基于Park变换的配电网多端行波故障定位方法

单端和双端行波定位方法都很难准确定位配电网故障,因此提出一种采用多端行波的配电网故障定位方法.首先给出基于Park变换的自适应行波检测策略,在分析双端行波定位缺陷的基础上,根据检测到的行波到达各配电线路末端的时间,给出多端行波故障定位的原理.该方法克服了由于配电线路结构复杂所造成的反射波识别困难,而且不受故障类型、故障初始相角和接地电阻大小的影响.采用PSCAD/EMTDC仿真软件和MATLAB软件对不同的故障工况进行仿真,仿真结果表明,本文方法能够快速准确地定位故障点,从而证实了该方法的有效性和可靠性.     

基于配电网故障定位技术的研究

随着科学技术的发展,配电管理系统对配电系统自动化技术也提出了越来越高的要求。目前,配电网的故障定位和网络重构是配电自动化的关键功能,是目前国内外研究的热点。论文针对当前配电网的需求,对国内外在配电系统故障定位诊断方面已有的研究做出了深入的分析,构造出具有高容错性,快速性,准确性的配电网故障定位技术。     

基于小波变换的双端输电线路行波故障定位

为了消除行波波速不确定性和线路弧垂对双端输电线路行波故障定位造成的误差影响,提出了一种在输电线路中间某一位置增加一个检测点的三测点定位方法;该方法首先对电流行波信号进行相模变换,得到相互独立的线模分量,其次对得到的线模分量进行小波分析,检测出行波波头到各测量点时间,最后代入相应的公式计算出故障距离; MATLAB仿真实验结果表明:该方法不受过渡电阻、行波波速、故障类型等因素的影响,测距误差较小,原理简单,具有较高的准确性和良好的适用性。     

基于改进S变换的配电网故障定位方法

该文提出了一种基于改进S变换提取行波特征频率的配电网故障定位方法。配电线路故障产生的暂态行波在波阻抗不连续点之间来回反射,从而在不同的振荡路径上形成不同的特征频率分量,根据故障路径特征频率分量的大小可以计算出故障距离。S变换是一种性能优越的时频分析方法,该文将其应用到行波特征频率的提取中,仿真结果验证了该方法相此基于Morlet连续小波变换方法的优越性。     

基于小波变换的配电网单相接地故障选线方法

分析了配电系统发生单相接地时的故障特征，在研究了现有选线方法的基础上，提出了利用小波变换的奇异性检测理论进行故障选线的新方法。该方法对单相接地故障的暂态分量进行小波变换，通过比较零序电流小波变换模极大值的大小和极性判别出故障线路。MATLAB仿真结果表明，该方法能够准确、可靠地实现故障选线，且不受故障电阻及中性点接地方式的影响。     

基于数据挖掘模型的配电网故障定位诊断

由于配电网故障定位所依据的故障信息来自于户外的FTU，其运行环境较恶劣，元器件受损或信息丢失的可能性高，易形成变异故障模式，导致故障定位的错判，提出基于粗糙集（RS）理论和遗传算法（GA）相结合的数据挖掘（DM）模型来处理实时输入信息的畴变和实现配电网的故障定位。首先通过RS对变异故障信息域的数据集进行划分，再用GA挖掘出输入信息与故障定位诊断结果间冗余关系及内在关联性规则。经仿真测试证明，基于DM模型的故障定位与基于常规前馈神经网络（FNN）故障定位原理相比，前者具更高的容错性能。     

基于概率条件下配电网故障区段定位方法

馈电线路发生故障时,故障区段必然位于两个相邻负荷开关之间的线路上,通过馈线终端单元采集故障信息上报SCADA系统,得到负荷开关上馈线终端的有关故障信息序列,利用故障信息进行故障区段定位。建立基于概率条件下的故障区段定位模型,利用发生故障时的最大故障概率这一条件进行故障区段定位,简单可靠。     

油田配电网故障定位方案研究

目前有多种输电线路准确定位方法,其中,多数是采用集中参数模型。由于这些模型不能表示输电线路的电容作用,致使误差较大。本文根据笔者在多年从事继电保护实践中积累的经验,针对6.10kV线路的特点,结合故障定位的最新进展,利用线路的分布参数模型,提出一套油田配电网故障定位的全新方案。该方案在理论上是可行的,有些部分已在实践中得到检验。     

多电源配电网的复故障定位网络模型

提出一种使故障定位算法能够应用于多电源配电网复故障情况的网络模型,该网络模型考虑了算法中与故障电流有关的量的方向性,在假定由某电源供电的功率流向为正方向之后,多电解配电网的故障定位问题实际上转化为单一电源情况下的故障定位问题,如果对每一个电源都假定一次正方向,在每一个假定正方向下都用故障定位算法求一次故障设备,那么最后就可以找到所有的故障设备。     

基于拓扑辨识的配电网故障定位算法

针对配电网存在T接点的情况,提出了基于拓扑辨识的配电网故障定位算法。该算法将配电网络的拓扑描述矩阵分析成不含区域和只含区域的矩阵描述方式,有效地解决配电网的故障区段判断;同时可以自动定位区域的顶点,适应多变的网络结构。     

基于行波原理的10 kV电缆网络分布式故障定位方案

在线故障测距对于城市10 kV电缆线路的故障查找与修复非常重要,由于配电线路结构复杂,不能直接应用现有单端或双端行波测距技术,无法迅速对故障点进行准确测距和排查抢修,对居民生活和企业生产带来一定不便和经济损失。本文分析了典型10 kV电缆网络接地故障时的电压与电流行波特征及其在线路中（特别是环网柜、线路末端处）的折反射规律,阐述了一种安装于环网柜与线路末端的分布式故障行波测距系统的系统构成、工作原理,并给出了高速数据采集、传感器采集频带选取和线路末端电流行波获取方法等关键技术方案,利用多例现场实例验证了该技术与系统的可靠性和准确性。     

不受波速影响的输电线路双端行波故障测距算法

提出了一种双端行波故障测距新方法,该方法利用故障初始行波和两种反射行波到达线路两端的时刻来进行故障定位,有效降低了行波波速的不确定和输电线路长度差异对定位结果的不利影响,提高了定位精度.利用EMTP进行了仿真计算,仿真结果证明了其准确性.     

基于特征迁移和深度学习的配电网故障定位

故障诊断对电力系统的稳定运行至关重要。当配电网的拓扑结构发生较大变化时,难以获取大量带有标签的暂态数据,导致传统的故障预测模型精度难以提高。针对此问题,提出一种将特征迁移和深度学习相结合的配电网故障诊断新方法。首先,采集配电网不同线路的零序电流构造故障特征集;其次,引入加权半监督迁移成分分析(semi-supervised transfer component analysis, SSTCA)方法,利用混合核函数将不同拓扑结构下的特征样本映射到同一特征空间中,缩小数据间的分布差异性;最后,将映射后的源域样本输入卷积神经网络中进行分类训练,并测试映射后的目标域样本。通过Simulink仿真表明,在改变配电网拓扑结构的新场景下,所提的特征迁移方法与其他方法相比,对目标域故障定位精度最高,达到98%以上。     

含分布式电源配电网故障定位交互式二进制蝙蝠算法

针对配电网故障定位二进制粒子群算法定位速度慢且准确度低的缺点,结合群智能平台设计了一种交互式二进制蝙蝠算法(interactive binary bat algorithm, IBBA),部署在群智能计算节点(computing processing node, CPN)上的IBBA通过CPN自组织、自协作方式与邻居节点交互蝙蝠位置等信息,提高了算法搜索速度和全局搜索能力;通过建立适合多电源配电网的编码方式,引入防伪正系数和假定故障数量的评价函数,增强了算法适用性;搭建IEEE14节点配电网模型,模拟配电网在分布式电源接入和信息畸变等多场景下单点、两点故障状态,通过实验验证了IBBA的有效性。与传统二进制蝙蝠算法、二进制粒子群以及交互式二进制粒子群算法相比,IBBA的收敛性能和容错能力更优,定位准确度较二进制粒子群、交互式二进制粒子群算法分别提高6%和10%。     

基于SVD的双-单端煤矿井下电缆故障定位

行波测距最重要的是时间和波速的确定。双端测距需要GPS授时系统,两端的授时误差增加了首波到达时刻的准确性。对电缆线路来说,行波的色散更加严重。而且不管单端还是双端测距,波速的确定对结果的影响都非常大。故障线路两端同时利用Hankel矩阵方式下对到达两端的电流行波进行奇异性分解(SVD)。每端分别得到首波及第二个波形到达的时间。SVD在不同的分解层上的奇异点结果不会发生偏移,克服小波变换随着分解层数增加带来的奇异点偏移缺点。波速的大小与频带关系紧密,行波信号经过小波分解再重构为多个频带的时域信号。在计算每个频带下前两个波头之间的相似度后,选取相似度最大的频带得到电缆的波速。在考虑线路时频特征对行波波速v的影响同时,提出双-单端故障测距。最后两端分别得到的故障点位置经过误差纠正算法,使得结果更加准确。     

配电网线路高阻故障识别方法

由于故障特征不明显,检测难度大,高阻故障一直是配电网故障识别的难点。利用小波在时域和频域都具有良好的局部化性能,对暂态信号进行多尺度分解,并对各个尺度下的小波系数进行重构,抽取尺度3下的小波重构系数,计算各馈线的定时浮动窗内的量谱,根据其量值特征来识别故障所在线路。在研究电力系统各种暂态信号的基础上建立了配电网高阻故障仿真系统,通过PSCAD仿真平台利用高阻故障模型对配电网馈线进行高阻故障仿真分析。大量仿真分析表明,该方法能够有效提取故障的特征量,可对高阻故障进行在线识别。     

基于量子退火算法的配电网故障定位

由于分布式电源在配电网的高渗透给有源配电网的保护技术和策略带来了挑战,致使传统方法在故障诊断中稍显逊色。针对此现状本文提出基于量子隧穿效应的量子退火算法实现故障诊断,并通过对量子退火算法进行优化以改善其在复杂配电网故障诊断中有小概率陷入局部极小值的问题。首先拓展传统故障定位适应度函数为量子退火算法的评价函数;其次,提出混沌优化产生初始磁场强度和初始温度提高搜索效率,利用自适应公式计算扰动次数,并设计陷入局部最优时的扰动方法跳出当前最优可行解;接着构造具备升温特点的温度衰减函数,选择合适形式的磁场衰减函数;最后将改进的量子退火算法进行三种经典函数的测试,并分别应用于33节点单电源和33节点含分布式电源配电网两个故障场景中。模拟仿真表明,改进量子退火算法在故障定位问题中具备可行性,能够适应联络开关的开闭变化和多个含分布式电源的投切,表现出良好的定位准确率,容错性和全局寻优能力等。     

含分布式电源配电网故障检测与定位研究综述

分布式电源（Distributed Generation,DG）并入配电网已成为新型电力系统重要特征,配电网结构由辐射状转变为多源多端网络架构,由此引起的短路故障特性将发生根本变化,对配电网故障快速保护尤其故障快速检测与定位提出更高的技术要求。本文在综述研究现状基础上,从时空角度分别分析含分布式电源配电网故障新特性,阐述传统配电网保护技术局限性,给出含分布式电源配电网保护检测与定位研究展望,指出故障快速检测与定位配合具有快速操动机构的断路器,能够实现故障区域的快速有效隔离,以保障含分布式电源配电网的安全运行。     

XYZ空间与小波能量特征融合的车牌定位

针对复杂背景情况下的车牌定位问题,给出了一种融合了小波高频能量的方法。首先利用CIE-xy色品图进行颜色分割,找到符合车牌底色的候选区域。然后对候选区域进行数学形态学滤波,消除不必要的干扰。接着利用车牌特有的结构特征剔除明显不符合车牌特征的候选区域,提取符合条件的候选区域进行小波变换,由于车牌区域有着丰富的垂直方向纹理信息,因此比较候选区域的垂直高频能量,能量最高者即为初步选定的车牌区域。最后利用区域选择时的垂直方向小波变换系数对选择区域进行重构,并验证选择结果的正确性,如果为非车牌,则进行二次定位。该方法有效的解决了车身颜色与车牌底色相近时定位困难的问题。对各种条件下拍摄的225幅含有车牌的图像应用该算法,定位准确率达到98.2%。