故障点直流电压补偿法在配电线路故障测距装置中应用

本文分析了架空配电线路和电缆线路参数特点,提出了配电线路故障测距的方法-故障点直流电压补偿法.并在此基础上,制定出了配电线路相间短路和接地短路的故障点测距方案,设计了测距装置电路图,包括测距板和电源部分.     

基于小波神经网络的电缆故障定位研究

为了实现电缆故障在线定位,通过对故障特征分析,得出发生故障的暂态信号中含有丰富的暂态高频信号,且暂态高频信号与故障距离成一定的映射关系。本文利用小波包理论提取故障暂态特征信号的小波包系数,充分利用神经网络的非线性函数拟合功能实现小波包系数到故障距离的映射,解决故障在线测距。仿真结果表明,利用此方法可以有效地实现故障定位。     

一种新的电缆单端故障测距方法研究

本文对一种新的不受波速影响的电缆单端故障测距方法进行研究.该方法用小波变换检测出前3个故障行波到达测量端的时间,并将2个时距方程联立,求解出不受波速影响的故障测距公式.仿真表明该方法理论正确并切实可行.     

OWTS技术在电缆故障定位中的成功应用

随着电缆线路的增多,电缆故障对供电可靠性的影响日益增大,因而迅速准确地探测故障点的位置对保证电缆的及时修复有着重要意义。当电缆在某处发生故障时,由于绝缘弱化,在施加一定电压后会产生局部放电,而OWTS技术作为一项先进的检测技术,可有效地进行高阻故障的精确定位。现通过一起典型案例,成功论证了利用OWTS技术查找电缆故障点的可行性。     

非平稳背景噪声下声音信号增强技术

在电力电缆故障精确定位中声磁同步法由于具有精度高与抗干扰能力强的优点而得到广泛的应用,但放电声音信号的有效检测是其难点。由于小波包变换在检测正常信号中是否含有瞬态异常现象方面具有独特的优势,自适应滤波器具有对信号和噪声的先验知识需求少的特性以及遗传算法具有不依赖于具体问题的优点,提出了一种基于小波包变换分解信号、自适应滤波估计噪声与遗传算法寻优重构相结合的声音信号增强算法。实验研究表明,该算法精确性高、鲁棒性强,尤其适用于电缆故障点放电声不明显时声音信号提取的情况,从而解决了电缆故障精确定位中对背景噪声要求高、识别范围小的问题。     

基于分布参数模型的双端故障测距算法研究

针对高压传输线路故障测距难题,基于分布参数模型提出一种双曲正切函数相位特性故障测距和双端非同步故障测距的混合算法。算法先利用构建的双曲正切函数只有一个过零点的特性进行粗略定位,再利用线路两端到故障点电压相等的特性,选取故障前后两组等值非同步数据构建方程并对测距结果进行修正,得到准确的测距结果。仿真结果表明,该算法不受故障发生角、过渡电阻和故障类型等因素的影响,鲁棒性较好。     

基于小波和自组织网络的电缆故障识别

为实现电力电缆早期故障在线识别的目的，提出了一种基于小波能量函数和自组织网络的识别方法。首先，提取在线电缆早期故障状态与正常状态的零序电流差的小波能量函数作为输入特征，用自组织神经网络实现故障识别。用欧式距离比较了自组织特征映射神经网络与反向传播（Back Propagation，简称BP）神经网络对电缆故障识别的稳定性。仿真试验结果表明，该识别方法对在线电缆早期故障类型的识别正确可靠，系统具有较好的稳定性。这为电力电缆早期故障的在线诊断提供了理论支持。     

软阈值消噪法在电缆故障测距中的应用

依据不同信号的小波变换系数模极大值的传播特性,针对电缆故障测距中信号样本的特点,提出了一种改进的软阈值消噪法.实验结果表明,该方法能有效地恢复脉冲行波的原貌,为电缆故障精确定位创造了条件.     

基于小波能量谱的T型线路故障定位新算法

针对带T型分支的输电线路的故障判支死区问题,为了实现故障精准定位,提出一种基于小波能量谱的T型输电线路测距新算法。利用三次B样条小波变换模极大值算法提取故障特征,在非死区范围内,由三端测距法即可准确完成故障测距;在死区范围内,通过小波能量谱算法判断故障分支,再利用三端测距法完成故障测距。该算法解决了T型线路故障分支判别的死区问题,消除了噪声和波速不稳定带来的影响。仿真软件仿真结果表明,所提方法能够满足T型线路故障测距的要求,不受故障类型和过渡阻抗的影响,并且解决了O区测量盲区的难题。     

基于线路归一和网络解耦的配网故障测距方法

针对架空-电缆混合线路、多分支线路、环形网络线路以及多端电源的配电网线路拓扑结构的故障测距难题,提出一种新颖的故障测距方法。融合配网自动化系统信息,动态重构配电网络,采用多端行波时差数组群比法识别故障区域,为便于线路网络解耦,将混合线路归一化,运用包含故障区域的网络最优路径法将复杂配网拓扑解耦为树状结构,利用基于故障区域局部双端定位的递推网络定位法,实现故障测距。仿真分析和现场工程应用证明了该方法的有效性和可靠性,故障定位精度在200 m以内。