基于倒置电桥法的电力电缆故障定位

针对电力电缆故障定位问题,提出了基于倒置电桥测量电力电缆故障点的方法,根据传统电桥法在电桥平衡的条件下比较故障电缆接线端部到故障点之间的电阻与无故障电缆电阻而确定故障点的基本原理,通过电路变换,将故障处的电阻转移至电桥上,从而消除了故障电阻对测量精度的影响。并且提出了通过外加电路来消除影响测量精度的接地电流的方法。分析了在测量相与故障相电缆电阻等值和不等值2种不同工况下应用该方法进行测量的具体手段以及应用测量数据对故障点位置进行测算的方法。该方法具有测量范围广、精度高、设备简单、易于操作等特点。在PSCAD/EMTDC软件仿真中,应用该方法对不同故障电阻下的电力电缆故障点进行了估算,结果表明该故障定位方法准确、高效。     

基于互感的电力电缆故障判断和定位的新方法

利用互感原理,提出了一种电力电缆故障类型判断和故障定位的新方法。从分析出发,得到基于互感信号判断故障类型的新数据,并导出了故障定位的算法公式。该方法归类为阻抗测距法,其原理简单,所用设备成本较低,且使用方便;能实现单端测距;在一定范围内具有较高的测距准确度。     

基于阻抗法的配电网相间故障定位算法的仿真分析

阐述了阻抗法的基本原理,提出基于修正系数的相间故障二次定位算法.该算法根据分支负荷与故障点的位置,得到一个实际故障距离的修正系数,以此对基本算法的计算结果进行修正,并结合末端断电指示器对伪故障点进行排除.动模试验及１０kV 动模仿真的结果均证明了该算法的可行性。     

电力电缆故障定位技术与方法

文章对电力电缆故障定位过程中基本的测试方法和原理进行了介绍,说明了不同的测试方法适用于不同类型的故障,最后给出了电缆故障定位的一般步骤和今后的发展趋势,从而为生产及供电企业快速、准确地查找故障点提供了可以借鉴的方法。     

电力电缆故障定位综述

阐述了电力电缆故障的类型,介绍了电力电缆故障定位研究状况,分析了故障预定位和精确定位环节中各种方法的适用范围及其优缺点,并展望了电力电缆故障定位技术的发展趋势.     

电力电缆线性高阻击穿故障的特点及定位方法

交联聚乙烯和聚氯乙烯绝缘电力电缆的大量应用中,出现了一种新型的高阻击穿:其等效电阻相当稳定,用兆欧表500 V至5000 V档测量,击穿点绝缘电阻几乎不变,该类击穿点也许不能承担高电压,但很难降低其电阻,即使施加高压脉冲也无法击穿,因此难以通过脉冲电流法,乃至二次脉冲法、三次脉冲法定位。该类高阻击穿故障被定义为线性高阻击穿故障,是目前公认的定位难点。本文详细讨论其形成的原因,定位方法等。结论是:线性高阻击穿可以使用高压定位电桥直接定位;或通过合适的烧穿源降低绝缘电阻,再使用电桥或波反射法定位,关键是烧穿源必须有足够高的电压及功率。     

电力电缆运行、故障及试验综述

章简述了电力电缆百年发展历程，对电力电缆附件进行了概述，分析和讨论了我国电力电缆运行故障类型，认为外力破坏和绝缘老化是导致电力电缆运行故障的重要原因。最后，介绍了我国XLPE电力电缆试验技术的发展现状。     

电力电缆高阻故障性质分析及测试

介绍了电力电缆高阻故障的性质及3种测试方法的适用范围和优缺点,通过对高阻故障性质的分析,准确地选取测试方法,快速查找故障点.     

基于小波神经网络的电力电缆故障定位方法研究

为实现电力电缆故障点在线迅速准确的定位,结合电力电缆的故障特点,提出一种利用小波神经网络对电力电缆故障进行定位的方法。应用小波包分析理论对电力电缆故障信号进行特征提取,并在此基础上利用人工神经网络强大的非线性特征函数拟合能力来实现小波包系数到故障距离的映射,解决故障在线测距问题。选择若干历史故障测距数据进行仿真试验,试验结果表明,利用训练成熟的小波神经网络能够在较小的误差范围内实现故障定位。     

基于径向基函数神经网络的在线分布式故障诊断系统

作者建议使用分布式智能系统解决大规模电力网络的实时故障诊断问题,并为此提出了一种新的基于最小度排序的图形分割方法,它能够将大规模电力网络有效地分割为给定数目的连通子网络,并且各子网络的故障诊断负担近似相等,同时每个网络边界元件的数目最小。然后用径向基函数神经网络完成各子网络的故障诊断。所提出的分布式智能故障诊断系统已使用稀疏存储技术编程实现,并在IEEE14母线、30母线和118母线系统中进行了仿真研究。计算机仿真结果表明该故障诊断系统能有效地解决大规模电力网络的故障诊断问题。     

基于径向基函数神经网络和模糊控制系统的电网故障诊断新方法

该文针对RBF神经网络的知识存储和诊断过程是一个黑箱，对运行人员不透明，且当电网拓扑结构发生变化或扩展时，神经网络只能重新训练等问题，推导并建立了RBF神经网络和模糊控制系统之间的等值关系，使得蕴含在RBF神经网络权重中的知识转变为等值模糊控制系统中用语言表述的规则。在此基础上，针对电网结构发生变化或扩展情况，提出了RBF神经网络的局部重新训练新算法。提出的基于RBF神经网络和等值模糊控制系统的故障诊断方法在IEEEll8母线系统中进行了仿真试验，结果表明：基于RBF网络与等值模糊系统的故障诊断方法诊断知识易于理解，诊断过程透明，并能适应电网拓扑结构发生变化或扩展的情况，效果理想。     

基于径向基函数网络的高压断路器在线监测和故障诊断

介绍了一种高压断路器在线检测和故障诊断的方法。由于高压断路器出现机械故障不仅会引起振动冲击事件的时间漂移,还会引起时域波形中一些波峰幅值的变化。基于径向基函数（RBF）网络理论,将健康振动信号和断路器实际振动信号波峰幅值之差形成的残差以及波峰幅值发生的时间区段作为断路器故障诊断的特征参数,来判别断路器是否发生故障及其故障类型。在实际工程应用中,可以将断路器正常工作时的动静触头接触时产生的振动信号记录下来,存入用于巡回检测的微机系统。用RBF网络预测器的输出与预先给定的阈值进行比较,实现故障的自动诊断。对模拟故障信号进行了仿真实验,仿真结果表明：RBF网络在线学习只需1组样本,因而其收敛速度比BP网络的收敛速度快,更适合于断路器在线检测。该方法还具有精度高和鲁棒性的特点,是一种比较有效的方法。     

基于新型神经网络的电网故障诊断方法

故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义。该文提出应用新型径向基函数 (RadialBasisFunc tion ,RBF)神经网络解决故障诊断问题 ,文中将正交最小二乘 (Orthogonalleastsquare)算法扩展用于优化RBF神经网络参数。并应用传统的BP神经网络解决同样的问题以进行比较。在 4母线测试系统中的计算机仿真结果证明 ,在解决故障诊断这一类问题时 ,RBF神经网络优于BP神经网络模型 ,能够更有效地解决问题     

基于双频法的树形配电线路单相断线兼接地故障诊断

针对树形配电线路特点，建立分布参数电路模型，利用故障后线路起始端的电压，电流相量，提出了树形配电线路单相断线兼接地故障定位新算法。本方法将始端相量逐分支向后传递故障点逐分支探索的方法实现故障测距，并利用双频法识别真伪故障。     

多端辐射状输电线路故障测距的一种实用算法

传统的利用单端电压电流工频分量的输电线路故障测距算法,较难解决多端输电线路故障定位问题。文中基 于模量分析提出一种多端输电线路故障测距的实用算法,特点为：端与端之间,数据不要求同步,不需实时 通信;测距方程不需迭代求解;不需故障前负荷状态信息,不需区分短路类型;原理上,与过渡阻抗大小和 性质、电源等值阻抗变化、系统外部元件变化、线路本身耦合等诸多因素无关;线路建模采用RLC全分布参 数线路模型。大量暂态仿真计算表明,该方法有效。     

一种基于径向基函数的短期负荷预测方法

为克服传统K均值聚类法局部寻优的缺陷，提出了基于确定性退火聚类选取径向基函数(RBF)网络隐层节点中心的方法，并采用遗传算法有效地解决了径向基函数网络的学习问题。在选择学习样本时，根据相似度方法，综合考虑了日期类型、星期类型、天气因素和曲线特性的影响。实际应用表明本方法能够改善预测精度，提高预测速度。     

用于分布式故障诊断系统的新型网络分割法

大规模电力网络的故障诊断问题可由分布式人工智能技术有效地解决。文中提出了一种用于分布式故障诊断系统的有效的网络分割方法,能够将大规模电力网络分割为给定数目的连通子网络,各子网络的故障诊断负担基本相等,同时每个子网络边界元件的数目最小。该网络分割法主要由3部分组成：形成给定电力网络的深度优先搜索树;将网络分割为连通的且计算负担基本平衡的子网络;最小化子网络的边界元件数目以尽可能减小相邻子网络故障诊断的相互重叠,从而节省诊断时间。提出的网络分割法已使用稀疏存储技术编程实现,并在IEEE 14母线、30母线和118母线系统中进行了仿真研究。结果表明该网络分割法可以十分有效地分割大规模电力网络,进而由分布式人工智能技术解决故障诊断问题。     

基于相量测量技术和模糊径向基网络暂态稳定性预测

提出一种新的基于模糊聚类的径向基神经网络及其训练算法,利用同步相量测量装置获得的故障后短时间内各发电机的功角,经简单运算后作为神经网络的输入,其输出为多机电力系统稳定性的分类结果。对４９机实际系统在不同接线方式和故障位置条件下,进行了有无切机控制两种情况下的数值仿真实验,结果表明所提出的方法对系统的失稳预测和切机控制决策是有效的,神经网络训练时间短,分类精度高。     

时间序列小波神经网络在故障测距中的应用

在小电流接地系统单相接地故障特征分析的基础上,提出了一种基于故障后暂态电气量由时间序列小波神经网络原理来实现的直配线路单相接地故障测距方法。给出了广义的小波神经网络概念,提出了适合暂态时间序列分析的小波神经网络模型并应用于小电流接地系统直配线故障测距。理论及大量的EMTP仿真结果表明此方法是可行的,且具有较好的故障测距性能。