CN110108981A - 一种有源配电网中线路的故障诊断方法和*** - Google Patents

一种有源配电网中线路的故障诊断方法和*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种有源配电网中线路的故障诊断方法和***，包括：根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率判断有源配电网中线路的故障情况。本发明提供的技术方案能够快速的、精确的确定有源配电网中线路的故障情况，从而实现对有源配电网故障的定位。

Description

一种有源配电网中线路的故障诊断方法和***
技术领域
本发明涉及配电网运行技术控制领域，具体涉及一种有源配电网中线路的故障诊断方法和***。
背景技术
有源配电网与传统配电网相比结构复杂、分支众，且有源配电网中分布式电源的存在导致电压电流等特征量大小方向不确定，这使得传统配电网故障诊断方法不再适用于有源配电网。
随着配网自动化程度的提高，大量自动化终端设备、通信装置等应用于有源配电网中，实时获取有源配电网的运行与故障信息已经实现，但是目前仍旧缺少能够利用有源配电网的运行与故障信息实现快速、精确的诊断有源配电网中线路故障情况的故障诊断方法。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种能够快速、精确的诊断有源配电网中线路故障情况的故障诊断方法。
本发明的目的是采用下述技术方案实现的：
本发明提供一种有源配电网中线路的故障诊断方法，其改进之处在于，所述方法包括：
根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；
根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率判断有源配电网中线路的故障情况。
优选的，所述有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的节点包括：有源配电网中线路故障对应的节点及有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点、距离方向判据动作对应的节点、差动电流判据动作对应的节点、高频电压判据动作对应的节点和负序功率方向判据动作对应的节点；
所述负序功率方向判据动作对应的节点的父节点为所述高频电压判据动作对应的节点；所述高频电压判据动作对应的节点的父节点为所述差动电流判据动作对应的节点和所述有源配电网中线路故障对应的节点；所述差动电流判据动作对应的节点的父节点为负序电压判据动作对应的节点和距离方向判据动作对应的节点；所述负序电压判据动作对应的节点和距离方向判据动作对应的节点的父节点为所述有源配电网中线路故障对应的节点。
进一步的，所述根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率，包括：
根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率；
根据有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率。
进一步的，所述根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率，包括：
若有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点不存在父节点，则根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，若有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点存在父节点，则根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据获取该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率，并利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率。
进一步的，所述根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，包括：
按下式确定所述有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率pa：
pa＝1-eωt
式中，t为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中设备连续无故障运行的最长时间；ω为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中有源配电网线路的历史年故障频率。
进一步的，所述根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据获取该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率，并利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，包括：
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率pj：
式中，pbj为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点处各节点对应的拒动次数；pzj为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点处各节点对应的要求动作次数；
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的误动率pw：
式中，t为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中设备连续无故障运行的最长时间；ω1为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点对应的年平均误动频率。
进一步的，所述根据有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率，包括：
令有源配电网中线路故障对应的节点为节点a；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点为节点b；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处距离方向判据动作对应的节点为节点c；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处差动电流判据动作对应的节点为节点d；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处高频电压判据动作对应的节点为节点e；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序功率方向判据动作对应的节点为节点f；
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率p(t)：
p(t)＝p(a)·p(b/a)·p(c/a)·p(d/c,b)·p(e/a,d)·p(f/e)
式中，p(a)为节点a对应事件发生概率；p(b/a)为节点b对应事件发生概率；p(c/a)为节点c对应事件发生概率；p(d/c,b)为节点d对应事件发生概率；p(e/a,d)为节点e对应事件发生概率；p(f/e)为节点f对应事件发生概率。
优选的，所述根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率判断有源配电网中线路的故障情况，包括：
根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率计算有源配电网线路的故障概率；
根据所述有源配电网线路的故障概率判断有源配电网中线路的故障情况。
进一步的，所述根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率计算有源配电网线路的故障概率，包括：
按下式确定所述有源配电网线路的故障概率p：
式中，p(a)为节点a对应事件发生概率；p(t)为有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；r为有源配电网中线路中电压/电流监测点数量。
进一步的，所述根据所述有源配电网线路的故障概率判断有源配电网中线路的故障情况，包括：
若所述有源配电网线路的故障概率不小于概率阈值时，则所述有源配电网线路故障；若所述有源配电网线路的故障概率小于概率阈值时，则所述有源配电网线路不故障。
本发明提供一种有源配电网中线路的故障诊断***，其改进之处在于，所述***包括：
确定模块，用于根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；
判断模块，用于根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率判断有源配电网中线路的故障情况。
优选的，所述有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的节点包括：有源配电网中线路故障对应的节点及有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点、距离方向判据动作对应的节点、差动电流判据动作对应的节点、高频电压判据动作对应的节点和负序功率方向判据动作对应的节点；
所述负序功率方向判据动作对应的节点的父节点为所述高频电压判据动作对应的节点；所述高频电压判据动作对应的节点的父节点为所述差动电流判据动作对应的节点和所述有源配电网中线路故障对应的节点；所述差动电流判据动作对应的节点的父节点为负序电压判据动作对应的节点和距离方向判据动作对应的节点；所述负序电压判据动作对应的节点和距离方向判据动作对应的节点的父节点为所述有源配电网中线路故障对应的节点。
进一步的，所述确定模块，包括：
第一确定单元，用于根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率；
第二确定单元，用于根据有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率。
进一步的，所述第一确定单元，用于：
若有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点不存在父节点，则根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，若有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点存在父节点，则根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据获取该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率，并利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率。
进一步的，所述根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，包括：
按下式确定所述有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率pa：
pa＝1-eωt
式中，t为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中设备连续无故障运行的最长时间；ω为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中有源配电网线路的历史年故障频率。
进一步的，所述根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据获取该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率，并利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，包括：
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率pj：
式中，pbj为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点处各节点对应的拒动次数；pzj为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点处各节点对应的要求动作次数；
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的误动率pw：
式中，t为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中设备连续无故障运行的最长时间；ω1为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点对应的年平均误动频率。
进一步的，所述第二确定单元，用于：
令有源配电网中线路故障对应的节点为节点a；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点为节点b；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处距离方向判据动作对应的节点为节点c；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处差动电流判据动作对应的节点为节点d；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处高频电压判据动作对应的节点为节点e；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序功率方向判据动作对应的节点为节点f；
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率p(t)：
p(t)＝p(a)·p(b/a)·p(c/a)·p(d/c,b)·p(e/a,d)·p(f/e)
式中，p(a)为节点a对应事件发生概率；p(b/a)为节点b对应事件发生概率；p(c/a)为节点c对应事件发生概率；p(d/c,b)为节点d对应事件发生概率；p(e/a,d)为节点e对应事件发生概率；p(f/e)为节点f对应事件发生概率。
优选的，所述判断模块，包括：
计算单元，用于根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率计算有源配电网线路的故障概率；
判断单元，用于根据所述有源配电网线路的故障概率判断有源配电网中线路的故障情况。
进一步的，所述计算单元，用于：
按下式确定所述有源配电网线路的故障概率p：
式中，p(a)为节点a对应事件发生概率；p(t)为有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；r为有源配电网中线路中电压/电流监测点数量。
进一步的，所述判断单元，用于：
若所述有源配电网线路的故障概率不小于概率阈值时，则所述有源配电网线路故障；若所述有源配电网线路的故障概率小于概率阈值时，则所述有源配电网线路不故障。
与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果：
本发明提供的技术方案，根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；综合考虑多个判据的优缺点后，按照判据优先级顺序构建贝叶斯网络，发挥贝叶斯网络在故障诊断中的信息冗余性高和容错性高等优势，提高故障诊断的准确度；本发明提供的技术方案，根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率判断有源配电网中线路的故障情况。能够快速的确定有源配电网中线路的故障情况，从而实现对有源配电网故障的定位。
附图说明
图1是一种有源配电网故障诊断方法流程图；
图2是本发明有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络结构图；
图3是一种有源配电网故障诊断***流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种有源配电网中线路的故障诊断方法，如图1所述，所述方法包括：
步骤101.根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；
步骤102.根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率判断有源配电网中线路的故障情况。
在本发明的最优实施例中，有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络如图2所示；
具体的，所述有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的节点包括：有源配电网中线路故障对应的节点及有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点、距离方向判据动作对应的节点、差动电流判据动作对应的节点、高频电压判据动作对应的节点和负序功率方向判据动作对应的节点；
所述负序功率方向判据动作对应的节点的父节点为所述高频电压判据动作对应的节点；所述高频电压判据动作对应的节点的父节点为所述差动电流判据动作对应的节点和所述有源配电网中线路故障对应的节点；所述差动电流判据动作对应的节点的父节点为负序电压判据动作对应的节点和距离方向判据动作对应的节点；所述负序电压判据动作对应的节点和距离方向判据动作对应的节点的父节点为所述有源配电网中线路故障对应的节点。
在本发明的最优实施例中，有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络是利用各判据动作的优先级顺序构建的，其中：各判据动作的优先级顺序从前到后可以为：负序电压判据动作、距离方向判据动作、差动电流判据动作、高频电压判据动作和负序功率方向判据动作；
有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中有源配电网中线路故障对应的节点分别与有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点、距离方向判据动作对应的节点、高频电压判据动作对应的节点相连的物理意义为有源配电网线路故障时启动主保护、近后备保护和远后备保护。
具体的，所述步骤101，包括：
步骤A.根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率；
步骤B.根据有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率。
具体的，所述步骤A，包括：
若有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点不存在父节点，则根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，若有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点存在父节点，则根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据获取该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率，并利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率。
进一步的，所述根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，包括：
按下式确定所述有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率pa：
pa＝1-eωt
式中，t为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中设备连续无故障运行的最长时间；ω为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中有源配电网线路的历史年故障频率。
进一步的，所述根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据获取该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率，并利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，包括：
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率pj：
式中，pbj为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点处各节点对应的拒动次数；pzj为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点处各节点对应的要求动作次数；
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的误动率pw：
式中，t为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中设备连续无故障运行的最长时间；ω1为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点对应的年平均误动频率。
在本发明的最优实施例中，利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率的方法可以为：
设有两个具有相互关联关系的事件为事件u和事件k,计算条件概率p(u/k)时有4中情况：
事件k发生的条件下事件u发生的概率p(u＝1/k＝1)；事件k发生的条件下事件u不发生的概率p(u＝0/k＝1)；
事件k不发生的条件下事件u发生的概率p(u＝1/k＝0)；事件k不发生的条件下事件u不发生的概率p(u＝0/k＝0)；其中，p(u＝0/k＝1)称为拒动率；p(u＝1/k＝0)称为误动率；p(u＝1/k＝1)+p(u＝0/k＝1)＝1；p(u＝1/k＝0)+p(u＝0/k＝0)＝1。
具体的，所述步骤B，包括：
令有源配电网中线路故障对应的节点为节点a；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点为节点b；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处距离方向判据动作对应的节点为节点c；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处差动电流判据动作对应的节点为节点d；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处高频电压判据动作对应的节点为节点e；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序功率方向判据动作对应的节点为节点f；
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率p(t)：
p(t)＝p(a)·p(b/a)·p(c/a)·p(d/c,b)·p(e/a,d)·p(f/e)
式中，p(a)为节点a对应事件发生概率；p(b/a)为节点b对应事件发生概率；p(c/a)为节点c对应事件发生概率；p(d/c,b)为节点d对应事件发生概率；p(e/a,d)为节点e对应事件发生概率；p(f/e)为节点f对应事件发生概率。
在本发明的最优实施例中，用1表示事件发生，0表示事件不发生，可以对某线路的某电压电流监测点a节点发生的概率(先验概率)进行赋值，如表1所示
表1.a节点发生的概率
可以对b节点发生的概率(条件概率)进行赋值，如表2所示：
表2.b节点发生的概率
可以对c节点发生的概率(条件概率)进行赋值，如表3所示：
表3.c节点发生的概率
可以对d节点发生的概率(条件概率)进行赋值，如表4所示：
表4.d节点发生的概率
可以对e节点发生的概率(条件概率)进行赋值，如表5所示：
表5.e节点发生的概率
可以对f节点发生的概率(条件概率)进行赋值，如表6所示：
表6.f节点发生的概率
进一步的，所述步骤102，包括：
步骤C.根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率计算有源配电网线路的故障概率；
步骤D.根据所述有源配电网线路的故障概率判断有源配电网中线路的故障情况。
具体的，所述步骤C，包括：
按下式确定所述有源配电网线路的故障概率p：
式中，p(a)为节点a对应事件发生概率；p(t)为有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；r为有源配电网中线路中电压/电流监测点数量。
在本发明的最优实施例中，可以将有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络和有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率(包括节点的先验概率或条件概率)输入至BNET贝叶斯matlab工具包中，程序自动计算有源配电网中线路的故障概率。
具体的，其特征在于，所述步骤D，包括：
若所述有源配电网线路的故障概率不小于概率阈值时，则所述有源配电网线路故障；若所述有源配电网线路的故障概率小于概率阈值时，则所述有源配电网线路不故障。
在本发明的最优实施例中所述概率阈值设置为0.7。
本发明提供一种有源配电网中线路的故障诊断***，如图3所示，所述***包括：
确定模块，用于根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；
判断模块，用于根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率判断有源配电网中线路的故障情况。
具体的，所述有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的节点包括：有源配电网中线路故障对应的节点及有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点、距离方向判据动作对应的节点、差动电流判据动作对应的节点、高频电压判据动作对应的节点和负序功率方向判据动作对应的节点；
所述负序功率方向判据动作对应的节点的父节点为所述高频电压判据动作对应的节点；所述高频电压判据动作对应的节点的父节点为所述差动电流判据动作对应的节点和所述有源配电网中线路故障对应的节点；所述差动电流判据动作对应的节点的父节点为负序电压判据动作对应的节点和距离方向判据动作对应的节点；所述负序电压判据动作对应的节点和距离方向判据动作对应的节点的父节点为所述有源配电网中线路故障对应的节点。
具体的，所述确定模块，包括：
第一确定单元，用于根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率；
第二确定单元，用于根据有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率。
具体的，所述第一确定单元，用于：
若有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点不存在父节点，则根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，若有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点存在父节点，则根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据获取该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率，并利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率。
进一步的，所述根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，包括：
按下式确定所述有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率pa：
pa＝1-eωt
式中，t为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中设备连续无故障运行的最长时间；ω为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中有源配电网线路的历史年故障频率。
进一步的，所述根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据获取该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率，并利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，包括：
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率pj：
式中，pbj为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点处各节点对应的拒动次数；pzj为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点处各节点对应的要求动作次数；
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的误动率pw：
式中，t为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中设备连续无故障运行的最长时间；ω1为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点对应的年平均误动频率。
具体的，所述第二确定单元，用于：
令有源配电网中线路故障对应的节点为节点a；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点为节点b；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处距离方向判据动作对应的节点为节点c；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处差动电流判据动作对应的节点为节点d；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处高频电压判据动作对应的节点为节点e；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序功率方向判据动作对应的节点为节点f；
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率p(t)：
p(t)＝p(a)·p(b/a)·p(c/a)·p(d/c,b)·p(e/a,d)·p(f/e)
式中，p(a)为节点a对应事件发生概率；p(b/a)为节点b对应事件发生概率；p(c/a)为节点c对应事件发生概率；p(d/c,b)为节点d对应事件发生概率；p(e/a,d)为节点e对应事件发生概率；p(f/e)为节点f对应事件发生概率。
进一步的，所述判断模块，包括：
计算单元，用于根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率计算有源配电网线路的故障概率；
判断单元，用于根据所述有源配电网线路的故障概率判断有源配电网中线路的故障情况。
具体的，所述计算单元，用于：
按下式确定所述有源配电网线路的故障概率p：
式中，p(a)为节点a对应事件发生概率；p(t)为有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；r为有源配电网中线路中电压/电流监测点数量。
具体的，所述判断单元，用于：
若所述有源配电网线路的故障概率不小于概率阈值时，则所述有源配电网线路故障；若所述有源配电网线路的故障概率小于概率阈值时，则所述有源配电网线路不故障。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (20)

1.一种有源配电网中线路的故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；
根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率判断有源配电网中线路的故障情况。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的节点包括：有源配电网中线路故障对应的节点及有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点、距离方向判据动作对应的节点、差动电流判据动作对应的节点、高频电压判据动作对应的节点和负序功率方向判据动作对应的节点；
所述负序功率方向判据动作对应的节点的父节点为所述高频电压判据动作对应的节点；所述高频电压判据动作对应的节点的父节点为所述差动电流判据动作对应的节点和所述有源配电网中线路故障对应的节点；所述差动电流判据动作对应的节点的父节点为负序电压判据动作对应的节点和距离方向判据动作对应的节点；所述负序电压判据动作对应的节点和距离方向判据动作对应的节点的父节点为所述有源配电网中线路故障对应的节点。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率，包括：
根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率；
根据有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率，包括：
若有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点不存在父节点，则根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，若有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点存在父节点，则根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据获取该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率，并利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，包括：
按下式确定所述有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率pa：
pa＝1-eωt
式中，t为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中设备连续无故障运行的最长时间；ω为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中有源配电网线路的历史年故障频率。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据获取该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率，并利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，包括：
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率pj：
式中，pbj为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点处各节点对应的拒动次数；pzj为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点处各节点对应的要求动作次数；
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的误动率pw：
式中，t为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中设备连续无故障运行的最长时间；ω1为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点对应的年平均误动频率。
7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率，包括：
令有源配电网中线路故障对应的节点为节点a；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点为节点b；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处距离方向判据动作对应的节点为节点c；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处差动电流判据动作对应的节点为节点d；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处高频电压判据动作对应的节点为节点e；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序功率方向判据动作对应的节点为节点f；
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率p(t)：
p(t)＝p(a)·p(b/a)·p(c/a)·p(d/c,b)·p(e/a,d)·p(f/e)
式中，p(a)为节点a对应事件发生概率；p(b/a)为节点b对应事件发生概率；p(c/a)为节点c对应事件发生概率；p(d/c,b)为节点d对应事件发生概率；p(e/a,d)为节点e对应事件发生概率；p(f/e)为节点f对应事件发生概率。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率判断有源配电网中线路的故障情况，包括：
根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率计算有源配电网线路的故障概率；
根据所述有源配电网线路的故障概率判断有源配电网中线路的故障情况。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率计算有源配电网线路的故障概率，包括：
按下式确定所述有源配电网线路的故障概率p：
式中，p(a)为节点a对应事件发生概率；p(t)为有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；r为有源配电网中线路中电压/电流监测点数量。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述有源配电网线路的故障概率判断有源配电网中线路的故障情况，包括：
若所述有源配电网线路的故障概率不小于概率阈值时，则所述有源配电网线路故障；若所述有源配电网线路的故障概率小于概率阈值时，则所述有源配电网线路不故障。
11.一种有源配电网中线路的故障诊断***，其特征在于，所述***包括：
确定模块，用于根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；
判断模块，用于根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率判断有源配电网中线路的故障情况。
12.如权利要求11所述的***，其特征在于，所述有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的节点包括：有源配电网中线路故障对应的节点及有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点、距离方向判据动作对应的节点、差动电流判据动作对应的节点、高频电压判据动作对应的节点和负序功率方向判据动作对应的节点；
所述负序功率方向判据动作对应的节点的父节点为所述高频电压判据动作对应的节点；所述高频电压判据动作对应的节点的父节点为所述差动电流判据动作对应的节点和所述有源配电网中线路故障对应的节点；所述差动电流判据动作对应的节点的父节点为负序电压判据动作对应的节点和距离方向判据动作对应的节点；所述负序电压判据动作对应的节点和距离方向判据动作对应的节点的父节点为所述有源配电网中线路故障对应的节点。
13.如权利要求12所述的***，其特征在于，所述确定模块，包括：
第一确定单元，用于根据有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率；
第二确定单元，用于根据有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中各节点对应事件发生概率确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率。
14.如权利要求13所述的***，其特征在于，所述第一确定单元，用于：
若有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点不存在父节点，则根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，若有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点存在父节点，则根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据获取该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率，并利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率。
15.如权利要求14所述的***，其特征在于，所述根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据确定该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，包括：
按下式确定所述有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率pa：
pa＝1-eωt
式中，t为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中设备连续无故障运行的最长时间；ω为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中有源配电网线路的历史年故障频率。
16.如权利要求14所述的***，其特征在于，所述根据所述有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据获取该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率，并利用有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率和误动率构建该有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点对应事件发生概率，包括：
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的拒动率pj：
式中，pbj为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点处各节点对应的拒动次数；pzj为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点处各节点对应的要求动作次数；
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络中节点的误动率pw：
式中，t为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中设备连续无故障运行的最长时间；ω1为有源配电网中线路中电压/电流监测点的历史监测数据中电压/电流监测点对应的年平均误动频率。
17.如权利要求13所述的***，其特征在于，所述第二确定单元，用于：
令有源配电网中线路故障对应的节点为节点a；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序电压判据动作对应的节点为节点b；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处距离方向判据动作对应的节点为节点c；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处差动电流判据动作对应的节点为节点d；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处高频电压判据动作对应的节点为节点e；
有源配电网中线路中电压/电流监测点处负序功率方向判据动作对应的节点为节点f；
按下式确定有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率p(t)：
p(t)＝p(a)·p(b/a)·p(c/a)·p(d/c,b)·p(e/a,d)·p(f/e)
式中，p(a)为节点a对应事件发生概率；p(b/a)为节点b对应事件发生概率；p(c/a)为节点c对应事件发生概率；p(d/c,b)为节点d对应事件发生概率；p(e/a,d)为节点e对应事件发生概率；p(f/e)为节点f对应事件发生概率。
18.如权利要求11所述的***，其特征在于，所述判断模块，包括：
计算单元，用于根据有源配电网中线路中全部电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率计算有源配电网线路的故障概率；
判断单元，用于根据所述有源配电网线路的故障概率判断有源配电网中线路的故障情况。
19.如权利要求18所述的***，其特征在于，所述计算单元，用于：
按下式确定所述有源配电网线路的故障概率p：
式中，p(a)为节点a对应事件发生概率；p(t)为有源配电网中线路中电压/电流监测点对应的贝叶斯网络的后验概率；r为有源配电网中线路中电压/电流监测点数量。
20.如权利要求18所述的***，其特征在于，所述判断单元，用于：
若所述有源配电网线路的故障概率不小于概率阈值时，则所述有源配电网线路故障；若所述有源配电网线路的故障概率小于概率阈值时，则所述有源配电网线路不故障。
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