本发明涉及接地故障定位，具体的，涉及一种基于多元信号特征的接地故障分析方法。
背景技术：
1、电力系统中的接地故障一直是行业关注的焦点，因为它不仅影响供电的稳定性，还可能对设备造成严重损害，进一步加大维修成本和停机时间。随着现代城市的快速发展，对电力的需求持续增加，这使得电网的复杂性和扩展性日益增强，导致接地故障定位变得更加困难。传统的故障定位方法往往需要大量的人工参与，耗费大量时间和资源，但仍然难以准确快速地找到故障点。此外，随着可再生能源，如风能和太阳能的广泛应用，电力系统的运行模式也发生了变化，这进一步加剧了接地故障的复杂性。不准确的故障定位不仅会造成巨大的经济损失，还可能影响用户对供电公司的信任。
2、中国专利，公开号：cn115656718a，公开日：2023年1月31日，公开了一种基于电流故障分量范数的单相接地故障区段定位方法及装置，通过ftu获取线路相电流信号，利用故障发生时刻前后的相电流相减获取电流故障分量，避免了负荷电流对故障特征的干扰，并据电流故障分量提取自身线路的正序、负序和零序分量，通过计算电流各序故障分量范数突出故障特征，利用范数和线路零序电流幅值比值计算结果与自适应阈值的大小关系完成分布式就地故障定位，当比值大于阈值时判定监测点所在区段为故障区段，否则为非故障区段，但是只能对单向接地故障进行定位和判断，无法根据多元信号特征来对接地故障进行定位和判断，具有一定的局限性。
技术实现思路
1、本发明针对现有接地故障定位方法没有对多种线路运行数据进行分析从而造成的接地故障定位不够精确的问题，提出了一种基于多元信号特征的接地故障分析方法，通过故障指示器的工作状态来锁定线路发生故障的大致范围，并对线路进行分割获取分割子区域，通过对发生故障的大致范围中的实时检测数据进行特征分析并计算出线路故障概率，基于线路故障概率和目标线路的历史检测数据获取分割子区域的区域故障概率，将所有相同编号但处于不同目标线路的分割子区域关联，基于区域故障概率的大小对接地故障区域进行定位，充分考虑了线路运行时产生的多种数据对发生接地故障概率的影响，提高了对接地故障的判断准确度，提升了对接地故障区域的定位精度。
2、第一方面，本发明实施例中提供的一种技术方案是：一种基于多元信号特征的接地故障分析方法，包括以下步骤：
3、s1、实时监测故障指示器的工作状态，基于故障指示器的安装顺序对线路进行分割获取分割子区域并对故障指示器进行编码；
4、s2、将检测到故障信息的线路作为目标线路，基于目标线路上故障指示器的工作状态获取目标线路故障范围；
5、s3、基于目标线路故障范围获取该范围内的智能开关的实时检测数据；基于特征对象对实时检测数据进行特征分析获取目标特征信息；
6、s4、基于目标特征信息与目标线路故障范围的故障前后变化数据，分析目标线路发生接地故障的线路故障概率；
7、s5、基于所有目标线路的线路故障概率和目标线路历史检测数据，结合异常特征交叉校核分析模型获取每条目标线路的分割子区域发生接地故障的区域故障概率；将区域故障概率超出区域故障概率阈值的分割子区域判断为接地故障区域并生成报警信息。
8、本方案中，为了对发生接地故障的线路进行识别并同时对发生接地故障的区域进行定位，通过采用故障指示器监测线路的运行状态，将线路的运行状态以故障指示器的工作状态进行展示，当故障指示器的工作状态发生改变时，说明该故障指示器监测的一段线路出现了异常，将所有工作状态发生改变的故障指示器监测的线路提取可以锁定发生故障的大致范围；为了对故障区域进一步缩小，通过智能开关采集的实时检测数据，如电压、电流、零序电流、母线接地动作信号、线路接地动作信号等数据。通过对实时检测数据进行特征提取并结合发生故障前后的数据变化计算出线路故障概率，判断出该目标线路整体发生接地故障的概率大小，并基于线路故障概率和历史检测数据计算出目标线路各分割子区域发生接地故障的区域故障概率，区域故障概率越大即该区域发生接地故障的可能性越大，极大可能就是故障点，以此实现对对发生接地故障的线路进行识别并同时对发生接地故障的区域进行定位，一步步缩小了发生接地故障的区域范围，提高了定位精度，方便对故障及时处理。
9、作为优选，s1中，实时监测故障指示器的工作状态，基于故障指示器的安装顺序对线路进行分区并对故障指示器进行编码，包括如下步骤：
10、实时监测故障指示器的工作状态，所述故障指示器的工作状态根据监测电流和/或电压的变化分为正常状态和异常状态；
11、将相邻编码的两个故障指示器之间的线路区域作为分割子区域，基于故障指示器的编码对分割子区域进行编号。
12、本方案中，为了方便对各线路进行故障区域的定位，需要将各线路进行分区，通过根据安装故障指示器时故障指示器的位置作为分割点，将各线路基于分割点进行分割得到一个个分割子区域，为了方便对分割子区域以及故障指示器进行查询，对故障指示器根据在线路上的安装顺序进行编码，同时根据编码顺序对分割子区域进行编号，基于所属线路的不同将故障指示器的编码以及分割子区域的编号进行分组保存，方便对发生故障的线路进一步缩小故障位置，从而提高对故障区域的定位精度。
13、作为优选，s2中，将检测到故障信息的线路作为目标线路，基于目标线路上故障指示器的工作状态获取目标线路故障范围，包括如下步骤：
14、检测故障指示器的工作状态，若至少存在一个故障指示器的工作状态为异常状态，则该故障指示器所在的线路为目标线路；
15、获取工作状态为异常状态的故障指示器的编码，将相邻编码的故障指示器均为异常状态的所有分割子区域作为目标线路故障范围。
16、本方案中，为了获取发生故障的线路的故障范围，采用故障指示器来进行判断，故障指示器拥有两种工作状态，分别是检测到经过故障指示器的电流和/电压异常时将工作状态切换为异常状态，以及检测到经过故障指示器的电流和/或电压正常时将工作状态切换为正常状态，当上游的故障指示器检测到异常时，下游的故障指示器巡线检查，直到下游存在故障指示器处于正常状态，将相邻编码的故障指示器均为异常状态的所有分割子区域顺次凭借作为目标线路故障范围，通过故障指示器的工作状态来限定出现故障点的区域范围，方便后续对目标线路故障范围进一步分析从而确定故障区域，从而提高对故障区域的判定精度。
17、作为优选，s3中，基于目标线路故障范围获取该范围内的智能开关的实时检测数据；基于特征对象对实时检测数据进行特征分析获取目标特征信息，包括如下步骤：
18、基于目标线路故障范围获取该范围内的智能开关的实时检测数据，所述实时检测数据至少包括电压数据、电流数据以及零序电流数据；
19、将电压数据的变化值作为电压数据特征对象对实时检测数据进行特征分析获取电压特征信息；
20、将电流数据的变化值作为电流数据特征对象对实时检测数据进行特征分析获取电流特征信息；
21、将零序电流数据的变化值作为零序电流数据特征对象对实时检测数据进行特征分析获取零序电流特征信息；
22、将电压特征信息、电流特征信息以及零序电流特征信息整合获取目标特征信息。
23、本方案中，为了对实时检测数据进行分析，对其进行特征提取，实时检测数据包括电压、电流、零序电流、母线接地动作信号、线路接地动作信号、配变停变数据等，其中最重要的为电压、电流以及零序电流数据，通过对这些数据进行特征分析和提取获取各类数据的特征信息，基于这些特征信息，将其整合并归一化处理获取目标特征信息，目标特征信息可以反映出该线路的整体运行状态，可以作为后续计算线路故障概率的重要参数，方便对线路进行整体分析，提高对线路故障的检测准确度。
24、作为优选，s4中，基于目标特征信息与目标线路故障范围的故障前后变化数据，分析目标线路发生接地故障的线路故障概率，包括如下步骤：
25、基于目标特征信息中的特征对象构建接地故障指标体系，基于特征对象将目标特征信息进行特征描述获取特征因子，将每一特征因子进行标准化，得到每一特征因子的特征值；
26、基于每一特征因子的特征值与总体特征因子的总体特征值，确定每一特征因子的权值；
27、将每一特征因子的权值代入接地故障指标体系，获取目标线路故障范围内发生接地故障的概率；
28、将目标线路故障范围内发生接地故障的概率与目标线路故障范围的故障前后变化数据进行综合分析获取目标线路的线路故障概率。
29、本方案中，为了获取目标线路的线路故障概率，根据目标特征信息中的特征对象，其中特征对象包括电压数据的变化值、电流数据的变化值、零序电流数据的变化值、配变停电的数据变化值、母线接地动作信号以及线路接地动作信号等，基于特征对象将目标特征信息进行特征描述获取特征因子，并获取特征因子的特征值，基于特征值获取每种特征因子所占所有特征因子的权值，基于权值计算出目标线路故障范围内发生接地故障的概率，将这个概率与目标线路发生故障前后的数据变化一起综合考虑，获取线路故障概率，可以根据线路故障概率判断出该线路发生接地故障的可能性，因此在进行分析处理时要优先对线路故障概率高的线路进行检查和处理，防止出现接地故障从而影响整个电网系统的运行稳定性。
30、作为优选，s5中，基于所有目标线路的线路故障概率和目标线路历史检测数据，结合异常特征交叉校核分析模型获取每条目标线路的分割子区域发生接地故障的区域故障概率，包括如下步骤：
31、基于所有目标线路的线路故障概率，将大于等于线路故障概率阈值的目标线路作为故障线路并标记；
32、将故障线路的线路故障概率、历史检测数据以及故障指示器的编码信息作为异常特征交叉校核分析模型的输入，输出故障线路的各个分割子区域发生接地故障的区域故障概率；
33、基于故障指示器的编码对分割子区域进行编号，将区域故障概率与分割子区域的编号关联。
34、本方案中，为了获取各个目标线路各分割子区域的区域故障概率，基于线路故障概率对所有目标线路进行筛选，筛选出线路故障概率较高的几个目标线路，将这些目标线路可以视为极大可能发生接地故障的故障线路，获取这些故障线路的历史检测数据包括历史电压、历史电流、历史零序电流、历史母线接地动作信号、历史线路接地动作信号、历史配变停变数据等，将故障线路的线路故障概率、历史检测数据以及故障指示器的编码信息作为异常特征交叉校核分析模型的输入值，分析计算得出故障线路各个分割子区域发生接地故障的区域故障概率，根据区域故障概率的大小来判断哪些区域大概率是接地故障点，可以对这些故障点针对性的进行检查和处理，降低了排查难度，提高了故障排查精度。
35、作为优选，s5中，将区域故障概率超出区域故障概率阈值的分割子区域判断为接地故障区域并生成报警信息，包括如下步骤：
36、基于故障指示器的编码对分割子区域进行编号，将区域故障概率大于等于区域故障概率阈值的分割子区域判断为接地故障区域；
37、获取接地故障区域的实时检测数据以及对应的编号，基于接地故障区域的实时检测数据中的异常数据以及对应的编号生成并输出报警信号。
38、本方案中，为了将具体发生故障的故障点确定，同时也为了工作人员可以及时并精确地对故障点进行处理，将区域故障概率超出区域故障概率阈值的所有分割子区域所处的线路位置均判定为接地故障区域，并将这些信息都打包好生成报警信号并发送给工作人员，工作人员根据报警信号中的信息去寻找接地故障区域，只需要对接地故障区域进行检查和处理即可完成对线路的接地故障排查，十分方便和快捷，提高了对接地故障的处理效率。
39、作为优选，所述报警信号至少包括线路的线路故障概率、线路的接地故障区域的编号、发生故障的线路的具体位置以及接地故障区域的区域故障概率。
40、本方案中，由于会出现较多数量的线路都出现接地故障，为了降低对供电系统的运行影响，工作人员在处理接地故障的线路时根据线路故障概率，优先处理接地故障概率较大的故障线路，再根据区域故障概率的大小优先排查区域故障概率较大的接地故障区域，可以及时将发生故障概率最大的线路进行排查，防止其出现接地故障从而影响整个供电系统的运行，提高了供电系统整体运行稳定性。
41、作为优选，输出报警信号时，基于线路的线路故障概率大小，顺次输出线路的接地故障区域、发生故障的线路的具体位置以及接地故障区域的区域故障概率；
42、基于线路的输出顺序以及区域故障概率的大小顺序对发生故障的线路进行处理。
43、本方案中，为了方便工作人员对故障线路进行排查，在获取报警信号时，根据线路故障概率的大小优先输出线路故障概率较大的线路位置，再根据区域故障概率的大小优先输出区域故障概率较大的故障区域位置，工作人员只需要根据报警信号输出的信息顺序去依次排查即可最大程度上降低接地故障对供电系统运行的影响，可以提高对接地故障检测和排查的处理速度和效率。
44、本发明的有益效果：(1)本发明通过监测故障指示器的工作状态来判定线路故障范围，可以及时的对发生故障的线路进行定位和排查，无需对整个线路进行依次检查，可以降低故障排查时的排查范围，提高故障排查的速度；
45、(2)本发明基于智能开关的实时检测数据以及历史检测数据，从多元信号中提取特征信息来对接地故障在线路上各个区域发生的概率进行综合分析，可以精确的判断出现接地故障的故障点所在范围，提高了故障排查的精度；
46、(3)本发明根据故障指示器的安装位置来对线路进行分割得到分割子区域，进一步将通过故障指示器确定的发生故障的大致范围缩小，通过对分割子区域进行编号可以方便工作人员更快的定位到故障点所在区域的位置，方便对其进行维护处理。
47、上述
技术实现要素：
仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
1.一种基于多元信号特征的接地故障分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多元信号特征的接地故障分析方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种基于多元信号特征的接地故障分析方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种基于多元信号特征的接地故障分析方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种基于多元信号特征的接地故障分析方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的一种基于多元信号特征的接地故障分析方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的一种基于多元信号特征的接地故障分析方法，其特征在于：
8.根据权利要求1或7所述的一种基于多元信号特征的接地故障分析方法，其特征在于：所述报警信号至少包括线路的线路故障概率、线路的接地故障区域的编号、发生故障的线路的具体位置以及接地故障区域的区域故障概率。
9.根据权利要求8所述的一种基于多元信号特征的接地故障分析方法，其特征在于：
