基于行波全景特征深度挖掘的单端故障定位方法

现有的故障定位方法基于局部波头故障特征,存在微弱故障(过零点附近故障、高阻接地故障)和母线出口处故障定位失败的技术瓶颈。为此,论文提出一种基于行波全景特征深度挖掘的单端故障定位方法。首先,基于时频域行波全景波形,理论和仿真论证了时域各次波头到达时序能反映不同故障区段,各次波头频率分布能反映故障位置,定性分析了行波全景波形与故障位置一一对应的映射机理,论证了行波全景波形唯一性理论;然后,以时频域故障全景波形为输入特征量,利用轻量级LeNet-5模型构建卷积神经网络(convolution neural network,CNN),并采用3×3小尺寸卷积核挖掘全景波形故障特征,建立全景波形特征量与故障距离的映射关系,实现精确故障定位;最后,利用激活热力图可视化技术展现CNN各卷积通道挖掘全景波形故障敏感特征,有力论证了所提方法具有强适应性的内在原因。仿真结果表明该文所提方法具有较高的定位精度,特别是针对微弱故障和母线出口处故障具有较强的算法适应性,故障定位平均绝对误差为99.855 m。     

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)...     

基于多源暂态信息融合的单端故障定位方法

该文深入剖析故障暂态信息产生、传输、传变的机理,提出一种基于多源暂态信息融合的输电线路单端故障定位方法。根据故障暂态信号的传输过程和折反射机理,定性分析不同故障位置暂态信号的时-频差异性,揭示故障位置和时频特征量之间的内在联系,挖掘暂态信息中能够充分体现时频域差异性的五种典型故障特征量：各次暂态浪涌到达时间差、幅值、极性,各次暂态浪涌高低频电压幅值比和主频分量波速度。利用五种故障特征量,构建暂态信息融合矩阵,量化分析不同故障条件下,暂态信息矩阵的相似性和差异性,进而实现电力线路的准确故障定位。该文所提方法融合多源暂态特征量,有效地克服了现有故障定位方法对单一特征量准确提取的严重依赖,具备较强的容错性能。理论研究和大量算例分析结果表明：所提定位方法受故障条件影响小,在线路发生末端高阻故障或者电压过零点故障时,仍能准确定位故障位置,可靠性高。     

基于首行波主频分量的柔性直流输电线路单端量行波保护EI北大核心CSCD

基于传统柔性直流输电线路行波保护存在耐过渡电阻能力不足,保护整定缺乏依据的问题。该文首先分析区内、外故障保护安装处首行波频率分量的衰减特征,揭示区内故障首行波频率分量衰减规律,区内、外故障首行波频率分量衰减差异性。然后,深入分析保护安装处故障首行波解析式,增强高频分量在能量计算中的影响,构造出能够反映故障位置和线路边界衰减特性的首行波主频分量。首行波主频分量解析式表明主频分量随故障距离增加而减小,区内、外故障首行波主频分量存在显著差异。在此基础上,提出一种基于首行波主频分量衰减特征的单端量行波保护方法,该方法充分利用了首行波全频段信息,原理上不受过渡电阻的影响且主频分量解析式也为保护阈值整定提供了理论依据。仿真结果表明所提保护方案能够快速准确识别区内、外故障,首行波主频分量能有效反映故障位置,整定简单易行,耐过渡电阻能力较强,在不同网络拓扑结构下具有较强的适应性。