配电网故障协同诊断方法、系统及相关设备与流程

本申请涉及配电网故障诊断，尤其涉及一种配电网故障协同诊断方法、系统及相关设备。

背景技术：

1、随着分布式电源大规模接入配电网，传统单电源辐射状网络演变为多电源、多分支的复杂有源配电网，对故障定位的准确性与时效性提出了更高要求。

2、现有技术中，边缘侧馈线终端多采用“感知后直接上报”的单向通信模式，云端仅作为被动数据接收方，缺乏对边缘初步定位结果的可信度评估机制，且云端知识无法反馈至边缘侧进行参数修正，导致边缘模型长期固化、难以适应复杂多变的故障工况。因此，如何在保障边缘侧有限算力下提升定位容错率，并构建云边双向认知协同的闭环架构，已成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种配电网故障协同诊断方法、系统及相关设备，以解决相关技术存在的问题，技术方案如下：

2、第一方面，本申请实施例提供一种配电网故障协同诊断方法，应用于边缘侧馈线终端，包括：

3、获取配电网各节点的实时量测数据；

4、基于实时量测数据生成初始定位概率向量，初始定位概率向量用于表征配电网各故障区段发生故障的概率分布；

5、将初始定位概率向量、原始量测序列及动作保护报文作为靶向数据上报至云端主站；

6、接收云端主站反馈的授权隔离指令，授权隔离指令是云端主站对初始定位概率向量进行可信度评估且判定评估通过后生成的；

7、基于授权隔离指令，执行故障隔离；

8、基于故障隔离结果生成故障隔离确认报文，并将故障隔离报文反馈至云端主站。

9、在一种实施方式中，基于实时量测数据生成初始定位概率向量，包括：

10、基于实时量测数据，生成初始状态特征向量；

11、根据配电网物理拓扑连接关系构建拓扑邻接矩阵，将拓扑邻接矩阵与初始状态特征向量进行代数连乘，计算节点连通性特征向量；

12、根据各节点的过流告警状态及其对应的连通性特征值，对违背物理拓扑逻辑的畸变状态进行自适应翻转，生成无噪状态特征向量；

13、调用预置于本地的初始权重矩阵，与无噪状态特征向量执行前向点乘计算，获得初始定位概率向量。

14、在一种实施方式中，还包括：

15、接收云端主站下发的动态权重矩阵，动态权重矩阵为云端主站对于初始定位概率向量大于第一阈值且确认为未发生故障的干扰区段生成的反馈参数；

16、将动态权重矩阵与缓存的实时状态特征向量执行第二次前向点乘计算，生成二次定位概率向量；

17、基于二次定位概率向量确定实际故障区段，生成继电保护指令并基于所述继电保护指令执行故障隔离。

18、在一种实施方式中，基于二次定位概率向量确定实际故障区段，包括：

19、通过最大值索引函数确定二次定位概率向量中最大概率值对应的区段索引，锁定为实际故障区段。

20、第二方面，本申请实施例提供一种配电网故障协同诊断方法，应用于云端主站，包括：

21、接收边缘侧馈线终端上报的靶向数据，靶向数据至少包括初始定位概率向量，初始定位概率向量用于表征配电网各故障区段发生故障的概率分布；

22、获取多模态约束信息，多模态约束信息包括电网实时拓扑状态、当前气象条件及设备历史运维台账中的至少一种；

23、基于初始定位概率向量和多模态约束信息获得可信度分值；

24、基于可信度分值，确定确认发生故障的故障区段，并向边缘侧馈线终端发送授权隔离指令。

25、在一种实施方式中，还包括：

26、确定初始定位概率向量大于第一阈值且确认为未发生故障的干扰区段；

27、基于多模态约束信息与初始定位概率向量之间的物理逻辑冲突提取认知偏差特征，构建空间惩罚矩阵与状态补偿向量；

28、基于空间惩罚矩阵与状态补偿向量，对预置的初始权重矩阵施加动态修正，生成动态权重矩阵；

29、将动态权重矩阵下发至边缘侧馈线终端。

30、在一种实施方式中，还包括：

31、接收边缘侧馈线终端反馈的故障隔离确认报文；

32、根据已隔离的故障区段更新配电网全局物理连通状态，重构隔离后的拓扑结构；

33、基于重构后的拓扑矩阵，结合各非故障停电区段的负荷需求、分布式电源可用容量及线路热稳定裕度，计算最优负荷转供路径；

34、生成协同隔离与自适应转供调度策略，推送至配电网scada系统或调度员工作站。

35、第三方面，本申请实施例提供一种配电网故障协同诊断系统，包括边缘侧馈线终端和云端主站；

36、边缘侧馈线终端用于执行初步故障定位，生成初始定位概率向量并上报至云端主站，以及接收云端主站反馈的动态权重矩阵并执行二次故障定位与物理隔离；

37、云端主站用于接收初始定位概率向量，结合多模态约束进行可信度评估，根据评估结果选择性地生成动态权重矩阵并下发至边缘侧馈线终端，以及根据边缘侧馈线终端反馈的隔离结果执行全局拓扑重构与供电恢复决策。

38、第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器能够执行上述配电网故障协同诊断方法。

39、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储计算机指令，当计算机指令在计算机上运行时，上述各方面任一种实施方式中的方法被执行。

40、本申请实施例通过边缘侧馈线终端获取实时量测数据并生成初始定位概率向量后，将包含该概率向量、原始量测序列及动作保护报文的靶向数据上报至云端进行可信度评估，仅在接收到云端授权的隔离指令后才执行故障隔离并反馈确认报文，从而在边缘侧无需依赖复杂迭代算法即可完成初步定位的同时，建立了“边缘初步感知—云端可信评估—授权执行隔离—结果反馈确认”的闭环协同机制，有效解决了现有技术中边缘侧因算力受限难以兼顾快速定位与高容错性、且云边之间缺乏可信度评估与双向交互所导致的系统误动风险高、定位可靠性不足的技术问题，实现了边缘侧轻量化极速感知与云端认知决策的协同闭环。

41、上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本申请进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。

1.一种配电网故障协同诊断方法，其特征在于，应用于边缘侧馈线终端，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述实时量测数据生成初始定位概率向量，包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述二次定位概率向量确定实际故障区段，包括：

5.一种配电网故障协同诊断方法，其特征在于，应用于云端主站，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

8.一种配电网故障协同诊断系统，其特征在于，包括边缘侧馈线终端和云端主站；

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。