本發(fā)明涉及智能配電網(wǎng)、故障診斷領域，具體是一種新型電力系統(tǒng)下基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡雙層模型的配電網(wǎng)故障精準定位方法。

背景技術：

1、電力系統(tǒng)作為現(xiàn)代社會工商業(yè)生產(chǎn)制造與人民日常生活中重要的組成部分，在我國的穩(wěn)定高速發(fā)展中起著至關重要的保障作用。隨著城市規(guī)?？焖贁U張以及電能替代的不斷推進，各行各業(yè)對電力的需求迅速增長，對電力供應的依賴程度也越來越高。在電力系統(tǒng)從發(fā)電、輸電到配電的過程中，配電網(wǎng)作為供電環(huán)節(jié)中的“最后一公里”，實現(xiàn)大電網(wǎng)與用戶的連接，配電網(wǎng)的可靠性對于用戶滿意度有著最直接的影響。統(tǒng)計近幾年電網(wǎng)設備的故障，配電網(wǎng)故障占電力系統(tǒng)總故障的80～90％。實現(xiàn)配電網(wǎng)故障的準確、快速定位，是后續(xù)及時隔離故障、恢復供電的前提，可以降低停電時間與用戶損失，提高配電網(wǎng)電力供應可靠性，對于用戶滿意度與電力供應企業(yè)的效益提升有著至關重要的作用。

2、配電網(wǎng)作為實現(xiàn)電能就地分配的關鍵系統(tǒng)，通常采用閉環(huán)設計、開環(huán)運行方式，并由大量開關組成。配電網(wǎng)的故障類型繁多，其接線分支與設備十分復雜，且故障時過渡電阻受環(huán)境的影響較大，因此其故障定位具有較大難度，需要消耗較長時間確定故障所在位置。由于新能源的興起，配電網(wǎng)中加入了許多分布式電源，在配電網(wǎng)故障后無法簡單依據(jù)傳統(tǒng)故障電流方向?qū)收衔恢眠M行確定，新型電力系統(tǒng)的實際故障情況更加復雜多變，加大了故障定位的難度。

3、傳統(tǒng)的測距類定位方法定位速度較慢，實時性不高，且人力物力成本較高。相比之下，基于人工智能的方法在故障定位準確度和效率方面具有較大優(yōu)勢，可以借助大量的歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，進行自主學習和優(yōu)化，從而獲取更為準確和實時的故障定位信息。圖神經(jīng)網(wǎng)絡在配電網(wǎng)故障定位中具有綜合信息利用、空間關聯(lián)建模、非線性特征提取和適應性強等優(yōu)勢，能夠有效處理復雜的配電網(wǎng)數(shù)據(jù)，提高故障定位的準確性和效率，為配電網(wǎng)的穩(wěn)定運行和可靠性提供重要支持。目前已有研究大多單獨利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡進行母線級故障定位，其精度仍有待提高。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種新型電力系統(tǒng)下基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡雙層模型的配電網(wǎng)故障精準定位方法，包括以下步驟：

2、1)獲取配電網(wǎng)圖數(shù)據(jù)、ftu告警信息、配變失壓告警信息；

3、2)構(gòu)建雙層配電網(wǎng)故障定位模型，包括第一層配電網(wǎng)故障定位模型和第二層配電網(wǎng)故障定位模型；

4、3)不分先后順序地執(zhí)行步驟3-1)和步驟3-2)；

5、3-1)將配電網(wǎng)圖數(shù)據(jù)和ftu告警信息輸入至第一層配電網(wǎng)故障定位模型中，獲取故障母線位置信息a；

6、然后，將故障母線位置信息a和配電網(wǎng)設備開關的開合狀態(tài)輸入至第二層配電網(wǎng)故障定位模型，得到故障區(qū)段定位結(jié)果a；

7、3-2)將配電網(wǎng)圖數(shù)據(jù)和配變失壓告警信息輸入至第一層配電網(wǎng)故障定位模型中，獲取故障母線位置信息b；

8、然后，將故障母線位置信息b和配電網(wǎng)設備開關的開合狀態(tài)輸入至第二層配電網(wǎng)故障定位模型，得到故障區(qū)段定位結(jié)果b；

9、4)對故障區(qū)段定位結(jié)果a、故障區(qū)段定位結(jié)果b進行融合，并利用用戶投訴信息作為輔助判據(jù)，輸出最終的配電網(wǎng)故障定位結(jié)果。

10、進一步，所述配電網(wǎng)圖數(shù)據(jù)包括配電網(wǎng)拓撲圖中的拓撲結(jié)構(gòu)信息和節(jié)點屬性信息。

11、進一步，配電網(wǎng)拓撲圖中，節(jié)點和邊分別表示母線和饋線支路。

12、進一步，所述拓撲結(jié)構(gòu)信息通過節(jié)點v和邊e的鄰接矩陣a表征，即：

13、

14、式中，vi、vj表示節(jié)點。aij為鄰接矩陣a的元素。

15、進一步，所述節(jié)點屬性信息包括線路的三相電壓的幅值和相角、三相電流的幅值和相角、節(jié)點中心特性信息，記為節(jié)點中心特性信息包括度中心性dc、特征向量中心性ec、中介中心性bc和接近中心性cc。v1、v2、v3為三相電壓的幅值；為三相電壓的相角；i1、i2、i3為三相電流的幅值；為三相電流的相角。

16、進一步，獲取故障母線位置信息a的步驟包括：

17、a1)根據(jù)故障區(qū)段定位結(jié)果a，劃分出配電網(wǎng)故障線路所屬區(qū)域，并以分段器為區(qū)域分界點，將饋線分成若干區(qū)域；

18、a2)構(gòu)建真實過流信號表達式ij，即：

19、

20、a3)利用邏輯函數(shù)表征配電網(wǎng)設備的開合狀態(tài)，得到：

21、

22、式中，分別為開關j到上游的電源s1、下游電源s2所經(jīng)過的故障狀態(tài)值，xj(p)、xj(q)分別為開關j上、下游中的區(qū)段故障狀態(tài)值，p、q分別為開關上、下游的饋線區(qū)段數(shù)；i1、i2為電流值；

23、a4)選取適應度函數(shù)，將故障定位問題轉(zhuǎn)化為求解目標函數(shù)(4)的最小值問題，并利用粒子群優(yōu)化算法進行求解，得到故障母線位置信息a；

24、其中，適應度函數(shù)如下所示：

25、

26、式中，xi表示故障區(qū)段i的狀態(tài)，0表示非故障，1表示故障；ω為故障區(qū)段綜述的權(quán)重。f(x)表示適應度函數(shù)；m表示故障區(qū)段數(shù)量。

27、進一步，獲取故障母線位置信息b的步驟包括：

28、b1)根據(jù)故障區(qū)段定位結(jié)果b，劃分出配電網(wǎng)故障線路所屬區(qū)域，并以分段器為區(qū)域分界點，將饋線分成若干區(qū)域；

29、b2)構(gòu)建真實過流信號表達式ij，即：

30、

31、b3)利用邏輯函數(shù)表征配電網(wǎng)設備的開合狀態(tài)，得到：

32、

33、式中，分別為開關j到上游的電源s1、下游電源s2所經(jīng)過的故障狀態(tài)值，xj(p)、xj(q)分別為開關j上、下游中的區(qū)段故障狀態(tài)值，p、q分別為開關上、下游的饋線區(qū)段數(shù)；i1、i2為電流值；i*j(x)為表征配電網(wǎng)設備的開合狀態(tài)的邏輯函數(shù)；分別為區(qū)段i上游、下游的分布式電源狀態(tài)，接入為1，未接入為0；

34、b4)選取適應度函數(shù)，將故障定位問題轉(zhuǎn)化為求解目標函數(shù)(4)的最小值問題，并利用粒子群優(yōu)化算法進行求解，得到故障母線位置信息b；

35、其中，適應度函數(shù)如下所示：

36、

37、式中，xi表示故障區(qū)段i的狀態(tài)，0表示非故障，1表示故障；ω為故障區(qū)段綜述的權(quán)重。f(x)表示適應度函數(shù)；m表示故障區(qū)段數(shù)量。

38、進一步，通過d-s證據(jù)理論對故障區(qū)段定位結(jié)果a、故障區(qū)段定位結(jié)果b進行融合。

39、進一步，所述用戶投訴信息包括故障區(qū)段下游用戶投訴信息、非故障區(qū)段下游用戶投訴信息、用戶所屬變壓器故障信息。

40、進一步，以用戶投訴信息作為輔助判據(jù)，輸出最終的配電網(wǎng)故障定位結(jié)果的步驟包括：對用戶投訴信息進行解析，判斷用戶投訴的故障位置是否位于定位結(jié)果對應的區(qū)間內(nèi)，若是，則以當前定位結(jié)果作為最終的配電網(wǎng)故障定位結(jié)果，若否，則返回步驟3)，重新計算故障區(qū)段定位結(jié)果a、故障區(qū)段定位結(jié)果b。

41、本發(fā)明的技術效果是毋庸置疑的，本發(fā)明提供一種新型電力系統(tǒng)下基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡雙層模型的配電網(wǎng)故障精準定位方法，該方法構(gòu)建基于物理保留圖神經(jīng)網(wǎng)絡(ppgn)的配電網(wǎng)故障定位模型，引入物理方程，降低模型對樣本的依賴，實現(xiàn)特征的逐層傳遞，完成從局部到整體的圖特征提取，將配電網(wǎng)故障定位問題轉(zhuǎn)化為節(jié)點的分類問題，將故障定位到母線。然后，基于分層分區(qū)的思想，進一步細化配電網(wǎng)的故障區(qū)段考慮分布式電源接入帶來潮流反向的情況，結(jié)合ppgn模型的線路定位結(jié)果進行更精準的區(qū)段定位。最后，考慮利用用戶投訴信息作為輔助判據(jù)，融合研判結(jié)果，實現(xiàn)配電網(wǎng)故障精準定位。