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通过实例分析说明了零序功率方向原理和零序电流最大原理等传统的漏电保护原理无法实现长短线悬殊和不平衡电流大情况下的选择性漏电保护;提出了一种采用零序电流突变量法实现长短线悬殊和不平衡电流大情况下的选择性漏电保护方案。该方案通过比较各支路零序电流和对应支路固有电容电流来判断是否发生漏电,即如果某一支路的零序电流与固有电容电流相比发生突变,则该支路为漏电支路;如果所有支路的零序电流与固有电容电流相比都没有发生突变,则为总线漏电。实践证明了该方案的有效性。 相似文献
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煤矿配电系统是位于电网末端的单端电网。当配电网发生单相接地故障时,故障电流比较弱,因此难以定位故障位置。由于煤矿配电网的分支较多,结构复杂,还有光伏发电接入,因此传统方法无法达到满意的效果。为了解决这一问题,该文提出了一种基于零序电流相位差的故障定位方法,并根据煤矿配电网系统图用MATLAB搭建仿真模型,验证了该方法的可行性。该文也设计了故障信息采集处理系统。该方法将煤矿配电网划分为多个区段,通过无线通信网络将信息传输到中心站,再通过分析零序电流的相位信息和配电网的结构来判断故障区域,不需要附加额外的信号。 相似文献
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针对现有选择性漏电保护装置灵敏度低、可靠性差的问题,提出了一种基于零序电流特征量的选择性漏电保护选线方法;分析了供电系统漏电故障时各支路零序电流的逻辑关系,介绍了基于零序电流特征量的选择性漏电保护选线方法的原理及实现。该方法根据各支路零序电流互感器二次侧零序电流的逻辑关系及数值关系建立特征量,并以该特征量作为选线判据。Matlab仿真结果表明,该方法能够有效地选出故障线路。 相似文献
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针对中性点经消弧线圈接地系统发生单相接地故障时因故障边界复杂、随机,故障稳态分量小,零序瞬时功率倒相而导致传统的单一特征量选线方法失效问题,提出了一种新的基于暂态零序能量的选线方法。该方法通过一种数字滤波器来滤除暂态零序电流中的不对称分量和稳态工频分量,得到各条线路零序电流和母线零序电压的暂态纯故障分量,由此构造暂态零序能量,并根据暂态零序能量的大小和方向判断故障类型及线路,即发生单相接地故障时,非故障线路暂态零序能量的方向为正,故障线路暂态零序能量的方向为负,且其绝对值为其余线路暂态零序能量之和;发生母线接地故障时,母线暂态零序能量的大小为其余线路暂态零序能量之和。针对母线暂态零序能量受噪声影响大而导致选线灵敏度低的问题,提出将自动重合闸技术应用到该选线方法中的方案。Matlab仿真结果表明,该选线方法的准确性、可靠性较高。 相似文献
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针对煤矿井下供电系统发生单相接地故障时故障点位置难以确定、现有离线测距方法测距精度低的问题,分析了井下电缆供电系统单相接地故障特征,提出了一种煤矿井下电缆在线故障选线及定位方法。该方法利用供电系统单相接地故障时暂态零序无功功率在选线频带内的极性选出故障线路,利用有些频带的暂态高频信号与故障距离成一定映射关系的特点,将不同条件下发生故障时得到的系统母线零序电压和线路零序电流作为输入样本对小波神经网络进行故障测距训练,从而实现故障定位。Simulink仿真结果验证了该方法的有效性和精确性。 相似文献
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一种井下配电网故障测距方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对采用随机选取法、K-均值聚类法确定RBF神经网络隐含层节点中心和宽度只能得到局部最优解、基本粒子群优化算法易发生早熟收敛且对于某些函数优化精度差的问题,提出了将惯性权重模型和收敛因子模型相结合的改进的粒子群优化算法;针对煤矿井下配电网发生单相接地故障后定位困难、传统的故障测距方法存在可靠性差、测距精度低的问题,提出了采用改进的粒子群优化算法优化RBF神经网络进行井下配电网单相接地故障测距的方法。仿真结果表明,经改进的粒子群优化算法优化的RBF神经网络的测距精度高于RBF神经网络,能够实现故障点的准确、可靠定位。 相似文献
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对中性点不接地系统和中性点经消弧线圈接地系统发生单相漏电故障时的故障分量进行了分析,明确了漏电故障点的电气量特征,并进一步分析了矿井多级供电网络中零序电流的分布情况,得出结论:(1)中性点不接地系统发生漏电故障时,接地线路的漏电流为整个供电系统所有线路漏电流的最大值,接地线路上级线路的零序电流均比接地线路的零序电流小;(2)中性点经消弧线圈接地系统发生漏电故障时,接地线路的零序电流大小和非接地线路及接地线路的上级线路不一定有明显的区别,但接地线路零序电流的有功分量远远大于非接地线路及接地线路上级线路的零序电流有功分量。最后介绍了几种中性点不接地系统漏电保护检测原理,重点分析了一种易于在微机保护中实现的中性点经消弧线圈接地系统的漏电保护方案,即基于线路零序有功功率大小的选线方法。 相似文献
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基于小波去噪与改进RBF神经网络的小电流接地系统故障选线方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于小波去噪与改进RBF神经网络的小电流接地系统故障选线方法。将消噪后的零序电流绝对值的最大值进行归一化处理后得到故障信息矩阵,并将该矩阵作为RBF神经网络的输入;计算RBF神经网络输入层的活跃值,当活跃值在设定范围内时,RBF神经网络的隐含层与输出层自动断开,隐含层神经元分裂,待网络中权值、方差、中心值等参数自动调整后,RBF神经网络的隐含层与输出层重新连接,输出训练结果;将测试集输入到训练好的RBF神经网络,得出故障选线结果。算例分析结果表明,该选线方法不受故障相位角、接地电阻的影响,故障选线准确、可靠。 相似文献