1.一种基于模糊聚类算法的配电网故障区段辨识方法，其特征在于步骤如下：S1首先在电网各线路的首端设置首端测量点，并在各线路上间隔布置分布式测量点；

在电网正常运行状态下，采集电网各线路首端测量点两周波的相电流信息，利用三角函数对采集到的相电流进行拟合，得到正常运行状态下的波形函数Fm(t)，m＝1,2,…,M，M为母线出线数；

S2当系统某线路上发生单相接地故障时，采集各线路首端测量点到达稳态后两周波的相电流信息，使用三角函数对采集到的相电流进行拟合，得到各线路故障后稳态时的波形函数Gm(t)，m＝1,2,…,M，M为母线出线数；

S3将拟合出的各线路正常运行时的波形函数Fm(t)和各线路故障稳态时的波形函数Gm(t)按时间轴对齐并作差，得差值函数Hm(t)；

S4对差值函数Hm(t)在时间区间上作积分，其中t为故障发生时刻，得到面积差函数序列T

Γ＝[S1,S2,…,Sm] ，其中m＝1,2,…,M，M为母线出线数，Sm为差值函数Hm(t)作积分运算后的面积差函数；

S5利用模糊聚类算法FCM对面积差函数序列Γ进行分类，根据聚类结果，确定故障线路；

S6分别采集故障线路正常状态时及发生故障并到达稳态后各分布式测量点处两周波的相电流波形，利用三角函数将采集到的各测量点相电流信息进行拟合，得到各测量点正常状态下及故障后稳态的波形函数Fn(t)、Dn(t)，其中n＝1,2,…,N，N为故障线路上分布式测量点数目，将Fn(t)、Dn(t)作差，并在时间区间(t+0.04,t+0.1)上积分，得到故障线路上各T

分布式测量点处相电流的面积差函数序列Ω＝[s1,s2,…,sn] ，其中n＝1,2,…,N，N为故障线路上的分布式测量装置的数目，sn为Fn(t)、Dn(t)作差并在相应时间区间作积分运算后的面积差函数；

S7使用模糊聚类算法对面积差函数序列Ω进行分类，根据聚类结果，确定单相接地故障发生的线路区段；

在步骤S5和步骤S7中，使用模糊聚类算法FCM分别对面积差函数序列Γ与面积差函数序列Ω进行分类，步骤S5中聚类方法计算过程如下：a设置聚类类别数c＝2，用[0,1]间随机数初始化隶属矩阵U，矩阵U中系数uij需满足下式中的约束条件；

T

b将序列Γ＝[S1,S2,…,SM]数据代入下式，计算c个聚类中心ci，λ为权重指数，此处λ＝

2：

‑6

c将序列Γ中数据代入下式计算目标函数J用以限制迭代次数，若J<1×10 ，则算法停止,否则，重复上述步骤：

d利用公式： 计算新的隶属矩阵U；

e结束上述步骤，即可根据隶属矩阵U完成故障线路辨识，如果 则该数据被划分到第i个分类，根据分类结果，实现故障线路辨识。

2.根据权利要求1所述一种基于模糊聚类算法的配电网故障区段辨识方法，其特征在于：在步骤S3中，将拟合出的正常运行时的波形函数Fm(t)和故障稳态时的波形函数Gm(t)按时间轴对齐并作差，得差值函数Hm(t)，其计算公式为：Hm(t)＝Fm(t)‑Gm(t)。

3.根据权利要求1所述一种基于模糊聚类算法的配电网故障区段辨识方法，其特征在于：在步骤S4中，对差值函数Hm(t)在时间区间(t+0.04,t+0.1)上作积分，其中t为故障发生T

时刻，得到面积差函数序列Γ＝[S1,S2,…,SM] m＝1,2,…,M，M为母线出线数，其计算公式为：