本文關(guān)鍵詞：高壓輸電線路單相自適應(yīng)重合閘技術(shù)的研究

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【摘要】：自動重合閘技術(shù)具有盲目重合的缺陷,一旦重合于永久性故障,將給系統(tǒng)再次造成沖擊導(dǎo)致電氣設(shè)備工作條件惡化。自適應(yīng)重合閘技術(shù)具有事先辨識故障性質(zhì)和捕捉電弧熄滅時刻的功能,避免了重合于永久性故障和未熄弧的瞬時性故障。本文分析瞬時性故障恢復(fù)電壓階段和二次電弧階段的故障相端電壓特性,研究輸電線路單相自適應(yīng)重合閘故障性質(zhì)判別和瞬時性故障熄弧時刻捕捉方法。首先,研究了輸電線路發(fā)生不同性質(zhì)故障時的一次電弧的動態(tài)特性和瞬時性故障二次電弧的重燃特性及故障相端電壓波形的特征,利用ATP/EMTP搭建高壓輸電線路故障仿真模型和一、二次電弧模型,通過仿真獲得高壓輸電線路故障相端電壓的波形。其次,利用帶并聯(lián)電抗器的輸電線路瞬時性故障恢復(fù)電壓的拍頻現(xiàn)象,提出了基于恢復(fù)電壓包絡(luò)線斜率的故障性質(zhì)識別及重合閘方案(方案1)。該方案找出故障相端電壓在恢復(fù)電壓階段的波形包絡(luò)線,求取兩相鄰極值點間包絡(luò)線的平均斜率,當(dāng)該斜率大于整定值時,判斷故障為瞬時性故障,給出重合閘命令,反之為永久性故障,閉鎖重合閘。再次,根據(jù)瞬時性故障二次電弧階段故障相端電壓信號的特性,提出了兩種自適應(yīng)重合閘的實現(xiàn)方案(方案2和方案3)。方案2依據(jù)不同故障性質(zhì)下二次電弧階段端電壓波形的畸變率、高頻能量、電壓幅值的不同,利用傅里葉變換來獲取端電壓波形的畸變率、高頻能量和電壓幅值,分別將波形畸變率和高頻能量、波形畸變率和電壓幅值組成二維特征向量;采用兩個支持向量機(jī)分別對上述二維特征向量進(jìn)行分類從而達(dá)到識別故障性質(zhì)和捕捉二次電弧熄滅時刻的目的。方案3依據(jù)瞬時性故障和永久性故障的故障相端電壓波形的復(fù)雜度不同,利用均值局部分解故障信號得到PF分量,用近似熵算出PF分量的復(fù)雜度構(gòu)成特征向量,輸入給支持向量機(jī)來識別輸電線路的故障性質(zhì)以及捕捉二次電弧熄滅時刻。最后,在輸電線路不同故障性質(zhì)、不同短路位置及不同過渡電阻條件下,對上述3種方案進(jìn)行仿真驗證。結(jié)果表明,方案1能快速辨識瞬時性故障和永久性故障;方案2和3即能快速識別故障性質(zhì),也可準(zhǔn)確捕捉電弧熄滅時刻,且抗噪聲能力較強(qiáng)。
【關(guān)鍵詞】：瞬時性故障 永久性故障 波形畸變率 電壓幅值 高頻能量
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM75;TM762.2
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 引言10-11
• 1.2 國內(nèi)外自適應(yīng)重合閘技術(shù)的研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 基于一次電弧的方法11
• 1.2.2 基于二次電弧階段的方法11-13
• 1.2.3 基于恢復(fù)電壓階段的方法13-15
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容15-17
• 第2章 單相接地故障的電氣信號特性分析及仿真17-28
• 2.1 電弧特性分析17-21
• 2.1.1 一次電弧的動態(tài)特性分析17-18
• 2.1.2 二次電弧的動態(tài)特性分析18-20
• 2.1.3 恢復(fù)電壓特性分析20-21
• 2.2 故障模型的建立與仿真21-27
• 2.2.1 仿真軟件的簡介21-22
• 2.2.2 輸電線路永久性單相接地故障仿真22-24
• 2.2.3 輸電線路瞬時性單相接地故障仿真24-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第3章 基于恢復(fù)電壓包絡(luò)線斜率的故障性質(zhì)識別28-34
• 3.1 并聯(lián)電抗器對工頻電壓的影響28-29
• 3.2 并聯(lián)電抗器對自由振蕩電壓的影響29-30
• 3.3 包絡(luò)線分析30-32
• 3.4 單相自適應(yīng)重合閘新判據(jù)及仿真32-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第4章 基于DFT和SVM的自適應(yīng)重合閘方案34-46
• 4.1 故障相端電壓的特征分析34-35
• 4.2 故障特征量提取35-37
• 4.3 支持向量機(jī)理論37-41
• 4.3.1 分類問題的提出38-39
• 4.3.2 線性可分問題的支持向量機(jī)39-41
• 4.4 基于SVM的故障性質(zhì)識別和電弧熄滅時刻捕捉41-43
• 4.4.1 支持向量機(jī)算法的運用41-42
• 4.4.2 故障性質(zhì)識別及二次電弧熄滅時刻確定42-43
• 4.5 仿真驗證43-45
• 4.5.1 故障分類43-45
• 4.5.2 熄弧時刻的確定45
• 4.6 本章小結(jié)45-46
• 第5章 基于LMD近似熵和SVM的自適應(yīng)重合閘方案46-55
• 5.1 故障相端電壓特征分析46-47
• 5.2 信號的LMD近似熵47-49
• 5.2.1 信號的LMD分解47-48
• 5.2.2 近似熵算法48-49
• 5.3 基于SVM的自適應(yīng)重合閘實現(xiàn)步驟49-50
• 5.4 算法仿真分析50-54
• 5.4.1 故障信號的采集及LMD分解50-51
• 5.4.2 故障信號特征量提取51-52
• 5.4.3 故障性質(zhì)識別及熄弧時刻捕捉52-54
• 5.5 本章小結(jié)54-55
• 結(jié)論與展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 致謝61-62
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄62-63
• 附錄B 攻讀學(xué)位期間參加的科研項目63

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1019954