信息融合技术在故障选线中的应用

接地故障选线是小电流接地系统中长期存在的难题 ,通常采用的单一故障选线方法只对部分故障信息进行处理 ,选线的可靠性不高。文中把信息融合技术应用于故障选线 ,融合各种故障信息 ,综合各种故障选线方法 ,提出了基于馈线保护的故障线路模糊识别技术及基于配电自动化的故障线段聚类识别技术。EMTP仿真结果表明这些基于信息融合的故障选线方法具有很高的精度和鲁棒性     

模糊优选在故障选线中的应用

传统的各种故障选线方法通常利用接地故障产生的某一部分的信息进行处理．选线的精度不高．难以满足现场运行的要求。为此。通过对各种故障信息进行综合分析、融合处理．综合各种故障选线方法．提出故障线路模糊识别技术,采用该技术可减少干扰信号的影响．消除单一保护方法的固有缺陷．提高故障检测的精度和鲁棒性。     

基于信息融合技术的漏电保护系统的构造

传统的各种单一故障选线方法,通常利用接地故障产生的某一部分的信息进行处理,选线的精度不高,难以满足现场运行的要求。通过对各种故障信息进行综合分析,融合处理,综合各种故障选线方法,利用显示模拟程序(DSP),提出故障线路模糊识别技术,从而减少干扰信号的影响,消除单一保护方法的固有缺陷,提高故障检测的精度和鲁棒性。     

基于信息融合的配网故障选线仿真与研究

为了提高小电流接地系统故障选线装置的选线精度,提出了基于信息融合的选线方法,即将几种互补的基于暂态和稳态特征的单一选线方法用于综合选线.首先根据暂态、稳态故障特征的特点定义各自的故障测度函数,再分别利用粗糙集理论和非线性合成算法模型将各种故障特征的故障测度函数进行融合选线,最后在Matlab中搭建了配网模型和编写融合算法的程序进行仿真分析和选线方法的验证.仿真结果表明,基于粗糙集理论和非线性合成算法的信息融合选线方法选线精度较高,具有良好的应用价值.     

基于D-S证据理论的配电网单相故障选线方法研究

为充分利用单相接地故障的互补信息提高选线保护的可靠性,提出一种中性点非有效接地电网信息融合选线方法。该方法采用D-S证据理论,针对故障选线问题的具体特点,合理构造了选线识别框架和信度分配函数,将故障选线问题转化为证据理论模型,给出证据组合的选线判定原则,制定了基于信息融合的综合选线策略。应用该方法在模拟系统上进行实验,验证了方法的有效性。结果表明采用融合选线策略极大地提高了故障选线的可靠性。     

基于深度信息融合的小电流接地故障选线

基于信息融合技术的小电流接地故障选线方法当信息融合效率低时,将直接影响接地选线的准确性。分别利用傅里叶变换(FFT)和经验模态分解(EMD)对稳态和暂态的零序分量特征进行分析,通过建立故障测度函数,计算出线路故障测度;利用信息增益度,建立各种选线方法的故障测度;利用线路和方法故障测度得到最终的样本故障测度。把样本故障测度作为特征输入量,利用单纯形法(SM)优化参数的最小二乘支持向量机(LSSVM)算法进行深度信息融合选线。仿真结果表明上述方法应用于选线中具有很高的准确率和灵敏度。     

小电流接地故障仿真分析及选线方法研究

基于小电流接地故障种类繁多、定位困难的现状,提出一种新的单相接地故障定位方法.通过 MATLAB仿 真分析故障特点,探讨现有选线方法的优劣以及适用范围,通过信息融合技术将多种选线方法结合,用综合选线的方式提高选线精度。     

基于模糊理论的小电流接地故障选线融合技术研究

正确的接地故障选线是小电流接地系统存在的一大难题,通常采用的单一故障选线方法只对部分故障信息进行处理,因此选线的可靠性不高。基于这种状况,利用信息融合技术,并以基于信号增强的小波包故障选线法、群体基波比幅比相法、有功法的3种接地故障选线方法为例进行了模糊综合评判实例仿真,仿真结果说明针对多种选线方法进行模糊信息融合能够充分发挥各自优势,相互补充,扩大正确选线的范围。     

信息融合技术在电力系统故障检测中的应用探讨

电力系统故障产生各种故障信息，对故障信息全面分析、综合处理，能提高故障检测的精度和鲁棒性。为实现对各种传感器检测到的多源故障信息进行有机综合处理，需研究信息综合处理技术。信息融合技术是研究多源信息综合处理的新兴边缘学科，已在军事、信息处理等领域中有着成熟的应用。该文把信息融合技术应用于电力系统故障检测，介绍信息融合故障检测的模型与方法；分析信息融合技术在状态监测、继电保护中的应用技术；并以小电流接地系统故障选线为例，提出研究了模糊信息融合故障选线方法技术，提高了故障选线的灵敏度和可靠性。     

基于模糊综合决策的配电网单相接地故障选线

小电流接地系统单相接地故障选线方法目前已有很多,但每种方法都有针对性和局限性,故采用单一选线方法精度较低.为解决这一问题,根据不同小电流接地系统的电气特征,选择出具有优势互补的三种选线方案作为多重判据智能融合的依据.考虑到故障选线中存在各种不确定信息,构造了基于各选线方案的故障测度和对于正确选线的可信度.在此基础上,采...