本文關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)輸變電線路故障智能定位方法研究

  更多相關(guān)文章： 故障定位 雙端數(shù)據(jù) 算法融合 主成分分析 智能算法

【摘要】：高壓輸電線路作為電力系統(tǒng)的重要組成部分,是溝通各類電站和終端用戶的橋梁,肩負(fù)著電力傳輸?shù)闹匾姑�。線路故障一旦發(fā)生,勢(shì)必嚴(yán)重影響工農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)和人民群眾的生活。準(zhǔn)確的故障定位技術(shù)可以減輕巡線負(fù)擔(dān),加快線路恢復(fù)供電,提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性和降低運(yùn)行成本。因此,高壓輸電線路故障的準(zhǔn)確定位受到電網(wǎng)運(yùn)行和管理部門(mén)以及專家學(xué)者的廣泛重視。因此本文以電力系統(tǒng)輸電線路為研究對(duì)象,對(duì)輸電線路的故障定位方法進(jìn)行研究,并從傳統(tǒng)方法和智能方法兩個(gè)角度,分別提出新的故障定位方法。在傳統(tǒng)算法方面,針對(duì)工頻法和行波法存在的不足,提出了一種基于雙端數(shù)據(jù)和算法融合的輸電線路故障定位的新方法。首先,利用雙端不同步工頻法進(jìn)行初步定位,確定故障發(fā)生的區(qū)段(根據(jù)故障發(fā)生的位置將輸電線路劃分為五個(gè)區(qū)間),為精確定位提供可靠性保證；然后,利用行波法進(jìn)行精確定位,根據(jù)初步定位確定的故障區(qū)段采用不同的定位策略,同時(shí)對(duì)行波法進(jìn)行了改進(jìn),消除波速和線路長(zhǎng)度變化造成的影響,進(jìn)而提高了定位的準(zhǔn)確性。在智能算法方面,針對(duì)輸電線路故障定位通常采用單一類型信號(hào)的局限性和故障特征量與故障距離存在較強(qiáng)非線性關(guān)系的特點(diǎn),提出了一種基于主成分分析法與遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障定位方法。該方法以線路的系統(tǒng)參數(shù)、電壓信號(hào)、電流信號(hào)為原始信息,分別采用過(guò)渡電阻、基波幅值和相角、小波包頻帶能量作為特征值�？紤]到各特征量之間的相關(guān)性,利用主成分分析法對(duì)原始特征值的組合進(jìn)行降維融合,得到信息互補(bǔ)的特征量。將融合后的特征量通過(guò)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行線性回歸處理,最后得到故障距離。本文使用MATLAB軟件搭建輸電線路仿真模型,采用上述兩種改進(jìn)方法對(duì)輸電線路故障定位進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明方法有效可行。
【關(guān)鍵詞】：故障定位 雙端數(shù)據(jù) 算法融合 主成分分析 智能算法
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM75
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題背景及意義10-11
• 1.1.1 故障定位的研究背景及意義10
• 1.1.2 輸電線路的故障類型和定位要求10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外輸電線路故障定位研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 輸電線路故障定位方法12-16
• 1.3.1 行波法13
• 1.3.2 故障分析法13-15
• 1.3.3 智能算法15-16
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.5 本章小結(jié)17-18
• 第2章 輸電線路理論及短路故障分析18-30
• 2.1 輸電線路理論18-23
• 2.1.1 均勻傳輸線方程18-19
• 2.1.2 線路參數(shù)模型19-20
• 2.1.3 三相系統(tǒng)解耦20-22
• 2.1.4 定位相關(guān)的濾波技術(shù)22-23
• 2.2 短路故障分析23-27
• 2.2.1 短路故障等效分解23-24
• 2.2.2 短路故障邊界條件24-27
• 2.3 影響因素27-28
• 2.4 線路模型仿真28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 基于雙端數(shù)據(jù)與算法融合的輸電線路故障定位新方法30-46
• 3.1 工頻法30-31
• 3.1.1 工頻單端定位原理30-31
• 3.1.2 工頻雙端定位原理31
• 3.2 行波法31-35
• 3.2.1 行波的概念與折反射原理31-33
• 3.2.2 行波法定位原理33-35
• 3.3 基于雙端數(shù)據(jù)和算法融合的故障定位35-45
• 3.3.1 初步定位35-36
• 3.3.2 精確定位36-40
• 3.3.3 算法流程40-41
• 3.3.4 仿真驗(yàn)證41-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第4章 基于主成分.遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障定位算法46-60
• 4.1 主成分分析法46-47
• 4.2 遺傳算法47-48
• 4.2.1 遺傳算法的基本要素48
• 4.2.2 遺傳算法流程48
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)48-51
• 4.3.1 神經(jīng)元模型49
• 4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法49-51
• 4.4 基于主成分-遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障定位51-59
• 4.4.1 主成分與遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立51-52
• 4.4.2 樣本建立與處理52-54
• 4.4.3 仿真驗(yàn)證54-59
• 4.5 本章小結(jié)59-60
• 第5章 總結(jié)與展望60-61
• 5.1 總結(jié)60
• 5.2 展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果65-66
• 致謝66

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 梁遠(yuǎn)升;王鋼;李海鋒;;雙端不同步線路參數(shù)自適應(yīng)時(shí)頻域故障測(cè)距算法[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2009年04期

3 陳平;朱瑾;徐丙垠;葛耀中;;利用重合閘暫態(tài)行波的輸電線路故障測(cè)距[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2009年11期

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本文編號(hào)：661732