基于ARIMA的矿山电网故障暂态行波波头辨识及故障测距

由于矿山电网含有大量的整流设备及非线性负载,运行时含有稳定的高次谐波分量和高频噪声,同时矿山电网多为短距离线路,故障后产生的暂态信号与原有高次谐波混叠严重,给行波故障测距带来了极大的困难。通过分析矿山电网故障行波的时域特征,提出基于整合移动平均自回归模型(ARIMA)对行波波头到达前的高频周期信号进行预测,并结合波头到达时刻的真实波形得到波形残差,同时对残差进行平稳性校验,通过行波波头到达时刻前后残差平稳性的不同确定准确的波头到达时刻,进而实现行波故障测距。利用低压电缆网络仿真实现矿山电网故障,仿真结果表明:与小波变换与经验模态分解相比,所提方法能够准确辨识行波波头,且不易受故障状况和噪声的影响,能有效提升行波可行性及精度,尤其适用于含有整流设备及非线性负载矿山电网故障测距。     

配电网故障定位技术发展现状及展望

快速准确的故障定位是电网快速自愈的基础,是实现智能配电网的基础关键技术。文中结合近年来国内外学者的研究成果,对现有的配电网故障定位研究进行了综述,归纳总结了利用暂态电气量特征和稳态电气量特征的故障区段定位方法,基于行波法、阻抗法及非行波分析的暂态电气量、非稳态分析的稳态电气量的故障精确定位方法。对各类方法的先进性和存在的问题进行了述评,并结合实际工程应用、国内外研究现状与配电网的发展趋势,对未来配电网故障定位研究进行了展望。