一种基于多目标的配网继电保护整定优化方法与流程

本发明涉及电力系统配网继电保护的，具体涉及一种基于多目标的配网继电保护整定优化方法。

背景技术：

1、配网继电保护是对电力系统中发生的故障或异常情况进行检测，从而发出报警信号，或直接将故障部分隔离、切除的一种重要措施，配网继电保护开关是电力系统最重要的二次设备之一，对电力系统的安全稳定运行起着至关重要的作用。为满足配电网对配网继电保护提出的速动性、选择性、灵敏性和可靠性的要求，必须设置合理的保护定值，以充分发挥配网继电保护开关的效能。

2、现有技术中，若选择性或灵敏性无法满足要求，就必须要通过人工调整相关的保护定值，这往往依赖工程师的经验和判断，可能存在人为因素导致的误差，导致整定计算的准确性低。而且传统的配网继电保护整定方法往往基于固定的规则和公式，这些规则和公式基于过去的经验和固定的配电网结构来设计，难以适应配电网结构、运行方式的变化，缺乏自适应性，当配电网结构发生变化时，传统的整定方法无法及时做出调整，从而影响配电网的安全稳定运行。

技术实现思路

1、本发明的目的就在于解决上述背景技术中提到的整定计算准确性低和自适应性不足的问题，而提出一种基于多目标的配网继电保护整定优化方法。

2、本发明实施的第一方面，提供了一种基于多目标的配网继电保护整定优化方法，所述方法包括：

3、实时监测目标配电网的运行状态，获得所述目标配电网的运行数据及目标配电网拓扑图；所述目标配电网由供电主干和供电分支组成，每个供电主干和供电分支配有相应的保护开关；保护开关的作用是在其保护的供电主干和供电支路发生故障时，将故障供电线路从所述目标配电网脱离；

4、根据所述目标配电网拓扑图，确定各保护开关投入的保护类型和保护级数；保护开关投入的保护类型决定了该保护开关整定值的计算方式，保护开关的保护级数决定了该保护开关整定计算的顺序；

5、针对每一保护开关，根据该保护开关投入的保护类型和保护级数，从所述运行数据中提取对应的特征矩阵，并从模型库中调用对应的深度学习模型，将所述特征矩阵作为所述深度学习模型的输入，得到该保护开关的整定值；

6、同时更新各保护开关的整定值。

7、可选的，所述保护开关的保护级数包括一级和二级；根据所述目标配电网拓扑图，确定各保护开关投入的保护类型和保护级数包括：

8、针对每一保护开关，根据该保护开关在所述目标配电网拓扑图中的标注信息，确定该保护开关投入的保护类型；所述标注信息包括该保护开关保护的供电主干和供电分支的信息；

9、根据该保护开关在所述目标配电网拓扑图中的位置，确定该保护开关的当前保护范围；当该保护开关动作时，该保护开关当前保护范围里的设备从目标配电网脱离；

10、若该保护开关的当前保护范围里没有其他保护开关，则确定该保护开关为一级保护开关；

11、若该保护开关的当前保护范围里含有至少一个其他保护开关，则确定该保护开关为二级保护开关；所述二级保护开关的整定计算在所述一级保护开关的整定计算之后。

12、可选的，所述根据该保护开关投入的保护类型和保护级数，从所述运行数据中提取对应的特征矩阵包括：

13、根据该保护开关投入的保护类型，从所述运行数据中提取关键特征；所述关键特征包括该保护开关保护的供电主干和供电分支的电压变化向量、电流变化向量、功率变化向量和开合状态变化量中至少一个；

14、若该保护开关是一级保护开关，则将所述关键特征作为行向量，拼接得到特征矩阵；

15、若该保护开关是二级保护开关，则将所述关键特征作为行向量，拼接得到临时矩阵，并将该保护开关保护范围内的其他保护开关的整定值与临时矩阵拼接得到特征矩阵。

16、可选的，所述将该保护开关保护范围内的其他保护开关的整定值与临时矩阵拼接得到特征矩阵包括：

17、提取该保护开关保护范围内的其他保护开关的整定值；

18、若保护范围内的其他保护开关的数量等于1，则将保护范围内的其他保护开关的整定值作为列向量与临时矩阵拼接得到特征矩阵；

19、若保护范围内的其他保护开关的数量大于1，则将保护范围内的其他保护开关的整定值进行比较，取每类整定值的最大值或最小值组成列向量组，与临时矩阵拼接得到特征矩阵。

20、可选的，所述保护开关投入的保护类型包括变电站开关保护、分段开关保护、分支开关保护和分界开关保护，所述深度学习模型的训练过程包括：

21、根据预设参数确定各个模型的输入类型和损失函数；输入类型包括不同大小的特征矩阵；损失函数决定模型的学习方向；

22、针对每一模型，根据预设的使用场景和该模型的输入类型，从配电网的历史运行数据中提取对应的运行数据作为该模型的训练集；所述使用场景包括应用于变电站开关、应用于分段开关、应用于分支开关和应用于分界开关；

23、初始化该模型的训练参数，通过反向传播算法迭代更新该模型的参数，以最小化损失。

24、可选的，所述预设参数包括第一类参数和第二类参数；所述根据预设参数确定各个模型的输入类型和损失函数包括：

25、根据所述第一类参数确定模型的输入类型；所述第一类参数取值为1或2；所述第一类参数等于1表示该模型的输入特征矩阵中没有其他保护开关的特征信息；所述第一类参数等于2表示该模型的输入特征矩阵中含有至少一个其他保护开关的特征信息；

26、根据所述第二类参数确定模型的损失函数：

27、losstotal＝w1*lossrefuse+w2*lossfalse+w3*losstime

28、其中，losstotal是所求损失；lossrefuse是灵敏性损失；lossfalse是选择性损失；losstime是速动性损失；w1是灵敏性损失的权重系数；w2是选择性损失的权重系数；w3是速动性损失的权重系数；所述w1、w2和w3是所述第二类参数，且w1+w2+w3＝1，w1、w2和w3不同的比例关系决定着模型不同的学习方向。

29、可选的，所述更新各保护开关的整定值包括：

30、将各保护开关的整定值与更新时间作为更新信息发送给对应的保护开关，以使各保护开关在所述更新时间完成整定值的更新，保证目标配电网中的各保护开关同时更新整定值。

31、可选的，所述实时监测目标配电网的运行状态，获得所述目标配电网的运行数据及目标配电网拓扑图包括：

32、实时监测目标配电网的运行状态，获得所述目标配电网的运行数据；所述运行数据包括所述目标配电网各电力节点的电压数据、电流数据、功率数据以及各电力节点之间线路的长度数据；

33、根据所述目标配电网各节点的位置关系生成目标配电网拓扑图，并为各拓扑节点添加电源标注、出线路长度标注。

34、可选的，所述根据该保护开关投入的保护类型和保护级数，从所述运行数据中提取对应的特征矩阵，并从模型库中调用对应的深度学习模型包括：

35、根据该保护开关投入的保护类型和保护级数，确定该保护开关的参数模板；

36、根据所述参数模板，从所述运行数据中提取对应的特征矩阵，并从模型库中调用对应的深度学习模型。

37、本发明的有益效果：

38、本发明提出了一种基于多目标的配网继电保护整定优化方法，该方法包括：实时监测目标配电网的运行状态，获得目标配电网的运行数据及目标配电网拓扑图；目标配电网由多种供电主干和供电分支组成，每个供电主干和供电分支配有相应的保护开关；保护开关的作用是在其保护的供电主干和供电支路发生故障时，将故障设备从目标配电网脱离；根据目标配电网拓扑图，确定各保护开关投入的保护类型和保护级数；保护开关投入的保护类型决定了该保护开关整定值的计算方式，保护开关的保护级数决定了该保护开关整定计算的顺序；针对每一保护开关，根据该保护开关投入的保护类型和保护级数，从运行数据中提取对应的特征矩阵，并从模型库中调用对应的深度学习模型，将特征矩阵作为深度学习模型的输入，得到该保护开关的整定值；更新各保护开关的整定值。

39、通过调用智能模型来进行整定值的计算，实现了整定计算的智能化和自动化，减少了人工因素导致的误差，提高了整定计算的效率和准确性；通过实时的配电网拓扑图确定各保护开关投入的保护类型和保护级数，使得整定值的计算能够适应配电网结构的变化，能够依据不同的保护开关的特性进行，提高了整定计算的自适应性和灵活性。