人工智能技术在暂态录波数据分析上的应用初探.pptx

智能化配电网人工智能技术在暂态录波数据分析上的应用初探

暂态录波技术在配电网中的应用现状1人工智能在配电网工况识别中的应用2人工智能在配电网接地故障定位中的应用3人工智能在暂态录波数据分析中的应用展望4

配电网是电网薄弱环节，运维存在大量困难短路故障跳闸之后如何巡线？小电流接地如何确定接地位置？开关、补偿电容是否运行正常？线路拓扑调整如何执行？巡线计划如何制定？用户平均停电时间，90%以上由配电系统故障引起线路故障定位困难故障无法分析及溯源线路优化无可靠依据123456瞬时性故障、弧光故障、高阻故障频发！

传统故障检测技术存在缺陷，需要突破、创新可靠性高定位精准迅速配电线路检测易部署，投资小信号源+故障指示器投入大，停电施工信号源接入给线路带来安全隐患无法准确检测高阻、瞬时接地故障配网自动化FTU联网分析需升级现有开关和FTU投资巨大小电流接地选线装置只能选出线，不能定位受运维等各种因素影响，准确率不高单相接地故障指示器无法精确提取高频暂态电流就地型故障指示器精度低，误判多

暂态录波型故障指示器带来全新解决方案

变电站配电自动化主站主站结合故障录波文件和线路拓扑，完成故障定位和故障分析主站下发故障定位结果，指导巡线，缩短故障处理时间母线故障触发三相同步录波，获得各相电场、电流录波信号，并计算得到零序电流同一母线下所有出线上安装的装置均上送故障录波文件电流录波电场录波暂态录波技术定位接地故障的原理

覆盖10个区县，投运186个变电站，760条线路，3000+套装置2013年开始试验，2015年中开始较大规模应用接地故障检测准确率90%短路故障定位准确率近100%北京试点情况简介北京某区2016年全年故障统计

试点规模2500+套覆盖13个地市数百条线路接地故障检测准确率85%短路故障检测准确率近100%以某市为例，2016年运行情况如下表所示：接地定位次数接地定位准确率检测短路次数短路故障检测准确率40085%143100%山东试点情况简介

暂态录波型故障指示器采集单元汇集单元大数据分析平台海量录波数据深度学习工况分类接地故障定位短路故障定位线路质量评估与故障预测故障原因

分类与识别线路异常发现复杂故障

分析与追溯IWOS配网线路状态监测系统

暂态录波技术在配电网中的应用现状1人工智能在配电网工况识别中的应用2人工智能在配电网接地故障定位中的应用3人工智能在暂态录波数据分析中的应用展望4

传统工况识别方法一：专家系统法易受系统运行方式、故障位置、过渡阻抗和故障时刻等多种随机因素影响通用性较差短路案例1短路案例2停电案例典型短路规则

传统工况识别方法二：特征模型法使用仿真数据，数据理想，特征提取过于简单实用性较差理想（短路）实际（瞬时短路）波形2实际（励磁）波形3实际（永久短路）波形1

新方法：利用神经网络和支持向量机的集成模型工况决策流程分类器模型SVM特征子向量1特征子向量2工况分类标号

人工特征--周期特征时域特征量频域特征量信号特征提取

人工特征--局部特征小波分解小波特征量不同频段分布混乱程度信号特征提取

雷击停电接地复电典型工况录波波形（1）

短路励磁涌流其它其它典型工况录波波形（2）

所有工况数据：2924组接地522组短路236组励磁涌流560组雷击601组复电524组停电293组其他工况188组工况识别效果[1][1]SmartDistributionNetworkOperatingConditionRecognitionBasedonBigDataAnalysis.FanMin,ZhangBo,YaoQiang,ZhangJianliang,Huangdarong,HanQi.IEEEConferenceonDataDrivenControlandLearningSystemsConference(DDCLS),2017.

暂态录波技术在配电网中的应用现状1人工智能在配电网工况识别中的应用2人工智能在配电网接地故障定位中的应用3人工智能在暂态录波数据分析中的应用展望4

预判滤掉部分非故障点初选最置信故障点和线选线确认最置信故障线路（线路之间对比）定位定位故障区段（线路前后点对比）接地故障定位流程

预判滤掉部分非故障点初选最置信故障点和线选线确认最置信故障线路（线路之间对比）定位定位故障区段（线路前后点对比）接地故障定位流程

预判滤掉部分非故障点初选最置信故障点和线选线确认最置信故障线路（线路之间对比）定位定位故障区段（线路前后点对比）接地故障定位流程

预判滤掉部分非故障点初选最置信故障点和线选线确认最置信故障线路