算共需选定5个参数，包括嵌入维数m，类别个数c，时延参数d，以及数据长度N；在步骤2.3中，粗粒化序列对应的散布模式概率的计算步骤如下：步骤2.3.1、对于数据长度为N的信号X＝{xj|j＝1,2,…,N}，按下式通过正态分布函数将X映射到Y＝{yj|j＝1,2,…,N}， 其中，μ表示期望，σ表示标准差，yj的取值范围为0,1；步骤2.3.2、根据下式将yj映射到从而将X映射为c类，的取值范围即为1至c的整数，c为类别个数， 其中，round*为四舍五入取整函数；步骤2.3.3、根据下式计算嵌入向量 其中，m为嵌入维数，d为时延参数，i＝1,2,…,N-m-1d；步骤2.3.4、令则对应的散布模式为对应的散布模式共有cm种；步骤2.3.5、对于cm种散布模式中某种模式其概率可由下式得到， 其中，表示嵌入向量映射到散布模式下的个数，N-m-1d表示总个数。

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