小电流单相接地故障选线方法研究

根据小电流接地系统发生单相接地故障时,暂态零序容性电流特征频段内故障线路暂态零序电流相位与非故障线路相反,提出了利用复小波变换提取该特征频段内相位信息,同时对特征频段内小波变换域进行了能量最大化选择的选线算法.通过在MATLAB中仿真分析验证,该算法不受过渡电阻、合闸角的影响,能够正确选择出故障线路.     

一种新的谐振接地系统单相接地故障选线方法

为解决谐振接地系统单相接地故障在小故障合闸角情况下选线准确率不高的问题,利用集合经验模态分解(EEMD)和希尔伯特变换在频带分析方面的优势,提出了一种新的谐振接地系统故障选线方法。通过分析单相接地故障时暂态零序电流的分布特征,比较系统暂态电容电流与衰减直流分量的能量大小,自适应将能量较大的信号用于故障选线。暂态电容电流能量大时通过比较暂态电容电流的极性确定故障线路;衰减直流分量能量大时通过比较消弧线圈与初选线路衰减直流分量的能量确定故障线路。分别对不同故障合闸角,不同过渡电阻的单相接地故障进行了仿真验证。仿真结果表明,该方法选线准确率高,在小故障合闸角情况下亦能准确选线,具有一定的应用价值。     

基于极性能量相关性的配电网故障选线

利用故障线路暂态零序电流波形极性能量与非故障线路差异原理,提出基于馈线暂态零序电流极性能量相关性识别接地故障线路的新方法。小波包分解故障前后一个工频周期的馈线暂态零序电流,将最外层不同频带系数等间隔划分为若干小块,求出极性能量,得到时频谱矩阵,形成线路间故障综合相关系数选线判据,实现故障选线。MATLAB仿真结果表明:极性能量充分利用暂态零序电流局部时频特性,克服暂态零序电流微弱、小故障合闸角和电弧、高阻接地等因素影响,有效地提高了选线的准确度和可靠性。     

基于改进模糊神经网络的配电网故障选线研究

在配电网中广泛采用小电流接地方式,传统的单一单相接地故障选线方法适用范围有限.针对单一故障选线方法的不足,提出利用模糊神经网络对多种选线方法进行融合.采用基于小波包从零序电流中提取暂态能量分量和暂态方向分量,和基于FFT从零序电流中提取稳态基波分量和五次谐波分量作为故障选线的特征分量.设计模糊神经网络的结构并进行改进,采用BP学习算法.在Matlab7.1环境下搭建10 kV配电网模型,分别仿真不同的故障位置、故障合闸角、故障接地类型和故障线路的故障以验证理论的有效性.     

基于改进模糊神经网络的配电网故障选线研究

在配电网中广泛采用小电流接地方式,传统的单一单相接地故障选线方法适用范围有限。针对单一故障选线方法的不足,提出利用模糊神经网络对多种选线方法进行融合。采用基于小波包从零序电流中提取暂态能量分量和暂态方向分量,和基于FFT从零序电流中提取稳态基波分量和五次谐波分量作为故障选线的特征分量。设计模糊神经网络的结构并进行改进,采用BP学习算法。在Matlab7.1环境下搭建10 kV配电网模型,分别仿真不同的故障位置、故障合闸角、故障接地类型和故障线路的故障以验证理论的有效性。     

谐振接地系统暂稳态信息智能融合选线方法

谐振接地系统单相接地故障特征信息微弱,现有采用单一故障特征信号的选线方法难于实现可靠选线。综合考虑暂态零序电流能量比、零序有功功率比、负序电流变化量比等三种单一故障特征选线方法的互补性,针对谐振接地系统提出采用多人工神经网络对单相接地暂稳态信息进行融合的选线方法。区分稳定接地及非稳定接地,分别采用不同的融合方案。大量仿真验证该选线方法受接地位置、接地发生时刻、接地过渡电阻大小等因素的影响较小,适用于各种单相接地情况,具有较高的选线鲁棒性。     

谐振接地系统暂稳态信息智能融合选线方法

谐振接地系统单相接地故障特征信息微弱,现有采用单一故障特征信号的选线方法难于实现可靠选线。综合考虑暂态零序电流能量比、零序有功功率比、负序电流变化量比等三种单一故障特征选线方法的互补性,针对谐振接地系统提出采用多人工神经网络对单相接地暂稳态信息进行融合的选线方法。区分稳定接地及非稳定接地,分别采用不同的融合方案。大量仿真验证该选线方法受接地位置、接地发生时刻、接地过渡电阻大小等因素的影响较小,适用于各种单相接地情况,具有较高的选线鲁棒性。     

基于暂态小波能量的小电流接地故障选线新方法

为解决小电流接地系统在相电压过零点附近发生故障选线不准确的问题,在详细分析小电流接地系统暂态零序网络故障特性后,提出了一种新的基于暂态小波能量的小电流接地系统选线新方法。首先将各馈线暂态零序电流进行小波变换;再利用小波系数计算小波高频能量和小波低频能量;最后根据相电压峰值附近故障和过零点附近故障时故障信号能量谱特征不同,通过比较小波高频能量或小波低频能量极大值进行选线。采用EMTP进行大量仿真,结果表明,该方法不受故障合闸角、故障距离、过渡电阻、电弧及系统运行方式等因素的影响,在线路末端发生单相高阻接地或在相电压过零点附近发生故障时均可以准确可靠选线。     

应用故障暂态特性实现配电网故障选线的新方法

通过研究谐振接地电网中零序信号的暂态特性,建立了零序电流信号频谱能量分布与故障发生时刻、接地点过渡电阻之间的关系.在利用小波包对暂态零序信号进行分解的基础上,给出了能量比因子和暂态因子的定义,提出了基于以上两个因子取值的自适应故障选线方法.该方法充分利用了暂态零序信号中的低频、工频和高频信息,自适应地选择在故障特征最明显的频带中进行选线,对母线和高阻接地故障均有良好的灵敏性和可靠性.理论分析与仿真结果证明所述方法正确、可行,可实现无死区的故障选线.     

基于暂态主频分量相关性分析的故障选线方法

提出了一种利用零序电流暂态主频分量相关性来进行小电流接地系统故障选线的新方法,以解决单纯利用零序电流选线效果不佳的问题。通过对故障零序电流特征的分析,提出了采用Prony算法来提取各线路暂态主频分量。利用故障后非故障线路暂态主频分量波形相似,而故障线路与非故障线路之间有着明显区别的特点,对其进行相关性分析,得出综合相关系数,实现正确选线。理论计算及仿真结果表明,该方法准确可靠,抗干扰能力强,无须整定,不受故障初相角、接地电阻、故障距离及接地方式的影响,进一步提高了保护的裕度。     

基于S变换的配电网故障选线和区段定位

提出S变换的暂态能量法结合零序无功方向的故障选线及区段定位方法。将各馈线终端单元采集到的故障零序电流信息上传至主站,主站对全网故障信息进行信号分析,运用S变换获取表征故障信号的主导特征频率,比较此频率下各馈线的暂态能量及馈线之间的零序无功方向实现故障选线。根据故障线路上故障点前后波形差异,采用上述方法实现区段定位。仿真结果分析表明,选线和区段定位方法准确、可靠,且不受故障合闸角、噪声干扰等因素影响。     

基于暂态能量比的交流输电线路故障选相方法

针对传统利用小波变换等方法获取暂态能量实现故障选相存在算法和选相判据复杂的问题,提出一种利用故障分量构建暂态能量的输电线路故障选相方法。该方法从电压、电流故障分量角度构建三相暂态能量比和零序暂态能量指标,通过将这些指标与相应的阈值比较,完成故障选相。基于某实际系统动模试验的故障录波数据验证了方法的有效性;并通过PSCAD/EMTDC搭建典型双端电源输电线路仿真模型,验证了所提选相方案可以不受故障点位置、故障初相角等的影响,可耐受更高的过渡电阻。     

基于小波包方法的配电网故障选线与仿真研究

配电网单相接地故障选线问题一直未能很好地解决。在分析配电网发生单相接地故障暂态特征基础上,对中性点经消弧线圈接地系统发生单相接地故障进行了仿真。介绍了一种利用小波包分解暂态零序电流的故障选线方法。该方法利用小波包对各条线路的暂态零序电流进行多层分解,按照能量最大的原则确定各线路暂态零序电流分布集中的特征频带,在征频带内进行幅值与极性综合比较选出故障线路。通过MATLAB仿真表明,该方法可以准确实现故障选线,具有较高的灵敏度,且不受过渡电阻、故障合闸角及电弧的影响。     

基于AGM曲线能量的配电网故障区段定位方法

配电网发生单相接地故障后,准确识别故障区段对配电网的安全稳定运行具有重要意义。因此,根据单相接地故障后故障点异侧暂态零序电流波形趋势差异显著的特点,本文提出一种基于暂态零序电流自适应全局均线能量的故障区段定位方法。首先,利用极点对称模态分解得到反映故障后暂态零序电流波形趋势的自适应全局均线;然后,利用故障后暂态零序电流自适应全局均线的能量差,描述故障后暂态零序电流波形趋势的差异程度,构建判据确定故障区段。仿真结果表明,该方法在不同故障条件下均可准确识别故障区段。     

基于S变换暂态能量与方向的无整定配电网选线新方法

为了提高配电网单相接地故障时选线的准确性和可靠性,提出了一种基于S变换暂态能量与方向的无整定配电网选线新方法。通过S变换计算各条线路故障特征频率下的暂态能量参数与综合相角参数,利用欧氏距离算法融合二维信息得到每条线路的特征距离,比较实时特征样本的故障距离和健全距离大小实现基于无整定保护判别的配电网故障选线。仿真结果表明,该方法受故障位置、故障合闸角、故障电阻、网络结构等因素影响较小,且判据裕度较高。该方法相比单一判据方法更加适用于结构复杂的配电网系统,同时不必人为规定继电器的动作特性,即无需人为设定判别整定值,具有很高的选线准确性和鲁棒性。     

基于综合Hausdorff距离的小电流接地故障选线

将Hausdorff距离引入小电流接地系统故障选线,利用故障后暂态零序电流波形的相似性度作为故障选线判据,提出改进后的综合Hausdorff距离算法计算暂态零序电流的波形相似度,进行故障线路筛选。采用MATLAB/SIMULINK软件对不同故障条件分别进行仿真。实验结果表明,综合Hausdorff距离算法不受接地电阻、故障电压初相角、短路距离以及电网结构等因素的影响,具有准确性高,抗噪声能力强,检测速度快和对采样频率限制低的优点。     

基于模糊熵和离散Fréchet距离的小电流接地系统故障选线方法

根据故障线路与非故障线路的故障特征,提出一种基于模糊熵和离散Fréchet距离的小电流接地系统故障选线方法。首先,利用完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对各线路暂态零序电流进行分解,并根据峰度和连续均方误差选取特征IMF分量,然后对各线路特征IMF分量求取相关系数,构造相似特征矩阵,判断其是线路故障或是母线故障。若为线路故障,对各线路特征IMF分量进行模糊信息粒化,然后将各线路粒化后的三组Low,R,Up分别混合叠加,并求取离散Fréchet距离,结合隶属函数,求取加入复杂影响因子的模糊熵,构造复杂特征矩阵,最后利用双重特征矩阵进行故障选线,经过大量的仿真分析证明该选线方法的准确性,不受过渡电阻和故障合闸角的影响,且抗噪能力强。     

基于幅值特征和Hausdorff距离的配电网故障定位方法

为了消除单相接地故障下配电网区段定位受系统中性点接地方式、不同过渡电阻以及线性相关法定位盲区等因素对定位准确性的影响,提出一种幅值特征下基于Hausdorff距离算法的故障区段定位方法。首先,分析了零序电流暂态分量故障特征,明确健全区段、故障区段两端零序电流暂态分量幅值特征的关系。其次,引入Hausdorff距离算法,测算馈线区段两端零序电流暂态分量幅值特征匹配度,进一步通过与设定阈值的比较,可以有效区分出故障区段。仿真验证结果表明,所提方法无定位盲区,在不同系统接地方式、不同接地过渡电阻下均能够准确定位故障区段。