基于神经网络的配电线路综合故障定位方法

针对配电网分支多、故障点信号弱的特点提出了一种利用C行波法和PNN神经网络的功能互补性来实现对带有分支的配电网故障线路的准确故障定位的方法.首先利用C行波法确定故障点到母线端的距离;由于到母线端同样距离的分支可能不止一个,故利用PNN神经网络的模式识别功能来进一步确定故障分支,从而可以实现精确故障定位.理论分析和仿真结果表明,该方法能够准确地确定带分支配电网单相接地故障位置.     

农村配电网单相接地故障定位方法研究

介绍了国内外农村配电网单相接地的故障定位方法,提出了一种基于小波变换对信息进行处理的反射行波分析法。利用农村配电网架空线路带有分支的特点,对各个分支点的反射波进行信号分析,根据小波变换后的模极值和矩阵特征值来确定故障位置。结果表明反射行波分析法能准确地确定故障位置。     

基于C型行波与SVM的配电线路故障定位

在进一步研究C型行波故障定位方法的基础上,通过对现有配电网故障定位方法的分析,针对我国配电线路分支较多,故障信号难以捕捉的特点,提出了基于C型行波与支持向量机SVM(support vector machine)的配电线路综合故障定位的方法。该方法不仅融合了C型行波在故障测距中的优势与支持向量机在模式识别方面的功能,而且采用小波降噪技术对故障信号加以处理,通过优化SVM参数,并与BP人工神经网络法进行对比得出:SVM分类法能够准确判断故障区段。经过EMTP与Matlab仿真实验表明:C型行波与支持向量机相互结合的方法能够准确地对带有多分支的配电网进行单相接地故障的定位。     

10 kV配电线路综合故障定位方法研究

针对配电网的特点和故障定位的难题,对传统的故障定位方法进行了分析。在总结这些方法的基础上,提出了利用多种信息来构造一种基于行波-直流法的综合定位方法。本文在深入研究C型行波定位法的基础上,为了更明确地确定故障的具体位置,提出了采用直流注入法作为补充的行波-直流综合故障定位方法,其目的是利用不同方法的互补性来提高故障定位的准确性。该方法分2步进行定位,首先利用C型行波法确定故障距离,然后利用直流法确定故障分支。这种行波-直流综合故障定位方法充分利用了行波法[1]操作简单、定位速度快,以及直流定位法应用范围广、能准确确定故障分支的优点,可以实现精确故障定位。理论分析和ATP仿真结果表明：综合方法不受网络结构、分布电容和线路参数的影响,能够准确地确定配电网单相接地故障位置。     

基于行波检测的水电配电网单相接地故障定位

对单相接地故障进行精准定位有利于提高水电配电网供电质量、减少断电造成的损失.为此,针对传统定位方法存在的定位误差大、检测耗时长的问题,设计了基于行波检测的水电配电网单相接地故障定位方法.定位过程共分为两个阶段:一是水电配电网单相接地故障选线,确定发生故障的线路.二是针对行波信号中存在噪声的特性,将行波检测法中的双端法与二进小波变换过程相结合,借助于二进小波变换的消噪作用和异常点定位能力,对单相接地故障位置进行精确定位.实证结果表明:与传统定位方法相比,利用行波检测方法后的定位误差更小、故障检测时间更短,为水电配电网单相接地故障的及时修复奠定了重要的基础.     

10KV配电网单相接地故障综合定位法

中性点不接地的系统运行方式广为我国10kV配电网所采用,发生单相接地故障时,流经对地电容的故障电流较小,使得故障信号难以捕捉,加之网络分支较多,故障定位难以实现。为了解决快速定位的问题,提出了C型行波与决策树相互结合的综合故障定位法。首先利用C型行波在故障测距中的优势与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的去噪功能,确定故障点与测量端之间的距离;其次利用决策树的分类功能针对网络多分支的特点,对线路不同区段进行分类,判断故障信号来源,并通过与BP神经网络与RBF神经网络的判断结果进行对比表明:C型行波与决策树相互结合的方法能够准确地对带有多分支的10kV配电网进行单相接地故障的快速定位。     

基于C型行波法的配电网故障定位的实用研究

提出了利用C型行波法在配电网中进行故障定位的方法.该方法分两步进行,第一步定出故障距离,第二步定出故障分支.在线路始端注入高幅值窄脉冲并检测从线路返回的波形,比较进行自适应滤波后正常和故障两种情况下的波形,得到故障距离.提出行波传输的特征波的概念.通过分析故障录波的特征波,来确定故障分支.将故障测距和故障分支结果结合起来达到精确定位.通过理论分析、ATP仿真及现场实验,并对所得数据进行有效分析,证明了该方法的正确性,也说明该方法在配电网故障定位中是实际可行的.     

C型行波法在配电网故障测距中应用之研究

为解决配电网故障定位问题,使配电网故障定位自动化,以减少巡线工作量和用户停电时间,提出了利用C型行波法对单相接地故障进行故障测距的方法。该方法基于C型行波定位理论,通过在线路始端注入一高幅值脉冲,使用高采样率采集装置在始端接收返回波形,再选取适当的滤波器进行数字滤波滤除噪声提纯有用信号,并使用隔点差分的方法确定行波在线路始端和故障点之间返回所用的时间,从而在较短时间内计算出故障距离。同时,通过分析行波在带分支线路中的传输过程,提出了确定简单配电网络的拓扑结构的方法。经过理论分析、ATP仿真及实验室模拟实验,并对所得数据进行有效分析,证明了该方法的正确性,也说明该方法在配电网故障定位中是实际可行的。     

单-多端行波组合的架空线配电网单相接地故障定位方法

针对配电网网络结构复杂,分支多,故障定位困难,提出了一种单端、多端行波相结合的配电网单相接地故障定位方法。首先根据配电网拓扑结构,依据最优配置原则,选取需安装行波定位装置的配变终端,然后通过奇异值分解(SVD)对故障行波信号进行检测,应用多端行波故障选线算法判别障故障线路。在此基础上,各行波定位装置采用小波波形相关性方法,检测两个相关反射波时间差进行单端行波测距。仿真结果表明,该方法在某台定位装置失灵、时间记录错误时也能实现配电网的故障准确定位,具有很强的容错性和较高的定位精度。     

基于KSOM-Elman网络的配电网故障定位方法

针对配电网分支较多、故障数据特征不明显引起的故障定位困难的问题,提出了一种基于行波测距和核自组织特征映射网(kernel self-organizing feature maps,KSOM)-Elman神经网络的故障定位方法.首先利用行波法和小波变换进行故障测距,搜寻故障可疑分支;其次在传统自组织特征映射网神经网络中引进高斯核函数,构建KSOM网络聚类器,将无标签故障样本数据分组,并结合Elman神经网络对聚类数据进行监督训练和学习,从而判断故障分支,精确定位故障点位置;最后将KSOM-Elman神经网络与其他神经网络的定位结果对比.经过仿真验证,该方法可靠有效,定位效果优于其他网络.