本文關(guān)鍵詞：特高壓直流輸電線路雷擊干擾識別及暫態(tài)保護(hù)研究

  更多相關(guān)文章： UHVDC輸電線路 頻率特性 暫態(tài)保護(hù) 雷電干擾 支持向量機(jī) 譜熵

【摘要】：特高壓直流(UHVDC)輸電線路距離遠(yuǎn),自然環(huán)境復(fù)雜,大大增加了線路發(fā)生短路、雷擊等故障的概率,同時嚴(yán)重威脅著UHVDC系統(tǒng)的安全運(yùn)行,而雷擊往往是造成線路故障的主要因素。因此,研究新型的UHVDC輸電線路保護(hù)方法和雷擊干擾識別方法勢在必行。本文依據(jù)云廣UHVDC輸電系統(tǒng)模型參數(shù)建立±800kV UHVDC輸電系統(tǒng)模型,對雷擊干擾與短路故障的時域與能量暫態(tài)特征進(jìn)行分析,提出雷擊干擾識別判據(jù)；對UHVDC輸電線路及線路邊界的頻率特性進(jìn)行分析,提出輸電線路暫態(tài)保護(hù)判據(jù)。本文主要研究工作包括：(1)研究基于形態(tài)學(xué)的特高壓直流輸電線路雷擊干擾識別方法。運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對±800 kV UHVDC輸電線路的雷擊未故障、雷擊故障和其他原因接地故障的暫態(tài)電流進(jìn)行多尺度分解,提取高、低頻段上的譜能量,并用這兩個譜能量的比值構(gòu)成主判據(jù),實(shí)現(xiàn)雷擊干擾與故障狀態(tài)的識別。根據(jù)電流首波頭的第二尺度和第六尺度分解波形的電流幅值最大值的比值進(jìn)一步判別是雷擊故障還是其他原因接地故障。通過大量的仿真結(jié)果表明該方法是正確、有效的。(2)研究基于灰色關(guān)聯(lián)度—形態(tài)譜熵的雷擊干擾識別方法。針對不同的故障類型,分別分解成幾個尺度,計算這些被分解后的不同尺度上的信息分量的能譜熵、奇異譜熵作為特征向量,將這些特征向量組成特征向量組。創(chuàng)建參考模式序列,然后灰色關(guān)聯(lián)參考模式序列和特征向量組,得到—系列大小不一的關(guān)聯(lián)度值,按照關(guān)聯(lián)度從大到小排序的方式,即可判斷待識別故障信號屬于哪種故障類型。(3)研究士8OOkV UHVDC輸電線路單端電流方向暫態(tài)保護(hù)。提出一種基于形態(tài)學(xué)的特高壓直流輸電線路單端電流方向暫態(tài)保護(hù)方法,根據(jù)故障電流行波方向判定故障發(fā)生在本側(cè)區(qū)外還是對側(cè),根據(jù)邊界及線路對高頻信號的衰減特性判定故障發(fā)生在區(qū)內(nèi)還是對側(cè)區(qū)外。利用整流側(cè)保護(hù)安裝處獲取的故障暫態(tài)電流信號結(jié)合多分辨形態(tài)梯度(MMG)變換,提取電流信號在突變點(diǎn)的極性,提出電流方向元件原理及判據(jù);對整流側(cè)保護(hù)安裝處檢測到的暫態(tài)信號進(jìn)行形態(tài)譜運(yùn)算,并將形態(tài)譜歸一化后的值轉(zhuǎn)換到頻域,通過比較在頻域內(nèi)的不同特征提出對側(cè)區(qū)內(nèi)外故障的判別方法。仿真結(jié)果表明本文提出的方法能準(zhǔn)確區(qū)分本側(cè)區(qū)外、區(qū)內(nèi)和對側(cè)區(qū)外故障,實(shí)現(xiàn)特高壓直流輸電線路全線保護(hù)。(4)研究基于奇異譜熵和支持向量機(jī)的特高壓直流輸電線路故障智能識別方法。進(jìn)行小波多尺度分解,求得各層的奇異譜熵,將每層的奇異譜熵組成一個特征向量,特征向量分成訓(xùn)練集和測試集,將訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練得到SVM分類器的參數(shù),用測試集進(jìn)行測試,預(yù)測結(jié)果就是對不同位置故障的分類。大量仿真結(jié)果表明：針對UHVDC輸電線路,基于奇異譜熵和支持向量機(jī)的故障識別方法,能夠可靠識別本側(cè)區(qū)外故障、區(qū)內(nèi)故障和對側(cè)區(qū)外故障。大量仿真計算驗(yàn)證以上所提方法正確、有效。
【關(guān)鍵詞】：UHVDC輸電線路 頻率特性 暫態(tài)保護(hù) 雷電干擾 支持向量機(jī) 譜熵
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM863
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 課題研究背景及意義14-15
• 1.2 高壓直流線路保護(hù)現(xiàn)狀和存在的問題15-17
• 1.3 本文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)17-20
• 1.3.1 主要工作17-18
• 1.3.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)18-20
• 第二章 小波分析與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本理論20-26
• 2.1 引言20
• 2.2 小波變換基本理論20-23
• 2.2.1 連續(xù)小波變換20-21
• 2.2.2 離散小波變換21-22
• 2.2.3 二進(jìn)小波變換22
• 2.2.4 多分辨分析22-23
• 2.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本原理23
• 2.4 小波變換和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-26
• 第三章 基于形態(tài)學(xué)的雷擊干擾識別研究26-42
• 3.1 引言26-27
• 3.2 雷擊與故障的暫態(tài)特征分析27-31
• 3.3 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的雷擊干擾識別判據(jù)31-36
• 3.3.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本原理31-33
• 3.3.2 判據(jù)33-36
• 3.4 雷擊干擾識別方案36-37
• 3.5 仿真驗(yàn)證37-40
• 3.6 本章小結(jié)40-42
• 第四章 基于灰色關(guān)聯(lián)度的雷擊干擾與短路故障識別42-54
• 4.1 引言42
• 4.2 時域波形分析42-44
• 4.3 能譜熵和奇異譜熵原理44-47
• 4.3.1 多尺度形態(tài)分解能譜熵44
• 4.3.2 多尺度形態(tài)分解奇異譜熵44-45
• 4.3.3 能譜熵和奇異譜熵計算45-47
• 4.4 基于灰色關(guān)聯(lián)度的雷擊干擾識別原理47-52
• 4.4.1 灰色關(guān)聯(lián)分析原理47-48
• 4.4.2 雷擊干擾與短路故障識別方案和仿真驗(yàn)證48-52
• 4.5 本章小結(jié)52-54
• 第五章 單端電流方向暫態(tài)保護(hù)54-66
• 5.1 引言54
• 5.2 模型建立和頻率特性分析54-56
• 5.3 區(qū)分對側(cè)區(qū)內(nèi)外故障單端電流方向暫態(tài)保護(hù)56-57
• 5.4 方向元件57-59
• 5.4.1 電流方向元件原理及判據(jù)57-58
• 5.4.2 基于MMG的極性判別58-59
• 5.5 對側(cè)區(qū)內(nèi)外判據(jù)59-63
• 5.5.1 形態(tài)譜原理60-62
• 5.5.2 電流形態(tài)譜特征量提取及判據(jù)62-63
• 5.6 單端電流方向保護(hù)方案和仿真63-64
• 5.6.1 保護(hù)方案63
• 5.6.2 仿真實(shí)驗(yàn)63-64
• 5.7 本章小結(jié)64-66
• 第六章 區(qū)內(nèi)外故障智能識別方法66-80
• 6.1 引言66
• 6.2 不同位置故障時故障暫態(tài)信號衰減特性66-67
• 6.3 利用奇異譜熵和SVM的區(qū)內(nèi)外故障識別研究67-76
• 6.3.1 基于小波奇異譜熵的特征向量提取67-68
• 6.3.2 支持向量機(jī)68-70
• 6.3.3 區(qū)內(nèi)外故障分析70-72
• 6.3.4 SVM故障識別算法72-76
• 6.4 仿真驗(yàn)證76-78
• 6.5 本章小結(jié)78-80
• 第七章 結(jié)論與展望80-84
• 7.1 結(jié)論80-81
• 7.2 工作展望81-84
• 致謝84-86
• 參考文獻(xiàn)86-90
• 附錄：本人在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文與參與項(xiàng)目90

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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本文編號：1091369