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期刊號(hào)： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于STFT與改進(jìn)ConvNeXt配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法研究

來源：電工電氣發(fā)布時(shí)間：2024-08-01 15:01 瀏覽次數(shù)：298

基于STFT與改進(jìn)ConvNeXt配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法研究

鄧思敬1，2，吳浩1，2，鄧力川1，2，蔡源1，2
(1 四川輕化工大學(xué) 自動(dòng)化與信息工程學(xué)院，四川 宜賓 644000；
2 人工智能四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 宜賓 644000)
 
    摘 要：在目前的配電線路智能故障診斷研究方法中，存在著難以充分提取故障特征、抗噪聲干擾能力弱、抗高阻能力差等問題。提出了一種基于短時(shí)傅里葉變換(STFT)并引入遷移學(xué)習(xí)的改進(jìn) ConvNeXt 配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法。該方法通過采集配電網(wǎng)各饋線兩端的零序電流，計(jì)算出各饋線兩端的零序電流幅值差，然后將各段的零序電流幅值差拼接成一個(gè)組合信號(hào)，用 STFT 處理組合信號(hào)，得到時(shí)頻圖，并將得到的時(shí)頻圖分為訓(xùn)練集和測試集。仿真結(jié)果表明，基于 STFT 并改進(jìn)的 ConvNeXt 配電網(wǎng)故障區(qū)段定位方法在不同的故障距離、不同的接地電阻和不同的初始故障角度下都能有效地實(shí)現(xiàn)故障區(qū)段的選擇，并且該方法具有較強(qiáng)的抗高阻能力以及較強(qiáng)的抗噪聲干擾能力，在部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失的情況下仍能準(zhǔn)確進(jìn)行區(qū)段定位。
    關(guān)鍵詞： 配電網(wǎng)；暫態(tài)零序電流；區(qū)段定位；短時(shí)傅里葉變換；ConvNeXt 模型
    中圖分類號(hào)：TM711     文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A     文章編號(hào)：1007-3175(2024)07-0016-11
 
Research on Fault Segment Location Method of Distribution Network
Based on STFT and Improved ConvNeXt
 
DENG Si-jing1,2, WU Hao1,2, DENG Li-chuan1,2, CAI Yuan1,2
（1 School of Automation and Information Engineering, Sichuan University of Science & Engineering, Yibin 644000, China;
2 Artificial Intelligence Key Laboratory of Sichuan Province, Yibin 644000, China）
 
    Abstract: In the present research methods of intelligent fault diagnosis of distribution lines, there are some problems, such as difficulty to extract fault features fully, weak ability to resist noise interference and poor ability to resist high resistance. In this paper, an improved fault segment location method of ConvNeXt distribution network based on short-time fourier transform (STFT) and transfer learning is proposed.In this method, the amplitude difference of the zero-sequence current at both ends of each feeder is calculated by collecting the zero-sequence current at both ends of each feeder of the distribution network. Then, the amplitude difference of the zero-sequence current of each segment is spliced into a combined signal, and the combined signal is processed by STFT to obtain a time-frequency graph, and the obtained time-frequency graph is divided into a training set and a test set. The simulation results show that the improved ConvNeXt distribution network fault segment location method based on STFT can effectively realize the selection of fault segments under different fault distances, different ground resistances and different initial fault angles, and the method has strong anti-high impedance ability and strong anti-noise interference ability, and can still accurately locate the segment in the case of partial data loss.
    Key words: distribution network; transient zero-sequence current; segment location; short-time fourier transform; ConvNeXt model
 
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