多端电气量保护无线通道的实时选取方法、装置及系统与流程

技术特征：
1.一种多端电气量保护无线通道的实时选取方法，其特征在于，所述多端电气量保护无线通道的实时选取方法包括：步骤s1：获取当前无线通信通道的通信质量信息和当前无线通信通道信息；步骤s2：依据所述当前无线通信通道的通信质量信息和当前无线通信通道信息，判断是否发出切换当前无线通信通道的指令；步骤s3：若发出切换当前无线通信通道的指令，则对所述当前无线通信通道进行切换。2.根据权利要求1所述的多端电气量保护无线通道的实时选取方法，其特征在于，还包括：将所述当前无线通信通道的通信质量信息和当前无线通信通道信息输入到训练模型中，以输出目标无线通信通道；判断所述目标无线通信通道与所述当前无线通信通道是否一致，若不一致，则发出切换当前无线通信通道的指令，以将所述当前无线通信通道切换为所述目标无线通信通道。3.一种多端电气量保护无线通道的实时选取装置，其特征在于，所述多端电气量保护无线通道的实时选取装置包括：获取模块，用于获取当前无线通信通道的通信质量信息和当前无线通信通道信息；判断模块，用于依据所述当前无线通信通道的通信质量信息和当前无线通信通道信息，判断是否发出切换当前无线通信通道的指令；若发出切换当前无线通信通道的指令，则对所述当前无线通信通道进行切换。4.一种多端电气量保护无线通道的实时选取系统，其特征在于，包括两侧的保护装置，两侧的保护装置分别为主侧保护装置和从侧保护装置，所述主侧保护装置和从侧保护装置均分别连接电流互感器和电压互感器，所述主侧保护装置和从侧保护装置之间通过两个无线通信通道连接，其中，所述主侧保护装置包括第一保护判据运算模块、智能体和第一通信设备，所述从侧保护装置包括第二保护判据运算模块、指令收发器和第二通信设备，所述第一通信设备和第二通信设备之间通过第一无线通信通道或第一无线通信通道通信，所述智能体包括权利要求3所述的多端电气量保护无线通道的实时选取装置；通过两侧的电流互感器和电压互感器采集输电线路两端的电气量，并经过通信设备和无线通信通道传输两侧的所述输电线路两端的电气量，最后通过两侧的保护判据运算模块计算，从而实现对于输电线路的快速保护功能；将当前传输所述输电线路两端电气量的无线通信通道作为当前无线通信通道，通过智能体获取当前无线通信通道的通信质量信息和当前无线通信通道信息，并判断是否发出切换当前无线通信通道的指令；若智能体判断出发送切换当前无线通信通道的指令，则将所述切换当前无线通信通道的指令分别发送给第一通信设备和第二通信设备，其中，智能体将所述切换当前无线通信通道的指令直接发送给第一通信设备，同时智能体将所述切换当前无线通信通道的指令发送给从侧的指令收发器，从侧的指令收发器接收到所述切换当前无线通信通道的指令后，再将所述切换当前无线通信通道的指令发送给第二通信设备，所述第一通信设备和第二通信设备在接收到所述切换当前无线通信通道的指令后，同时切换当前无线通信通道。5.根据权利要求4所述的多端电气量保护无线通道的实时选取系统，其特征在于，假设所述当前无线通信通道为第一无线通信通道，所述第一保护判据运算模块将主侧的输电线
路两端电气量通过所述第一无线通信通道传输至从侧的第二保护判据运算模块，所述第二保护判据运算模块将从侧的输电线路两端电气量通过所述第一无线通信通道传输至主侧的第一保护判据运算模块，从侧的第二保护判据运算模块和主侧的第一保护判据运算模块均对接收到的输电线路两端电气量进行计算，从而实现对于输电线路的快速保护功能；通过智能体获取第一无线通信通道的通信质量信息和第一无线通信通道信息，并判断是否发出切换第一无线通信通道的指令；若智能体判断出发送切换第一无线通信通道的指令，则将所述切换第一无线通信通道的指令分别发送给第一通信设备和第二通信设备，所述第一通信设备和第二通信设备在接收到所述切换第一无线通信通道的指令后，同时将所述第一无线通信通道切换为第二无线通信通道。6.根据权利要求4所述的多端电气量保护无线通道的实时选取系统，其特征在于，所述第一通信设备将所述当前无线通信通道的通信质量信息和当前无线通信通道信息输入到所述智能体的训练模型中，以输出目标无线通信通道；所述智能体判断所述目标无线通信通道与所述当前无线通信通道是否一致，若不一致，则发出切换当前无线通信通道的指令，以将所述当前无线通信通道切换为所述目标无线通信通道。7.根据权利要求6所述的多端电气量保护无线通道的实时选取系统，其特征在于，所述智能体的训练模型为bp_adaboost强分类器模型，所述bp_adaboost强分类器模型是将bp神经网络作为弱分类器，通过adaboost算法对多个bp神经网络弱分类器进行整合得到的强分类器；在动模实验中模拟大量的通信状态场景，对动模实验的运行结果进行量化，获得大量的离散数据，所述离散数据包括：通道通断、通道误码率、时延抖动值和丢帧数表征无线通信通道通信质量的特征量，以及前一采样时刻的无线通信通道、前一段时间范围无线通信通道的切换次数、上一次无线通信通道的切换时刻、前一段时间范围通信失去同步的次乘时和当前时刻的通信运营商，其中，次乘时表示规定时间范围内各次通信失去同步的时间总和；其中，将上述离散数据作为所述bp_adaboost强分类器模型的训练数据；将上述训练数据输入到所述bp_adaboost强分类器模型中进行分类训练，得到训练后的bp_adaboost强分类器模型；训练后的智能体能够根据所述当前无线通信通道的通信质量信息和当前无线通信通道信息判断是否需要切换当前无线通信通道，若要切换，则发出相应的指令。8.根据权利要求7所述的多端电气量保护无线通道的实时选取系统，其特征在于，adaboost算法的步骤如下：(1)选定一个学习算法作为弱学习算法，给定样本空间(x,y)，从样本空间中找出m组数据作为训练数据，将每组训练数据的初始权重均设为(2)用弱学习算法进行t次迭代运算，每经过一次运算后都按照分类结果对每组训练数据的权重进行更新；(3)弱分类器通过反复计算得到一个分类函数序列f1,f2…
f
t
，每个分类函数赋予一个权重；
(4)t次迭代之后，最终强分类函数f由弱分类函数加权得到。9.根据权利要求8所述的多端电气量保护无线通道的实时选取系统，其特征在于，bp_adaboost算法的步骤如下：(1)从训练数据样本中随机选择m组训练数据，初始权值根据输入和输出数据的维度确定bp神经网络的结构，并对bp神经网络的权值和阈值进行初始化；(2)训练第k个bp神经网络时，用训练数据训练bp神经网络并且预测训练数据输出，预测输出的误差和为e
k
，误差和e
k
的计算公式为式中，g(k)为预测的结果，y为期望的结果；(3)根据预测输出的误差和e
k
计算bp神经网络的权重a
k
，权重计算公式为(4)根据计算的第k个bp神经网络的权重a
k
来进行下一轮训练样本的权重调整，其具体关系为上式中，b
k
为归一化因子；(5)经过t轮训练后得到t组bp神经网络的弱分类函数f(g
k
,a
k
)，由t组弱分类函数f(g
k
,a
k
)组合得到强分类函数10.根据权利要求9所述的多端电气量保护无线通道的实时选取系统，其特征在于，结合mea和lm算法改进bp神经网络，先用mea算法优化所述bp神经网络的初始权值和阈值，并将优化后的权值和阈值赋给所述bp神经网络，得到优化后的bp神经网络；然后，将所述优化后的bp神经网络按照lm算法进行训练，由此得到经两步优化的mea_lm_bp神经网络。

技术总结
本发明涉及电力系统继电保护技术领域，具体公开了一种多端电气量保护无线通道的实时选取方法，包括：获取当前无线通信通道的通信质量信息和当前无线通信通道信息；依据当前无线通信通道的通信质量信息和当前无线通信通道信息，判断是否发出切换当前无线通信通道的指令；若发出切换当前无线通信通道的指令，则对当前无线通信通道进行切换。本发明还公开了一种多端电气量保护无线通道的实时选取装置及系统。本发明提供的多端电气量保护无线通道的实时选取方法，能够根据电网正常运行情况下的通道通信质量选择最优的通信通道，改善了因某一通道通信质量不稳定导致的差动保护不能可靠动作的问题，有效提高了多端电气量保护的可靠性。可靠性。可靠性。


技术研发人员：刘志仁 胡金峰 陈凯 费彬 华梁 谢经华 房田郁 孙朝辉 浦天 汪奕彤
受保护的技术使用者：国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
技术研发日：2022.10.28
技术公布日：2023/1/31