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基于STFT與改進ConvNeXt配電網故障區段定位方法研究

來源：電工電氣發布時間：2024-08-01 15:01 瀏覽次數：483

基于STFT與改進ConvNeXt配電網故障區段定位方法研究

鄧思敬^1，2，吳浩^1，2，鄧力川^1，2，蔡源^1，2

(1 四川輕化工大學自動化與信息工程學院，四川宜賓 644000；

2 人工智能四川省重點實驗室，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傅里葉變換(STFT)并引入遷移學習的改進 ConvNeXt 配電網故障區段定位方法。該方法通過采集配電網各饋線兩端的零序電流，計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組合信號，用 STFT 處理組合信號，得到時頻圖，并將得到的時頻圖分為訓練集和測試集。仿真結果表明，基于 STFT 并改進的 ConvNeXt 配電網故障區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現故障區段的選擇，并且該方法具有較強的抗高阻能力以及較強的抗噪聲干擾能力，在部分數據丟失的情況下仍能準確進行區段定位。

關鍵詞： 配電網；暫態零序電流；區段定位；短時傅里葉變換；ConvNeXt 模型

中圖分類號：TM711 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2024)07-0016-11

Research on Fault Segment Location Method of Distribution Network

Based on STFT and Improved ConvNeXt

DENG Si-jing^1,2, WU Hao^1,2, DENG Li-chuan^1,2, CAI Yuan^1,2

（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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