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在中性点非直接接地电网中,单相接地及由电压互感器(PT)引起的谐振过电压均是多发性的事故。且由于二者往往均表现为中性点出现位移电压,尤其是基波谐振更不易与单相接地区分。这是造成目前小电流接地选线与PT谐振消谐装置均存在误判的主要原因。为克服以上不足,本文利用两种故障时的零序电流特征,提出了一种小电流接地选线与PT谐振的综合判据,据此开发的选线消谐装置在实际运行中也取得了良好效果。 相似文献
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在中性点非直接接地电网中 ,单相接地及由电压互感器 (PT)引起的谐振过电压均是多发性的事故。且由于二者往往均表现为中性点出现位移电压 ,尤其是基波谐振更不易与单相接地区分。这是造成目前小电流接地选线与PT谐振消谐装置均存在误判的主要原因。为克服以上不足 ,本文利用两种故障时的零序电流特征 ,提出了一种小电流接地选线与PT谐振的综合判据 ,据此开发的选线消谐装置在实际运行中也取得了良好效果。 相似文献
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我国中压配电网多数采用小电流接地运行方式,由于小电流接地系统单相接地故障电流很小并且容易受到外界条件的干扰等原因,故障选线难题多年未得到有效解决。通过对目前已有的故障选线方法进行分析,在原有的直流注入原理的基础上形成了等效半波注入法,通过比较各条线路的零序电流来选线。对等效半波注入法的选线定位理论进行了分析,主要包括确定了注入的半波直流信号的流通路径、形成了该方法的等值电路,并组建了对应的数学模型,在原理上验证了该理论的正确性。最后通过Matlab搭建模型验证该方法能够准确地实现故障选线。 相似文献
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基于脉冲信号注入法的小电流接地选线技术 总被引:2,自引:3,他引:2
针对小电流接地系统的单相接地故障,提出基于脉冲信号注入技术的选线新方法。该方法属于可控周期性脉冲响应法,是一种主动探测算法,不需进行故障相的判别即可实现自动选线。文章还讨论了脉冲信号参数的选定和响应信号的提取过程,用Matlab/Simulink作为仿真工具建立了模型,通过对不同条件下各种接地故障情况的仿真研究,验证了该方法的可行性和正确性。 相似文献
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针对小电流接地系统单相接地故障自动选线问题,对基于小波分析理论的选线方法进行深入的研究和分析。第一步简述中性点接地的几种方式,讨论小电流接地系统中这几种接地方式的基本原理以及发生故障情况后的电量变化。第二步结合系统故障时的暂态零序电流特征与小波分析理论提出新的选线方法,采用模值极大值判别法解决故障选线问题。第三步通过MATLAB软件里的SIMULINK搭建仿真模型,选取小电流系统在不同支路电压幅值和接地电阻大小等情况下,提出了依据故障线路与非故障线路的首半波尖峰方向和幅值大小进行选线的方法。结果验证了所提故障选线方法的正确性和有效性。 相似文献
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为了解决当小电流接地系统发生单相高阻接地时传统注入法因信号分流无法正确选线的问题,在详细分析了注入法及小波能量法选线的原理后,提出了一种将两者结合的配电网故障选线新方法。首先向发生故障的系统中注入220 Hz特殊频率的信号;对从各条线路中所提取的注入电流展开小波变换;接着使用所得出的小波系数计算小波低频能量;最后通过比较各馈线注入信号能量的大小选线。利用Simulink搭建系统模型并进行仿真实验,其结果可知,虽然故障点距离、故障合闸角大小、中性点接地方式等因素并不能影响新方法的正确选线,但过渡电阻较大时依然选线失败,通过相位比较或图像识别等方法仍能很好的解决此问题,从而大幅提升了注入法选线的正确率。 相似文献
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针对小波变换不具有自适应性、易受小波基种类影响的问题,及经验模态分解EMD(empirical modal deco-mposition)存在的模态混叠现象,提出了一种基于局部特征尺度分解LCD(local characteristic-scale decomposi-tion)和能量相对熵的故障选线新方法。首先利用具有自适应性、抗混叠性的LCD对各线路暂态零序电流进行分解,计算各频带暂态能量;再结合能量相对熵对信号间的细微差异进行识别放大,根据各条线路综合能量相对熵的大小进行选线。通过在Matlab仿真平台上搭建具有5回出线的10 kV线缆混合配电网发生单相接地故障的模型,验证了所提方法不受故障合闸角、故障距离和过渡电阻的影响,可实现正确选线。 相似文献
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现有行波选线方法易受到高阻接地、行波全反射、噪声及其他恶劣接地条件的影响,存在灵敏度和准确度不高的问题.据此提出一种利用故障电流方向行波能量的配电线路接地选线方法.该方法选取各线路一定数据窗的暂态零序方向电流波形,对其经小波分解得到相应频带系数,利用所得系数和波阻抗的组合可求得各线路方向行波能量,根据方向行波能量的大小关系合理地构造判据表达式,充分利用故障信息,最大限度地放大故障支路与健全支路的区分度,使得故障线路可靠识别.理论分析、仿真和实测结果均表明,该选线方法对选线的灵敏度和准确度有较大提升. 相似文献
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针对设备数量上升时智能电网复杂程度过高的问题,提出基于云雾计算的智能电网调度方案。模型由云计算层,雾计算层与终端用户层组成。其中雾计算层用于管理用户的请求和网络资源,并充当用户和云端之间的中间层。雾计算通过创建虚拟机以同时处理多个用户请求,从而使系统更为高效。顶层的云计算可直接通过自身或由雾计算层间接为终端用户提供服务。为有效分配雾资源,提出人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)负载均衡算法。仿真实验表明,该算法的性能优于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)等其他方法,从而有助于提升智能电网体系的效率。 相似文献