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2.
贯通式同相牵引供电系统能彻底解决电分相及负序问题,是目前高速铁路研究的重要方向.压缩感知技术在突破奈奎斯特采样定理对采样个数要求的同时能增强信号时聚性,并对故障暂态信号进行降噪.二阶微分法可以放大故障特征,解决高阻接地故障时故障分量过小而导致保护拒动的问题.提出用压缩感知技术对故障电流的线模信号进行压缩重构,再由二阶微分法处理压缩感知重构出的故障电流线模信号得到其首波头的幅值,将该幅值与预设阈值比较进而判断出故障位置的保护方法.利用PSCAD/EMTDC平台搭建贯通式同相AT牵引供电系统模型,通过改变故障位置、故障初始角及过渡电阻进行仿真实验,实验结果验证了该保护方法的有效性.  相似文献   
3.
GIF变SWF     
高敬业 《移动信息》2001,(11):19-19
  相似文献   
4.
针对现有故障检测方法存在阈值整定困难、特征量提取过程复杂的问题,提出一种基于多层感知器(MLP)的电网换相换流器和模块化多电平换流器(LCC-MMC)并联型特高压三端混合直流输电线路故障检测方法。首先,分析直流线路昆北侧边界、T区边界、龙门侧边界的频率特性,指出三端直流线路不同区域发生故障时的故障特征差异;其次,通过小波变换对线模电流、线模电压进行多尺度小波分解,提取小波能量,并结合正、负极电压变化量组成故障特征量。然后,将故障特征量作为MLP的输入量、故障区域作为输出量,构建基于MLP的故障区域识别模型;将测量点提取到的故障特征量输入训练完成的模型即可达到故障区域识别的目的。通过大量仿真验证了所提故障检测方法准确率高,且可耐受300Ω的过渡电阻。  相似文献   
5.
针对贯通式同相自耦变压器(AT)牵引供电系统牵引网边界对高频暂态量有较强的衰减作用,提出一种基于形态学的贯通式同相AT牵引供电系统牵引网单端电流方向暂态保护方法。采用多分辨形态梯度处理保护安装处检测到的故障暂态电流,得到其线模分量波形突变点的极性,由此构成方向起动元件。若极性为负,判定为本侧区外故障,保护不动作。若极性为正,则需进一步对故障电流线模分量进行形态谱运算,并将归一化后的形态谱变换到频域,比较频域下形态谱值与阈值的大小判断是区内或对侧区外故障。利用PSCAD仿真平台对贯通式同相AT牵引供电系统进行建模,针对不同故障条件进行大量仿真,仿真结果验证了保护方法的有效性。  相似文献   
6.
针对现有故障测距方法存在对高阻故障不灵敏、二次行波波头难以捕捉的问题,提出一种基于集成神经网络的特高压直流输电线路初始电压行波小波变换模极大值比的单端测距方法。首先,推导出故障距离与初始电压行波的线模量和地模量的小波变换模极大值比之间的近似公式,公式表明两者之间具有非线性关系,且此关系与过渡电阻无关。然后,利用AdaBoost-Elman集成神经网络拟合两者之间的非线性关系,提取不同小波尺度下初始电压行波各模量分量的小波变换模极大值比作为集成神经网络输入量,将故障距离作为输出量,构建集成神经网络故障测距模型。将各小波尺度下的初始电压行波各模量分量的小波变换模极大值比输入训练完成的集成神经网络模型即可达到故障测距的目的。仿真结果表明,所提方法测距精度高,且不受过渡电阻影响。  相似文献   
7.
现有的故障诊断手段面对复杂电网时,难以精确提取故障特征,急需适应性强、识别率高的故障诊断方法。鉴于此,提出一种基于压缩感知与并联卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)结合的电网故障诊断方法。搭建永富直流输电系统模型采集原始故障数据,原始故障数据应用压缩感知原理进行压缩采样,获得压缩域故障信号,以提高网络的计算效率。然后搭建了麻雀搜索算法(SSA)优化的并联CNN-LSTM深度学习模型。通过SSA确定并联CNN-LSTM的网络结构及参数,利用并联CNN-LSTM深度学习模型直接在故障的压缩域挖掘故障波形特征和时序特征,并对故障进行识别。仿真结果表明该模型相较于传统方法具有更高的故障诊断精度。  相似文献   
8.
为研究电网换相换流器和模块化多电平换流器并联型特高压三端混合直流线路行波边界保护,有必要研究电网换相换流器和模块化多电平换流器并联型特高压三端混合直流线路边界频率特性。特高压三端混合直流输电线路边界不对称,分析了昆北侧边界、柳北侧边界、昆柳段线路末端边界、柳龙段线路首端边界、龙门侧边界的拓扑结构。建立特高压多端混合直流输电线路边界频域模型,分析线路边界的频率特性,研究高频和中低频暂态信号在输电线路边界作用下的衰减特性。研究结果表明:昆北、柳北、龙门侧边界,对高频暂态信号呈高阻特性,有较强的衰减作用;昆柳段线路末端边界和柳龙段线路首端边界,对中低频暂态信号具有一定衰减作用,对高频暂态信号衰减较弱。  相似文献   
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