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基于小波神经网络和故障录波数据的电网故障类型识别 总被引：15，自引：3，他引：15
电力系统发生大面积复杂故障后,调度人员仅仅依靠来自数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统的保护和开关接点的变位信息难以做出准确的判断,来自故障录波装置记录的模拟量信息越来越成为故障诊断和系统恢复的重要依据。为了进一步提高超高压输电线路故障类型识别率和计算速度,文中利用提升小波和PNN网络构造了新的小波神经网络故障识别模型,应用bior3．1提升小波对故障电流进行分解,将分解到的 (0,375)Hz频率段的小波系数输入到PNN神经网络。通过 ATP仿真及华东电网实际故障录波数据的测试和比较结果表明:该模型具有很高的识别率和收敛速度,并有望将该模型应用到电网故障诊断系统。 相似文献
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超高压电网振荡模型的准确设计是进行振荡与故障识别算法研究的前提.提出并论证了超高压电网振荡频率变化连续且可导原理,设计出具有连续可导性质的电网振荡频率函数,重新设计了振荡初始与复归阶段的频率变化函数,尤其在振荡复归阶段,使用具有衰减特性的反双曲函数来模拟振荡频率逐步衰减,直至恢复正常的过程.通过典型算例验证了该新模型的有效性. 相似文献
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在对传统的功率因数测量方法分析的基础上,提出了电力系统中的功率因数的基本算法:即基于工频量的功率因数的求取方法.传统的测量方法,没有很好地考虑系统的不对称性所造成的谐波以及非周期分量对功率因数测量的准确性的影响,测量精度不够.本文提出的基于DSP技术的功率因数测量方法,充分利用DSP的计算功能,对电压、电流的采样序列信号,先进行带通滤波,再进行傅氏滤波,基本上消除了非周期分量及各次谐波对功率因数测量的影响,得到完全的基于工频的功率因数.前置的数字式软件带通滤波能够弥补常用的硬件低通滤波的缺点,能得到工频附近的频带信息,该信息再进行傅氏滤波,能够得到工频分量的电压、电流,从而可以得到基于工频分量的功率因数. 相似文献
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提出了一种基于J2EE架构的分布式继电保护定值管理系统的设计思想,阐述了引进该项技术的必要性,详细介绍了该系统的体系结构以及数据库和应用程序服务器端的程序实现方案。结果表明,该结构不但可以使系统各部门实现分布式管理、数据共享,还大大提高了系统的实时性、扩展性和开发效率。 相似文献
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对于采用基频电气量进行输电线故障测距的方法,基频分量提取的精度与故障测距的精度有着直接的关系。本文总结了故障测距过程中遇到的问题及解决方法,通过对不同滤波器的性能的比较,发现故障测距中,滤波的作用非常大。测距结果表明,当电力系统中存在着大量的非周期分量和高次谐波时,只有当滤波的精度满足一定的要求后,故障测距的精度才能完全满足现场要求。 相似文献
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本文给出了一种判据函数，用来评价数字继电保护算法的灵敏度。为了验证这一评价方法的正确性及通用性，选择了有代表性的四种算法，结合一电力系统模型，针对不同的继电保护的要求进行了大量的计算机仿真计算。 相似文献
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对计算机继电保护的各种算法,合理权衡其响应速度和滤波能力极为重要。本文针对速度快、滤波效果较好的半波富里叶算法进行了分析,就其影响算法精度的主要问题——衰减直流分量,提出了加以克服的补偿方法。本文还对半波富里叶算法中常用的非周期分量补偿方法的误差进行了分析比较,结果表明本方法明显优于其它方法。 相似文献
