本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)繼電保護(hù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的小電流接地選線裝置及其操控方法。

背景技術(shù)：

我國(guó)的6～66kv配電網(wǎng)主要采用中性點(diǎn)不接地和經(jīng)消弧線圈接地方式，少數(shù)采用經(jīng)高電阻接地方式，均屬于小電流接地系統(tǒng)。配電網(wǎng)中發(fā)生故障的幾率相對(duì)較高，絕大部分是單相接地故障。由于小電流接地系統(tǒng)發(fā)生單相接地故障時(shí)不形成短路回路，三相間電壓依然對(duì)稱(chēng)，我國(guó)電力規(guī)程規(guī)定，小電流接地系統(tǒng)可以帶單相接地故障繼續(xù)運(yùn)行2小時(shí)，這樣能夠提高供電的持續(xù)性和可靠性。但實(shí)際上多數(shù)供電部門(mén)為避免事故擴(kuò)大，都要求在30分鐘內(nèi)切除故障。因我國(guó)的配電網(wǎng)多數(shù)采用中性點(diǎn)經(jīng)消弧線圈接地的方式，使得查找故障線路成為一個(gè)難題。長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)內(nèi)外繼電保護(hù)工作者對(duì)小電流接地系統(tǒng)單相接地故障選線、定位進(jìn)行了不懈地研究與探索。對(duì)選線問(wèn)題，提出了基于不同故障特征的多種選線原理，并且研制出了相應(yīng)的選線裝置，但實(shí)際運(yùn)行效果并不理想。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)不完全統(tǒng)計(jì)，目前的選線裝置選線準(zhǔn)確率普遍在60%以下，以至于多數(shù)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行人員仍用傳統(tǒng)的順序拉刀閘法查找故障線路，大大降低了供電可靠性。因此，進(jìn)一步研究配電網(wǎng)的單相接地故障檢測(cè)方法，具有很強(qiáng)的理論和實(shí)際意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的目的是，提供了一種結(jié)構(gòu)合理，操控方便，故障選線準(zhǔn)確率高的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的小電流接地選線裝置，并提供其操控方法。

實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的采用的技術(shù)方案是，一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的小電流接地選線裝置，其特征是，它包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器、fpga芯片、至少一個(gè)存儲(chǔ)器、至少一個(gè)高速adc、dsp處理器、arm處理器、本地人機(jī)接口和網(wǎng)絡(luò)接口，所述的fpga芯片分別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器、至少一個(gè)存儲(chǔ)器、至少一個(gè)高速adc、dsp處理器連接，所述的dsp處理器與arm處理器連接，所述的arm處理器分別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器、本地人機(jī)接口和網(wǎng)絡(luò)接口連接。

一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的小電流接地選線裝置的操控方法，它包括以下步驟：

1)采樣數(shù)據(jù)的s1階段：同步采樣各送電線路的三相電壓、三相電流，并將采樣數(shù)據(jù)按照隊(duì)列方式送入存儲(chǔ)器，進(jìn)入s2階段；

2)是否有零序電壓的s2階段：如果dsp處理器計(jì)算出系統(tǒng)零序電壓突變量大于門(mén)限值，則認(rèn)為系統(tǒng)發(fā)生接地故障，記錄故障時(shí)刻，進(jìn)入s3階段，否則回到s1階段；

3)繼續(xù)采樣20個(gè)基波數(shù)據(jù)的s3階段：令高速adc繼續(xù)采樣20個(gè)基波周期時(shí)長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，與故障時(shí)刻前20個(gè)基波周期時(shí)長(zhǎng)的數(shù)據(jù)一同作為小電流選線算法的數(shù)據(jù)，進(jìn)入s4階段；

4)運(yùn)行小電流接地選線算法的s4階段：dsp處理器首先對(duì)存儲(chǔ)器中的故障前后數(shù)據(jù)進(jìn)行必要處理，然后通知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器啟動(dòng)，進(jìn)行并行計(jì)算得到故障線路輸出值，同時(shí)dsp處理器依次運(yùn)行暫態(tài)零序分量幅值法、零序五次諧波電流選線法、小波分析法判斷故障線路，進(jìn)入s5階段；

5)輸出選線結(jié)果的s5階段：arm處理器從dsp處理器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器中讀取本次故障的選線結(jié)果，并在觸摸屏上輸出，同時(shí)上傳到局端服務(wù)器。如果dsp處理器所運(yùn)行的三種算法中有兩種得到的選線結(jié)果一致，則僅顯示此一種結(jié)果，否則顯示三個(gè)結(jié)果，供運(yùn)行人員參考，在裝置投入運(yùn)行的早期，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器給出的選線結(jié)果沒(méi)有什么參考價(jià)值，運(yùn)行人員可以忽略它，進(jìn)入s6階段；

6)選線結(jié)果是否正確的s6階段：運(yùn)行人員如果發(fā)現(xiàn)實(shí)際接地故障線路與dsp處理器給出的推斷不符，則在本地人機(jī)接口上或者在局端遠(yuǎn)程手動(dòng)輸入故障線路編號(hào)和故障點(diǎn)到變電站線路出口處的線路長(zhǎng)度，然后進(jìn)入s7階段；

7)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的s7階段：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器將正確的故障線路數(shù)據(jù)作為期望輸出量，故障后采樣數(shù)據(jù)作為輸入量，繼續(xù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)存入存儲(chǔ)器中，結(jié)束整個(gè)流程。

本發(fā)明提供的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的小電流接地選線裝置及其操控方法所具有的優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在：

1）結(jié)構(gòu)合理，操控方便；

2）多種算法共同判斷接地線路，可提高小電流接地選線準(zhǔn)確率；

3）通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)不斷的訓(xùn)練，可以保證其小電流接地選線準(zhǔn)確率會(huì)越來(lái)越高。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明提供的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的小電流接地選線裝置連接結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明提供的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的小電流接地選線裝置的操控方法流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明提供的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的小電流接地選線裝置及其操控方法進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

如圖1所示，本發(fā)明提供的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的小電流接地選線裝置，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器1、fpga芯片2、至少一個(gè)存儲(chǔ)器3、至少一個(gè)高速adc4、dsp處理器5、arm處理器6、本地人機(jī)接口7和網(wǎng)絡(luò)接口8。所述的fpga芯片2分別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器1、至少一個(gè)存儲(chǔ)器3、至少一個(gè)高速adc4、dsp處理器5連接，所述的dsp處理器5與arm處理器6連接，所述的arm處理器6分別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器1、本地人機(jī)接口7和網(wǎng)絡(luò)接口8連接。

所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器1采用的是中星微公司的嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器芯片“星光智能一號(hào)”，所述的存儲(chǔ)器3包括多個(gè)大容量雙口ram和一個(gè)大容量flash芯片，ram用于存儲(chǔ)采樣數(shù)據(jù)，flash用于存儲(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，高速adc4負(fù)責(zé)同步采樣各饋電線路的三相電壓、三相電流值，其個(gè)數(shù)大于線路數(shù)以便未來(lái)的擴(kuò)建，fpga芯片2負(fù)責(zé)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器1、存儲(chǔ)器3、dsp處理器5和高速adc4之間構(gòu)建高速數(shù)據(jù)傳輸通道，提高數(shù)據(jù)傳輸效率。dsp處理器5采用ti公司的2000系列32位處理器，負(fù)責(zé)常規(guī)的三種小電流接地選線方法，arm處理器6內(nèi)嵌安卓操作系統(tǒng)，負(fù)責(zé)處理8寸觸摸屏構(gòu)成的本地人機(jī)接口7及百兆以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)接口8提出的數(shù)據(jù)連接任務(wù)。

如圖2所示，本發(fā)明提供的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的小電流接地選線裝置的操控方法，包括按順序執(zhí)行的下列步驟：

1)采樣數(shù)據(jù)的s1階段：高速adc4在fpga芯片2的控制下，按每秒6000次的采樣頻率高速同步采樣各送電線路的三相電壓、三相電流，并將采樣數(shù)據(jù)按照隊(duì)列方式送入存儲(chǔ)器3，進(jìn)入s2階段；

2)是否有零序電壓的s2階段：dsp處理器5處理器從存儲(chǔ)器3中任取三條線路的最新三相電壓數(shù)據(jù)，計(jì)算零序電壓，如果其中兩條線路的零序電壓突變量大于門(mén)限值，則認(rèn)為系統(tǒng)發(fā)生接地故障，記錄故障時(shí)刻，進(jìn)入s3階段，否則回到s1階段；

3)繼續(xù)采樣20個(gè)基波數(shù)據(jù)的s3階段：dsp處理器5處于等待狀態(tài)，等待高速adc4繼續(xù)采樣20個(gè)基波時(shí)長(zhǎng)（即0.4秒）的數(shù)據(jù)，共2400組數(shù)據(jù)，再前溯故障時(shí)刻前20個(gè)基波的2400組數(shù)據(jù)，將此4800組數(shù)據(jù)所在存儲(chǔ)器3中的地址鎖定，作為小電流選線算法的數(shù)據(jù)，進(jìn)入s4階段；

4)運(yùn)行小電流接地選線算法的s4階段：dsp處理器5首先對(duì)存儲(chǔ)器3中的故障前后數(shù)據(jù)進(jìn)行必要處理，計(jì)算出零序電流、零序電壓、各種相角等，存入存儲(chǔ)器3的固定地址塊。dsp處理器5通過(guò)arm處理器6通知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器1啟動(dòng)，構(gòu)建分布式徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從存儲(chǔ)器3中提取需要的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，進(jìn)行并行計(jì)算得到故障線路輸出值。dsp處理器5依次運(yùn)行暫態(tài)零序分量幅值法、零序五次諧波電流選線法、小波分析法判斷故障線路，進(jìn)入s5階段；

5)輸出選線結(jié)果的s5階段：arm處理器6從dsp處理器5和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器1中讀取本次故障的選線結(jié)果，并在本地人機(jī)接口7的觸摸屏上輸出，同時(shí)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)接口8上傳到局端服務(wù)器。如果dsp處理器5所運(yùn)行的三種算法中有兩種得到的選線結(jié)果一致，則僅顯示此一種結(jié)果，否則顯示三個(gè)結(jié)果，供運(yùn)行人員參考。在裝置投入運(yùn)行的早期，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器1給出的選線結(jié)果沒(méi)有什么參考價(jià)值，運(yùn)行人員可以忽略它，進(jìn)入s6階段；

6)選線結(jié)果是否正確的s6階段：運(yùn)行人員如果發(fā)現(xiàn)實(shí)際接地故障線路與dsp處理器5給出的推斷不符，則在本地人機(jī)接口7上或者在局端遠(yuǎn)程手動(dòng)輸入故障線路編號(hào)和故障點(diǎn)到變電站線路出口處的線路長(zhǎng)度，然后進(jìn)入s7階段；

7)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的s7階段：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器1將正確的故障線路數(shù)據(jù)作為期望輸出量，故障后采樣數(shù)據(jù)作為輸入量，繼續(xù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)存入存儲(chǔ)器3的flash中，結(jié)束整個(gè)流程。

本發(fā)明的原理是在配電網(wǎng)單相接地故障選線流程中引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，使裝置具有一個(gè)能夠不斷深度學(xué)習(xí)，不斷升級(jí)的大腦，其故障選線的準(zhǔn)確率將會(huì)越來(lái)越高。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的并行計(jì)算量大，數(shù)據(jù)量大，對(duì)硬件要求很高，所以一直以來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都難于應(yīng)用到嵌入式系統(tǒng)中。本發(fā)明采用了我國(guó)中星微公司最新設(shè)計(jì)研發(fā)的具有人工智能深度學(xué)習(xí)功能的中國(guó)首款嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器芯片npu“星光智能一號(hào)”作為小電流接地選線裝置的一個(gè)核心處理器，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法引入到小電流接地選線的實(shí)際應(yīng)用中。因?yàn)檠b置應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)并不允許我們?nèi)ラL(zhǎng)時(shí)間的、持續(xù)不斷的訓(xùn)練裝置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而沒(méi)有任何回報(bào)，所以還需要添加一些常規(guī)的算法用于在裝置工作的初期輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別出接地線路，不斷提高準(zhǔn)確率。