【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電網故障定位，尤其涉及配電網故障快速定位系統。
技術介紹
1、在現代電力系統中，配電網的穩定運行至關重要，故障的快速檢測與準確定位是保障電力供應和系統安全的關鍵，目前，配電網故障的識別和定位主要依賴于傳統的監測設備和人工診斷，這些方法往往依賴于大量的傳感器數據和復雜的手工分析，導致故障處理時間延長，難以滿足快速響應的需求，此外，現有技術中常見的問題包括數據同步困難、故障數據分析不足以及故障信息展示不直觀，這些都嚴重影響了故障處理的效率和準確性。
2、為了解決上述問題，有必要開發一種新的故障檢測與定位系統，該系統能夠實現配電網各節點的時間數據同步，利用先進的數據處理技術分析故障信號，通過集成地理信息系統數據提供直觀的故障分布可視化，從而提高故障定位的速度和準確性。
技術實現思路
1、基于上述目的，本專利技術提供了配電網故障快速定位系統。
2、配電網故障快速定位系統，包括環境感知模塊、數據融合處理模塊、故障檢測定位模塊、同步關聯模塊以及空間信息集成模塊；其中：
3、環境感知模塊：用于實時監測配電網運行環境，包括溫度、濕度、氣象條件和電磁干擾參數；
4、數據融合處理模塊：接收環境感知模塊傳輸的運行環境數據，以及配電網各節點的電氣量數據，通過改進的卡爾曼濾波和貝葉斯網絡結合的算法對多源數據進行處理，提取出與故障相關的有效信息；
5、故障檢測定位模塊：基于數據融合處理模塊提供的有效信息，先利用改進的小波變換對信號進行時
6、同步關聯模塊：接收故障檢測定位模塊的輸出結果，對配電網各節點的時間數據進行同步，并采用事件關聯技術分析故障事件的時空關系，進而優化故障檢測定位模塊的輸出結果；
7、空間信息集成模塊：接收同步關聯模塊優化后的故障定位信息，將其與地理信息系統數據進行集成，生成可視化的故障分布圖。
8、進一步的，所述環境感知模塊包括溫度監測單元、濕度監測單元、氣象條件監測單元以及電磁干擾監測單元；其中：
9、溫度監測單元：包括多個溫度傳感器，用于實時采集配電網不同節點的溫度數據，所述溫度傳感器基于熱電偶原理，利用金屬在不同溫度下產生的電動勢差來測量溫度，并通過數字信號處理器將模擬信號轉換為數字信號，實時傳輸至數據融合處理模塊；
10、濕度監測單元：包括多個濕度傳感器，用于實時采集配電網不同節點的濕度數據，所述濕度傳感器基于電容濕度測量原理，利用濕度變化引起的電容值變化來測量濕度，并通過信號調理電路將信號放大和過濾后，傳輸至數據融合處理模塊；
11、氣象條件監測單元：包括多個氣象傳感器，用于實時采集配電網區域的氣象數據，包括風速、風向、降雨量和大氣壓力；所述氣象傳感器基于機械和電子測量原理，通過機械運動和電子信號轉換來測量氣象參數，并將采集到的數據傳輸至數據融合處理模塊；
12、電磁干擾監測單元：包括多個電磁干擾傳感器，用于實時檢測配電網中的電磁干擾信號，所述電磁干擾傳感器基于電磁感應原理，利用感應線圈在電磁場變化時產生的感應電動勢來檢測電磁干擾信號，并通過濾波和放大電路處理后，將數據傳輸至數據融合處理模塊。
13、進一步的，所述數據融合處理模塊包括數據接收單元、預處理單元、改進的卡爾曼濾波單元、貝葉斯網絡處理單元以及數據輸出單元；其中：
14、數據接收單元：用于接收來自環境感知模塊的運行環境數據以及配電網各節點的電氣量數據，該數據接收單元通過高速數據總線與環境感知模塊和配電網各節點的傳感器接口相連，確保數據實時、準確傳輸；
15、預處理單元：對接收到的多源數據進行初步處理，包括數據格式轉換、噪聲濾除和數據對齊；
16、改進的卡爾曼濾波單元：對預處理后的數據進行動態濾波和狀態估計，改進的卡爾曼濾波單元基于擴展卡爾曼濾波算法，結合配電網的動態模型，對運行環境數據和電氣量數據進行狀態預測和誤差修正，以提取初步的故障相關信息；
17、貝葉斯網絡處理單元：對卡爾曼濾波單元輸出的初步信息進行概率推斷和數據融合，具體利用貝葉斯網絡的條件概率分布模型，對多源數據進行融合處理，并結合歷史故障數據和先驗知識，深入提取與故障相關的有效信息；
18、數據輸出單元：通過預設的標準通信協議和接口，將融合處理后的數據實時發送給下游模塊。
19、進一步的，所述改進的卡爾曼濾波單元包括：
20、狀態初始化：定義系統的初始狀態變量x0和初始協方差矩陣p0，用于描述系統初始狀態和初始不確定性；
21、預測步驟：根據配電網的動態模型，通過狀態轉移方程對系統狀態進行預測，并使用過程噪聲協方差q1對預測結果進行修正；具體計算公式為：
22、xk|k-1＝f(xk-1,uk-1)；
23、其中，xk|k-1為時刻k-1到時刻k的預測狀態；uk-1為時刻k-1的控制輸入；f1為狀態轉移矩陣的雅可比矩陣；q1為過程噪聲協方差；
24、測量更新步驟：根據測量方程對預測狀態進行修正，并通過測量預測值和卡爾曼增益進行狀態修正，具體修正公式為：
25、zk|k-1＝h(xk|k-1)；
26、
27、其中，zk|k-1為測量預測值向量，表示根據預測狀態計算的測量值；h1為測量矩陣的雅可比矩陣，表示測量模型的線性近似；s1為測量預測誤差協方差矩陣，表示測量誤差的協方差；r1為測量噪聲協方差矩陣，表示測量噪聲；k1為卡爾曼增益矩陣，表示預測誤差修正的權重；
28、狀態更新：利用卡爾曼增益對預測狀態進行修正，得到更新后的狀態估計和協方差矩陣，具體公式表示為：
29、xk＝xk|k-1+k1(zk-zk|k-1)；
30、其中，xk為更新后的狀態估計向量，表示修正后的系統狀態；pk為更新后的協方差矩陣，表示修正后的狀態不確定性；zk為實際測量值向量，表示從環境感知模塊和配電網節點獲取的實際數據；
31、故障信息提取：根據更新后的狀態估計xk和協方差矩陣pk，提取初步的故障相關信息。
32、進一步的，所述貝葉斯網絡處理單元包括：
33、節點定義：定義貝葉斯網絡中的節點，其中每個節點代表一個隨機變量，具體包括卡爾曼濾波單元輸出的狀態估計xk、歷史故障數據hk和先驗知識pk；
34、邊定義：定義貝葉斯網絡中的邊，用于表示節點之間的依賴關系，利用條件概率分布模型來描述依賴關系；
35、條件概率表構建：根據歷史數據和專家知識，構建條件概率表，用于描述每個節點在給定父節點情況下的概率分布，具體當狀態估計xk在給定歷史故障數據hk和先驗知識pk情況下的條件概率可以表示為：p(xk＝x|hk＝h,pk＝p)；
36、概率推斷：對卡爾曼濾波單元輸出的初步信息本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.配電網故障快速定位系統，其特征在于，包括環境感知模塊、數據融合處理模塊、故障檢測定位模塊、同步關聯模塊以及空間信息集成模塊；其中：
2.根據權利要求1所述的配電網故障快速定位系統，其特征在于，所述環境感知模塊包括溫度監測單元、濕度監測單元、氣象條件監測單元以及電磁干擾監測單元；其中：
3.根據權利要求1所述的配電網故障快速定位系統，其特征在于，所述數據融合處理模塊包括數據接收單元、預處理單元、改進的卡爾曼濾波單元、貝葉斯網絡處理單元以及數據輸出單元；其中：
4.根據權利要求3所述的配電網故障快速定位系統，其特征在于，所述改進的卡爾曼濾波單元包括：
5.根據權利要求4所述的配電網故障快速定位系統，其特征在于，所述貝葉斯網絡處理單元包括：
6.根據權利要求1所述的配電網故障快速定位系統，其特征在于，所述故障檢測定位模塊包括信號預處理單元、時頻分析單元、故障識別單元、定位單元以及結果傳輸單元；其中：
7.根據權利要求6所述的配電網故障快速定位系統，其特征在于，所述時頻分析單元包括：
8.根據權利要求
9.根據權利要求1所述的配電網故障快速定位系統，其特征在于，所述同步關聯模塊包括時間同步單元、事件提取單元、時空關聯分析單元、結果優化單元；其中：
10.根據權利要求1所述的配電網故障快速定位系統，其特征在于，所述空間信息集成模塊包括數據接收單元、數據轉換單元、空間數據處理單元以及可視化生成單元；其中：
...【技術特征摘要】
1.配電網故障快速定位系統，其特征在于，包括環境感知模塊、數據融合處理模塊、故障檢測定位模塊、同步關聯模塊以及空間信息集成模塊；其中：
2.根據權利要求1所述的配電網故障快速定位系統，其特征在于，所述環境感知模塊包括溫度監測單元、濕度監測單元、氣象條件監測單元以及電磁干擾監測單元；其中：
3.根據權利要求1所述的配電網故障快速定位系統，其特征在于，所述數據融合處理模塊包括數據接收單元、預處理單元、改進的卡爾曼濾波單元、貝葉斯網絡處理單元以及數據輸出單元；其中：
4.根據權利要求3所述的配電網故障快速定位系統，其特征在于，所述改進的卡爾曼濾波單元包括：
5.根據權利要求4所述的配電網故障快速定位系統，其特征在于，所述貝葉斯網絡處理單元包括：...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王紅濤，吳超鋒，李曉軍，趙中杰，喬建恒，董毅杭，許猛，白彥龍，劉奇，崔珂，王云飛，程越，李亞琦，
申請(專利權)人：國網河南省電力公司鞏義市供電公司，
類型：發明
國別省市：
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