基于GA优化BP神经网络的小电流接地故障选线方法

将GA优化BP神经网络的算法引入到小电流接地故障选线方法中。文中基于MATLAB进行仿真试验，通过小波包法、五次谐波法、基波比幅比相法及零序有功功率法等传统选线方法，将零序电流信号的各种特征量进行提取，经过故障测度函数计算得到故障测度数据，将数据分别输入到GA-BP神经网络与单一BP神经网络进行训练和测试，讨论GA-BP神经网络算法与单一BP神经网络算法选线性能的差异，输出故障选线结果并与基于各选线方法的故障测度数据进行对比。结果表明，综合多种传统选线方法的GA-BP神经网络准确率明显高于传统选线方法，且其选线速度与精度优于单一BP神经网络，能够更快速、有效地进行故障选线，满足配电网故障选线要求。     

基于小波去噪与随机森林的配电网高阻接地故障 半监督识别方法

针对配电网高阻接地故障识别易受噪声干扰、无标签数据难以利用的难题,提出一种基于小波去噪与随机森林的高阻接地故障半监督识别方法。区别于监督式学习方法仅利用标签数据,基于协同训练方法能够充分利用有标签数据与无标签数据。首先,使用小波阈值去噪算法消除零序电流中的噪声。其次,采用波峰波谷故障启动算法判断线路是否发生故障或扰动事件。运用小波变换提取零序电流的小波系数作为故障特征。最后,基于小波系数故障特征构建两个随机森林作为半监督分类器进行协同训练,从而实现高阻接地故障的检测识别。仿真结果表明,所提配电网高阻接地故障半监督识别方法可以充分挖掘配电网既有的故障案例中无标注数据蕴含的关键特征,从而提高故障分类准确率,具有较强的准确性和灵敏性。     

基于小波神经网络的新型配电网单相短路选线算法试验研究

含分布式电源的配电网发生单相短路故障时,各相短路电流的分布情况随之变化。通过对新型配电网的零序电流分布进行分析,提出用小波函数Db4对暂态零序电流进行4尺度分解,提取模极大值作为神经网络的输入,对BP神经网络进行训练,根据训练结果判断故障线路。Matlab/Simulink仿真实验表明,基于小波包变换和BP神经网络的选线算法具有良好的实用性与可靠性,且不受中性点接地方式、故障时刻以及接地电阻的影响。     

改进暂态特征突变量的小电流接地系统选线仿真研究

应用小波包良好的频域分频特性,对配电网发生单相接地故障后的线路暂态零序电压和零序电流进行分解,得到其在不同频段的特征量,并利用暂态量突变特征最明显的频带作为特征频带,故障线路与非故障线路小波包分解系数的差别采用计数累加的算法实现故障选线.同时,为了避免弱故障时暂态分量过小引起的误选,结合零序电流有功分量法对弱故障进行判断,进一步提高了选线的正确性.通过仿真结果证明了提出的判据抗干扰能力强,即使在电压过零短路、高阻接地时仍可保持较高的可靠性.     

基于改进模糊神经网络的配电网故障选线研究

在配电网中广泛采用小电流接地方式,传统的单一单相接地故障选线方法适用范围有限。针对单一故障选线方法的不足,提出利用模糊神经网络对多种选线方法进行融合。采用基于小波包从零序电流中提取暂态能量分量和暂态方向分量,和基于FFT从零序电流中提取稳态基波分量和五次谐波分量作为故障选线的特征分量。设计模糊神经网络的结构并进行改进,采用BP学习算法。在Matlab7.1环境下搭建10 kV配电网模型,分别仿真不同的故障位置、故障合闸角、故障接地类型和故障线路的故障以验证理论的有效性。     

基于改进模糊神经网络的配电网故障选线研究

在配电网中广泛采用小电流接地方式,传统的单一单相接地故障选线方法适用范围有限.针对单一故障选线方法的不足,提出利用模糊神经网络对多种选线方法进行融合.采用基于小波包从零序电流中提取暂态能量分量和暂态方向分量,和基于FFT从零序电流中提取稳态基波分量和五次谐波分量作为故障选线的特征分量.设计模糊神经网络的结构并进行改进,采用BP学习算法.在Matlab7.1环境下搭建10 kV配电网模型,分别仿真不同的故障位置、故障合闸角、故障接地类型和故障线路的故障以验证理论的有效性.     

暂态零序电流波形差异的单相接地故障选线

配电网结构日趋复杂,系统发生单相接地故障的概率较高。文中在选定频段(SFB)内配电网零序电流分布特征研究的基础上,提出了基于暂态零序电流波形差异的配电网单相接地故障选线新方法。该方法利用小波包变换引入基于SFB的馈线零序电流特征分量的概念,定义符号化处理后的各馈线零序电流特征分量的互差绝对值之和为馈线零序电流波形差异系数,并根据故障馈线零序电流波形差异系数最大的特点进行选线,凸显了故障馈线与健全馈线之间的差异。PSCAD仿真表明文中方法选线准确率和可靠性高,不受故障电阻、故障距离、中性点接地方式、电弧和噪声的影响。     

基于小波包分析的谐振接地系统高阻故障选线方法

配电网谐振接地系统的高阻接地故障处理一直是一个研究重点,由于故障电流微弱、故障发生时刻不确定、受线路参数和随机因素影响等原因,一直缺乏可靠的高阻接地故障选线方法。现根据谐振接地系统单相高阻接地的故障特性,用小波包分析和能量熵相结合对故障暂态零序电流进行分析,将能量熵作为单相高阻接地故障的暂态特征量,可以定量地对复杂的暂态故障信息进行分析。分析故障零序电流暂态信号能量熵分布的规律,定义平均能量熵来统计信号能量的复杂度。提出基于平均能量熵的故障模式分类方法,将单相高阻接地故障分为低频故障、强故障2类故障类型,并且依据不同的故障类型,使用不用的算法进行故障线路的选择,最后使用仿真的数据来证明此方法的正确性和可行性。     

基于人工免疫算法的小电流接地故障选线

小电流接地系统的单相接地故障选线问题一直没有得到很好的解决,通常采用的单一故障选线方法如小波变换法、五次谐波电流法和零序电流有功分量法等只能对部分故障信息进行处理,选线可靠性不高,因此提出了基于人工免疫算法的小电流接地故障选线方法。利用小波包变换和FFT算法提取零序电流的暂态、五次谐波和有功分量故障特征作为免疫系统的抗原,利用训练样本对该免疫系统训练后得到记忆集,利用抗原和记忆集的亲合度实现故障选线。ATP仿真结果表明该方法得出的选线结果具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

基于免疫RBF网络改进小波分析的小电流接地故障选线

配电网发生单相接地故障,当故障时刻处在故障相的相电压过零点且大电阻接地故障时,基于小波分析选线会因故障线路与非故障线路暂态量差别不明显而发生误判。提出基于免疫RBF网络改进小波分析算法,通过免疫机制对不同故障类型故障线路与非故障线路的暂态零序电流小波模极大值进行聚类,确定RBF网络隐层中心。通过遗传算法训练RBF网络得到最优连接权值。将训练后的RBF网络用于的小电流接地故障选线,仿真结果表明,利用该算法选线具有较高的精确度。     

基于小波包方法的配电网故障选线与仿真研究

配电网单相接地故障选线问题一直未能很好地解决。在分析配电网发生单相接地故障暂态特征基础上,对中性点经消弧线圈接地系统发生单相接地故障进行了仿真。介绍了一种利用小波包分解暂态零序电流的故障选线方法。该方法利用小波包对各条线路的暂态零序电流进行多层分解,按照能量最大的原则确定各线路暂态零序电流分布集中的特征频带,在征频带内进行幅值与极性综合比较选出故障线路。通过MATLAB仿真表明,该方法可以准确实现故障选线,具有较高的灵敏度,且不受过渡电阻、故障合闸角及电弧的影响。     

基于Bhattacharyya距离的小电流接地故障选线

提出一种基于Bhattacharyya距离测度零序电流相似性的配电网小电流接地系统故障选线方法,克服小波变换等暂态选线方法存在的难以确定能量频段的问题.通过对不同故障条件下小电流接地系统零序电流分析,发现故障后半个周波内故障线路和非故障线路的暂态波形相似度很低,而非故障线路之间的相似度很高.为此,提出了采用Bhatta...     

基于纵横交叉算法的神经网络配电网故障选线研究

为了提高小电流接地系统单相接地故障选线的精度,提出一种基于纵横交叉算法优化RBF神经网络的故障选线新方法。利用Matlab/Simulink仿真单相接地得到一组零序电流信号,通过小波包变换和傅里叶变换从中提取出暂态特征值、有功分量以及五次谐波分量。再将提取得到的特征量作为神经网络的输入,用纵横交叉算法优化后的神经网络对故障特征值进行训练,实现故障选线。仿真中建立100组不同的故障样本,其中80组作为训练集,20组作为测试集。实验结果表明,与传统神经网络相比,CSO-RBF方法训练效果好,准确性高。     

一种基于图像的配电网单相接地故障选线方法

文中针对中性点经消弧线圈接地引起故障电流微弱,故障特征不明显,导致谐振接地系统发生单相接地故障时选线速度慢、选线困难等问题,提出了一种基于图像的配电网单相接地故障选线方法。该方法获取各馈线故障零序电流,通过连续小波变换(CWT)得到CWT系数矩阵,将系数矩阵生成RGB图像;然后,通过感知哈希算法计算正常馈线与故障馈线生成RGB图像之间的汉明距离,以汉明距离判断各RGB图像之间的差异,进而确定故障馈线;最后,对比了基于皮尔逊相关系数选线方法和基于EMD分解零序电流高频分量选线方法,结果表明所提方法应用于谐振接地系统中选线速度快,且不受故障电阻、故障位置、故障初始相角等因素的影响。     

基于Pearson相关性的小电阻接地有源配电网接地保护

小电阻接地配电网在大量接入分布式电源后系统结构发生变化,影响传统的接地保护可靠性。针对含多逆变型分布式电源的小电阻接地有源配电网一般结构,分析了单相接地故障时各出线零序电流、母线零序电压和中性线电流特征,并根据各线路零序电流与中性线电流之间的相位特点提出了基于出线零序电流与中性线电流Pearson相关性的接地保护方案,相比于传统的接地保护,该方法大大提高了耐过渡电阻能力,可以很好的应对噪声干扰与弧光高阻接地的情况。通过仿真验证了方案的正确性。     

中性点非有效性接地系统故障选线

通过对中性点非有效性接地系统接地故障暂态过程的分析并结合小波包理论,针对接地故障的特点,提出了利用暂态零序电容电流的特征频带并结合其极性与幅值关系来进行故障选线的方法,介绍了该方法的选线基础、原理和步骤。Matlab仿真实验表明,该选线方法提高了接地故障选线的准确性和可靠性,具有良好的应用前景。     

基于注入信号与小波能量的小电流接地故障选线研究

为了解决当小电流接地系统发生单相高阻接地时传统注入法因信号分流无法正确选线的问题,在详细分析了注入法及小波能量法选线的原理后,提出了一种将两者结合的配电网故障选线新方法。首先向发生故障的系统中注入220 Hz特殊频率的信号;对从各条线路中所提取的注入电流展开小波变换;接着使用所得出的小波系数计算小波低频能量;最后通过比较各馈线注入信号能量的大小选线。利用Simulink搭建系统模型并进行仿真实验,其结果可知,虽然故障点距离、故障合闸角大小、中性点接地方式等因素并不能影响新方法的正确选线,但过渡电阻较大时依然选线失败,通过相位比较或图像识别等方法仍能很好的解决此问题,从而大幅提升了注入法选线的正确率。     

基于不平衡过电压动态抑制的谐振接地配电网单相接地故障保护新方法

现有配电网单相接地故障保护技术在高阻接地故障时无法可靠启动,选相与选线结果易受三相不对称的影响。针对这一问题,提出了基于不平衡过电压动态抑制的谐振接地配电网单相接地故障保护新方法。在三相不平衡过电压动态抑制的基础上,分析了故障前后注入电流与馈线零序电流特征。根据故障发生后注入电流变化量特点构建了接地故障动态感知判据,利用注入电流变化量的相角与幅值分别进行故障相识别与过渡电阻计算,通过比较各馈线零序电流变化量有效值进行故障选线。通过PSCAD/EMTDC仿真软件对所提方法进行验证,结果表明所提方法能够准确识别高阻接地故障,选相与选线结果不受三相不平衡与系统对地电容大小影响。     

基于故障相接地的配电网单相接地故障自动处理

针对中性点非有效接地配电网单相接地故障处理难题,提出一种基于故障相接地的配电网单相接地故障自动处理方案。自动化系统由变电站内的故障相接地熄弧选线装置和配置于馈线开关的故障相接地启动保护装置构成。通过采用故障相接地手段实现单相接地故障的可靠熄弧,利用故障相接地断开前后的零序电压和零序电流变化特征实现永久性单相接地故障选线、选段、隔离和健全区域供电恢复。通过对故障相接地断开前后系统零序电压和零序电流的变化规律分析,构造了基于故障相接地断开前后基波零序电流比值的单相接地选线和选段判据。讨论了单相接地故障处理启动判据、故障相接地断开时刻感知、故障相接地断开前中性点中电阻投入必要性等关键技术问题。结合实例对所提出的单相接地故障处理过程进行了说明,并开展了实验验证,结果表明了所提出方法的可行性和有效性。