基于EEMD和能量法的谐振接地配电网故障选线研究

提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）的谐振接地配电网暂态量选线新方法。提取故障发生后各线路1／4周期暂态零序电流作为数据窗长度,用EEMD将1／4周期暂态零序电流分解为有限个固有模态函数（IMF）分量和一个剩余分量 r;将每条线路的IM F分量与原始信号做相关分析,选出与原始信号相关程度最大的前3个IM F分量作为暂态零序电流特征IM F分量,计算特征IM F分量和剩余分量的能量和作为线路的固有模态能量;计算各线路的固有模态能量权重因子,比较能量权重因子的大小选出故障线路。为了判断母线故障,选出能量权重因子最大的前3条线路做进一步比较。该方法利用暂态量,不受消弧线圈影响,可以同时适用于中性点不接地和谐振接地配电网,而且针对故障条件比较苛刻的高阻接地和小角接地故障同样适用。MATLAB仿真验证了方法的正确性。     

基于模糊理论的配电网多判据融合故障选线方法研究

配电网的单相接地故障选线问题一直都没有得到很好的解决,而单一选线方法会因故障特征和外界干扰的影响,存在动作死区和使用局限性。本文利用模糊理论将具有互补性的基于高频模态能量的故障选线方法、基于5次谐波分量的故障选线方法和基于衰减直流分量的故障选线方法进行智能融合,实现了基于模糊理论的多判据融合故障选线。仿真实验证明该融合故障选线方法能够适用于小角接地故障、高阻接地故障、线路末端故障、电弧性接地故障等不利于实现选线的故障,且该方法具有较高的准确度和可靠性。     

一种改进的配电网故障选线方法研究

中性点经消弧线圈接地方式电网发生单相接地故障时,故障点电容电流比较小,故障线路和健全线路零序电流大小和方向变得接近,且接地点电弧不稳定,增加了选线的难度。利用单相接地故障时阻性分量消耗的能量特征,提出利用能量差值最小值原理构成选线判据,给出可能接地故障线路的排序。配合母线绝缘监视装置和重合闸,将人工拉路选线思想与新方法结合提高了选线精度。仿真结果表明,该方法有效地克服了故障电流和接地电阻小等因素对选线精度的影响。     

基于虚拟能量变化率的谐振接地系统高阻接地故障选线方法

谐振接地系统的高阻接地故障由于消弧线圈和接地阻抗作用,故障电气量较微弱,故障检测与选线困难。通过对高阻故障的暂稳态特征以及故障线路对地支路的瞬时和永久性改变的分析,总结出健全线路和故障线路对地电容参数的瞬时变化规律及特征。进而构造表征故障前后各线路对地电容参数变化的虚拟能量分量,并分析虚拟能量变化率的变化规律。最后,提出了利用线路虚拟能量变化率峰值占比来确定故障线路的判据,并用于设计故障选线方法。所述方法在保证选线正确的同时,扩大了检测范围并增强了抗三相不平衡干扰的能力,仿真结果和现场实测数据验证了方法的准确性与可靠性。     

基于虚拟能量变化率的谐振接地系统高阻接地故障选线方法

谐振接地系统的高阻接地故障由于消弧线圈和接地阻抗作用,故障电气量较微弱,故障检测与选线困难。通过对高阻故障的暂稳态特征以及故障线路对地支路的瞬时和永久性改变的分析,总结出健全线路和故障线路对地电容参数的瞬时变化规律及特征。进而构造表征故障前后各线路对地电容参数变化的虚拟能量分量,并分析虚拟能量变化率的变化规律。最后,提出了利用线路虚拟能量变化率峰值占比来确定故障线路的判据,并用于设计故障选线方法。所述方法在保证选线正确的同时,扩大了检测范围并增强了抗三相不平衡干扰的能力,仿真结果和现场实测数据验证了方法的准确性与可靠性。     

基于调节脱谐度的谐振接地系统故障选线方法的研究

针对谐振接地系统经高阻接地时,故障特征信息微弱易导致选线失败问题,提出一种调谐式故障选线方法。详细分析了故障后系统零序电流特征及所提选线方案的抗过渡电阻能力,通过调节脱谐度改变线路零序电流特征,发现故障线路与健全线路零序电流变化方向相反且变化率差异显著。利用故障线路与健全线路的零序电流变化特征差异,构建了调谐式故障选线方法。仿真计算结果表明,该方法准确可靠,高阻接地下可以有效识别故障线路,进一步提高选线准确率。     

基于GA优化BP神经网络的有源配电网高阻接地故障选线方法

当配电网发生高阻接地故障时,逆变型分布式电源的接入会向零序网络中注入不平衡的谐波电流,改变原有故障特征的分布规律,导致传统高阻故障选线方法失效。考虑光伏电源接入对配电网的影响,提出了一种基于GA优化BP神经网络通过融合多种故障特征的有源配电网高阻接地故障选线方法。首先,利用Matlab/Simulink搭建谐振接地系统仿真得到选定周波的故障零序电流,根据小波包变换从中提取小波包能量熵和模极大值,并将其作为数据样本。然后,将数据输入优化后的网络中进行训练,得到能够实现智能选线的机器学习模型。最后,算例分析表明该方法较传统算法提高了迭代速度和训练精度,在多种复杂故障条件下具有良好的选线容错率,且具有一定的抗噪能力。     

基于Bhattacharyya距离的小电流接地故障选线

提出一种基于Bhattacharyya距离测度零序电流相似性的配电网小电流接地系统故障选线方法,克服小波变换等暂态选线方法存在的难以确定能量频段的问题.通过对不同故障条件下小电流接地系统零序电流分析,发现故障后半个周波内故障线路和非故障线路的暂态波形相似度很低,而非故障线路之间的相似度很高.为此,提出了采用Bhatta-charyya距离作为度量零序电流相似性的配电网小电流接地系统故障选线判据.仿真结果表明,该方法容易实现,对采样频率要求不高,选线准确率和效率高,且不易受过渡电阻、故障初始条件差异等外界因素的干扰.     

基于改进欧氏-动态时间弯曲距离的谐振接地配电网单相高阻接地故障选线方法EI北大核心CSCD

针对谐振接地系统发生单相高阻接地故障时单一特征量故障信息不明显,以及故障线路与非故障线路暂态零序电流存在明显差异的特点,提出一种基于改进欧式-动态弯曲距离的单相高阻接地故障选线新方法。将动态弯曲距离与欧式距离相结合,求取各线路故障2个周期后暂态零序电流波形的相似度矩阵,构建各线路波形的综合相似系数,并结合模糊C均值聚类算法,实现单相高阻接地故障选线。对于工程应用中线路参数差异造成的非故障线路暂态零序电流波形相似性低的问题,对原始波形进行预处理,以提高选线方法的可靠性。通过大量仿真,验证选线方法对单相高阻接地故障和各类接地故障的有效性。在噪声干扰、采样不同步、零序电流互感器极性反接、两点高阻接地等极端情况下,选线方法具有较强的鲁棒性和容错性。     

基于暂态信号分析的矿井电网单相漏电故障选线

为解决矿井电网系统漏电故障选线这一安全供电技术难题，提出了一种基于暂态信号特征监测与辨识技术的单相接地故障选线方法。利用变分模态分解算法对线路测量的暂态零序电流信号进行解析，制定了以特征模态分量模最大值极性和线路模态能量权重因子差异性相结合比较的故障选线判据。通过设定故障触发条件对矿井电网系统选线模型进行仿真环境测试，结果表明该选线方法不受故障合闸角、接地电阻和消弧线圈补偿度的影响，均可实现故障线路的识别，具有较强的工程适应性。     

基于谐波能量和波形畸变的配电网弧光接地故障辨识

配电网弧光接地故障会产生严重的弧光过电压并释放大量热能,从而造成设备损坏,引发火灾并危害人员生命安全。针对传统电弧模型无法正确描述电弧不稳定燃烧过程中的间歇性燃熄弧和随机波动等问题,提出了基于随机控制变量的改进Mayr电弧模型;通过对故障特征的分析,提出归一化谐波能量描述方法,实现了包括高阻故障在内的不同接地故障情况下谐波含量的一致性描述和整定,并根据归一化谐波能量在时间尺度上的随机分布特性以及故障波形畸变特征,实现对弧光接地故障的准确辨识。最后,结合配电网新型智能测量终端的发展应用,提出基于三相电压和零序电流录波数据的弧光接地故障综合辨识算法,并通过PSCAD仿真算例和某10 kV配电网的实测故障试验数据对算法的可靠性和安全性进行验证。     

建筑配电系统故障电弧的仿真与检测

选择合适的电弧模型,对建筑配电系统发生的故障电弧进行了仿真.基于小波的时一频分析特点和人工神经网络(ANN)的学习能力,提出了一种分辨故障电弧和正常负荷电流的方法.该方法通过小波变换对信号进行多分辨率分析,提取信号的特征矢量,利用人工神经网络对输入特征矢量进行故障识别.仿真实验的结果表明,该方法具有良好的故障识别件能.     

基于MEEMD与概率神经网络的贯通式同相牵引直接供电系统故障识别

针对贯通式同相牵引直接供电系统可能发生的雷击故障、雷击干扰和接地故障3种扰动进行建模分析和识别研究。在牵引网仿真模型的基础上,通过实验得到3种扰动的暂态特征。根据以上故障提出了改进总体平均经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)与概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)结合的智能识别方法。MEEMD分解故障暂态电流信号得到本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),分别用样本熵和排列熵提取IMFs分量特征,结合PNN进行故障识别,通过实验看出,基于MEEMD排列熵与PNN结合的智能识别方法能较好地识别牵引网的3种故障。     

基于DWT-PNN的柔性直流输电系统故障检测方法

柔性直流输电系统故障极大地影响了电力系统的稳定性.现有输电线路故障检测方法存在阈值选取困难、对过渡电阻阻值变化敏感、检测时间长等问题.提出一种基于小波能量占比的使用概率型神经网络(PNN)进行故障类型检测与位置判别的方法.通过对不同故障类型下的母线和线路测量电压进行快速傅里叶分析得出暂态电压频率特性,再利用离散小波变换(DWT)求得不同尺度下的小波能量特性,通过大量的离线仿真数据对PNN进行训练,根据PNN的输出结果实现故障类型与故障位置的精确判定.在PSCAD/EMTDC仿真环境下搭建了四端柔性直流电网电磁暂态模型进行仿真验证,结果表明所提方法可以准确地对高阻接地故障的故障类型与位置判别进行检测,不受过渡电阻阻值影响.     

基于零序暂态电流方向判断的小电流接地选线方法

当非直接接地的配电网发生单相接地故障时，大部分情况下故障电流的稳态分量较小或为0，导致许多基于稳态分析的小电流接地选线装置的选线效果不理想。作者分析了6 kV模拟电网的大量实验数据，得到电弧接地故障时故障线路与非故障线路零序暂态电流的特征。在此基础上提出用各线路零序暂态电流相互点积积分平均值的正负来判断故障电流的方向，并采用一个时间段的积分平均值作为判断量，有效地提高了故障选线的准确性和可靠性。该方法计算量较小，能在单片机上实现，并具有在线纠错能力，对中性点不接地或经消弧线圈接地的电网均有效。     

小电流接地电网改进能量法接地选线原理

根据小电流接地电网单相接地故障时电压电流的变化特点,利用中性点电压、故障相电压和零序电流构造的能量曲线的斜率来进行故障选线。该方法不受电网平衡情况和接地电阻大小的影响,对复杂的间歇性电弧接地故障同样有效。MATLAB仿真证明了本文的结论是正确的。     

基于三相五柱式消弧线圈接地电网的选线研究

分析了三相五柱式消弧线圈的工作原理和单相接地故障时各线路零序测量导纳的特征;结合该消弧线圈的补偿控制特点,提出了针对稳态接地故障的零序导纳增量最大值的接地选线方法;对于电弧性接地故障,利用故障时各线路零序暂态电流的特征,提出了暂态电流互积求和选线法;针对由电弧发展为稳态接地的故障,则综合利用上述两种方法进行综合选线。6kV电网模拟试验和挂网运行验证了该方法的准确性和可行性。     

基于Duffing振子信号检测的故障电弧短路监测系统

Duffing振子信号检测技术利用混沌系统的分岔特性来检测外界信号,将待测信号作为Duffing方程周期策动力的摄动,利用初值敏感性可以获得很高的测量灵敏度和良好的抗噪性能.基于Duffing振子信号检测技术提出一种新型的电弧短路监测方法.在电弧没有发生短路之前有比较微弱弧声信号,完全湮没在强的背景噪声中,将含有噪声的信号作为周期策动力加入混沌检测中后,如果混沌检测系统处于间歇混沌状态,证明有电弧声音产生,弧声作为整个电弧短路监测系统预判和预警.弧声信号和发生电弧短路时的弧光、电流信号同时产生时,则发生电弧短路,监测系统发出报警信号.通过实验验证,证明该系统监测电弧短路具有很高的准确性和快速性.     

概率神经网络在母线故障识别中的应用研究

提出一种利用概率神经网络来进行母线故障识别的新方法。首先用PSCAD／EMTDC软件对母线故障状态进行仿真,提取仿真数据,进行数据预处理,然后建立概率神经网络模型,训练网络后判断母线的区内、区外故障及正确识别各种故障类型,从而验证基于概率神经网络的母线故障识别的准确性。     

基于概率神经网络的高压加热器故障诊断及仿真

针对汽轮发电机组高压加热器发生的故障问题,提出了一种基于概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。通过对该设备故障的定性分析,对比研究了PNN与误差反向传播神经网络(BPNN)分类模型对故障的分类效果。仿真表明,对高压加热器的故障分类中,在分类速度、精确度等方面,PNN模型均优于BPNN分类模型。