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验证小波变换行波故障测距法的现场试验 总被引:6,自引:4,他引:6
一般行波故障测距法较少考虑行波传播的色散情况,没有很好解决如何精确确定行波的到达时间和行波传播速度等问题,使测距精度受到影响。为解决现有行波法的不足,提出一种新的利用小波变换技术进行双端行波测距的方法,并用大型现场短路试验对该方法的可行性及实际测距精度进行了验证。文章介绍了现场短路试验的有关情况以及部分试验数据的整理和分析结果,对小波变换测距法与传统行波测距法进行了比较。试验结果表明,小波变换测距法比传统行波测距法准确,且故障时不受电压相角等因素的影响,定位精度在300m以内,因此,将小波变换应用于行波故障测距是可行的。 相似文献
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浅谈几种线路故障测距法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了电力系统线路故障点判断常用的保护动作分析,故障录波器分析和雷电定位系统三种方法,通过对这三种方法进行比较,举例说明了要快速,准确地判断故障点应当三种方法同时考虑。并提出故障录波器应装有GPS种,使故障录波器的时间与雷电定位的时间相对应。为了电网安全运行,还没配置故障录波器的110kV枢纽变电站的应考虑配置故障录波器。 相似文献
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介绍了两种实用性较强的故障测距方法,一种利用小波变换的行波测距。另一种基于双端不同步数据的测距。着重对输电线路故障测距方法进行可行性验证,采用ATP仿真获得故障线路的电气量值,并用Matlab计算故障点的位置。 相似文献
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一种反应输电线路故障行波的测距方法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了故障暂态电流行波的基本理论,提出了一种故障测距原理,以同母线上任一"有限长"非故障线路作为参考线路,通过比较由故障线路暂态电流行波与该参考线路暂态电流行波形成的反向行波浪涌与其对应的正向行波浪涌的极性,识别来自故障方向的行波浪涌,消除了来自参考线路的暂态行波浪涌的影响。通过以本原理构成的故障测距系统进行实际检验,测距精度明显高于目前故障录波器的测距精度。理论分析和实测波形分析均表明该原理是可行的,并可以同时适用于永久性故障和瞬时性故障,而且不受电压过零故障的影响,在标准模式下还不受线路对端母线反射波的影响。 相似文献
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一种改进的输电线路双端行波故障测距系统 总被引:1,自引:0,他引:1
《电网技术》2008,(Z1)
文章对现有的双端行波测距系统进行了改进,采用高速采样技术,并在主站分析软件中采用延迟比较算法来检测输电线路上行波信息的突变。改进后的系统在测距精度和可靠性方面有所提高。 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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为了避免架空线-电缆混合线路故障定位中波速折算和波头提取的问题,提出了基于行波特征频率和粒子群优化小波神经网络的故障定位方法。利用故障点暂态行波的路径特征频率与故障位置一一对应这一特点,采用小波多分辨率分析提取行波特征频率信息,构建小波神经网络拟合暂态行波各频段能量百分比与故障位置的关系,并用粒子群算法优化小波神经网络,从而提高了收敛速度和定位精度。仿真结果表明,该方法在复杂混合线路中有较高的故障定位精度,且基本不受故障类型、故障初始相角和过渡电阻的影响。 相似文献
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一种提取行波自然频率的单端故障测距方法 总被引:14,自引:2,他引:14
在行波故障测距法中,对准确提取行波波前到达时刻的信号处理方法的研究一直是重点和难点。该文提出一种基于提取故障线路自然频率的单端测距新方法。在输电线上传播的行波在频域上表现为一个特定频率的谐波形式,称为行波的自然频率。采用复小波对故障后电流或电压信号进行连续小波变换,再对小波参数进行后处理以提取主自然频率,结合行波在该频率的波速,计算得出故障发生的距离。运用该算法对大量故障仿真实例进行了分析,结果验证了算法的可行性及其精度。 相似文献
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基于神经网络的单端行波故障测距方法 总被引:7,自引:0,他引:7
单端行波故障测距的关键是正确辨识量测到的第2个行波波头的性质。当母线上最短健全线路的长度大于故障线路全长的四分之一且次短健全线路长度大于故障线路全长的二分之一时,保护安装处检测到的前3个波头一定含有至少2个来自故障线路的行波。当健全线路不满足上述条件时,用方向行波识别行波是否来自故障线路。利用人工神经网络(artificial neutral network,ANN)的非线性函数逼近拟合能力,选取保护安装处检测到的后2个波头与首波头的时间差及其波头极性作为样本属性,训练、测试ANN建立其故障测距的ANN并模型来实现初步的故障测距,然后应用故障距离与波速、传输时间的关系正确辨识第2个行波波头性质,继而求得精确的故障距离。仿真结果表明该方法可行、有效。 相似文献
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