一种低压电能计量箱的故障边界定位方法

本发明属于低压计量设备故障事件感知与智能运维，涉及一种低压电能计量箱的故障边界定位方法。

背景技术：

1、低压电能计量箱在运行过程中可能出现进线侧故障、母线侧故障、单支路故障、单表位故障以及中性线异常等问题。这些异常通常以停上电事件、电压跌落、电流中断、零序电流异常或恢复顺序异常等形式表现出来。若不能及时判断故障边界位置，则会扩大现场排查范围并降低运维处理效率。

2、现有故障定位方式通常基于单个表位事件或简单规则进行判断，例如仅依据某一表位停电告警、某一相电压丢失或人工逐回路核查方式进行定位。该类方式难以充分利用多表位事件之间的同步性、拓扑覆盖性、恢复顺序和零序耦合关系，在多表位同时异常、局部支路异常和中性线异常等复杂工况下容易出现误定位和漏定位。

3、进一步地，低压电能计量箱中的故障边界往往体现为事件在拓扑结构中的传播范围差异。进线侧故障通常会同时影响多数或全部表位，母线侧故障会对某一相别或母线分区内表位产生共同影响，单支路故障和单表位故障则呈现更局部的事件分布。若不能结合表位所属相别、箱级母线状态和多表位事件传播关系建立边界识别机制，则难以形成准确、稳定且具有解释性的故障边界定位结果。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的故障定位方式依赖人工排查、难以区分不同层级故障边界以及在多表位复杂事件场景下准确性不足的问题，本发明提出了一种低压电能计量箱的故障边界定位方法，对其多表位的停上电事件进行关联分析，实现故障边界位置的定位并获取风险等级和检修优先级，其具体技术方案如下：

2、一种低压电能计量箱的故障边界定位方法，包括以下步骤：

3、s1、采集各表位以及箱级母线的电参和停上电事件信息；

4、s2、对停上电事件信息按照预设时间对齐窗口进行聚类，以形成候选故障事件簇；

5、s3、根据各表位所属相别、支路归属关系和计量箱拓扑关系构建故障事件传播图，并为进线侧故障、母线侧故障、单支路故障、单表位故障和中性线异常建立候选故障边界；

6、s4、针对每一候选故障事件簇及候选故障边界，计算事件同步性指标、拓扑覆盖性指标、恢复顺序一致性指标和零序耦合指标，并根据上述指标计算候选边界评分；

7、s5、根据候选边界评分，采用轻量化故障边界定位模型执行故障边界类别识别；

8、s6、根据识别的故障边界类别和故障事件传播图的上下游拓扑关系确定受影响表位集合，并经过执行有效性校核后输出故障边界位置、风险等级和检修优先级。

9、进一步的，所述步骤s1具体为：采集各表位的失压事件标记、复压事件标记、电流中断事件标记、事件时间戳、事件持续时间以及表位电压和电流，其中事件持续时间包括了停电事件时间戳和复电事件时间戳；同时采集箱级各相母线的电压状态、电流状态、相别失压标记和零序电流信息。

10、进一步的，所述步骤s2具体为：将同一时间对齐窗口内发生的箱级事件与各表位事件按时间戳对齐，并聚类形成候选故障事件簇；对于落入同一时间对齐窗口的失压、复压、电流中断、箱级相别失压和零序异常事件，将其归并为同一候选故障事件簇；其中，根据事件类型，选择用于同步性计算的事件时间戳，具体为：存在停电事件时优先取停电事件时间戳，不存在停电事件但存在复电事件时取复电事件时间戳；对于存在短时采样延迟或上送时差的事件，将其通过预设时间容差进行对齐修正。该步骤实现的是一个将分散的表位事件统一归入同一候选故障的过程。

11、进一步的，在步骤s3中，根据计量箱拓扑结构将进线节点、各相母线节点、支路节点和表位节点构造成故障事件传播图；其中，对于每一表位，结合其所属相别和支路归属，建立从箱级进线侧、母线侧到表位侧的事件传播边，所述事件传播边的方向统一定义为从供电上游节点指向用电下游节点，即进线节点为母线节点的上游，母线节点为支路节点的上游，支路节点为表位节点的上游，用于表示故障影响沿拓扑下游传播；对于任一有向边(u,v)，恢复事件的预期顺序为上游节点u的复电事件时间戳不晚于下游节点v的复电事件时间戳。

12、进一步的，在步骤s4中，设为候选故障边界b对应的理论受影响表位集合，为候选故障事件簇中的实际事件表位集合，，分别计算事件同步性指标、拓扑覆盖性指标、恢复顺序一致性指标和零序耦合指标；所述用于衡量同一故障过程内多表位停电或复电时间的同步程度，若为空集，则；用于衡量实际发生事件的表位集合与候选边界理论受影响表位集合之间的匹配程度；用于衡量复电事件时间戳是否符合故障事件传播图中上游节点不晚于下游节点恢复的拓扑约束；用于将箱级零序电流有效值和三相电压不平衡度以加权方式耦合，以增强对中性线异常和不对称故障的辨识能力。

13、进一步的，所述候选边界评分按下式计算：

14、

15、其中至为非负权重系数且满足。

16、进一步的，在步骤s5中，若最大候选边界评分不低于预设置信阈值，则直接输出对应评分最大的候选故障边界作为初判结果；而对于低置信度候选故障事件簇，将候选边界评分转换为固定维度统计特征，将所述固定维度统计特征输入轻量化故障边界定位模型，所述固定维度统计特征包括最大候选边界评分、次大候选边界评分、候选边界评分均值、候选边界评分方差、事件簇内发生事件的表位数量、事件持续时间、箱级零序电流有效值、三相电压不平衡度以及恢复顺序可比较节点对数量。

17、进一步的，在步骤s6中，所述受影响表位集合的确定方式具体为：对于进线侧故障，将同一候选故障事件簇内全部发生停电或复电事件的表位确定为受影响表位；对于母线侧故障，将对应相别或母线分区下发生事件的表位确定为受影响表位；对于单支路故障，将对应支路下游发生事件的表位确定为受影响表位；对于单表位故障，将发生事件的单一表位确定为受影响表位；对于中性线异常，将出现零序电流异常、电压不平衡或功率因数异常的表位确定为受影响表位。

18、进一步的，在步骤s6中，所述执行有效性校核具体为：剔除未落入时间对齐窗口且不存在电参量异常的表位；将事件时间戳未落入所述时间对齐窗口且不存在电压异常、电流中断、零序电流异常或功率因数异常的表位从受影响表位集合中剔除；对于处于已确定故障边界下游、但因通信延迟或事件上送缺失而未形成表位事件记录的表位，若其所属母线或支路存在对应箱级异常，则将该表位补入受影响表位集合；并按照表位编号、相别、支路编号和故障边界类别输出校核后的受影响表位集合。

19、进一步的，在步骤s6中，所述风险等级和检修优先级按下式计算输出：

20、

21、其中为最终输出故障边界类别对应的模型概率或故障置信度，为事件持续时间，为持续时间基准，、和为非负权重且满足；为最大候选边界评分；

22、根据输出低风险、中风险和高风险等级及检修优先级。

23、有益效果：本发明并非简单依据单个表位停上电事件或固定规则进行故障定位，而是将时间对齐后的事件簇、候选边界的理论受影响表位集合、有向故障事件传播图以及复电时间戳顺序约束结合到同一评分过程中。与仅利用事件聚类或仅利用拓扑范围匹配的方案相比，本发明通过候选故障边界对应的理论受影响表位集合与候选故障事件簇中的实际事件表位集合相交为空集的处理、基于的恢复顺序一致性计算、加权零序耦合计算以及固定维度低置信度模型输入，使每一项边界特征均具有明确的数据来源和可执行的计算过程；同时在不增加专用定位硬件的条件下，将故障边界类别、受影响表位集合和检修优先级联动输出，有利于缩小现场排查范围、降低误定位风险并提高工程部署稳定性。