基于小波神经网络的配电网故障定位研究

在分析小电流接地系统单相接地故障特征的基础上,利用小波分析对非平稳随机信号所具有的优越的时频局部特性和变焦能力来实现提取故障时暂态信息量的特征分量,然后构建出小波神经网络,根据神经网络良好的非线性拟合能力,建立起故障特征分量和故障点位置之间的映射,从而达到故障点精确定位.     

井下电缆在线故障选线及定位方法研究

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。     

一种井下配电网故障测距方法

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。     

矿井10kV电网单相接地故障定位的研究

针对现有故障定位方法中所测的工频故障电流微弱与电弧不稳定等问题,提出了一种基于参数识别的故障定位新方法。该方法采用集中参数的Γ模型建立单相接地故障的故障点定位时域方程,并利用暂态时域信息通过最小二乘优化算法来识别出故障点位置。EMTP仿真实验结果验证了在不同故障条件下该方法的准确性。     

基于小波分析和神经网络的井下电缆故障测距方法

针对现有的井下电缆故障测距方法存在可靠性差、精度低的问题,介绍了一种基于小波分析理论和神经网络的井下电缆故障测距方法,并比较了BP神经网络和RBF神经网络用于该方法的测距性能。该故障测距方法采用3次B样条半正交小波对暂态零序电流信号进行小波变换,得到特定频带内的暂态零序电流模极大值,并将该模极大值作为神经网络的输入信号,根据模极大值与故障点位置的映射关系实现故障定位。仿真结果表明,该故障测距方法能够较好地进行井下电缆故障测距,且RBF神经网络的测距误差及训练速度均优于BP神经网络。     

基于自校验孪生神经网络的故障区段定位方法

针对中压配电网区段定位方法 所存在的由系统中性点接地方式、故障点距离和过渡电阻大小等环境因素,以及电流互感器极性未知或智能电表错误安装等人为因素所导致的定位不准确问题,提出一种平稳小波极性校验下基于孪生神经网络的故障区段定位方法。首先,分析了零序电流暂态特征,指出了传统线性相关法存在的定位缺陷;其次,使用平稳小波变换解决信号同步和设备反接的问题;最后引入孪生神经网络对故障点上下游信号进行相似性匹配,经训练该模型可以准确定位故障区段。通过仿真验证,该方法具有较强的抗干扰能力,对于定位盲区也有较高的识别率。     

基于网络拓扑的农村配电网单相接地故障分段自动定位

为精准定位配电网单相接地故障分段位置,提出基于网络拓扑的农村配电网单相接地故障分段自动定位方法。构建农村配电网单相接地网络拓扑结构,对处理后的网络拓扑结构信息进行空间聚类,使具有相同特征的数据在指定空间内进行聚合,提取农村配电网单相接地故障特征,实现接地故障分段自动定位。实验结果表明,该方法能够精准地定位是否存在单相接地故障情况,具有较好的自动定位效果。     

基于一模分量的矿井高压电网故障区段定位方法

矿井高压电网发生单相接地故障后,快速识别故障区段对矿井电网的安全稳定运行具有重要意义。现有配电网故障区段定位研究鲜少涉及矿井高压电网,而传统稳态法用于中性点经消弧线圈接地系统时存在定位死区,暂态法需配合选相装置使用且存在故障特征量随时间衰减的缺点。通过分析矿井高压电网单相接地故障附加状态下经Clark变换得到的电流一模分量特征,得出故障点上游电流一模分量明显大于故障点下游、电流一模分量不受故障相及消弧线圈电流影响的结论,从而提出一种无需选相、基于一模分量的矿井高压电网故障区段定位方法。该方法利用Clark变换得到矿井高压电网故障附加状态下各监测点的电流一模分量,计算各区段两侧的电流一模分量幅值差值,根据故障路径在分支节点处的电流一模分量幅值差值最小确定故障路径,再依据故障区段两侧电流一模分量幅值差值在故障路径上最大确定故障区段。仿真及实验结果表明,该方法在矿井高压电网任一相发生单相接地故障时均能实现准确的故障定位,不受故障初始角、故障接地电阻、故障位置和系统运行方式的影响。     

基于海量数据挖掘的配网单相接地故障自动定位方法

配网单相接地故障发生后，提出了基于海量数据挖掘的配网单相接地故障自动定位方法。根据配网的接线结构和故障原理，设置单相接地故障的评判依据。利用海量数据挖掘技术，从电压和电流两个方面自动收集配网运行数据。针对存在单相接地故障的配网，启动故障定位程序，通过故障选线、测距等步骤，得出可视化的配网单相接地故障自动定位结果。通过实测得出结论：在低压、中压及高压环境下，优化设计故障定位方法的选线错误率和测距误差均低于预设值，即优化设计的定位方法具有良好的定位精度。     

高压输电线路单相接地故障自动定位技术研究

为提升高压输电线路故障定位效果,研究了一种高压输电线路单相接地故障自动定位技术。利用暂态行波分量得到线路分布参数模型,通过单、双端线路波速与阻抗获取故障行波特征,计算零序电流补偿系数与故障位置相对电压量,确定故障点电气量与电压,测量单、双端线路行波距离,利用暂态电流功率比确定比例因子并定位故障区间。实验结果表明:设计技术应用后定位故障区间的平均精准度为89.41%,具有一定的应用价值。