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。     

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。     

利用模量传输时间差的特高压直流线路故障测距

故障行波零模分量与线模分量到达线路端测距装置处的时间差与故障距离之间呈非线性关系,反向传播BP神经网络具有良好的非线性逼近拟合能力,可以利用BP神经网络对这种关系进行拟合以达到故障测距的目的。以小波分解各个频带下模量传输时间差为输入特征量、故障距离作为输出特征量,对神经网络进行训练,形成故障测距神经网络模型。仿真表明该基于模量传输时间差的特高压直流输电线路单端故障测距神经网络算法精度较高。     

基于波前陡度的输电线路单端行波故障测距

输电线路单端行波故障测距方法中故障点反射波头识别困难.故障初始行波的波前陡度与故障距离相关,文中分析了波前陡度与故障距离的关系,提出了波前陡度与小波波头识别相结合的单端行波定位方法.方法首先对线路故障后记录的单端行波波形求取小波变换模极大值,获取初始波头及各反射波头起始点,再通过首波头波前陡度计算初步故障距离,筛选最接近该距离的小波模极大值以确定故障点反射波头并进行精确测距.算例结果证明了该方法的有效性.     

基于小波变换的改进双端行波法故障定位研究

由于双端行波法的波速不确定性和时钟不同步性,会对输电线路的故障测距造成很大的影响,因此为提高输电线路的故障定位精度,采用了一种改进的双端行波法,即通过测量首波头及近端反射波到达线路两端的时间,利用相对时间差值消除波速,确定故障距离。基于ATP EMTP仿真软件搭建双端输电线路模型,利用小波变换分析故障行波电流。仿真结果表明,改进双端行波法不受过渡电阻、故障位置的影响,且能实现高精度的故障定位。     

基于改进双端行波法的特高压输电线路故障定位方法研究

由于传统双端行波法采样信号时间的不精准以及波速的衰减作用，对输电线路行波故障测距的结果造成巨大的影响，为了提高故障定位的精准度，提出一种改进的行波双端测距法。该方法利用高频传感器对行波的波头进行采样有效提高测距精度，并提出修正波概念，在传统双端行波算法基础上进一步改进，减小了测距误差。基于MATLAB仿真软件搭建双端输电线路模型，利用小波变换对行波信号进行分析。仿真结果表明，该方法不受故障距离、故障类型及过渡电阻的影响，适应性强，能实现精准定位。     

小波包结合PSO-RBF故障测距法

针对传统高压直流输电故障测距方法存在的缺陷,提出了基于小波包分解与径向基函数RBF(radial basis function)神经网络相结合的故障测距算法。通过RBF神经网络拟合逼近能量比与故障距离之间的非线性关系,采用粒子群优化算法进行优化,运用小波包分解算法提取故障暂态电压信号的频谱能量对RBF神经网络进行训练学习,形成PSO-RBF故障测距模型。将反映故障位置的特征数据输入训练后的模型可进行故障测距。大量仿真结果表明,该方法精度较高,耐受过渡电阻能力强,大幅度提高了高压直流输电系统故障测距的准确性。     

HHT结合QPSO-GRNN的同塔双回输电线路故障测距

为提高同塔双回输电线路故障测距的精度,提出将希尔伯特黄变换和量子粒子群优化的广义回归神经网络相结合的方法用于构建测距模型.首先将线路两端采集的故障电流进行相模变换,选取其特征模量进行希尔伯特黄变换;将变换得到的2个采样点作为模型输入,对应的故障距离作为模型输出,构建经量子粒子群算法优化的广义回归神经网络;在网络中进行训...     

考虑强非线性和波速变化特性的特高压直流输电线路故障测距方法

特高压直流输电系统具有强非线性。采用小波变换方法的传统直流输电线路行波测距原理在实际工程中存在适应性问题。现阶段行波测距技术存在行波到达时刻与行波波速难以有机统一的问题。针对此问题,提出一种考虑强非线性系统和波速变化特性的特高压直流输电直流线路故障测距方法。从测距方法的适应性角度出发,提出非常适合暂态信息处理的改进的希尔伯特-黄算法,利用该算法可准确标定故障初始行波波头。从测距精度角度出发,分析故障行波波速变化特性,发现线路参数的频变特性和行波波头的衰减造成行波波速与故障距离呈非线性关系。据此提出神经网络算法,利用该算法将不必计算行波波速便能实现故障测距。大量仿真结果表明,该测距方法在不同故障距离和不同过渡电阻下的测距精度较高,鲁棒性较好。     

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。     

基于小波和神经网络的配电网故障测距算法

目前,树型配电网单相接地故障测距问题仍未得到较好解决.通过对零模和线模行波传输规律的分析,发现了零模-线模行波的传输时间差和零模波头的Lipschitz指数随传输距离变化的规律.以此为基础,利用小波的时频分析能力和BP神经网络的强非线性拟合能力,提出了基于小波和神经网络的故障测距算法,通过ATP仿真软件进行了仿真验证.仿真结果表明,该算法不受配电网分支线路、故障初相角、过渡电阻等因素影响,具有较高的测距精度.     

基于Dijkstra算法的电网故障行波定位方法

为避免电网故障行波定位方法中环网的复杂解网运算,提出了一种基于Dijkstra算法的电网故障行波定位新方法。该方法在电网中某条输电线路故障后,在所有变电站检测记录初始行波到达时间。然后,利用Dijkstra算法计算最短路径,建立最短路径距离矩阵,并利用最短路径矩阵和初始行波到达时间计算故障距离,建立故障距离矩阵。最后,对故障距离矩阵中的元素进行有效性识别,并综合所有有效故障距离得到精确的故障点位置。仿真结果表明该方法无需复杂环网的解网运算,可有效提高网络定位的可靠性与准确度。     

基于模量行波传输时间差的线路接地故障测距与保护

随着输电线路电压等级的不断升高,基于行波原理的故障测距和超高速线路保护已经成为目前研究的热点。通 过对接地故障时零模和线模行波传输规律的分析,得出以下结论：1）零模检测波速度和波头李氏指数之间具有特定对应关系;2）零模和线模行波分量传输时间差与传输距离之间具有单调非线性递增关系;3）阻波器对零模和线模电压行波分量的影响不同,模量传输时间差在区内末端和区外出口故障时具有突变特性。根据以上分析,利用小波变换和BP神经网络技术,导出了基于零模和线模传输时间差的接地故障测距、单端量保护新算法,并利用ATP中考虑频散特性的线路模型进行了仿真,仿真结果证实了上述算法的有效性。     

小波能量谱和神经网络法识别雷击与短路故障

现有行波测距装置可以同时对线路雷击和普通短路故障进行检测与定位,但其不能将两者区分开来,为此提出了一种基于小波能量谱和神经网络理论的输电线路雷击与短路故障的识别方法。首先,利用小波变换将故障测距装置采集到的各种电流行波信号分解为不同频带的重构信号,并计算信号在各个频带内的能量,提取小波能量谱,然后构造信号的小波能量分布特征向量,将其作为BP神经网络分类器的输入,最终实现雷击与短路故障的识别。仿真结果显示,该方法在不同故障相角和过渡电阻的情况下均能达到满意的识别正确率,是一种有效的线路雷击与普通短路故障识别方法。     

基于小波阈值去噪和CEEMD的混合三端直流输电线路故障测距

针对行波法测距精度受波速、行波波头标定的精度以及噪声的影响,提出一种基于小波阈值去噪和CEEMD-HT结合的混合三端直流输电线路测距方法.首先利用小波阈值去噪对故障信号滤噪,然后对滤噪后的信号使用互补集合经验模态分解和希尔伯特变换标定初始波头的到达时间.再根据故障行波到达测量端时间比值识别故障支路.最后考虑到行波波速难...     

半波长输电线路行波传播特性及故障测距

为了研究行波测距在半波长输电线路上的适用性,首先基于行波幅值衰减特征和折反射规律,估计适用单端测距的临界故障距离。其次,分析不同故障状况下行波畸变对传统测距方法的影响,据此提出适应半波长线路故障定位的新方案。该方案在线路中间布置额外测点,利用该测点行波极性判断故障区段,选择在故障区段内采用单端或双端法进行精确测距。利用PSCAD/EMTDC搭建半波长输电线路模型,进行不同情况下的故障仿真,结果表明:单端行波测距可以适用的临界故障距离约为100~240 km;此外,所提方案能消除测距死区,有效提升测距精度,基本不受故障条件、调谐网络和负载状况影响,具有较高可靠性。     

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。     

基于改进形态Haar小波在输电线路故障测距中的应用研究

提出将改进形态Haar小波（IMHW）用于输电线路行波测距中。从信号的时域上提取奇异点,能够较为快速和准确地定位奇异发生的时刻,适合应用于输电线路故障测距。大量ATP仿真结果表明采用基于IMHW变换的行波测距能够准确地提取行波信号的波头位置,具有较高的测距精度。IMHW变换主要是加减和取极值运算,与经典Mallat小波算法相比,该算法具有结构简单,算法量较小,易于工程实现的特点。