【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及配電網防護，具體為基于分布式網絡的配電網越級跳閘防護方法。
技術介紹
1、在現代配電網系統(tǒng)中，隨著電力需求和供電負荷的快速增長，系統(tǒng)在運行過程中面臨著越來越多的復雜故障與負荷波動情況。傳統(tǒng)配電網的保護方式通常采用集中式控制模式和固定保護參數，一旦出現故障往往會導致越級跳閘，進而擴大停電范圍，影響供電的穩(wěn)定性。現有技術在以下幾個方面存在不足，難以應對日益復雜的配電網保護需求，
2、現有技術通常采用集中式或單一保護裝置控制的方式，這種模式依賴中心化的數據處理和決策，因此在發(fā)生突發(fā)故障時，保護裝置需要將故障信息傳送至控制中心，處理后再執(zhí)行相應的保護措施。由于依賴中心節(jié)點的計算和指令傳遞，增加了延遲，導致故障隔離的反應速度慢，無法實現實時保護，特別是在廣域電網中的保護系統(tǒng)很難做到快速響應，容易引發(fā)更嚴重的越級跳閘事故，配電網的運行狀態(tài)受負荷波動和環(huán)境變化的影響較大，尤其在高峰時段或復雜的外部環(huán)境下，傳統(tǒng)保護裝置通常采用固定的保護參數進行故障檢測，難以根據實時情況調整保護參數，造成保護精度下降，甚至在負荷波動較大時出現誤跳閘或漏跳閘的現象。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了基于分布式網絡的配電網越級跳閘防護方法，解決了配電網系統(tǒng)中集中式保護模式響應速度慢、保護層次單一、故障檢測自適應能力不足，決策一致性低以及缺乏故障后的拓撲重構與自愈功能的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：基于分布式網絡的配電網越級跳閘
3、s1、在配電網的不同節(jié)點布置多層智能分布式保護裝置，每一層保護裝置具有不同的故障檢測和保護決策能力；
4、s2、通過每個保護裝置的邊緣計算單元實現本地化的數據處理與故障檢測，所述故障檢測基于深度學習模型進行實時故障識別；
5、s3、利用聯(lián)邦學習機制在各保護裝置之間共享故障檢測模型，動態(tài)優(yōu)化每個保護裝置的保護參數；
6、s4、基于區(qū)塊鏈構建的多層智能合約和一致性協(xié)議，在各保護裝置間建立分布式通信與決策協(xié)同；
7、s5、通過時空數據分析進行保護參數的動態(tài)優(yōu)化，以適應環(huán)境及負荷的變化，預防越級跳閘；
8、s6、在檢測到故障后，系統(tǒng)自動進行拓撲重構和自愈，必要時切換至孤島模式，保持系統(tǒng)穩(wěn)定性。
9、優(yōu)選的，所述步驟s1中多層智能分布式保護裝置包括；
10、高壓層保護裝置采用卷積神經網絡(cnn)和長短時記憶網絡(lstm)組合模型，用于提取電流、電壓信號的空間特征和時間特征，實現全網故障檢測；
11、中壓層保護裝置基于lstm模型，利用時間序列分析方法對區(qū)域范圍內的電氣參數進行實時監(jiān)測和故障預測；
12、低壓層保護裝置采用輕量化神經網絡模型或決策樹模型，用于快速檢測末端短路和過載故障。
13、優(yōu)選的，所述步驟s2中邊緣計算單元內的故障檢測包括數據預處理、特征提取和實時分類，其中；
14、所述特征提取基于卷積神經網絡(cnn)模型的計算公式；
15、f(x)＝w·x+b
16、其中，f(x)為特征矩陣，x為輸入信號數據，w為權重矩陣，b為偏置項；
17、所述故障分類采用softmax激活函數計算分類結果，
18、
19、其中，z為模型輸出向量，y為故障類別。
20、優(yōu)選的，所述步驟s3具體包括；
21、各保護裝置在本地訓練其故障檢測模型，將模型參數更新發(fā)送至中央服務器；
22、中央服務器將接收到的模型參數進行聚合計算，形成全局模型，并將全局模型下發(fā)至各保護裝置；
23、模型參數聚合計算公式為；
24、
25、其中，wk為第k個保護裝置的本地模型權重，nk為其數據量，n為總裝置數量。
26、優(yōu)選的，所述步驟s4中基于區(qū)塊鏈構建的多層智能合約包括以下內容；
27、高層智能合約用于高壓層保護裝置之間的數據交換與保護協(xié)調；
28、中層智能合約用于中壓層保護裝置之間的局部保護協(xié)調；
29、低層智能合約用于低壓層保護裝置的快速故障隔離與末端保護決策。
30、優(yōu)選的，所述步驟s4中通過raft一致性協(xié)議實現各保護裝置的決策同步和一致性，所述raft協(xié)議的領導選舉通過以下公式計算；
31、
32、其中，δ(i,j)表示節(jié)點i對節(jié)點j的投票值，n為參與投票的節(jié)點總數。
33、優(yōu)選的，所述步驟s5中通過時空數據分析進行的保護參數動態(tài)優(yōu)化包括；
34、通過時間序列分析和聚類算法識別負荷模式和故障模式；
35、使用貝葉斯優(yōu)化算法確定最佳的保護參數組合，以提高系統(tǒng)對負荷變化的適應性；
36、所述保護參數調整目標公式為：
37、soptimal＝argmaxsp(accurate?detection|s)
38、其中，s為保護靈敏度參數。
39、優(yōu)選的，所述步驟s6中在故障隔離后，系統(tǒng)自動進行拓撲重構，通過最短路徑算法優(yōu)化電力傳輸路徑，拓撲重構的優(yōu)化目標為；
40、
41、其中，ploss(i)為第i條線路上的功率損耗。
42、優(yōu)選的，所述拓撲重構通過遺傳算法進一步優(yōu)化供電路徑，使得系統(tǒng)在故障隔離后仍能滿足負荷需求，實現負荷的動態(tài)平衡。
43、優(yōu)選的，所述步驟s6中在嚴重故障情況下，系統(tǒng)自動切換至孤島模式，所述孤島檢測的判斷條件為；
44、
45、當iisland＝0時，自動觸發(fā)孤島模式，確保故障區(qū)域能夠在獨立模式下運行，減少對其他區(qū)域的影響。
46、本專利技術提供了基于分布式網絡的配電網越級跳閘防護方法。具備以下有益效果：
47、1、本專利技術通過多層智能分布式保護裝置的布置方案，將保護裝置按照電壓等級和負荷重要性分為高壓層、中壓層和低壓層，達到了逐級故障隔離與分層保護的技術效果。相較于現有技術中統(tǒng)一保護裝置的布置方式，有效解決了大范圍越級跳閘的問題，實現了不同層級保護裝置對故障的分層響應，進一步控制了故障影響范圍，提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
48、2、本專利技術通過聯(lián)邦學習機制實現保護裝置間的故障檢測模型共享與動態(tài)優(yōu)化，達到了提升故障檢測精度和保護系統(tǒng)隱私的技術效果。相較于現有技術中單一模型或數據中心更新模型的方案，聯(lián)邦學習通過分布式優(yōu)化模型參數，解決了數據隱私保護不足及模型更新不及時的問題，使得各保護裝置能夠實時適應配電網狀態(tài)變化，進一步提高了故障檢測的準確性和魯棒性。
49、2、本專利技術通過拓撲重構和自愈功能實現故障隔離后的系統(tǒng)恢復，達到了在故障隔離后保證配電網供電穩(wěn)定的技術效果。相較于現有技術中僅限于故障隔離而不具備自愈功能的方案，本專利技術通過最短路徑算法和遺傳算法優(yōu)化供電路徑，解決了故障隔離后供電不均衡及恢復本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于分布式網絡的配電網越級跳閘防護方法，其特征在于，包括以下步驟；
2.根據權利要求1所述的基于分布式網絡的配電網越級跳閘防護方法，其特征在于，所述步驟S1中多層智能分布式保護裝置包括；
3.根據權利要求1所述的基于分布式網絡的配電網越級跳閘防護方法，其特征在于，所述步驟S2中邊緣計算單元內的故障檢測包括數據預處理、特征提取和實時分類，其中；
4.根據權利要求1所述的基于分布式網絡的配電網越級跳閘防護方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括；
5.根據權利要求1所述的基于分布式網絡的配電網越級跳閘防護方法，其特征在于，所述步驟S4中基于區(qū)塊鏈構建的多層智能合約包括以下內容；
6.根據權利要求1所述的基于分布式網絡的配電網越級跳閘防護方法，其特征在于，所述步驟S4中通過RAFT一致性協(xié)議實現各保護裝置的決策同步和一致性，所述RAFT協(xié)議的領導選舉通過以下公式計算；
7.根據權利要求1所述的基于分布式網絡的配電網越級跳閘防護方法，其特征在于，所述步驟S5中通過時空數據分析進行的保護參數動態(tài)優(yōu)化包括；
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