基于集成神经网络的特高压直流输电线路初始电压行波小波变换模极大值比单端测距方法

针对现有故障测距方法存在对高阻故障不灵敏、二次行波波头难以捕捉的问题,提出一种基于集成神经网络的特高压直流输电线路初始电压行波小波变换模极大值比的单端测距方法。首先,推导出故障距离与初始电压行波的线模量和地模量的小波变换模极大值比之间的近似公式,公式表明两者之间具有非线性关系,且此关系与过渡电阻无关。然后,利用AdaBoost-Elman集成神经网络拟合两者之间的非线性关系,提取不同小波尺度下初始电压行波各模量分量的小波变换模极大值比作为集成神经网络输入量,将故障距离作为输出量,构建集成神经网络故障测距模型。将各小波尺度下的初始电压行波各模量分量的小波变换模极大值比输入训练完成的集成神经网络模型即可达到故障测距的目的。仿真结果表明,所提方法测距精度高,且不受过渡电阻影响。     

基于压缩感知估计行波自然频率的输电线路故障定位方法研究

提出了一种基于压缩感知估计行波自然频率的输电线路故障定位方法,能够准确估计多次行波自然频率,具有较高的故障定位精度。针对故障行波信号的频域特征设计了新的过完备字典,使行波信号能够被有效地稀疏表示。进行故障定位时,首先用小波模极大值方法确定故障行波信号的频率边界,并采用FIR滤波进行预处理滤除低频干扰成分,然后将其变换到频域使其能够在过完备字典上稀疏表示。在此基础上,该文利用改进的基于Dice系数的OMP算法(DOMP算法)对故障行波的频域信号进行重构,精确辨识行波信号的多次自然频率值,最终结合反射角和波速实现准确地故障定位。通过仿真分析验证了字典设计结合改进的DOMP算法的方法具有较高的定位精度和可靠性。     

基于电磁时间反转理论的非全程同杆双回线故障测距

为了解决非全程同杆双回输电线路故障测距中存在的双端数据不同步以及伪根识别的问题,首先利用故障区段识别函数组的正负相位特性确定故障发生的区段.在确定故障区段的基础上,采用了一种基于电磁时间反转的频域前行电流法进行故障测距.然后将故障区段两侧的电压、电流解耦后进行快速傅里叶分解,提取工频分量下的电流前行波并求取共轭.最后计...     

利用CVT二次信号的频域行波故障测距方法

当输入信号为电容式电压互感器(CVT)二次信号时,现有的时域行波故障测距方法的计算结果不准确.提出从频域上进行故障距离计算的解决方法,分析了CVT的暂态响应特性及其对故障行波频谱的影响,推导了采用故障行渡频率主成分计算故障距离的公式.对单相高阻接地故障下的行波频谱进行了专门讨论,并研究了利用多信号分类(MUSIC)算法等谱估计方法精确提取频率主成分的可行性.     

配电混合线路双端行波故障测距技术

该文提出利用线路故障产生的暂态行波实现配电架空线、电缆混合线路单相接地及相间短路故障测距,分析了故障初始行波模分量的暂态特征。研究发现,尽管中性点非有效接地系统单相接地故障后线路稳态线电压保持不变,但其故障暂态过程仍产生行波线模分量,这样单相接地及相间短路故障均可利用参数比较稳定的行波线模分量作为测量信号。分析表明行波在配电混合线路传播过程中发生复杂的折、反射,应该利用双端行波测距法测量故障距离。针对架空线和电缆波速度不一致的问题,给出了基于时间中点的故障点搜索算法。分析了电压、电流行波在线路末端的反射规律,为选择合适的行波测量信号提供了理论基础。现场试验表明文中所述方法可行有效。     

配电线路行波故障测距初探

探索综合利用故障初始电流、电压行波线模分量实现配电线路双端故障测距的新方法。根据不同配电线路的结构特点,分别提出了“电流-电压”、“电压-电压”和“电流-电流”3种双端行波测距模式。简要分析了小电流接地故障及相间短路故障的行波特征,阐述了故障行波信号的获取、故障过渡电阻、配电网混合线路、多分支线路以及行波波头的准确标定等影响故障测距的关键技术问题。提出利用线路末端配电变压器传变电压行波,解决配电线路末端行波信号不易获取的问题。最后通过现场试验初步验证了该方法的可行性。     

基于Wigner-Ville时频分析的行波信号检测方法

针对行波信号的准确有效检测,结合专用行波传感器进行故障信号的测量,提出了一种基于Wigner-Ville时频分析的行波检测方法。该方法通过系统建模仿真分析输电线路、阻波器、CVT和专用行波传感器对故障行波信号的传变特性,应用Wigner-Ville分布对所测行波信号线模分量进行时频特征分析,利用交叉项时间聚集特性选取能量主频带,然后求取能量主频带演变谱,实现行波信号检测。仿真结果表明,在不同输电线路故障情况、噪声干扰、最低要求采样频率以及通过专用行波传感器测取信号情况下,该方法对比WT和HHT方法,能更加准确有效检测故障行波信号,并且利用该检测信号所得故障定位结果满足工程精度要求。     

考虑频变特性的直流线路故障行波精确计算方法及应用

输电线路参数存在频变特性,若在直流输电线路故障行波暂态计算中将其等效为固定不变的常数,则必然会导致计算误差增大。为此,文中基于叠加原理提出了适用于任意波形的时序波阻抗矩阵,以描述行波电压和电流间时域的频变关系;此外,利用双指数波对行波波形进行拟合,以获取更高的计算精度。在此基础上,将所提出的方法应用于直流线路故障测距,提出了一种考虑直流线路频变特性的故障定位新方法。基于PSCAD/EMTDC的实际直流工程算例的大量仿真测试表明,所提行波暂态计算方法能有效计及直流线路参数频变特性,对暂态行波的计算更精确,进一步提高了故障测距精度。     

基于小波包能量谱的电网故障行波定位方法

为减少电网故障行波传播色散特性对行波波头检测和波速测量的影响,提高电网故障行波定位的准确度,提出了基于小波包能量谱的电网故障行波定位方法。该法结合小波包技术与傅立叶变换的谱分析,对行波信号进行分析,提取能量相对集中的故障频带信号进行故障行波定位计算;行波到达时间由该频带相应尺度下的小波包能量时谱提取的行波特征点位置计算;该频带行波传播速度由输电线路两端对外部扰动的实测行波数据计算。大量的电网故障行波定位ATP仿真分析结果和现场实验测试分析表明,该电网故障行波定位方法能有效提取电网行波特征信号,减少行波传播色散特性和线路长度变化的影响,定位误差<200m。     

消弧线圈并联小电阻接地方式下的行波故障测距

中国10～35 kV中性点经消弧线圈接地的中压配电网越来越多地采用消弧线圈与小电阻并联的方案。在发生永久性单相接地故障后投入并联小电阻,使故障电流增大,让保护装置可靠动作并断开故障线路。因此,在其基础上进行单相接地故障的测距技术研究极具发展前景和必要性。并联小电阻后将产生电流行波并在到达故障点后反射,反射电流行波幅值较大、特征明显。文中提出了利用投入并联小电阻产生的电流行波来进行故障测距的方法。深入分析了电流行波在线路上的传输特性,以及利用电流行波零模分量和线模分量进行故障测距的单端测距策略。针对配电网的特点,研究了架空线、电缆混合线路的解决方案以及利用多个检测装置信息的综合测距技术。最后,ATP/EMTP软件的仿真结果证明了所提出的故障测距方法的准确性和实用性。     

输电线行波测距中雷击与短路故障的识别

掌握超高压、高压输电线路上雷电冲击发生的位置和频次等信息,对输电线路的防雷保护及系统运行水平的提高具有重要的理论和现实意义,故而利用现有可检测与定位线路雷击的行波测距装置,提出了一种基于小波包能量谱和暂态行波特征分析的雷击与短路故障识别方法。通过对500kV输电线路的非故障性雷击、故障性雷击以及普通短路故障的仿真研究,提取出电流行波信号的特征和信号各频段的能量分布规律,结合这些特征和规律提出了对3种暂态过程进行识别和分类的具体算法。EMTDC仿真验证了该算法的正确性。     

基于差值矩阵的多端输电线路故障定位研究

针对现有多端输电线路故障行波检测困难、定位精度不高、判定算法复杂等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)算法和Hilbert变换相结合的行波检测法和一种基于差值矩阵的多端输电线路故障行波定位算法。首先通过行波传感器采集故障行波信号,利用VMD分解算法对故障行波进行分解,结合Hilbert变换提取模态分量IMF1的瞬时频率,根据第一个瞬时频率的奇异点位置确定故障行波的达到时刻。然后利用行波到达各端的时间和行波传输原理,得到多端输电线路故障分支判定矩阵。最后根据故障分支判定矩阵确定故障支路,实现故障点的精确定位。ATP/EMTP仿真结果表明,所提检测方法能够准确检测故障初始行波的到达时间,多端输电线路定位算法能够准确判定故障支路,相比于HHT检测方法下的定位算法,进一步提高了定位精度。     

基于EEMD的声阵列滚动轴承故障诊断

研究针对滚动轴承故障诊断中的类型和位置分析问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的声阵列滚动轴承故障诊断分析方法。以EEMD分解信号的峭度和能量作为评价指标,提取包含故障信息的IMF分解信号,根据滚动轴承理论故障频率及其倍频分析对分解信号进行窄带滤波后通过Hilbert包络谱实现故障类型判断,通过对窄带滤波后的分解信号使用声阵列技术进行声像分析实现滚动轴承故障定位分析。最后通过试验进行了方法验证,结果表明过使用基于EEMD分解的阵列分析方法,可更为直观确定故障位置和故障类型,有利于有轨机车等多轴承驱动系统轴承故障的快速和实时诊断,对于确定检修、制定合理维修决策、改进维修质量具有十分重要指导意义。     

基于广域行波波头频率分量幅值比信息的输电网非同步故障定位

现有电网行波故障定位方法大多依赖行波到达时间和波速信息,需要精确同步。提出一种利用线模电压初始行波波头频率分量幅值比信息的输电网故障定位方法。该方法基于初始行波波头频率分量幅值的衰减特征和行波最短传播路径,采用虚拟故障点法,利用全网测量点的实际和理论幅值比差值构建故障线路识别判据;在保证训练普适性和少训练样本的前提下,利用径向基函数(RBF)神经网络拟合初始行波波头2个不同频率分量幅值比与故障距离的非线性关系实现故障精确定位。所提方法只需初始行波波头较低的频率分量幅值比信息,无需全网布置测量点和精确同步。在PSCAD/EMTDC中建立了IEEE 30节点系统的仿真模型,仿真结果表明所提方法定位精确、可靠性较高。     

基于行波全波形主频分量的单端定位方法研究

针对线路参数依频变化导致的时域行波波头畸变无法精确标定,传输波速无法准确计算的难题,提出一种基于行波全波形主频分量的单端定位方法。该方法选取广义Morse小波刻画故障行波的时频谱,获得行波全波形,多维度展现故障信息;定性分析行波波头衰减和传输波速的依频变化特性;定量计算全波形各频段能量,提取能量最大的频段,作为行波全波形主频分量;利用Teager能量算子增强波头突变特征,精确标定行波全波形主频分量下初始波头和第二反射波头对应时刻,准确计算主频分量对应的传播速度,实现基于行波全波形主频分量的单端行波定位。PSCAD仿真结果表明,所提定位方法具有较强的算法适应性,通过提高波头标定精度和传输波速计算准确性,有效提升单端行波定位方法的可靠性与精度,定位绝对误差小于120m。     

小波变换和数学形态学在行波法故障测距中应用比较

输电线路的行波法故障测距装置完成的主要任务是对录到的电压或者电流行波信号进行信号处理,最终实现故障定位。行波信号中的突变点所在时间点是故障出现的时间点。目前,信号(图像)处理中检测奇异值所用的工具有两种,小波变换和数学形态学。详细说明了小波变换和数学形态学用在行波法故障测距中信号处理部分的原理和相关算法,从不同角度进行了大量的仿真,对仿真所得到的数据进行分析和比较,从而得出二者用在行波法故障测距中都是可行的,同时又都具有各自的特点。     

基于VMD-WVD的故障行波全波形时-频分析方法

受高阻接地故障、过零点故障和高频噪声等因素的影响,行波波头检测困难,导致行波保护和故障定位方法可靠性不高.由于故障行波具有全时频特性,检测一定时间窗内时频域行波波形将包含全景故障信息,从而实现故障特征可观测.融合故障行波时频域信息,提出了基于全波形信息的故障行波表现形式.在此基础上,提出了一种基于变分模态分解(VMD)...     

线缆混合输电线路故障组合行波测距方法及影响因素研究

电缆-架空线混合输电线路的故障暂态行波具有复杂多变的传播特性。通过理论分析和仿真验证,深入研究电缆-架空线混合线路故障暂态行波的产生机理及传播特性。并基于此阐明混合线路的单双端组合行波测距原理,详细探究了过渡电阻、故障初始相角、故障类型、故障距离对混合输电线路故障电压行波、电流行波的传播特性及组合行波测距精度的影响。同时计算分析了电缆金属屏蔽层单端接地线上的故障电流随故障距离的变化关系。过渡电阻、故障初始相角、故障类型对220 kV电缆-架空线混合线路的故障电压行波、电流行波幅值有显著影响,但对行波的第一个波头到达线路两端所需时间无影响。不同故障位置下,混合线路故障行波的幅值及第一个波头到达两端所需时间不同。电缆金属屏蔽层采用单端接地方式时,电流行波幅值随电缆故障距离增大呈非线性单调递减的特性。     

基于迭代软阈值压缩感知理论的直流输电双极短路故障测距方法

现阶段直流输电线路的故障测距方法主要为行波法,此方法存在波头捕获困难,波速难以确定等问题。因此提出基于迭代软阈值压缩感知理论的直流输电双极短路故障测距方法:在输电线路中根据预设定位精度定义“虚拟节点”, 根据两个“虚拟节点”之间的等效阻抗和两端的模块化多电平换流器（modular multilevel converter, MMC）列出输电线路的节点导纳矩阵,结合输电线路上测点测得的故障电压高频分量值,列写节点电压欠定方程;将故障点的对地注入电流等效为离故障点最近的一或两个“虚拟节点”的注入电流;通过压缩感知算法求解出电流稀疏向量,其中全局最优或局部最优的点即可认定为故障点。仿真结果表明,提出的方法能够准确定位故障点,结果稳定。     

消除暂态过程影响的滤波算法及其在故障测距中的应用

电力系统故障暂态过程中,电压、电流信号包含着衰减直流等暂态分量,这必然对故障暂态过程电气量的获取精度产生影响.通过构建精确求解基频及整次谐波分量的非线性方程以及将其转化为线性方程进行求解,并针对离散化积分引入的误差进行修正,提出一种能完全滤除衰减直流分量的高精度、高稳定的滤波算法.通过对各种典型信号及幅频特性的分析,验证了该算法计算精度高、稳定性好,且对非整次谐波等故障暂态分量具有较强的抗干扰能力和抑制作用,其在故障测距中的应用表明该算法能有效提高故障暂态过程中的测距精度.