低压系统短路故障建模及电流预测技术

短路电流峰值对低压系统选择性保护及其断路器可靠分断十分重要,迄今尚缺乏深入研究。利用短路故障早期检测技术,在仿真分析短路故障早期参数的基础上,采用灰度关联度,得出对短路电流峰值的主要影响因素,并采用极端学习机(ELM)实现短路电流峰值的预测。仿真结果表明,灰色关联度可有效辨识短路电流主要因素,降低了短路电流预测特征变量维数。基于短路故障早期检测及极端学习机的短路电流预测方法,具有鲁棒性强且精度高的特点,为低压选择性保护技术的实现奠定基础。     

变压器绕组中的短路电流峰值的确定

阐述了变压器低压侧端口三相短路后,变压器绕组中短路电流的变化规律,论证了电源电压过零时短路,短路电流峰值有最大值的结论,并给出了一种确定短路电流最大值的数值计算方法。     

二维云模型在中长期负荷预测中的应用

指出了中长期负荷预测是一个时变不稳定系统,受到许多定性语言值的影响。阐述了二维云模型有效地将概念的定性值与数字的定量值进行自然转换,在云理论的基础上,实现概念计算的云计算方法和云模型与不确定推理,给出了计算的逻辑描述,将计算过程抽象成为推理过程;分析了计算云化的过程;并且采用不确定推理的方法,得出了云的计算过程;将云化计算与实际相结合运用于中长期负荷预测中,并使预测结果的误差控制在3%以内。     

基于形态小波的低压系统短路故障早期检测

低压配电系统中存在着较强的脉冲噪声及自噪声干扰，影响了短路故障特征的准确提取。为充分利用短路后电流变化率剧增这一重要故障信息以对短路故障进行早期检测，必须设计有效的滤波算法，在保留故障信号特征的前提下最大限度地抑制噪声干扰的影响。该文将数学形态学滤波器作为多尺度小波变换的前置滤波单元，形成一种新型的形态小波算法模型，并应用于低压系统短路故障早期检测中。该模型兼顾了数学形态学滤波器与多尺度小波变换各自的优点，可以较好地提取故障特征、抑制各种噪声，并能够在硬件上实时实现。计算机仿真结果和在以TI TMS320F2812 DSP为核心的硬件系统实验证实了该模型的有效性。     

工厂1kV以下低压配电网路短路电流的实用计算方法（二）

介绍工厂１ＫＶ以下低压配电网路短路电流的计算方法及用途。     

感应发电机接入配网的三相短路电流峰值评估

短路电流计算是分布式发电接入配网规划和保护的基础。研究感应发电机(IG)的故障暂态特性,利用IG静态等值电路推导出配网三相短路时其定子短路电流的解析表达式,进而比较配网近端和远端短路情况下的IG三相短路电流,分析IG转子和定子磁链强制分量比例系数特性,研究IG转速变化对其短路电流直流分量和周期分量的影响。根据配网短路故障后IG转速的变化规律,提出IG接入配网的三相短路电流峰值评估方法。采用PSCAD/EMTDC仿真软件中IG的5阶动态模型仿真验证了该方法的正确性。     

基于二维云模型同步发电机PID励磁系统仿真

云模型可以实现定性概念与定量之间的转换,集成了概念的模糊性与随机性,可以解决非线性与不确定性问题。针对船舶电力系统中励磁系统非线性、时变性、不确定性的特点,将云模型应用到同步发电机励磁控制中,设计出二维云模型PID励磁控制器。其过程是将同步发电机端电压差及其变化率进行概念表示,形成前件二维云模型,然后根据PID三个参数信息构造成后件云模型,并制定出二维云模型双条件多规则的映射语言形式,实现对PID参数的模糊推理自整定。与可控相复励无刷励磁系统进行对比,仿真实验结果表明了二维云模型PID励磁控制系统模型具有更好的鲁棒性和自适应能力。     

基于变结构模型的电气设备短路电流计算

基于变结构模型短路电流计算原理,将断路器（或隔离开关）用一条支路为零的支路来模拟,从而计算出断路器两侧发生短路时,流过断路器的短路电流。该模型正好解决了电气设备的选取和校验、继电保护选择和整定中所需要解决的关键问题。给出了变结构模型的短路电流程序设计步骤,结合算例,运用C语言编制的程序给出了计算结果,并与对称分量法的短路电流计算结果进行了比较,校验该算法的实用性和正确性。     

工厂1kV以下低压配电网络短路电流的实用计算方法（一）

介绍工厂１ｋＶ以下低压配电网路的等效系统，短路电流的计算目的，特性及与高压侧系统阻抗的关系，并计算系统中元件阻抗值。     

基于云理论的输变电设备故障率预测方法

针对输变电设备故障具有较强的随机性和模糊性的特点,提出了采用云模型的不确定推理预测输变电设备故障的方法。挖掘出设备当前故障发展趋势与不同年份健康状况评价数据之间的关系,构建了基于条件云发生器的云语言预测规则,在此基础上建立了基于云推理的输变电设备故障率预测方法。实例分析结果表明,云推理模型的故障率预测结果符合该地区电网实际可靠性数据统计规律;当设备健康指数60时,该方法的预测结果比传统反演法更符合实际设备情况。此外,该方法能反映设备的实时优劣状况,具有较强的实用性。     

基于短路早期检测的中压故障电流快速限制技术

为了提高故障电流限制器(FCL)在中压系统中的性能,提出基于短路电流早期检测的故障限流技术。在建立中压配电短路故障仿真模型的基础上,提出利用Mallat多尺度分辨小波变换实现短路电流早期检测。以中压动态模拟系统为对象,验证了中压短路电流早期检测的有效性。以串联谐振型FCL为例,分析对比了基于常规短路判据与早期检测的故障限流效果;以断路器分断苛刻度为指标,分析早期短路检测对故障分断能力的影响。仿真分析表明,基于短路电流早期检测的故障限流技术性能良好。     

一种基于云预测模型的电网综合风险评估方法

电网综合风险评估能有效提高电网安全运行水平,为电力系统可靠运行提供安全保障。提出了一种基于云预测模型的电网综合风险评估方法。将云理论应用于输变电设备故障不确定推理预测,构建基于条件云发生器的云语言预测规则,在此基础上提出了基于云推理的输变电设备故障率预测模型。同时,基于效用理论构建了一套包括电压越限、极限输送功率、潜在连锁故障和系统稳定指数的电网综合风险评估指标体系。该方法能够科学合理地对电网进行综合风险评估,扫描电网运行薄弱环节。结合某地区电网运行实际数据进行了计算分析,计算结果表明该方法有效且实用。     

基于云支持向量机模型的短期风电功率预测

将云模型和支持向量机(SVM)相结合,提出一种适合短期风电功率预测的云支持向量机模型.该模型采用云变换方法提取风速序列的定性特征,并通过SVM建立风速特征与风电功率间的关系.对未来24h的风电功率预测结果显示,该模型在某个点上的预测值是一个有稳定倾向的离散值集合.采用逆向云算法求取集合的期望值作为确定性预测结果,并与SVM和自回归求和移动平均(ARIMA)模型的预测结果相比较,结果表明云支持向量机具有更高的预测精度,预测效果显著,因此,该模型可有效应用于短期风电功率预测.     

基于超导故障限流器的多级馈线电流保护新方案

随着配网规模的快速发展,配电网线路呈现线路短、节点多的情形,进而导致短路电流差异较小,传统电流保护方案配合困难以及故障切除时间延长。为解决上述问题,首先梳理多级馈线保护存在的问题,对多级馈线长短混联线路保护配置与整定方案进行分析,进而提出了一种基于超导故障限流器的电流保护新方案。该保护方案利用故障限流器的快速投入与限流特性实现上下游线路短路电流差异化。基于此,构建新的保护定值整定原则,缩短故障切除时间。利用PSCAD搭建多级馈线配电网模型进行仿真验证。结果表明：所提保护方案能够解决传统电流保护定值配合失效与保护动作时间过长等问题。     

变流器型分布式电源的短路电流响应特性

分布式电源的短路电流计算是含分布式电源配电网的故障分析的基础。针对变流器并网型分布式电源,在分析电压源变流器控制系统结构的基础上,仿真研究了幅相控制、矢量解耦控制和电流瞬时值跟踪控制策略下变流器的短路电流变化特征,给出了配电网最严重短路情况下变流器型分布式电源输出电流的统一表达式。最后通过示例说明了分布式电源出力对短路电流的影响。     

一种基于云模型和半监督聚类的入侵检测算法

入侵检测是网络安全防御体系的关键技术之一,针对目前网络入侵检测率低、误报率高的问题,提出了一种将云模型和半监督聚类相结合的入侵检测算法。由于属性对分类贡献程度不同,引入了云相对贴近度的概念,给出了计算属性权重的方法。以改进的聚类方法为基础建立云模型,对属性使用动态加权和更新云模型的方法逐渐强化分类器指导数据的分类。通过KDD CUP99实验数据的仿真,实验结果证明了该算法的有效性。     

基于泄漏电流的高压电缆线路故障测距方法

为实现高压电缆线路短路故障发生后准确故障定位,提出一种利用故障通道泄漏电流的离线故障测距方法。该方法在短路故障发生后于电缆终端加直流电压,泄漏电流主要通过故障击穿通道沿金属护层流入两端接地点,在线路两端接地点检测护层电压,通过单位长度金属护层阻抗与泄漏电流和护层电压的关系,可计算出故障点位置。仿真结果表明,该方法能够有效的定位故障点位置,其相对误差不超过8%,绝对误差不超过50 m。     

粒子群优化极限学习机的短路电流预测技术

针对传统极限学习机预测模型精度低和稳定性能差的问题,提出了一种利用粒子群算法优化极限学习机的短路电流峰值预测模型。建立超高压输电线路仿真模型,分析短路故障波形特点,获取全相角短路故障电流历史数据,利用平均相对误差、均方根误差、灰色绝对关联度三种精度检验法作为粒子群算法的适应度函数,构建粒子群算法与极限学习机算法相结合的电流预测模型。实验结果表明,以灰色绝对关联度作为适应度函数的粒子群优化极限学习机算法,对短路电流峰值预测精度较高、速度较快,当故障点位置未知时,采用粒子群优化极限学习机算法依然可以准确预测短路电流峰值,提升了算法应用的实际意义,为超、特高压线路快速限制、消除短路故障奠定理论基础。     

基于电流序分量的多源配电网故障定位方法

为了克服传统配电网故障定位方法对分布式电源(Distribution Generation,DG)接入的适应性较差的问题,且需要在馈线中配置大量测量装置导致成本增加的缺点,提出了一种基于电流序分量相关系数的多源配电网故障区段定位方法。首先利用叠加法分析了多端电源配电网故障点电流特征及定位原理,然后通过电源端口测量装置获取故障前后电源输出电流幅值差,再假设不同位置发生故障并计算此时各电源输出故障电流理论值,最后利用相关分析法计算理论与实测两组数据的相关系数,并提取相关系数最大的两个相邻节点实现区段定位。通过ETAP电力系统仿真平台搭建了改进的IEEE33节点模型模拟测量值,利用MATLAB编程进行相关分析,结果验证了方法的正确性。