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智能配電網(wǎng)故障定位及保護配合的研究

發(fā)布時間:2019-04-25 18:36
【摘要】:21世紀以來,我國電力行業(yè)迅猛發(fā)展,用戶對供電質(zhì)量及可靠性的要求逐日提高。配電網(wǎng)是電力用戶與發(fā)輸電的重要紐帶,若其發(fā)生故障將導(dǎo)致配網(wǎng)局部斷電,更有甚者致使全網(wǎng)斷電。我國配網(wǎng)系統(tǒng)主要采用小電流接地方式,單相接地故障占到總故障的60%甚至更高,而準確快速實現(xiàn)單相接地故障的選線和定位可以有效縮短停電時間,減少人力消耗,具有重要現(xiàn)實意義,也是電力部門與科研工作者努力研究的方向之一。本文在分析了配電網(wǎng)單相接地故障暫穩(wěn)態(tài)特征基礎(chǔ)上,研究了配電網(wǎng)小電流單相接地故障的暫態(tài)零序電流區(qū)段特征,并結(jié)合故障點兩側(cè)電流突變方向不同及小波變換對奇異信號有較強的識別能力,構(gòu)造了一種利用小波變換模值極性的故障區(qū)段判別方法。應(yīng)用PSCAD/EMTDC仿真軟件對復(fù)雜配網(wǎng)進行仿真分析,結(jié)果表明該方法能良好實現(xiàn)故障區(qū)段的定位。在故障測距方面,因配網(wǎng)小電流故障信息微弱,利用單一故障信息的定位方法易受外界因素影響,故構(gòu)建了以零序電流基波、暫態(tài)小波能量、暫態(tài)無功功率為輸入特征量的多故障信息小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測距模型,并采用免疫粒子群算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各參數(shù)初始選擇,得到各參數(shù)的最優(yōu)初始值,以減少選擇隨機數(shù)帶來的是否收斂問題。MATLAB仿真結(jié)果表明,優(yōu)化后的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位方法相比,能有效提高學(xué)習效率和測距精度。最后簡要分析了基于配網(wǎng)自動化的分布式與集中式控制保護理論。
[Abstract]:Since the 21 ~ (st) century, the electric power industry in our country has developed rapidly, and the demand for the quality and reliability of power supply is increasing day by day. Distribution network is an important link between power users and power generation and transmission. If its fault occurs, it will lead to the local power loss of the distribution network, and even more, it will lead to the power loss of the whole network. Single-phase grounding fault accounts for 60% or more of the total fault in China's distribution network system, and the accurate and rapid line selection and location of single-phase grounding fault can effectively shorten the blackout time and reduce the manpower consumption, and the fault line selection and location of the single-phase grounding fault can effectively shorten the blackout time and reduce manpower consumption. It has important practical significance, and it is also one of the research directions of electric power department and scientific research workers. Based on the analysis of transient characteristics of single-phase earthing fault in distribution network, this paper studies the characteristics of transient zero-sequence current section of small-current single-phase grounding fault in distribution network. Combined with the different direction of current sudden change on both sides of the fault point and the strong ability of wavelet transform to identify singular signals, a fault section discrimination method using modulus polarity of wavelet transform is proposed. The PSCAD/EMTDC simulation software is used to simulate and analyze the complex distribution network. The results show that this method can realize the location of fault section well. In fault location, because the fault information of small current in distribution network is weak, the locating method based on single fault information is easy to be influenced by external factors, so the zero sequence current fundamental and transient wavelet energy are constructed. A multi-fault information wavelet neural network ranging model with transient reactive power as input characteristic is proposed. Immune particle swarm optimization algorithm is used to optimize the initial selection of the parameters of the wavelet neural network, and the optimal initial values of each parameter are obtained. MATLAB simulation results show that compared with BP neural network and wavelet neural network localization method, the optimized wavelet neural network localization method can effectively improve the learning efficiency and ranging accuracy. Finally, the distributed and centralized control and protection theory based on distribution automation is analyzed briefly.
【學(xué)位授予單位】:中國石油大學(xué)(華東)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:TM862

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本文編號:2465363

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