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相似文献
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1.
一种采用双端电气量的新型故障测距算法   总被引:9,自引:2,他引:9  
崔静安  王安定 《电网技术》1996,20(12):17-19,27
本文针对高压输电线路两端故障录波器所录数据不同步问题,提出了一种新的利用线路两端电气量的精确故障测距算法。由于算法的理论基础是对称分量法,因此在求解故障距离时,不需要进行故障相。利用EMTP进行的数字仿真证明测距结果是令人满意的。  相似文献   

2.
针对同杆双回线的特点,基于不对称的分布参数模型,提出利用线路两端电气量的同杆双回线故障测距算法。算法不需要两端数据同步,不需要判别故障类型,不受系统阻抗和过渡电阻的影响。利用自适应遗传算法(AGA)求解故障测距方程组,基于Matlab进行仿真计算,结果证明了算法的正确性和高精度。  相似文献   

3.
针对同杆双回线的特点,基于不对称的分布参数模型,提出利用线路两端电气量的同杆双回线故障测距算法.算法不需要两端数据同步,不需要判别故障类型,不受系统阻抗和过渡电阻的影响.利用自适应遗传算法(AGA)求解故障测距方程组,基于Matlab进行仿真计算,结果证明了算法的正确性和高精度.  相似文献   

4.
基于两端量线路故障测距新算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了基于两端量实现线路故障测距的算法。该算法选用适用于各类型故障的正序网进行计算,利用线路两端电压、电流与故障点电压的向量关系,建立双端量测距方程式,并利用方程式两端向量模相等关系实现故障测距计算,测距精度不受过渡电阻和系统运行方式的影响,且不需要线路两端数据采样同步。经实例验证,测距误差小,测距快速方便。  相似文献   

5.
精确双端故障测距新算法   总被引:31,自引:7,他引:31  
提出一种利用线路双端故障数据进行精确故障定位的新算法。新算法利用了故障后线路两端的电压电流相量,考虑了双端采样数据的非同步问题,通过采用分布参数模型,精确考虑了分布电容对测距算法的影响,从而大大提高了测距算法的精确度。  相似文献   

6.
基于分布参数线路模型的精确故障测距算法   总被引:6,自引:3,他引:6       下载免费PDF全文
为消除负荷电流和线路模型不准确给双端量故障测距带来的影响,提出一种基于分布参数线路模型的精确测距算法。算法以均匀传输线的波动方程(长线方程)为基础,利用线路两端电压、电流的正序故障分量以及线路正序参数直接计算故障距离。算法无需故障类型判别,不受系统阻抗、故障电阻、负荷电流以及分布电容的影响。基于EMTP的数字仿真结果验证了该算法的正确性和高精度。  相似文献   

7.
为消除负荷电流和线路模型不准确给双端量故障测距带来的影响 ,本文提出一种基于分布参数线路模型的精确测距算法。算法以均匀传输线的波动方程 (长线方程 )为基础 ,利用线路两端电压、电流的正序故障分量以及线路正序参数直接计算故障距离。算法无需故障类型判别 ,不受系统阻抗、故障电阻、负荷电流以及分布电容的影响。基于EMTP的数字仿真结果验证了该算法的正确性和高精度  相似文献   

8.
针对现有T型输电线路非同步故障测距算法的缺点,基于分布参数提出了一种三端数据不需要同步的T型线路测距新算法。算法直接利用解析表达式求取3条支路上故障距T接节点的距离,利用测距结果的特性区分故障支路与非故障支路。算法不需要判断故障相别,无测距伪根,对不对称短路和对称短路都适用。理论分析和仿真结果表明算法不受不同步角度、过渡电阻、运行方式等影响,具有较高的测距精度和较快的计算速度。  相似文献   

9.
为消除负荷电流和线路模型不准确给双端量故障测距带来的影响,提出一种基于分布参数线路模型的精确测距算法.算法以均匀传输线的波动方程(长线方程)为基础,利用线路两端电压、电流的正序故障分量以及线路正序参数直接计算故障距离.算法无需故障类型判别,不受系统阻抗、故障电阻、负荷电流以及分布电容的影响.基于EMTP的数字仿真结果验证了该算法的正确性和高精度.  相似文献   

10.
蚁群算法在超高压输电线路故障测距的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对现有输电线路故障测距方法的探讨以及优化算法测距效果的对比分析,提出了一种基于蚁群算法的故障测距方法。该方法基于线路分布参数模型,依据从线路两端分别推算出的故障点电压的幅值相等的原理,列出故障测距方程。引入蚁群算法来求解故障测距方程,并通过相模变换来减少实际线路的不换位和参数不平衡的影响。最后以750kV超高压输电线路故障测距为例进行仿真,结果表明此算法测距精度高,不需要选择故障类型,不受系统阻抗、过渡电阻、不同步角的影响,有很强的实用价值。  相似文献   

11.
基于参数识别的时域法双端故障测距原理   总被引:11,自引:4,他引:7  
提出了一种基于参数识别的时域法双端故障测距原理。无需已知被测线路的准确参数,而将输电线路电阻、电感、电容等参数作为待识别参数,分别由线路两端电气量采样值计算沿线的电压分布,利用故障时只有故障点处电压相等的基本原理识别出准确的线路参数并计算出故障点位置, 克服了传统测距方法因线路参数不准确而引起的测距误差。该测距方法采用故障距离占线路全长的比例表示故障定位结果,该结果不受季节、弧垂等变化的影响,便于利用杆塔的地面距离估测出故障点位置。ATP仿真结果表明该方法具有较高的测距精度。  相似文献   

12.
基于故障分量综合阻抗的输电线路纵联保护   总被引:7,自引:0,他引:7  
提出了一种基于故障分量综合阻抗的纵联线路保护新原理。利用故障时线路两端故障分量电压相量和与故障分量电流相量和的比值,来判断线路上是否发生了故障。在外部故障时,该比值反映输电线路上的容抗,其模值较大;内部故障时,该比值反映系统电源阻抗和线路阻抗,其模值相对较小,据此可以区分线路上的内部和外部故障。新原理易整定,本身具有选相能力,不受电容电流的影响,可以用于带或不带电抗器补偿的线路,理论上与过渡电阻无关。EMTP仿真和动模数据验证了该原理的有效性。  相似文献   

13.
基于双端电气量的输电线路故障测距的新方法   总被引:15,自引:4,他引:15       下载免费PDF全文
利用输电线路两端的故障电压、电流量 ,提出了一种基于输电线路等效序网的故障测距方法。该方法不严格要求两端数据同步采样 ,不需要故障选相 ,且所需通讯数据少。测距结果不受线路负荷、线路两端的系统运行方式、故障点过渡电阻以及故障合闸角等因素的影响。理论及大量的ATP仿真结果表明 ,该方法具有较高的故障测距精度 ,完全满足现场实际要求  相似文献   

14.
一种新的电力线路短路故障测距算法的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出了一种瓣的电力线路故障精确测距算法。该算法仅利用线路两端的故障后电压、电流向量测量值。  相似文献   

15.
针对线路中间带并联电抗器的长距离输电线路提出了基于双端工频量的非同步故障定位算法。对于等值阻抗固定的并联电抗器,采用故障前的双端相量估计并联电抗器的实际等值阻抗,从而基于故障后正序网络得到故障点位置。对于可控并联电抗器或故障前数据无法获取的情况,还提出了一种与并联电抗器模型无关的故障定位算法,根据不同故障类型的故障边界条件,利用故障点电压电流相位特性构造定位函数,分析表明该函数在相应定位区间具有单调变化特性,因而各定位区间不存在伪根,求解快速。所提算法均基于分布参数模型,双端数据不同步角采用故障前或故障后测量相量进行补偿。基于PSCAD/EMTDC和MATLAB的仿真结果表明,所提方法计算简单、精度高,对不同步角、故障类型、过渡电阻、故障位置均有较好的适用性。  相似文献   

16.
提出了一种基于2个特定等效纵联阻抗相角之差值的输电线路纵联保护.该纵联阻抗是由线路两端各相电压故障分量相量差与电流故障分量相量和的比值计算而来的.将电压故障分量按测量端的正方向和反方向各平移一个线路全长的距离形成2个等效的纵联阻杭,利用2个等效纵联阻抗的相角差数值判断故障是否发生在区内.区外故障时,该相角差等于0°;区...  相似文献   

17.
利用单侧电压电流工频分量的输电线路故障测距算法,进行双原系统的线路故障定位时,远端系统等值阻抗变化对测距精度的影响时我法克服的。中提出一种双电源系统的高压输电线路故障定位的实用算法,其特点为:(1)两端数据不必同占;(2)用于短、中等长度线路时,不需要迭代求解,即定位方程为一个算式;(3)不需要区分故障类型;(4)该方法适用于换位线路、不换位线路以及双回线路。  相似文献   

18.
输电线路双端故障测距时域算法实用研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
对因山火、树障等引起的输电线路较长过程电弧放电故障,频域故障测距算法的稳定性较差。现有的采用双端不同步数据的时域算法,对这种情况仍存在精度不足的问题。为提高时域算法的实用性,以比较从线路两侧计算的故障点电压波形一致性为基础,提出了时域故障测距方程的数值解法。在分析长过程电弧性故障特征的基础上,给出了算法在实用时的计算过程。基于仿真验证了算法的准确性,并对算法进行了线路参数及测量误差的稳定性验证。利用现场220~1 000 kV不同电压等级的故障数据对算法的实用性进行了分析。  相似文献   

19.
只要给定电力网络的拓扑结构和支路参数,可以不计网络的运行状态,从故障线路本端电压电流测量值,推算出对端故障后的电压电流值,进而可根据两侧电压电流数据,算出故障点的距离及故障点的过渡电阻。这可作为多电源有环网络中高压输电线路故障测距的一种手段。本文是“参数估计法”故障测距的理论基础,文中还列出了参数估计法的判据。  相似文献   

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