發(fā)布時間：2017-08-20 18:29

  本文關(guān)鍵詞：小電流接地系統(tǒng)單相接地故障的特征提取及選線方法研究

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【摘要】：目前,我國中低壓配電網(wǎng)中大部分采用小電流接地方式。小電流接地系統(tǒng)發(fā)生故障時,如何準(zhǔn)確地選出故障線路,及時終止故障關(guān)系到電網(wǎng)的穩(wěn)定性。因此,小電流接地系統(tǒng)故障選線的研究已成為當(dāng)前研究的熱點問題。論文首先介紹小電流接地系統(tǒng)故障選線方法的研究現(xiàn)狀,分析了小電流接地系統(tǒng)發(fā)生單相接地故障時的信號特性以及影響故障選線的一些因素。針對局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法存在端點效應(yīng)的缺點,提出了一種最小平方距離相關(guān)的改進(jìn)算法,對端點效應(yīng)進(jìn)行了有效的抑制;采用改進(jìn)的LMD對小電流接地系統(tǒng)的零序電流信號進(jìn)行分析,得到故障選線的特征量。在分析了支持向量機(jī)的相關(guān)理論后,提出采用最小二乘支持向量機(jī)(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)對經(jīng)過LMD分解得到的特征量進(jìn)行分類處理,把LS-SVM與改進(jìn)的LMD相結(jié)合,得到了第一種小電流接地故障選線方法,該方法在選線數(shù)據(jù)量較大時,能夠同時處理多組數(shù)據(jù),縮短選線時間。關(guān)聯(lián)維數(shù)作為反映系統(tǒng)狀態(tài)的特征量,能定量分析故障狀態(tài),提高故障診斷能力。將改進(jìn)的LMD與關(guān)聯(lián)維數(shù)相結(jié)合,得到了第二種小電流接地故障選線方法,該方法更適用于只有單組或有限幾組數(shù)據(jù)時的故障選線。最后,通過電力系統(tǒng)仿真軟件對小電流接地系統(tǒng)構(gòu)建模型,提取出零序電流信號。采用本文提出的兩種方法分別對得到的零序電流信號進(jìn)行實驗驗證,通過實驗表明這兩種方法在信號幅值較小、故障信息數(shù)據(jù)量少等不利條件下,都能夠很好地選出故障線路。通過將最小二乘支持向量機(jī)與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function neural network,RBF)進(jìn)行對比,實驗結(jié)果證明了LS-SVM的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：小電流接地系統(tǒng) 故障選線 LMD改進(jìn)算法 最小二乘支持向量機(jī) 關(guān)聯(lián)維數(shù)
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM862
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 選題背景及研究的目的和意義10-11
• 1.2 小電流接地系統(tǒng)單相接地故障研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3 選線裝置的發(fā)展概況16-17
• 1.4 故障選線新趨勢17
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容17-19
• 第2章 小電流系統(tǒng)單相接地故障特性研究19-30
• 2.1 接地方式概述19-21
• 2.2 小電流接地方式穩(wěn)態(tài)信號特性研究21-25
• 2.2.1 中性點不接地系統(tǒng)21-23
• 2.2.2 中性點經(jīng)由消弧線圈接地系統(tǒng)23-25
• 2.2.3 兩種接地系統(tǒng)故障特點對比25
• 2.3 小電流接地形式下暫態(tài)信號特性研究25-28
• 2.3.1 暫態(tài)電容電流分析26-27
• 2.3.2 暫態(tài)電感電流27-28
• 2.3.3 暫態(tài)接地電流28
• 2.4 影響選線的正確率的幾種原因28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 基于改進(jìn)LMD的故障選線信號分析方法30-42
• 3.1 引言30-31
• 3.2 LMD算法31-34
• 3.3 LMD與EMD的比較34-37
• 3.4 LMD端點效應(yīng)的解決37-40
• 3.5 基于改進(jìn) LMD 的故障選線信號分析40-41
• 3.6 本章小結(jié)41-42
• 第4章 基于最小二乘支持向量機(jī)的故障選線42-50
• 4.1 引言42
• 4.2 支持向量機(jī)42-46
• 4.2.1 線性分類器43
• 4.2.2 最優(yōu)分類超平面43-45
• 4.2.3 支持向量機(jī)及核函數(shù)45-46
• 4.3 最小二乘支持向量機(jī)46-48
• 4.4 基于最小二乘支持向量機(jī)的選線步驟48
• 4.5 本章小結(jié)48-50
• 第5章 基于關(guān)聯(lián)維數(shù)的故障選線50-56
• 5.1 引言50
• 5.2 關(guān)聯(lián)維數(shù)計算50-53
• 5.2.1 相空間重構(gòu)50
• 5.2.2 G-P算法50-51
• 5.2.3 參數(shù)確定51
• 5.2.4 極大聯(lián)合熵法求取延遲時間51-53
• 5.3 基于關(guān)聯(lián)維數(shù)的選線步驟53-55
• 5.4 本章小結(jié)55-56
• 第6章 實驗分析56-68
• 6.1 電路建模56-58
• 6.2 基于改進(jìn)LMD算法的信號分析58-60
• 6.3 LS-SVM的選線實驗60-63
• 6.4 關(guān)聯(lián)維數(shù)的選線實驗63-67
• 6.5 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論68-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果73-74
• 致謝74-75
• 作者簡介75

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李甜甜;20kV配電網(wǎng)中性點接地方式與繼電保護(hù)改造的研究[D];北京交通大學(xué);2010年

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本文編號：708227