本文選題：輻射狀配電網(wǎng) + 故障定位　； 參考：《電力系統(tǒng)自動化》2014年05期

【摘要】：當(dāng)輻射狀配電網(wǎng)不同分支發(fā)生故障時,其故障電壓行波經(jīng)由不同分支組合的傳播路徑到達(dá)母線側(cè)量測端,由量測端獲得的故障暫態(tài)電壓的自然頻率及其幅值分布亦不相同。不同分支組合的行波傳播路徑與自然頻率及其幅值分布之間存在著映射關(guān)系�？衫萌斯ど窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)強大的非線性擬合能力來反映此種映射關(guān)系,實現(xiàn)輻射狀配電網(wǎng)的故障定位及分支識別。利用故障后四分之一工頻周期時窗的零序電壓自然頻率作為分層分布式ANN模型的輸入樣本,先進行故障定位;再以自然頻率對應(yīng)的幅值作為輸入樣本,進行故障分支識別,故障距離和故障點所在分支編號作為其輸出。大量電磁暫態(tài)仿真表明,該方法有效。
[Abstract]:When the fault occurs in different branches of radial distribution network, the traveling wave of fault voltage reaches the measuring end of the bus side through the propagation path of different branch combinations, and the natural frequency and amplitude distribution of the fault transient voltage obtained from the measuring end are also different. There is a mapping relationship between the traveling wave propagation path of different branch combinations and the natural frequency and its amplitude distribution. The strong nonlinear fitting ability of artificial neural network (Ann) can be used to reflect the mapping relationship, and the fault location and branch identification of radial distribution network can be realized. Using the natural frequency of zero sequence voltage of 1/4 power frequency period window after fault as input sample of hierarchical distributed Ann model, fault location is carried out first, and then the amplitude corresponding to natural frequency is used as input sample for fault branch identification. Fault distance and fault point branch number as its output. A large number of electromagnetic transient simulations show that the method is effective.
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)電力工程學(xué)院;哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院;昆明理工大學(xué)機電工程學(xué)院;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項目(2012AA050213) 國家自然科學(xué)基金資助項目(50977039,51267009,U1202233) 云南省科技攻關(guān)項目(2011BA004) 云南省重點項目(2011FA032) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金資助項目(20105314110001)~~
【分類號】：TM73

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本文編號：2055532