【關(guān)鍵詞】梯度提升樹；配電網(wǎng)；單相接地；故障定位；異常識別；定位方法

引言

配電網(wǎng)運(yùn)行把控較為復(fù)雜、多變，且日常的運(yùn)行涉及很多關(guān)聯(lián)設(shè)備，覆蓋范圍的影響大。配電網(wǎng)單相接地故障是電力系統(tǒng)中最為常見的一種故障類型，其準(zhǔn)確定位對于故障的快速恢復(fù)和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行十分關(guān)鍵。為解決該情況，相關(guān)人員設(shè)計了應(yīng)對性較強(qiáng)的接地故障定位方法，例如：文獻(xiàn)[1]提出了暫態(tài)信號配電網(wǎng)單相接地故障定位方法。該方式主要是在預(yù)設(shè)區(qū)段之內(nèi)，對出現(xiàn)的接地故障信號進(jìn)行捕捉，多區(qū)段型號對比，實現(xiàn)最終的故障定位；文獻(xiàn)[2]提出的FRFT和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單相接地故障定位方法則是利用FRFT原則，設(shè)計多層級的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識別與定位模式。在對異常數(shù)據(jù)分析的過程中，不斷縮小鎖定故障位置，強(qiáng)化故障定位結(jié)果。上述定位方式均可以達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，但是受外部環(huán)境與特定因素的影響，致使最終得出的定位結(jié)果出現(xiàn)誤差。為此提出對基于梯度提升樹的配電網(wǎng)單相接地故障定位方法的設(shè)計與實踐驗證。梯度提升樹（Gradient Boosting Tree，GBT）作為一種強(qiáng)大的集成學(xué)習(xí)算法，在解決復(fù)雜問題方面展現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。將其與融合單相接地故障進(jìn)行融合，提取出與故障定位相關(guān)的特征，然后利用梯度提升樹算法構(gòu)建故障定位模型，實現(xiàn)對故障位置的準(zhǔn)確預(yù)測，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力的技術(shù)支撐。

一、設(shè)計配電網(wǎng)單相接地故障梯度提升樹定位方法

（一）單相接地故障時域特征計算及多區(qū)段故障數(shù)據(jù)采集

配電網(wǎng)正常運(yùn)行狀態(tài)下，電路狀態(tài)的幅值應(yīng)呈現(xiàn)為特定值的多倍，而當(dāng)多種因素疊加時，電流的方向也會大致呈現(xiàn)出反向的特性。因此，當(dāng)前要對單相接地故障進(jìn)行定位處理，便需要利用暫態(tài)階躍電壓波下的寬頻帶所對應(yīng)的暫態(tài)分量，對故障的區(qū)段進(jìn)行標(biāo)定。捕捉暫態(tài)信號，結(jié)合信號的變動情況，先對異常位置做出標(biāo)定，依據(jù)采集的故障數(shù)據(jù)，先測定出時域偏度，如公式1：

（二）建立梯度提升樹配電網(wǎng)單相接地故障定位模型

在建立梯度提升樹配電網(wǎng)單相接地故障定位模型時，首先需要收集大量的電壓、電流、阻抗等故障數(shù)據(jù)樣本，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，在特定的環(huán)境下，實現(xiàn)清洗、去噪和缺失處理等，保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定與可靠。接下來，提取數(shù)據(jù)的特征，結(jié)合故障位置的實際情況，進(jìn)行相位差的計算，如公式3：

圖1實現(xiàn)對梯度提升樹配電網(wǎng)單相接地故障定位模型原理的設(shè)計與實踐執(zhí)行。根據(jù)得出的故障特征和相位差，描述當(dāng)前故障點之間的聯(lián)系，經(jīng)過不斷迭代處理以及定位區(qū)域縮小，明確對應(yīng)的故障映射點，此時，結(jié)合采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建對應(yīng)的模型表達(dá)式，如下公式4：

（三）追蹤匹配實現(xiàn)故障定位處理

追蹤匹配的實現(xiàn)，依賴梯度提升樹模型對故障特征的精確學(xué)習(xí)。在模型訓(xùn)練階段，大量的故障數(shù)據(jù)被輸入模型中，通過不斷地迭代和優(yōu)化，模型逐漸學(xué)習(xí)到故障特征與故障位置之間的復(fù)雜映射關(guān)系。這種映射關(guān)系為后續(xù)的追蹤匹配提供了有力的支持。當(dāng)配電網(wǎng)發(fā)生單相接地故障時，系統(tǒng)先采集故障特征數(shù)據(jù)，對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析，并輸出故障位置的預(yù)測結(jié)果。接下來，以模型輸出的結(jié)果為分析對象，設(shè)計追蹤匹配的處理結(jié)構(gòu)，見圖2：

圖2主要是對追蹤匹配故障定位進(jìn)行處理。接下來，通過比較預(yù)測位置與實際拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的設(shè)備或線路位置，驗證預(yù)測定位結(jié)果的準(zhǔn)確性，實現(xiàn)故障定位結(jié)果的對比。需要注意的是，在進(jìn)行追蹤匹配的過程中，需要對實際定位的誤差以及干擾進(jìn)行把控處理，采取適當(dāng)?shù)拇胧?，協(xié)同修正，以此來進(jìn)一步提高故障定位的準(zhǔn)確性和可靠性。

二、實驗說明

本次主要是對于梯度提升樹的配電網(wǎng)單相接地故障定位方法的設(shè)計與分析，考慮確定H配電網(wǎng)作為目標(biāo)測試對象，參考文獻(xiàn)設(shè)定暫態(tài)信號配電網(wǎng)單相接地故障定位方法、FRFT和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單相接地故障定位方法以及此次設(shè)計的梯度提升樹單相接地故障定位方法。利用平臺進(jìn)行實際應(yīng)用數(shù)據(jù)和信息的采集，匯總之后以待后續(xù)使用。接下來，對初始測試環(huán)境進(jìn)行細(xì)化處理。

（一）實驗準(zhǔn)備

結(jié)合梯度提升樹原理，對配電網(wǎng)單相接地故障定位方法測試環(huán)境進(jìn)行設(shè)定。當(dāng)前，構(gòu)建對應(yīng)的仿真環(huán)境，預(yù)設(shè)5組輔助性的虛擬單相接地故障指令導(dǎo)入測試的程序之中，為后續(xù)的定位處理奠定基礎(chǔ)。接下來，可識別區(qū)域劃分為3個單元，每一個單元部署一定數(shù)量的監(jiān)測節(jié)點，便于數(shù)據(jù)和信息的采集。接下來，為迎合單相接地故障的特征，進(jìn)行測試輔助指標(biāo)參數(shù)的設(shè)置，見表1：

表1是對測試輔助指標(biāo)參數(shù)的設(shè)置，結(jié)合當(dāng)前數(shù)值的調(diào)整，通過梯度提升樹明確故障定位的邊緣區(qū)域，至此，實現(xiàn)對測試環(huán)境的細(xì)化設(shè)定。

（二）實驗過程及結(jié)果分析

結(jié)合上述搭建的測試環(huán)境，結(jié)合梯度提升樹，對配電網(wǎng)單相接地故障定位方法進(jìn)行對比測驗。首先，按照順序?qū)㈩A(yù)設(shè)輔助故障測試指令執(zhí)行，配電網(wǎng)會出現(xiàn)單相接地故障情況，此時，配電網(wǎng)的程序會發(fā)出預(yù)警，針對多個周期的故障狀態(tài)，分析時域浪涌故障變化，見圖3：

圖3主要是對單相接地故障時域浪涌故障變化做出的分析，浪涌的動態(tài)變化程度，反映了故障的擴(kuò)展區(qū)域，此時，結(jié)合測定計算的故障特征，對異常位置進(jìn)行具體定位，并計算出故障定位誤判次數(shù)，如公5：

結(jié)合表2，實現(xiàn)對測試結(jié)果的分析：針對暫態(tài)信號配電網(wǎng)單相接地故障定位方法、FRFT和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單相接地故障定位方法，此次設(shè)計的梯度提升樹單相接地故障定位方法最終得出的誤判次數(shù)較小，這說明設(shè)計的配電網(wǎng)單相接地故障定位方法的應(yīng)用效果顯著提升，針對性強(qiáng)，定位更加精準(zhǔn)。

結(jié)束語

綜上所述，以上便是對基于梯度提升樹的配電網(wǎng)單相接地故障定位方法的深入探討分析，在多變的實際環(huán)境下，結(jié)合梯度提升樹原理，設(shè)計更加靈活、多變的故障定位方式，更為有效地利用算法進(jìn)行定位計算，進(jìn)一步提升當(dāng)前故障定位的準(zhǔn)確性和快速性。此外，該方法還可以減少故障定位的時間成本，持續(xù)創(chuàng)新和優(yōu)化，提升配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行水平，對電力行業(yè)的發(fā)展具有積極意義。