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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)申請的專利一種小電流接地故障的快速選線方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116413553B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310386910.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01R31/08；該發(fā)明授權(quán)一種小電流接地故障的快速選線方法是由劉影;陳貴剛;景致遠(yuǎn);井石;任彬榭設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-04-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種小電流接地故障的快速選線方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種小電流接地故障的快速選線方法，屬于電力故障處理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中，單相接地故障選線存在的選線準(zhǔn)確率不高、選線速度慢的問題。本發(fā)明包括以下步驟：步驟1：采集電氣信息量；步驟2：進(jìn)行信號處理，提取穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)故障特征；步驟3：獲取諧波幅值；求取暫態(tài)零序有功功率積分分量；基于變分模態(tài)分解獲取線路能量；將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理獲取樣本數(shù)據(jù)集；步驟4：利用步驟3中獲取到的樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將測試樣本輸入到訓(xùn)練好的模型判斷是否發(fā)生小電流接地。本發(fā)明提升配電網(wǎng)的小電流接地故障評估分析的計算效率，提高小電流接地故障的快速選線效率，提高配電網(wǎng)運行的支撐能力。

本發(fā)明授權(quán)一種小電流接地故障的快速選線方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種小電流接地故障的快速選線方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：當(dāng)小電流接地系統(tǒng)發(fā)生故障后，利用故障采集裝置記錄各種不同情況每條線路故障后的電氣信息量； 步驟2：基于步驟1獲取每條線路的零序電流與零序電壓信號后，進(jìn)行信號處理，提取穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)故障特征； 步驟3：利用FFT變換提取每條線路的五次諧波分量幅值，并將其與所有線路的五次諧波分量幅值之和的比值作為故障特征量F1； 求取暫態(tài)零序有功功率積分分量，即暫態(tài)時的零序電壓與零序電流分量相乘后再積分；將該值與所有線路的積分分量之和的比值作為故障特征量F2； 對提取的暫態(tài)零序電流信號進(jìn)行VMD分解，在分解個數(shù)K為2的條件下，將第i條線路暫態(tài)零序電流信號經(jīng)過VMD分解，求取第i條線路能量占所有線路能量和的能量比重，得到故障特征量F3； 將故障特征量F1、F2、F3進(jìn)行歸一化處理獲取樣本數(shù)據(jù)集； 步驟4：優(yōu)化C-I-WOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)并利用步驟3中獲取到的樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，得到優(yōu)化后的C-I-WOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將需要測試的線路特征狀態(tài)送入已優(yōu)化的C-I-WOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,判斷是否發(fā)生小電流接地，具體為：首先采用cubicmap混沌運算作為混沌映射來改善鯨魚算法的初始種群方式，cubicmap混沌映射的表達(dá)式為： 式7中,ρ為控制參數(shù)，設(shè)其為1；yk為第k次迭代后的鯨魚種群序列，其次引入慣性權(quán)重公式來均衡鯨魚算法的全局搜索能力以及后期的局部搜索能力，其中慣性權(quán)重公式為： ωt＝ωmin+ωmax-ωmin×m×exp-tM8 式8中，ωt為迭代t次后的慣性權(quán)重值，m為調(diào)整系數(shù)，ωmin和ωmax分別為初始最小和最大權(quán)值，M為最大迭代次數(shù)； 由式8可以看出，在迭代初期，權(quán)重值ωt大，加快前期的收斂速度；在迭代后期，權(quán)重值ωt小，增加后期的搜索精度； 利用優(yōu)化后的鯨魚算法C-I-WOA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過優(yōu)化鯨魚算法不斷去優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，使得BP神經(jīng)具有最優(yōu)的初始權(quán)值和閾值C-I-WOA-BP，進(jìn)而將獲取的故障特征值的部分作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)輸入到優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練獲得最優(yōu)C-I-WOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將需要測試的線路特征狀態(tài)送入已優(yōu)化的C-I-WOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,判斷是否發(fā)生小電流接地。

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