公开(公告)号：CN110488152B

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN201910769652.4

申请日：2019-09-27

申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 ,  西安交通大学 ,  国家电网有限公司

发明人： 冯光 ,  袁嘉玮 ,  王磊 ,  吴桐 ,  马建伟 ,  王鹏 ,  徐铭铭 ,  陈明 ,  焦在滨

IPC分类号： G01R31/08

摘要： 本发明公开了一种基于自适应神经模糊推理系统的配电网故障选线方法，该方法利用小波包变换提取故障后线路中的波形相关量、衰减直流分量和能谱熵量，生成故障特征矩阵，通过对故障特征矩阵做特殊的归一化处理，消除了不同故障条件下判据失效的影响；利用自适应神经模糊推理系统学习模糊理论中的模糊逻辑规则及隶属度函数参数，避免了人为选取隶属度函数和权重系数的主观性；根据多判据融合结果，实现不同判据之间的优势互补。本发明方法不受配电网网络结构变化和接地点过渡电阻的影响，大大增加了系统运行的可靠性和安全性。

公开(公告)号：CN110488152A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910769652.4

申请日：2019-09-27

申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 ,  西安交通大学

发明人： 冯光 ,  袁嘉玮 ,  王磊 ,  吴桐 ,  马建伟 ,  王鹏 ,  徐铭铭 ,  陈明 ,  焦在滨

IPC分类号： G01R31/08

摘要： 本发明公开了一种基于自适应神经模糊推理系统的配电网故障选线方法，该方法利用小波包变换提取故障后线路中的波形相关量、衰减直流分量和能谱熵量，生成故障特征矩阵，通过对故障特征矩阵做特殊的归一化处理，消除了不同故障条件下判据失效的影响；利用自适应神经模糊推理系统学习模糊理论中的模糊逻辑规则及隶属度函数参数，避免了人为选取隶属度函数和权重系数的主观性；根据多判据融合结果，实现不同判据之间的优势互补。本发明方法不受配电网网络结构变化和接地点过渡电阻的影响，大大增加了系统运行的可靠性和安全性。

公开(公告)号：CN111337791A

公开(公告)日：2020-06-26

申请号：CN202010220325.6

申请日：2020-03-25

申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 ,  西安交通大学

发明人： 冯光 ,  陈明 ,  王鹏 ,  徐铭铭 ,  袁嘉玮 ,  吴桐 ,  焦在滨

IPC分类号： G01R31/08 ,  G01R31/52

摘要： 本发明公开了一种基于梯度提升树算法的配电网单相接地故障选线方法，该方法通过将故障后线路零序电流采样值进行数据处理，得到每条线路归一化后的零序电流采样值数据，然后将每条线路的电流数据分别作为梯度提升树模型的输入，将梯度提升树模型的输出最大值对应的线路选为故障线路，最终取得了良好的选线效果。本发明方法不受配电网网络结构变化和故障条件的影响，这对结构复杂多变的配电网的故障诊断和安全可靠运行具有重要意义。

公开(公告)号：CN110346692A

公开(公告)日：2019-10-18

申请号：CN201910769648.8

申请日：2019-08-20

申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 ,  西安交通大学

发明人： 冯光 ,  吴桐 ,  王鹏 ,  袁嘉玮 ,  徐铭铭 ,  马建伟 ,  陈明 ,  王磊 ,  焦在滨

IPC分类号： G01R31/08 ,  G01R31/02

摘要： 本发明公开了一种基于时频图像信息的配电网单相接地故障选线方法，该方法利用搭建的配电网模型，生成了单相接地故障后的各线路首端零序电流波形，经过相应的转换后得到了对应的时频图像，以此生成了对应的训练集。并用该训练集训练了卷积神经网络，得到故障选线模型，然后利用同一配电网模型再次生成故障时频图像，作为测试集，输入卷积神经网络得到各线路对应的网络输出值，选取输出值最大的线路为故障线路，最终取得了良好的选线效果。本发明方法能够在配电网发生单相接地故障时准确地选出故障线路，这对结构复杂多变，故障信号微弱的配电网的故障诊断、可靠运行具有重要意义。