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阳浩,赵欢,薛荣,余郁彬,魏恩伟,黄兵.基于边缘计算的配电网故障检测方法[J].电测与仪表,2025,62(1):191-198.
Hao Yang,Huan Zhao,Rong Xue,Yubin Yu,Enwei Wei,Bing Huang.Fault detection method for distribution network based on edge computing[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2025,62(1):191-198.
基于边缘计算的配电网故障检测方法
Fault detection method for distribution network based on edge computing
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2025.01.023
中文关键词:  边缘计算  配电网  故障检测  边缘节点  关联矩阵
英文关键词:edge computing, distribution network, fault detection, edge node, incidence matrix
基金项目:南网科技项目(090000KK52190180)
                 
作者中文名作者英文名单位
阳浩Hao Yang深圳供电局有限公司
赵欢Huan Zhao深圳供电局有限公司
薛荣Rong Xue深圳供电局有限公司
余郁彬Yubin Yu深圳供电局有限公司
魏恩伟Enwei Wei南方电网深圳数字电网研究院有限公司
黄兵Bing Huang南方电网深圳数字电网研究院有限公司
摘要点击次数: 309
中文摘要:
      为精准、快速地检测出配电网的发生故障,确保电力稳定供应,提出基于边缘计算的配电网故障检测方法。通过多个故障检测器、云计算中心以及终端设备构建边缘计算模型,基于边缘侧结合多维S变换融合算法与相模变换矩阵法,提取配电网相关故障特征,根据特征提取结果,设定边缘计算模型的各个检测装置-支路关联矩阵及其元素取值条件,经获取、修正故障信息后,构建故障信息矩阵,根据此矩阵元素取值,对线路区段上的故障作出判定。实验结果证明,基于边缘计算的配电网故障检测方法能够有效检测出不同种类的故障,且响应时间均低于0.005 s,检测精度超过95%,满足实际应用需求。
英文摘要:
      In order to accurately and quickly detect the faults of distribution network and ensure the stable power supply, a distribution network fault detection method based on edge computing is proposed. The edge computing model is constructed through multiple fault detectors, cloud computing centers and terminal equipment. Based on the edge side, combined with multi-dimensional S-transform fusion algorithm and phase modulus transformation matrix method, the relevant fault features of distribution network are extracted. According to the feature extraction results, the correlation matrix of each detection device branch and its element value conditions of the edge computing model are set after the fault information is corrected, the fault information matrix is constructed, and the fault on the line section is determined according to the value of this matrix element. Experimental results show that the distribution network fault detection method based on edge computing can effectively detect different kinds of faults, and the response time is less than 0.005 s, the detection accuracy is more than 95%, which meets the practical application requirements.
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