小电流接地系统微机选线和保护

小电流系统即中性点不直接接地系统。当该系统发生单相接地后,虽规程规定可持续运行两个小时,但是,因另两相电压升高3~(1/2)倍,尤其是弧光引起的过电压倍数高,极容易造成两相或三相接地短路事故。近年来,在全国发电厂、变电站中此类事故频频发生,在冶金、煤矿、石油和石化等行业也有先例,严重影响了这些行业的安全生产,于是,如何快速、准确地查找出接地线路,进而发出跳闸命令,配之于消弧线圈或电阻接地,将这种事故消     

小电流接地系统单相接地故障选线方法

在简要分析发生单相接地故障时系统基本特征的基础上，回顾了小电流系统单相接地保护在国内外研究发展的历史，系统分析了几种保护原理的特点，提出了尚需解决的问题，最后给出了分析的结论。     

小电流接地系统接地选线技术综述

采用小电流接地系统供电,可以提高配电网的供电可靠性。但小电流接地系统单相接地长时间运行很容易发展成多相短路,不利于系统的有效运行,因此应尽快找出接地故障线路并予以切除。对小电流接地系统接地选线技术进行了大量的研究,提出了很多接地选线的方法。旨在对这些接地选线方法进行归纳总结,指出接地选线技术未来的研究方向。     

小电流接地系统变电站故障选线装置

在中性点非直接性接地电网(又称小电流接地系统)中发生单相接地时,由于故障电流很小,而且三相之间的线电压仍然保持对称,对负荷的供电没有影响,因此,在一般情况下都允许继续运行1～2h,而不必立即跳闸。但是在单相接地后,其他两相的对地电压要升高3~(1/2)倍,为了防止故障进一步扩大形成相间短路,要求及时发出信号,以便运行人员采取措施予以消除。 通常情况下,对单相接地故障的保护是采用绝缘监视装置,利用单相接地时电压互感器开口三角形绕组出现的3U_0发出信号,但是不能指出是哪一条线路     

微机型小电流接地系统选线装置在变电站的应用

根据小电流接地系统发生单相接地故障后 ,各线路上零序电流间的动态平衡关系 ,建立选线判断依据。给出了 MLN98小电流系统接地选线装置的硬件、软件框图及使用效果。     

基于改进GA优化T-S模糊神经网络的小电流接地故障选线方法

在小电流接地系统中,发生最多的是单相接地故障,针对如何快速准确地查找故障线路一直都是重点研究课题,且没有得到有效的解决。本文提出一种基于遗传算法(GA)优化T-S模糊神经网络的配电网故障选线新方法:通过调整传统GA的适应度函数,先对网络初始参数、权值进行一次优化后,使用梯度下降法进行二次优化的选线算法。讨论了T-S模糊神经网络,传统GA优化的T-S模糊神经网络及不同网络结构对网络性能的影响。研究结果表明新型GA优化T-S模糊神经网络的选线效果明显优于T-S模糊神经网络和传统GA优化T-S模糊神经网络,能够快速、准确、可靠的选取故障线路。     

小电流接地系统选线和测距的原理分析及应用

在小电流接地选线装置申，可以采用不同的原理进行故障判别和测距，文中重点对目前使用比较广泛的几种判据进行了分析与探讨。     

分布式小电流接地系统选线装置的研制

针对电力网单相线路接地故障,国内许多厂家研制了相应的选线检测产品,但是通过实践证实,这些产品存在很多不足之处,对此,现提供一种新型的分布式小电流接地选线装置,其装置填补了它的不足,完善了性能。     

小电流接地系统单相接地故障选线新发展

分析当前采用的DDA法、模式识别法、小波分析法等不同原理构成的小电流接地系统单相接地故障选线方法，指出这些方法的优缺点：DDA法基本消除过渡电阻的影响但不利于实现；模式识别法具有自适应性和容错性，但样本的提取比较困难而且现场经验不足；小波选线法虽具有快速性、准确性等优点但抗干扰的能力较差，过渡电阻对其也有较大影响。通过这些优缺点的比较，发现这些方法之间存在着一定的互补性，提出了一种利用这种互补性制作一套选线装置的设想。     

小电流接地系统单相接地故障选线方法

主要介绍了几种常见的单相接地故障的选线方法：零序电流基波速线方法、五次谐波法和首半波法等。     

中性点非有效接地系统单相接地选线技术分析

中国的6kV～66kV配电网广泛采用中性点非有效接地方式,而中性点非有效接地系统单相接地故障选线问题长期以来没有得到很好的解决。针对这一现状完整地归纳了现有的各种选线技术,在阐述选线原理的同时分析了它们的适用条件,并结合现场故障录波数据分析各种选线技术的实际应用效果。分析结果表明,利用故障零序稳态信号进行连续选线的效果要优于其他方法。为了提高选线准确性,提出应充分发挥选线技术之间的互补性,将多种选线技术进行智能化融合。在此基础上,提出选线装置应进一步向准确故障定位的方向发展。     

模糊神经网络在电力系统边际电价预测中的应用

文章针对短期电力系统边际电价预测研究和应用中存在的用多元回归等传统方法建模困难、用ANN方法学习速度慢和易陷入局部极小点等问题,利用模糊神经网络具有接受和处理模糊数据、自适应地以任意精度逼近映射函数、不要求明确的数学描述等优点,建立了基于模糊神经网络的系统边际电价预测模型.通过具体实例测算及现场运用,证明了该方法为提高电力市场中边际电价预测精度、制定和实施科学合理的发电企业报价策略提供了可靠的支持.     

应用神经网络决定多机系统快速汽门控制规律

提出了一种应用单隐层前向神经网络决定多机电力系统暂态稳定快速汽门 控制规律的方法。神经网络采用故障前各发电厂单台机组的有功功率和开机 台数等稳态量以及故障位置和类型等当地暂态信息作为输入，其输出为不控情 况下故障后某一适当时段内发电机转子间的最大相对摇摆角以及汽门关闭持续时 间的上、下限，前者用来与某一给定临界值进行比较以决定是否需要控制，后 者则用于确定合适的关闭持续时间。为了说明这种神经网络结构的合理性，文 中定性地证明了其输出与输入之间近似呈连续映射关系，并给出了一个6机2 2节点试例系统的结果。     

基于模糊理论的小电流单相接地选线装置

正确接地故障选线是小电流接地系统长期存在的难题,通常采用的单一故障选线方法只对部分故障信息进行处理,选线的可靠性不高。文中把模糊理论应用于故障选线,智能融合各种故障信息,综合各种故障选线方法,并研制出多台样机挂网运行。现场运行记录表明装置选线准确,能适用于各种复杂故障。     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

提出了与神经网络结合的模糊变压器故障诊断新方法 ,克服了一般模糊诊断学习困难的局限 ;通过与模糊判决矩阵的对应关系 ,发现神经网络系统的权值矩阵就是模糊诊断里面的判决矩阵。模糊神经网络、组合神经网络和判决树 3种方法对故障样本的正判率分别为 90 .4 %、75 .4 %、83.3% ,这表明模糊神经网络方法的有效性与可行性 ,它弥补了DGA试验相近故障识别率低的不足 ,克服了组合神经网络无“可塑性”的缺陷 ,避免了判决树对样本选择的强烈依赖 ,使故障诊断准确度大为提高 ;也说明了DGA和其它电气试验相结合综合分析的必要     

基于相量测量技术和模糊径向基网络暂态稳定性预测

提出一种新的基于模糊聚类的径向基神经网络及其训练算法,利用同步相量测量装置获得的故障后短时间内各发电机的功角,经简单运算后作为神经网络的输入,其输出为多机电力系统稳定性的分类结果。对４９机实际系统在不同接线方式和故障位置条件下,进行了有无切机控制两种情况下的数值仿真实验,结果表明所提出的方法对系统的失稳预测和切机控制决策是有效的,神经网络训练时间短,分类精度高。     

用注入法实现小电流接地系统单相接地选线保护

介绍一种小电流接地系统单相接地选线的新原理，其适合小电流接地系统的各种情况，并通 过实验室模拟试验，且已应用于8098单片机实现的微机选线保护。     

基于小波神经网络的在线警报处理系统

利用小波变换在信号处理方面的时频分析能力和神经网络对任意非线性函数的普通的逼近能力，提出了一个基于小波神经网络的电力系统故障段辨别方法。故障诊断系统依据保护继电器和断路器的采样信息估计电力系统中故障段的位置。仿真结果显示，小波神经网络故障诊断系统能正确估计电力系统单一故障和多重故障的位置，即使在电力系统中存在保护继电器和断路器误动或拒动的情况下，小波神经网络也能给出合理的结果。测试结果表明，小波神经网络在电力系统警报处理系统中有良好的应用前景。     

开关磁阻电机的模糊神经网络模型

首次给出了开关磁阻电机的模糊神经网络模型,基于模糊神经结构上的特点,提出了一和中ＢＰ算法和最小二乘的混合算法,仿真结果表明模糊神经网络模型有比Ｓｉｇｍｏｉｄ神经网络模型更高的精度和更快的收敛速度。     

神经网络逆系统及其在电力系统控制中的应用

阐述和证明了基于输入输出微分方程描述的系统可逆性的充分条件,并给出了相应的解析逆系统的实现方法。文中同时研究了采用积分器和静态神经网络组成动态神经网络结构的方法,并将这种神经网络结构与逆系统理论相结合,提出了神经网络α阶逆系统的结构及其实现步骤,运用该神经网络α阶逆系统对TCSC控制器进行了设计。实际系统的仿真结果证实了所设计控制策略的有效性。