基于小波分析和模糊推理的小电流选线的研究

分析了小电流接地系统发生单相接地故障时的暂态故障特征,指出了传统小波选线方法的优点和需要改进的地方,提出了一种新型的基于小波分析和模糊推理的故障选线方法.该方法定义小波分解后各个尺度的隶属度函数,通过模糊推理得出融合了各个尺度的故障信息的综合结果,提高选线结果的正确性.对仿真结果的分析表明了该方法的有效性和可行性.     

馈线数对10kV系统单相接地故障选线的影响

由于小电流接地系统单相接地故障的故障电流小、故障过程持续时间短,且影响故障选线准确率因素多,采用常规的故障选线方法其准确率较低而采用暂态零序电流小波变换方法是目前研究的热点,可实现故障选线的准确性。为研究此一技术,在分析单相接地故障暂态电流特征的基础上,根据暂态电流行波幅值比较式方向保护选线原理,在MATLAB SIMULINK平台上建立了不同馈线10 kV配电网络的模型,利用Haar小波分析方法对2~30回馈线的10 kV配电网络进行了仿真分析。结果表明,Haar小波可实现单相接地故障准确选线的目的,故障选线结果与配网的馈线数无关,选线的准确性与小波窗时间宽度有关,因此采用Haar小波进行故障选线时应根据系统的接地方式和配网的馈线数量合理调整小波窗时间宽度。     

基于人工免疫算法的小电流接地故障选线

小电流接地系统的单相接地故障选线问题一直没有得到很好的解决,通常采用的单一故障选线方法如小波变换法、五次谐波电流法和零序电流有功分量法等只能对部分故障信息进行处理,选线可靠性不高,因此提出了基于人工免疫算法的小电流接地故障选线方法.利用小波包变换和FFT算法提取零序电流的暂态、五次谐波和有功分量故障特征作为免疫系统的抗原,利用训练样本对该免疫系统训练后得到记忆集,利用抗原和记忆集的亲合度实现故障选线.ATP仿真结果表明该方法得出的选线结果具有较高的精度和较强的鲁棒性.     

利用小波包分解系数实现配电网单相接地故障选线

配电网单相接地故障时因故障电流小,其选线问题一直未能得到很好的解决.应用具有时频局部化特性的小波包技术来分析配电网单相接地故障暂态过程,首次提出应以"暂态量突变特征最明显的频带"作为选线频带的新观点,并巧妙利用小波包分解系数,给出以小波包分解系数突变量最大值来确定特征频带的实用判据.并对小波母函数的选取、采样频率和分解尺度的选择做了说明,给出了详细的故障选线步骤,该方法无需定值整定,MATLAB仿真实验表明,该方法不受故障发生时刻、接地电阻的影响,抗干扰能力强,选线准确、可靠性高.     

基于PSO DBN的配电网单相接地故障选线方法

针对传统方法选线精度低的问题,提出了一种基于PSO-DBN的选线方法.该方法利用PSO算法优化DBN网络的网络结构,确定各隐含层神经元个数,构建故障选线模型.利用FFT和小波变换实现故障信号的分解和特征提取,再结合故障选线模型实现选线功能.仿真结果表明,该方法能准确判断故障线路,有较好的应用前景.     

煤矿井下电网的漏电故障选线研究

针对煤矿井下电网发生接地故障时故障选线困难,提出了基于小波分析的故障选线算法,该算法将各线路的暂态高频零序电流进行小波分解后,利用小波系数进行选线,仿真结果证明了该方法的精确性。     

基于双树复小波的行波选线选相法

鉴于小电流接地系统模量行波选线判据繁琐、相电流行波选线不能确定故障相以及实小波变换存在平移敏感性、缺乏相位信息等缺点,以初始行波选线研究结果为基础,推导β,γ模量比值关系式并且以双树复小波变换为工具,刻划初始行波特征,提出了基于双树复小波的行波选线选相法.该方法利用分解得到的行波模极大值幅值与相位判断故障,算法明了,适用面广,同时克服了实小波变换的缺点,使选线选相结果更准确可靠.通过Matlab仿真软件用大量仿真算例验证了该方法的有效性.     

基于小波神经网络单相断线故障选线和定位

根据发生单相断线不接地故障、单相断线电源侧接地故障或单相断线负荷侧接地故障时,正序电流暂态分量的变化特性,提出了一种配电网单相断线故障选线和定位保护新方法,该方法应用小波奇异性检测功能,获取故障引起的正序电流暂态分量模极大值的极性和大小,进行故障选线;并和小波神经网络相结合实现模极大值与故障点位置之间的映射关系,进行故障定位.仿真结果表明,该故障选线和定位方法准确可靠.     

小电流接地故障智能综合选线装置的研究

提出了一种小电流接地故障智能选线方案.该智能选线方案根据系统运行不同的工况选择各自最为适用的选线方法(包括零序电流比幅比相法、应用小波检测故障突变特性方法、基于小波包分析的瞬时极性比较方法),扬长避短,从而达到最佳的选线目的.该方案不受运行方式等各种因素的影响,对干扰的容忍能力也很强.硬件装置采用APCI5467数据采集板,RTDS试验对该装置以及算法进行的验证表明,智能选线方案的选线准确率高,同时硬件也相当可靠.     

基于神经网络的中性点经消弧线圈接地系统故障选线方法

中性点经消弧线圈接地系统的单相接地故障选线问题一直没有得到很好的解决,通常采用的单一故障选线方法如小波变换法、5次谐波电流法和零序电流有功分量法等只能对部分故障信息进行处理,选线可靠性不高.文章通过构造每种选线方法的相对故障测度函数和可确定故障测度函数来确定其故障测度函数,再利用神经网络对每种选线方法的实际故障测度进行智能融合,从而得到可靠性较高的故障选线结果.EMTP仿真结果表明该方法得出的选线结果具有较高的精度和较强的鲁棒性.