基于多重分形谱的交流输电线路故障识别方法

通过对高压交流输电系统的区内、区外故障的仿真计算和分析发现:交流输电线路阻波器和母线对地电容形成的实体物理边界对高频信号具有衰减作用,使得区外故障时量测端的故障电压高频分量含量低,在不同时间段内质量分布概率相对均匀.而区内故障时,量测端的故障电压高频分量含量高,在不同时间段内质量分布概率不均匀.因此利用短时窗内线路单侧...     

高压直流输电线路故障识别的分形算法

对高压直流输电线路内部、外部故障进行仿真计算和分析发现:由直流输电线路平波电抗器和直流滤波器构成的物理实体边界对高频分量具有很强的衰减作用,使得外部接地故障下直流输电线路两端量测的故障线模电压短窗时域波形极为平滑,其分形维数为1;而内部接地故障下线路两端量测的故障线模电压短窗时域波形的高频含量高,其分形维数远大于1。据此,形成以单端故障线模电压的分形维数计算为基础的直流输电线路故障识别算法。大量PSCAD仿真实验表明,所提算法有效、可靠。通过对高、低阻故障下的波形特征及其盒维数计算机理的分析,揭示了所提算法具有耐受高阻能力的原因。     

高压直流线路区内外故障判别新方法

采用理论推导与仿真分析相结合的方法对高压直流线路区内和区外故障的电压以及电压变化率的暂态特性进行了研究,发现区内外故障的电压变化率最大值出现时刻存在明显差异。利用该特性区分高压直流线路区内外故障。基于PSCAD/EMTDC的仿真测试结果表明,所提方法能可靠识别直流线路区内外故障,且耐受较高的过渡电阻,所需采样频率较低、时间窗短,可基于现有软硬件平台实现。     

高压直流输电线路故障特性分析

随着高压直流输电线路的发展,线路的输电能力得到了明显的提高,其中线路中出现的故障极大影响了电能的输送。本文通过分析直流输电系统的主要故障类型,阐述了故障产生的机理和特性,并根据故障类型进行分类讨论,对现有的直流输电线路故障保护类型进行了阐述,在不同类型故障下,选择合适的保护方法能够有效降低故障损失,使线路恢复输电的能力大大提高。     

基于神经网络的高压直流输电线路故障测距

输电线路故障行波频谱与故障距离之间存在数学关系,故利用故障行波频谱可以实现故障测距,且高压直流输电线路故障暂态过程具有更强的固有频率信号。鉴此,提取固有频率的幅值和频率作为样本属性,提出一种基于神经网络的高压直流输电线路故障测距算法。采用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,提高了网络的训练效率,使其收敛速度加快。PSCAD和MATLAB仿真结果表明,该故障测距算法具有较高的可靠性和精确性。     

利用多分辨奇异谱熵和支持向量机的特高压直流输电线路区内外故障识别方法

提出一种基于多分辨奇异谱熵和支持向量机的特高压直流输电线路区内外故障识别方法,可准确将本侧区外故障、区内故障以及对侧区外故障区分开。进行小波多尺度分解,求得各层的奇异谱熵,将每层的奇异谱熵组成一个特征向量,特征向量分成训练集和测试集,将训练集进行训练得到支持向量机(support vector machines,SVM)分类器的参数,用测试集进行测试,预测结果就是对不同位置故障的分类。大量仿真验证表明:基于多分辨奇异谱熵和支持向量机的特高压直流输电线路区内外故障识别方法能可靠识别本侧区外故障、区内故障和对侧区外故障。     

高压直流输电线路高阻接地故障与后备保护

根据直流输电系统控制策略,分析在高阻接地故障情况下,如何切换控制方式来减缓故障的发展,保证直流输电系统的稳定运行,并指出故障阶段整流侧和逆变侧的直流电压、电流和触发角等特征量的变化特征,阐明设置相关后备保护时需注意的问题。介绍天广直流输电工程所设置的相关保护功能,结合运行中的实际案例对天广直流线路后备保护设计的不合理之处进行分析,并给出改进建议。     

高压直流输电线路保护分析

针对高压直流输电线路保护的特点,较全面的概述了直流线路故障特征以及直流线路故障的配置原理和直流线路保护动作顺序,比较分析了ABB公司和Siemens公司的行波保护判据,结合天广直流输电工程,采用MATLAB对天广直流输电工程中Siemens公司的行波保护进行仿真分析。     

高压直流输电线路保护分析

针对高压直流输电线路保护的特点,较全面的概述了直流线路故障特征以及直流线路故障的配置原理和直流线路保护动作顺序,比较分析了ABB公司和Siemens公司的行波保护判据,结合天广直流输电工程,采用MATLAB对天广直流输电工程中Siemens公司的行波保护进行仿真分析。     

实用高压直流输电线路故障测距方法

高压直流输电线路行波测距一般精度较高,但由于行波测距装置本身和行波测距的死区等原因,使得有些高压直流输电线路故障无法得到定位,针对现有高压直流输电线路行波测距的不足提出了单端、双端行波测距和常规量测距相结合的综合测距方法,依据现有的故障录波数据实现常规量测距。以500kV贵广直流工程为例,说明了行波测距失败的实际情况,并分析了其中的原因,验证了综合测距方案的有效性,并分析了故障行波波头检测部分、高压直流分压器和高压直流分流器的组成原理。     

基于VMD多尺度模糊熵的HVDC输电线路故障识别方法

针对HVDC输电线路故障识别率低、远端高阻故障识别困难等问题,提出一种基于变分模态分解VMD(variational mode decomposition)多尺度模糊熵的HVDC输电线路智能故障识别方法.首先对暂态电流信号进行VMD分解,利用中心频率法则提取合适的IMF分量计算多尺度模糊熵、VMD能量和比值.分别利用V...     

基于行波瞬时振幅的高压直流输电线路故障测距方法研究

在研究高压直流输电线路行波到达时刻与行波特定瞬时振幅关系的基础上,分析瞬时振幅影响行波测距的机理,提出一种基于瞬时振幅的三端行波故障测距方法。利用希尔伯特黄变换形成故障暂态信号的瞬时振幅一阶微分图,根据瞬时振幅一阶微分图确定行波到达时刻与该时刻特定的瞬时振幅,形成高压直流输电线路故障测距算法。Simulink仿真实验结果表明,该方法与小波变换或行波瞬时频率的定位方法相比,具有更高的定位精度,几乎不受故障距离、故障类型、故障电阻的影响。     

基于PSO-ENN算法的高压直流输电线路故障测距

高压直流输电线路故障测距对保障输电线路安全稳定的运行具有十分重要的意义。为了提高故障测距的精度,利用故障频谱对线路故障进行测距分析,并且故障行波在传播过程中具有强烈的固有频率信号。因此,文中将固有频率主频以及2倍频的幅值和频率作为输入训练样本,将故障距离作为输出训练样本,提出一种基于Elman动态神经网络的高压直流输电线路故障测距算法,并采用粒子群(PSO)算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值。最后,采用MATLAB软件进行仿真,结果表明该算法具有较高的收敛速度与测距精度,可以为高压直流输电线路故障测距提供理论支持。     

基于故障相电压功率谱的超高压串补输电线路故障识别

为了减少或消除重合于永久性故障给输电系统稳定运行所带来的不利影响,需要在断路器重合前预先判别故障类型是永久性还是瞬时性。根据超高压串补输电线路在单相瞬时性接地故障时,故障相恢复电压包含工频分量、接近于工频的分量以及低频分量,其功率谱有3条谱线;而永久性接地故障时,故障相恢复电压仅由工频分量、低频分量叠加而成,其功率谱有2条谱线。据此针对串补输电线路提出一种基于故障相恢复电压功率谱的单相接地故障识别方法,该方法利用故障相电压各分量功率谱的谱线分布来识别瞬时性故障和永久性故障,EMTP仿真验证了该方法的准确性和可行性。     

基于Teager能量算子和1D-CNN的HVDC输电线路故障识别方法

针对HVDC输电线路故障识别率低,远端高阻故障识别困难等问题,提出基于Teager能量算子和1D-CNN的HVDC输电线路故障识别方法。该方法利用保护安装处测得的线模分量Teager能量算子和输电线路两侧正负极电流突变量能量比值组成特征向量,利用1D-CNN对特征向量集进行训练和测试,同时实现区内外故障判和故障极选择。仿真实验表明该方法能在不同故障距离和不同过渡电阻情况下有效实现区内外故障识别和故障极选择,采样率能满足现有实际工程需要,具有较强的耐受过渡电阻能力。     

基于Seq2Seq技术的输电线路故障类型识别方法

基于Seq2Seq技术构建了用于输电线路故障类型识别的深度学习模型,通过设置仿真算例验证了所提方法的有效性。首先,利用MATLAB/Simulink生成输电线路故障数据集;然后,基于Seq2Seq技术构建适用于故障数据时序型特征的深度学习模型;最后,以IEEE118节点系统为例对所提方法进行验证。仿真结果表明:所提方法能够适应输电线路故障的时序型特点,故障类型辨识准确率为100%。与其他故障类型识别方法相比,所提方法仅基于海量数据,不考虑电力系统具体结构,具有显著的优越性。     

基于准测距结果的输电线单相故障性质识别

提出利用单相故障恢复电压阶段输电线路两端电气量进行故障测距,确定故障点位置,从而通过故障点电压幅值进行故障性质识别。指出由于断开相恢复电压较低,测量会存在误差,导致测距也会有误差,因此对此测距称为准测距。利用准测距结果可准确判断故障性质。针对工程应用,提出了该方案的工程算法,计算分析结果证明算法精度能够满足工程应用的要求。该判据性能基本不受负荷电流、故障接地电阻、故障位置的影响,但由于需利用线路两端电气量,其可靠性依赖于线路的通信系统。理论分析与仿真实验验证了了所得结论的正确性。