基于多源数据融合的输电线路故障原因辨识方法
作者:
作者单位:

1.国网河北省电力有限公司;2.上海泽鑫电力科技股份有限公司

基金项目:

国网河北电力有限公司项目(SGHE0000DKJS2400586)


Method for identifying the causes of transmission line faults based on multi-source data fusion
Author:
Affiliation:

1.State Grid Hebei Electric Power Co., Ltd.;2.Shanghai Zexin Power Science and Technology Co., Ltd.

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    摘要:

    输电线路是电力系统稳定运行的关键元素,当输电线路发生故障时,如何快速而准确地识别故障原因对电力系统安全稳定运行具有重要意义。针对现有输电线路故障原因辨识方案存在低精确问题,提出一种多源数据融合的输电线路故障原因辨识方法。首先,刻画输电线路不同故障类型的外界干扰因素和数据波形特征,为多源数据输入提供理论支持;其次,利用格拉姆角场及特征编码对故障信息进行预处理,从时序波形、二维图像和离散特征角度构造不同故障类型的特征表达方式;然后,设计了一种自适应边界参数融合长短时记忆神经网络、卷积神经网络和人工神经网络对输电线路故障原因进行辨识分类;最后,通过真实数据对比测试验证了所提方法的有效性和先进性,为完成高精度的输电线路故障原因辨识任务提供可靠解决方案。

    Abstract:

    Transmission lines are critical elements for the stable operation of power systems. When a fault occurs on a transmission line, the ability to quickly and accurately identify the cause of the fault is of great significance for the safe and stable operation of the power system. To address the low accuracy problem present in existing transmission line fault cause identification schemes, this paper proposes a method for identifying transmission line fault causes based on multi-source data fusion. First, external interference factors and waveform characteristics corresponding to different types of transmission line faults are analyzed to provide theoretical support for multi-source data input. Next, the Gramian Angular Field and feature encoding techniques are employed to preprocess fault information, constructing feature representations for different fault types from the perspectives of time-series waveforms, two-dimensional images, and discrete features. Furthermore, a method is designed that fuses adaptive boundary parameters with Long Short-Term Memory neural networks, Convolutional Neural Networks , and Artificial Neural Networks to classify and identify the causes of transmission line faults. Finally, the effectiveness and superiority of the proposed method are verified through comparative tests on real-world data, providing a reliable solution for accomplishing the high-precision task of transmission line fault cause identification.

    参考文献
    [1] 陈国平,董 昱,梁志峰.能源转型中的中国特色新能源高质量发展分析与思考[J].中国电机工程学报,2020,40(17):5493-5506.
    [2] T. Zheng,Y. Liu,Y. Yan,et al.RSSPN:Robust Semi-Supervised Prototypical Network for Fault Root Cause Classification in Power Distribution Systems[J].IEEE Transactions on Power Delivery,2022,37(4):3282-3290.
    [3] 徐舒玮,邱才明,张东霞,等.基于深度学习的输电线路故障类型辨识[J].中国电机工程学报,2019,39(1):65-74+321.
    [4] 曹璞璘,申忠友,束洪春,等.基于波形突变特征的海量行波数据中雷击干扰波形辨识[J].电力系统自动化,2023,47(17):178-186.
    [5] 黄新波,陶保震,赵 隆,等.采用无线信号传输的输电线路导线风偏在线监测系统设计[J].高电压技术,2011,37(10):2350-2355.
    [6] 王开正,周顺珍,王 健,等.基于多尺度时空特征深度融合神经网络的输电线路火点判识方法[J/OL].高电压技术,1-14[2024-05-30].
    [7] 朱朋辉,赵全忠,廖志文,等.基于贝叶斯线性回归的鸟害故障分析[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2022,14(2):227-232.
    [8] 林 刚,王 波,彭 辉,等.基于强泛化卷积神经网络的输电线路图像覆冰厚度辨识[J].中国电机工程学报,2018,38(11):3393-3401.
    [9] 李离南.高压交流输电线路故障特征挖掘与故障原因辨识[D].山东大学,2017.
    [10] 张 虹.输电线路故障原因综合辨识研究[D].山东大学,2016.
    [11] 杜 文.基于录波数据和深度学习的输电线路故障起因辨识[D].山东大学,2020.
    [12] 和敬涵,罗国敏,程梦晓,等.新一代人工智能在电力系统故障分析及定位中的研究综述[J].中国电机工程学报,2020,40(17):5506-5516.
    [13] 赵 启,王 建,林丰恺,等.基于格拉姆角场与ResNet的输电线路故障辨识方法[J].电力系统保护与控制,2024,52(10):95-104.
    [14] 王 建,吴 昊,张 博,等.不平衡样本下基于迁移学习-AlexNet的输电线路故障辨识方法[J].电力系统自动化,2022,46(22):182-191.
    [15] 尚博阳,罗国敏,茹嘉昕,等.基于有限量测信息的多分支配电线路故障定位方法[J].高电压技术,2023,49(06):2308-2319.
    [16] 刘畅宇,王小君,尚博阳,等.基于渐进式认知发现的新型配电网故障定位方法[J].高电压技术,2024,50(3):1156-1164.
    [17] Hou Sizu,Guo Wei.Fault location method in nonsolid-earthed network based on spatial domain image fusion and convolution neural network[J].Journal of Sensors,2022,2022:1-12.
    [18] 刘畅宇,王小君,尚博阳,等.基于域自适应迁移学习的有源配电网故障选线方法[J].高电压技术,2024,50(7):3050-3059.
    [19] 丛 伟,马彦飞,程学启,等.基于双端时域信号的过渡电阻在线计算方法[J].电力自动化设备,2013,33(10):63-67.
    [20] 张繁斌.基于多源信息的电网故障定位及辨识方法[D].山东大学,2019.
    [21] G. Luo,B. Shang,X. Wang,et al.Intelligent location method with limited measurement information for multibranch distribution networks[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2024,73:1-15.
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萧彦,任江波,何亚坤,朱洪堃,姜健琳.基于多源数据融合的输电线路故障原因辨识方法[J].南京信息工程大学学报,,():

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  • 收稿日期:2024-10-28
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