本文關鍵詞：電力系統(tǒng)輸變電線路故障智能定位方法研究

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【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,肩負著電力傳輸?shù)闹匾姑�。線路故障一旦發(fā)生,勢必嚴重影響工農業(yè)的生產和人民群眾的生活。準確的故障定位技術可以減輕巡線負擔,加快線路恢復供電,提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性和降低運行成本。因此,高壓輸電線路故障的準確定位受到電網運行和管理部門以及專家學者的廣泛重視。因此本文以電力系統(tǒng)輸電線路為研究對象,對輸電線路的故障定位方法進行研究,并從傳統(tǒng)方法和智能方法兩個角度,分別提出新的故障定位方法。在傳統(tǒng)算法方面,針對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區(qū)間),為精確定位提供可靠性保證；然后,利用行波法進行精確定位,根據(jù)初步定位確定的故障區(qū)段采用不同的定位策略,同時對行波法進行了改進,消除波速和線路長度變化造成的影響,進而提高了定位的準確性。在智能算法方面,針對輸電線路故障定位通常采用單一類型信號的局限性和故障特征量與故障距離存在較強非線性關系的特點,提出了一種基于主成分分析法與遺傳神經網絡相結合的故障定位方法。該方法以線路的系統(tǒng)參數(shù)、電壓信號、電流信號為原始信息,分別采用過渡電阻、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性,利用主成分分析法對原始特征值的組合進行降維融合,得到信息互補的特征量。將融合后的特征量通過遺傳神經網絡進行線性回歸處理,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,采用上述兩種改進方法對輸電線路故障定位進行仿真實驗。仿真結果表明方法有效可行。
【關鍵詞】：故障定位 雙端數(shù)據(jù) 算法融合 主成分分析 智能算法
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：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 國內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 主要研究內容16-17
• 1.5 本章小結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 定位相關的濾波技術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 仿真驗證41-45
• 3.4 本章小結45-46
• 第4章 基于主成分.遺傳神經網絡的故障定位算法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神經網絡48-51
• 4.3.1 神經元模型49
• 4.3.2 BP神經網絡學習算法49-51
• 4.4 基于主成分-遺傳神經網絡的故障定位51-59
• 4.4.1 主成分與遺傳神經網絡模型的建立51-52
• 4.4.2 樣本建立與處理52-54
• 4.4.3 仿真驗證54-59
• 4.5 本章小結59-60
• 第5章 總結與展望60-61
• 5.1 總結60
• 5.2 展望60-61
• 參考文獻61-65
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果65-66
• 致謝66

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：661732