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现有的故障定位方法基于局部波头故障特征,存在微弱故障(过零点附近故障、高阻接地故障)和母线出口处故障定位失败的技术瓶颈。为此,论文提出一种基于行波全景特征深度挖掘的单端故障定位方法。首先,基于时频域行波全景波形,理论和仿真论证了时域各次波头到达时序能反映不同故障区段,各次波头频率分布能反映故障位置,定性分析了行波全景波形与故障位置一一对应的映射机理,论证了行波全景波形唯一性理论;然后,以时频域故障全景波形为输入特征量,利用轻量级LeNet-5模型构建卷积神经网络(convolution neural network,CNN),并采用3×3小尺寸卷积核挖掘全景波形故障特征,建立全景波形特征量与故障距离的映射关系,实现精确故障定位;最后,利用激活热力图可视化技术展现CNN各卷积通道挖掘全景波形故障敏感特征,有力论证了所提方法具有强适应性的内在原因。仿真结果表明该文所提方法具有较高的定位精度,特别是针对微弱故障和母线出口处故障具有较强的算法适应性,故障定位平均绝对误差为99.855 m。 相似文献
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基于行波全波形主频分量的单端定位方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对线路参数依频变化导致的时域行波波头畸变无法精确标定,传输波速无法准确计算的难题,提出一种基于行波全波形主频分量的单端定位方法。该方法选取广义Morse小波刻画故障行波的时频谱,获得行波全波形,多维度展现故障信息;定性分析行波波头衰减和传输波速的依频变化特性;定量计算全波形各频段能量,提取能量最大的频段,作为行波全波形主频分量;利用Teager能量算子增强波头突变特征,精确标定行波全波形主频分量下初始波头和第二反射波头对应时刻,准确计算主频分量对应的传播速度,实现基于行波全波形主频分量的单端行波定位。PSCAD仿真结果表明,所提定位方法具有较强的算法适应性,通过提高波头标定精度和传输波速计算准确性,有效提升单端行波定位方法的可靠性与精度,定位绝对误差小于120m。 相似文献
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