基于GrapSAGE算法的配电网故障定位方法

作者：洪翠^*; 吴奕炜; 高伟; 郭谋发

来源：电子测量与仪器学报, 2023, 37(11): 236-245.

DOI：10.13382/j.jemi.B2306731

• 配电网故障定位
• 图学习算法
• 形态学黑帽运算
• GSA算法
• 拓扑结构变化

本文提出一种基于GraphSAGE (graph sample and aggregate)算法的配电网故障定位方法。以对系统侧母线电压进行形态学黑帽运算的结果启动故障定位算法；利用GSA模型自主挖掘网络拓扑和零序电流特征，根据节点特征和标签建立函数映射，评估线路运行状态从而实现故障定位。基于PSCAD/EMTDC仿真平台搭建IEEE33节点模型，测试结果表明所提配电网故障定位方法可行且有效。并且配电网拓扑变化时，该方法无需重新训练模型即能获得可靠的故障定位结果，验证了方法的鲁棒性和对拓扑变化的适应性。

• 单位
  自动化学院; 福州大学