基于Hadoop平台的高压输电线路合闸故障诊断技术研究

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高压输电线路合闸故障诊断是电力系统安全领域的重要研究内容,高压输电线路合闸故障诊断的研究对于保证电力系统稳定运行有着重要意义。本文针对故障录波器采集到的高压输电线路合闸故障时刻前后的数据进行研究,围绕高压输电线路合闸故障数据特征提取、故障诊断模型构建和Hadoop平台算法并行化几个关键任务开展工作。主要研究内容分为以下几个方面:(1)建立了一套高压输电线路合闸故障特征数据集。针对录波器采集到的波形数据具有故障前后阶跃性的特点,提出了整体及局部相结合的数据特征表达方法。利用时频域分析方法提取整段波形的全局特征;利用分段波形数据处理得到的局部特征值共同构建故障特征数据集。进一步通过数据清洗技术提高特征数据集质量,为后续的算法处理提供数据支撑。根据故障类型的波形特点将波形划分为“两段式”和“三段式”两种类型,为了获取代表故障发生时刻前后波形变化的特征值,将波形分为五段处理,对每段波形分别进行特征提取。(2)提出了一种基于遗传算法优化的K-Means高压输电线路合闸故障诊断方法。利用K-Means算法诊断高压输电线路合闸故障,针对K-Means算法随机选取初始聚类质心导致模型准确率不高的问题,利用遗传算法的全局寻优特性和自适应搜索概率的优势,改进了K-Means算法初始聚类质心的选取方式,并通过试验验证优化后的K-Means算法能够有效提高故障诊断的准确率。(3)提出了一种基于重构误差的高压输电线路合闸故障诊断方法。利用高压输电线路合闸故障数据在故障发生时刻前后波形变化不同的特点,设计了一种基于波形重构误差的故障诊断算法。该算法通过拟合故障前后的波形曲线判断波形状态并结合故障诊断规则表进行故障分类,并通过试验验证该算法能够有效分类各种高压输电线路合闸故障。(4)提出了一种基于Hadoop平台的并行化算法加速方案,解决了高压输电线路合闸故障数据体量大、增长速率快,串行故障诊断算法效率低下的问题。以Hadoop平台的Map Reduce并行式计算框架为基础,设计并行化K-Means算法和重构误差算法,结合Map Reduce框架的分段式任务特点,将算法核心计算部分设计为Mapper任务,算法诊断分类部分设计为Reducer任务,并通过试验验证了方案的加速效果。
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