ACO-ENN算法在高压直流输电线路故障测距中的应用

根据目前高压直流(HVDC)输电线路故障测距方法的不足,提出一种高压直流输电线路故障测距的新方法。由于行波法在时域上提取行波波头困难,导致测距精度低,而故障行波的频谱恰好可以反映行波的幅频特性,因此,采用故障频谱对高压直流输电线路进行故障分析,采用此方法有效地提高了故障测距的精度,故障频谱在传播过程中往往会产生固有频率信号,将固有频率的主频以及二倍频的幅值和频率作为输入训练样本,将故障距离作为输出训练样本,提出一种基于Elman动态神经网络直流输电线路故障测距算法。利用蚁群优化(ACO)算法对Elman动态神经网络的初始权值和阈值进行优化。采用PSCAD和MATLAB软件进行联合仿真,结果表明了该算法可以使系统稳定、收敛速度快、测距精度高。     

新型高压输电线路故障测距装置的开发与研制

输电线路发生故障后,故障点将产生向变电站母线运动的行波,采集记录在母线处测到的故障电流行波波形,运用适当的算法,即可实现输电线路精确故障测距。根据此原理成功研制了以新型数字信号处理器ＴＭＳ３２０Ｃ３２ 为核心的测距系统,并介绍了系统的硬件构成和软件设计。通过模拟仿真试验和现场试运行,运行结果表明,此装置具有很高的测距精度。     

基于提升小波的输电线路短路故障仿真

输电线路发生故障后的信号是一个突变的、具有奇异性的暂态信号,包含着丰富的故障信息。输电线路的破坏多半是由短路故障引起的,通过分析短路故障,采用提升小波对故障后的电流进行检测。该文依据实际电力系统输电线路进行短路故障实例仿真,仿真结果表明,提升小波不但能有效地检测输电线路短路故障信号的奇异点,而且比db5小波快3 ms,从而为下一步故障测距提供有利依据。     

220kV输电线路工程调试故障测距的算法研究

提出了一种使用利用单端电流、电压的220k V输电线路故障测距算法。该算法从原理上克服了过渡电阻对故障测距的影响,并对高压长线的电容充电电流进行了迭代补偿;利用Matlab/simulink仿真结果表明,算法在一定条件下具有较高精度,这样,可以有效的判别出输电线路的故障,并迅速定位故障,对工程故障调试有一定的指导意义。     

基于模式分析的对称和非对称三相不接地系统故障测距算法研究

基于模式分析理论,提出了不接地三相的两相短路、单相接地和两相接地故障测距 的新算法.计算机仿真和实际电网的模拟故障测距试验表明该算法有效.     

含分布式电源的配电网保护影响机理及故障定位

针对分布式电源(distributed generation, DG)接入配电网使得传统的电流保护方法无法适用的问题, 本文以双馈线配电网线路作为研究对象, 首先分析了在线路不同位置发生三相短路故障时, DG分别接入馈线末端母线、非末端母线以及馈线首端母线时, 对线路中流经各个保护的短路电流大小影响, 在PSCAD软件建立配电网模型进行仿真分析, 因含DG的配电网发生短路故障动作值难以整定, 提出了一种基于智能电子设备(intelligent electronic device, IED)上传故障信息的矩阵算法, 并通过算例验证了该算法的准确性. 结果表明, DG接入馈线末端母线和非末端母线时, 故障发生在DG下游会造成故障区段保护误动作, 上游区段保护可能会拒动, 不利于故障定位与切除, 所提的矩阵算法适用于含DG的配电网, 无论单一故障或者多重故障, 都可实现故障区域的精准定位, 保证配电网安全可靠运行.     

蚁群算法在输电线路检修计划中的应用

以编排输电线路检修计划为背景开展蚁群算法应用研究。以系统在整个规划周期内输电线路检修引起的供电不足风险增加量最小为目标,同时保证各条输电线路检修启动时段始终控制在可选集范围内,提出并描述了基于蚁群算法的输电线路检修计划模型,实例仿真验证了模型的有效性和实用性。     

基于蚁群算法输电线路检修计划的制定*

为了提高制定输电线路检修计划的工作效率,提出了一种输电线路检修计划模型。该模型为任务量均分的多旅行商问题模型,综合考虑了线路缺陷的严重程度和重要性,在保证线路检修时间始终控制在允许范围内,以可靠性理论中故障率为基础的经济损失风险最小为目标。应用了改进蚁群算法和基本蚁群算法对模型进行仿真比较,结果显示前者求解质量较好,这表明了改进蚁群算法能够改善基本蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点。     

基于VMD和TEO的高压输电线路雷击故障测距研究

本文提出了一种基于VMD和TEO的新型高压输电线路雷击故障行波检测方法,借助优化后的双端行波测距算法有效克服行波波速、线路长度等因素的影响,实现雷击点、故障点的精确定位与测量。仿真结果表明,该方法可有效规避行波反射波的干扰,定位可靠性与准确度较高,具有较强的应用价值。     

基于HHT与PNN的输电线路故障分类

针对电力系统输电线路一系列的短路故障,把希尔伯特黄变换(HHT)完成对暂态信号特征量的提取与概率神经网络(PNN)作为诊断故障分类器相结合的方式,作为对输电线路故障分类的方法.利用HHT能够充分反映局部暂态信号的特点,对集合经验模态分解(EEMD)后的故障信号进行小波阈值降噪,运用HHT进行重构,得到三相电流以及零序电流4组特征能量函数值,并作为4组特征量输入到经遗传算法优化过平滑因子的PNN中进行训练,最终得到分类器.经Matlab仿真实验显示,该方法能够有效优化信号波形并提高故障分类精度.     

基于改进的最大最小蚁群算法求解电力线路最佳抢修路径

电力线路最佳抢修路径就是一条物资点到故障点耗费时间最少的交通路径。最大最小蚁群算法改善了基本蚁群算法的过早停滞现象,适合于求解大规模问题,但仍存在收敛速度慢、求解质量差等缺点。针对最大最小蚁群算法的不足,提出了一种改进的最大最小蚁群算法来求解电力线路最佳抢修路径。该算法采用分段函数设置状态转移规则,结合噪声扰动方法进行局部搜索,并利用变异思想和A*算法产生邻域解。仿真实验表明,在求解电力线路最佳抢修路径时,该算法比其他改进蚁群算法具有更多的优越性,并分析了噪声扰动方法的参数对求解质量的影响。     

一种无线传感器网络节点的故障检测算法

在无线传感器网络(WSN)中,容易因为故障节点存在冗余的故障属性、噪声数据以及数据可靠性等问题,从而产生传输错误数据,这将极大地消耗WSN节点中能量和带宽,向用户形成错误的决策。为此,提出了基于蚁群算法和BP神经网络模型的WSN节点故障检测方法。通过使用蚁群算法,使用户通过寻找优化路径来定位WSN节点的位置,通过这种随机搜索算法以及蚁群算法的搜索策略使用户对WSN故障节点的位置进行总体把握。然后又基于BP神经网络模型对获取的WSN故障节点信息进一步学习,在数据训练过程中,依据WSN故障节点预测误差,并进一步调整网络的权值和阈值,增加了故障诊断的精度。采用的算法对检测WSN故障节点具有较好的性能,使无线传感器网络的服务质量大大提高,增强了系统的稳定性,实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

地铁牵引供电系统直流侧短路故障研究

牵引网短路故障中线路电气参数的暂态变化是研究轨道线路保护与控制技术和短路故障定位技术的基础。基于Matlab/Simulink建立了24脉波整流电路模型,计算了集肤效应作用下等效接触网与钢轨网的电阻和电感值,建立了直流牵引供电系统牵引网短路故障仿真模型,利用该模型对空载线路下牵引变电所近端与远端的牵引网短路故障进行仿真,分析电流瞬态值随不同故障距离变化情况。仿真结果曲线充分反应整流机组等非线性器件使得近端短路瞬态电流峰值呈振荡收敛状态,证明了该模型的准确性,为牵引变电系统线路保护装置的精确配置提供参考。     

Support Vector Machines for classification and locating faults on transmission lines

This paper presents a new approach to classify fault types and predict the fault location in the high-voltage power transmission lines, by using Support Vector Machines (SVM) and Wavelet Transform (WT) of the measured one-terminal voltage and current transient signals. Wavelet entropy criterion is applied to wavelet detail coefficients to reduce the size of feature vector before classification and prediction stages. The experiments performed for different kinds of faults occurred on the transmission line have proved very good accuracy of the proposed fault location algorithm. The fault classification error is below 1% for all tested fault conditions. The average error of fault location in a 380 kV–360-km transmission line is below 0.26% and the maximum error did not exceed 0.95 km.     

基于蚁群算法的城市体育设施优化选址

在多目标以及大型空间约束情况下的城市体育设施选址求解规模较大，难以求解出理想的解集。本文提出一种改进的蚁群智能算法模型，模型主要通过改进蚁群原始信息素分布以及挥发系数，加快算法的收敛速度以及精度，得出理想的候选解。将该方法应用于长沙市雨花区的体育设施选址，取得了较好的效果，实验结果表明，采用本文所设计的改进蚁群算法模型，适合求解大规模空间下的城市体育设施选址问题。     

A current independent method based on synchronized voltage measurement for fault location on transmission lines

This paper presents a new method based on synchronized voltage measurement technique in order to identify the fault locations in two and three-terminal transmission lines. Due to common problems of current transformers in distance protection of power system and as result increasing cost and reduction of protection accuracy, proposed method is independent of current measurement and based on transmission line terminals voltages measurement. Pre-fault and post-fault voltages at both ends of the line are measured synchronously and used to calculate the fault location. Proposed method calculates the fault location using Thevenin model of faulted system and transforms the whole parameters to symmetric components. Using proposed technique, fault location can be calculated with a lower than 0.6% error without using current transformers. EMTP/ATP simulation results and mathematical analysis show that proposed fault location technique is independent of fault type, fault resistance, fault inception angle and loading angle of the transmission line.     

全电压等级无人机高空巡检自主导航线路切换技术研究

针对无人机巡检电压等级较高的输电线路时,可能会因杆塔整体结构过于复杂导致导航线路混乱无法有效完成巡检工作的问题,研究全电压等级无人机高空巡检自主导航线路切换技术。将无人机导航线路规划问题转换为蚁群确定最优或次优路径问题,利用信息素挥发因子动态自适应调整规则,改善蚁群算法易出现局部最优以及较慢收敛的情况,完成导航线路规划。基于规划结果,采用自抗扰控制算法,设计包含微分器、扰动估计补偿等设备的自抗扰控制器,通过控制器调整航向角方向,实现导航线路切换控制。实验结果表明,所研究技术能够通过不同航向角度切换,完成输电线路高空巡检目的,且航线规划效率满足无人机高空巡检自主导航线路切换的实时性要求。     

输电线路单组检修计划模型及求解

为保证电力系统运行的安全性和可靠性,建立一种基于单组维修输电线路检修计划的时间约束旅行商问题模型。考虑线路重要性,同时保证线路检修时段始终控制在可选范围内,以可靠性理论中故障率为基础的经济损失风险最小为目标,设计出一种新的改进蚁群算法对模型进行求解,以便改善基本蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点。实验结果表明,应用该算法的模型能够较好地解决输电线路检修计划的制定问题。