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基于小波神经网络的配电网故障类型识别 总被引:2,自引:2,他引:2
为准确可靠地识别配电网故障类型,应用小波变换技术对故障信号进行预处理,滤除其中大量的谐波和非周期分量,准确地提取工频信息构成神经网络的训练样本集,通过构建小波神经网络实现配电网故障类型的识别。仿真测试表明,此网络模型收敛速度快,并能在各种故障模式下准确实现故障类型的识别,不受故障过渡电阻、系统运行方式以及故障点位置等随机因素的影响。 相似文献
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配电网线路是用电负荷与变电环节之间的传输介质,及时了解配电网线路的实时运行工况对于保证配电网供电可靠性极其重要。综合考虑现有配电线路工况识别算法的实际应用情况,设计了配电网线路运行工况识别系统,通过线路监测点实时采集了三相电流信号,提出了利用小波分析工具提取信号中的信号标准差、互相关系数以及小波奇异熵相比值3个特征量,采用电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC建立了配电线路各种常见工况下的特征基因库,并将提取的特征量与特征库的规则相匹配来实现线路工况的识别。应用实例表明,提出的基于小波特征的识别方法具有较好的可靠性和准确性。 相似文献
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在10kV配电网络中,普遍采用中性点不接地或经消弧线圈接地的小电流接地方式,在发生高阻接地故障后,故障特征不明显,对故障识别的难度较高。基于上述问题,提出利用小波算法提取故障线路特征,将零序电流小波和小波能量熵作为识别高阻接地故障的特征量。利用仿真软件PSCAD搭建了10kV中性点经消弧线圈接地配电网线路模型,仿真得到小电流接地系统发生高阻接地故障时的电压电流波形,然后采用Matlab软件分析故障波形,提取故障的特征量并识别故障。仿真试验证明该方法具有良好的故障识别效果。 相似文献
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正配电网分布于人口密集地区,配电设备遍布大街小巷,是城乡公共基础设施的重要组成部分,配电设施的安全涉及社会公共安全问题。而中压配电网的故障绝大多数是单相接地故障,约占总故障的60%~80%,在单相接地故障中,导线断线故障、对树枝放电等极易造成社会人身触电事故,而这类型故障属高阻故障,目前国内外的检测与保护技术还未能有可靠完善的解决措施。 相似文献
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配电网中发生高阻接地故障时,短路电流小于传统过流保护的阈值,无法被常规保护装置检测和清除。若不及时消除短路电路,极易演化成严重故障。针对该问题,文中首先分析发生高阻接地故障时配电网的故障分量特征和基于母线处的正序电压故障分量与其相连接的各馈线正序电流故障分量的相位差特征,给出适用于配电网高阻接地故障检测的故障判据。然后,为解决配高阻接地故障检测过程中系统不平衡引起的一系列问题,制定了相应的故障检测启动判据。基于该故障检测判据和启动判据,制定基于故障分量原理的配电网高阻接地故障检测方法。最后,在PSCAD/EMTDC仿真软件中建立含架空线路的中压配电网模型,仿真结果验证了所提高阻接地故障检测方法的正确性。 相似文献
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描述了几种不同原理保护在220KV线路经过渡电阻单相接地故障时的异常动作行为,并为运行分析,整定计算提出参考意见。 相似文献
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葛南直流线路高阻接地故障保护分析 总被引:8,自引:1,他引:8
分析了葛洲坝一南桥高阻接地故障所引发的保护动作行为,以加深对极线路保护的理解.通过读取故障的原始录波数据,详细分析了这次故障的特征,给出了行波保护、电压突变量保护、线路低电压保护和线路差动保护的动作行为,使这次故障过程得到比较清楚的解释.同时根据直流线路高阻接地原理图,计算出高阻接地的故障点和过渡电阻值,指出高阻接地故障时主保护灵敏度不足的问题. 相似文献
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配电线路弧光高阻故障检测技术综述 总被引:7,自引:0,他引:7
无论是中性点有效接地或非有效接地配网,配电线路发生弧光高阻接地故障时,故障电气量均相对微弱,传统的故障检测方法往往失效。因此,该文针对不同中性点接地方式,统一建模配电线路弧光高阻接地故障模型,并等效分析在故障点虚拟电源激励下产生的零状态响应特征。基于此,分别从稳态频域分析、暂态时域分析、行波分析、人工智能等多角度对两种中性点接地方式下配电线路弧光高阻接地故障检测方法进行技术梳理和总结,并从谐波波动、选线启动判据、波头识别、弧光畸变等几个方面提出后续的研究思路。 相似文献
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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。 相似文献
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配电网高阻接地故障具有电气量微弱、与正常运行工况相似等特点,因此难以检测。针对传统指标阈值法常由经验整定,在复杂环境下适应性较差、灵敏性不足等问题,提出一种基于极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)的配电网高阻接地故障检测方法,以避免复杂的阈值整定。首先,通过建立10 kV中压配电系统高阻接地故障的等效模型,获取高阻接地故障和正常运行工况的零序电流数据。然后,在对数据进行归一化处理的基础上,利用XGBoost直接从原始量测信息中学习其与高阻接地故障的映射关系,构建高阻接地故障检测模型,以降低因特征提取产生的误差。最后,大量仿真结果表明,所提方法对高阻接地故障检测具有较好的灵敏性和速动性,并且在噪声和数据缺失等情况下表现出较强的泛化能力。 相似文献
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超高压输电线路故障性质的复值小波识别 总被引:19,自引:7,他引:19
提出了一种基于复小波分析的电力系统单相自动重合闸的优化算法。该算法能正确区分稳态下的瞬时故障与永久故障;对记过程尚未结束就已经消失的瞬时故障,利用自适应整定方法亦能迅速正确识别,故不必诉自动重合闸方案,提高了线路重合闸的成功率。用EMTP仿真各种振荡和故障得到的结果对所提算法的有效性进行了检验。结果表明:所提出的算法可以保证瞬时故障与永久故障的正确识别,其在微机保护装置中具有实时应用的前景。 相似文献