本发明属于电气工程，具体涉及一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法和系统。
背景技术：
1、现阶段，有大量非隔离分布式光伏接入到低压配电网中。在非隔离光伏接入的低压交直流混合配电网中会产生不可忽略的共模漏电流，进而光伏侧共模漏电流汇入交流侧电网，使得漏电故障准确检测难度增加。目前，低压配电网中普遍采用ac型漏电保护装置实现漏电保护，其动作原理是依据总泄漏电流大小判断是否需要跳闸。运行经验表明，目前的漏电保护装置应用在低压交直流混合配电网中常常出现无法正确投运，或因光伏系统共模漏电流增大进而出现误动作现象，降低了其运行的灵敏性和可靠性。其主要原因是，漏电保护装置在原理上无法辨识生物体触电故障漏电流与光伏系统共模漏电流。
技术实现思路
1、本发明的目的在于，提供一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法和系统，以解决现有技术中漏电保护装置在原理上无法辨识生物体触电故障漏电流与光伏系统共模漏电流而导致漏电保护装置动作的灵敏性和可靠性低的技术问题。
2、为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
3、第一发明，本发明提供一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法，包括：
4、实时检测低压交直流混合配电网总泄漏电流信号；
5、根据预设阈值判断总泄漏电流信号是否为漏电异常发生：若总泄漏电流信号为无漏电异常发生，则提取下一个采样点的总泄漏电流信号进行判断；若总泄漏电流信号为有漏电异常发生，则提取总泄漏电流信号特征指标的最优特征组；
6、采用最优特征组的指标基于深度信念网络模型，建立基于深度信念网络的漏电状态识别模型，并根据漏电状态识别模型判断漏电状态类型；
7、根据漏电状态类型执行对应的安全保护判据。
8、优选地，所述根据预设阈值判断总泄漏电流信号是否为漏电异常发生具体为：
9、当检测到总泄漏电流超过设定阈值且在3个周期内检测值持续高于阈值，则判定此刻发生漏电异常；否则，判定此刻无漏电异常发生。
10、优选地，所述若总泄漏电流信号为有漏电异常发生，则提取总泄漏电流信号特征指标的最优特征组，具体包括：
11、分别从时域、频域的角度对总泄漏电流信号提取特征获得原始特征；
12、采用relief-f算法对原始特征进行筛选，选出最优特征组。
13、优选地，所述分别从时域、频域的角度对总泄漏电流信号提取特征获得原始特征的步骤中，从时域提取的特征为时域特征，具体包括：最大值、最小值、平均值、中位数、峰峰值、整流平均值、方差、标准差、峭度、偏度、均方根、均方值、方根幅值、波形因子、峰值因子、脉冲因子和裕度因子。
14、优选地，所述分别从时域、频域的角度对总泄漏电流信号提取特征获得原始特征的步骤中，从频域提取的特征为频域特征，具体包括：重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差和频率标准差。
15、优选地，所述基于深度信念网络的漏电状态识别模型为总泄漏电流信号特征指标与生物体触电、光伏系统漏电状态的非线性映射关系，所述基于深度信念网络的漏电状态识别模型包括可见层、rbm网络和输出层。
16、优选地，所述可见层的节点个数为最优特征组的指标个数；
17、所述输出层的节点个数为漏电状态类型个数；
18、所述rbm网络是一个由可视层v和隐藏层h组成的双层网络，可视层和隐藏层的随机变量组合表达式分别为v＝[v1,v2l,vn]、h＝[h1,h2l,hm]，则rbm全部可视变量和隐藏变量联合状态(v,h)的能量函数表示为：
19、
20、式中，ai、bj分别为可视层、隐藏层变量的偏置；wij为可视变量和隐藏变量的连接权重；
21、rbm网络能够获取训练数据和标签数据的联合概率分布，随机变量p(v,h)的联合概率分布为：
22、
23、根据以上公式，得
24、
25、式中，为激活函数。
26、优选地，所述漏电状态类型包括生物体触电状态和光伏设备漏电状态；若为生物体触电状态，则执行生物体安全保护判据；若为光伏设备漏电状态，则执行设备安全保护判据。
27、优选地，所述执行生物体安全保护判据，具体包括以下步骤：
28、利用生物体触电支路电流计算方法，实时从总泄漏电流中提取触电支路电流ir；并判断触电支路电流ir与预设值的大小；
29、根据触电支路电流ir与预设值的大小判断结果，统计当前触电电流在指定数值区域内的持续时间：
30、若触电支路电流ir小于预设值，则计时电击持续时间，若电击持续时间不小于3s，漏电保护装置动作跳闸，并发出报警信号；若持续时间小于3s，则漏电保护装置不跳闸，仅发出报警信号；
31、若触电支路电流ir不小于预设值，则漏电保护装置无延时动作，发出报警信号。
32、优选地，所述执行设备安全保护判据，具体包括以下步骤：
33、实时采集总泄漏电流iσ；并判断总泄漏电流iσ大小；
34、若总泄漏电流iσ大于等于10ma小于30ma时，漏电保护装置不动作，仅发出报警信号；
35、若总泄漏电流iσ大于等于30ma小于100ma时，统计当前总泄漏电流水平在指定的值域内的持续时间；
36、1)若遇暂时性泄漏电流增大，且持续时间小于2h，则漏电保护装置不动作，仅发出报警信号；
37、2)若遇持续性泄漏电流增大，且持续时间超过2h，则漏电保护装置进同时发出跳闸命令和报警信号；
38、若总泄漏电流iσ大于等于100ma时，漏电保护装置立即瞬时跳闸，并发出报警信号。
39、第二发明，本发明提供一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护系统，包括：
40、检测单元，用于实时检测低压交直流混合配电网总泄漏电流信号；
41、判断单元，用于根据预设阈值判断总泄漏电流信号是否为漏电异常发生若总泄漏电流信号为无漏电异常发生，则返回提取下一个采样点的总泄漏电流信号进行判断；若总泄漏电流信号为有漏电异常发生，则提取总泄漏电流信号特征指标的最优特征组；
42、模型构建及判断单元，用于根据最优特征组的指标基于深度信念网络模型，建立基于深度信念网络的漏电状态识别模型，并根据漏电状态识别模型判断漏电状态类型；
43、执行单元，用于根据漏电状态类型执行对应的安全保护判据。
44、优选地，所述执行单元中，漏电状态类型包括生物体触电状态和光伏设备漏电状态；若为生物体触电状态，则执行生物体安全保护判据；若为光伏设备漏电状态，则执行设备安全保护判据。
45、优选地，所述生物体安全保护判据包括：触电电流阈值判定模块、电击持续时间计时模块和漏电保护装置；
46、所述触电电流阈值判定模块用于利用生物体触电支路电流计算方法，从总泄漏电流中提取触电支路电流ir，并判断触电支路电流ir与预设值的大小；
47、所述电击持续时间统计模块用于统计当前触电电流在指定数值区域内的持续时间；
48、所述漏电保护装置用于在指定条件下工作，具体为：
49、若触电电流阈值判定模块判断触电支路电流ir小于预设值，则电击持续时间统计模块工作，计时电击持续时间，若电击持续时间大于等于3s，漏电保护装置动作跳闸，并发出报警信号；若持续时间小于3s，则漏电保护装置不跳闸，仅发出报警信号；
50、若触电电流阈值判定模块判断若触电支路电流ir不小于预设值，则漏电保护装置无延时动作，发出报警信号。
51、优选地，所述设备安全保护判据包括：总泄漏电流阈值判定模块、持续时间计时模块和漏电保护装置；
52、总泄漏电流阈值判定模块用于实时采集总泄漏电流iσ；并判断总泄漏电流iσ大小；
53、持续时间统计模块用于根据总泄漏电流阈值判定模块的判断结果，统计指定值域内，当前总泄漏电流水平在该值域内的持续时间；
54、所述漏电保护装置用于在指定条件下工作，具体为：
55、当总泄漏电流阈值判定模块判断总泄漏电流iσ大于等于10ma小于30ma时，漏电保护装置不动作，仅发出报警信号；
56、当总泄漏电流阈值判定模块判断总泄漏电流iσ大于等于30ma小于100ma时，持续时间统计模块统计当前总泄漏电流水平在该值域内的持续时间；
57、1)若遇暂时性泄漏电流增大，且持续时间小于2h，则漏电保护装置不动作，仅发出报警信号；
58、2)若遇持续性泄漏电流增大，且持续时间超过2h，则漏电保护装置同时发出跳闸命令和报警信号；
59、当总泄漏电流阈值判定模块判断总泄漏电流iσ大于等于100ma时，漏电保护装置立即瞬时跳闸，并发出报警信号。
60、第三发明，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法的步骤。
61、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
62、本发明所公开的一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法，通过实时检测低压交直流混合配电网的总泄漏电流信号，能够迅速响应潜在的漏电情况，确保在第一时间发现问题，同时，基于总泄漏电流信号和预设阈值的判断实现了漏电时刻的检测；基于多特征选取和深度信念网络相结合的方式实现了漏电类型的判断，dbn作为一种强大的深度学习模型，能够自动学习并提取数据中的复杂特征，从而实现对漏电类型的准确判断；并且，本技术依据漏电类型执行相应的动作判据来判断是否需要跳闸，避免了只根据总泄漏电流大小判断是否跳闸而导致的低压交直流混合配电网漏电保护装置误动作的问题；本技术所公开的方法不仅可以检测出漏电故障时刻，还可以快速辨识出不同状态的漏电类型，进而依据不同漏电类型执行相应的保护判据，提高了漏电保护装置动作的灵敏性和可靠性。
1.一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法，其特征在于，所述根据预设阈值判断总泄漏电流信号是否为漏电异常发生具体为：
3.根据权利要求1所述的一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法，其特征在于，所述若总泄漏电流信号为有漏电异常发生，则提取总泄漏电流信号特征指标的最优特征组，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法，其特征在于，所述基于深度信念网络的漏电状态识别模型为总泄漏电流信号特征指标与生物体触电、光伏系统漏电状态的非线性映射关系，所述基于深度信念网络的漏电状态识别模型包括可见层、rbm网络和输出层。
5.根据权利要求4所述的一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法，其特征在于，所述漏电状态类型包括生物体触电状态和光伏设备漏电状态；所述根据漏电状态类型执行对应的安全保护判据的步骤中，若漏电状态类型为生物体触电状态，则执行生物体安全保护判据；若漏电状态类型为光伏设备漏电状态，则执行设备安全保护判据。
7.根据权利要求6所述的一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法，其特征在于，所述执行生物体安全保护判据，具体包括以下步骤：
8.根据权利要求6所述的一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法，其特征在于，所述执行设备安全保护判据，具体包括以下步骤：
9.一种适用于低压交直流混合配电网的漏电保护系统，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-8任一项所述的适用于低压交直流混合配电网的漏电保护方法的步骤。
