基于神经网络的单端行波故障测距方法

被引:33
作者
束洪春 [1 ]
邬乾晋 [1 ]
张广斌 [2 ]
孙士云 [2 ]
刘可真 [2 ]
机构
[1] 昆明理工大学电力工程学院
[2] 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
关键词
输电线路; 故障测距; 单端法; 行波辨识; 人工神经网络;
D O I
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2011.04.012
中图分类号
TM773 [线路保护];
学科分类号
摘要
单端行波故障测距的关键是正确辨识量测到的第2个行波波头的性质。当母线上最短健全线路的长度大于故障线路全长的四分之一且次短健全线路长度大于故障线路全长的二分之一时,保护安装处检测到的前3个波头一定含有至少2个来自故障线路的行波。当健全线路不满足上述条件时,用方向行波识别行波是否来自故障线路。利用人工神经网络(artificial neutral network,ANN)的非线性函数逼近拟合能力,选取保护安装处检测到的后2个波头与首波头的时间差及其波头极性作为样本属性,训练、测试ANN建立其故障测距的ANN并模型来实现初步的故障测距,然后应用故障距离与波速、传输时间的关系正确辨识第2个行波波头性质,继而求得精确的故障距离。仿真结果表明该方法可行、有效。
引用
收藏
页码:85 / 92
页数:8
相关论文
共 15 条
[1]   基于BP神经网络的下一交易日出清电价预测 [J].
张明光 ;
李艳 .
电力系统保护与控制, 2009, 37 (05) :18-21
[2]   基于小波模极大值的单端行波故障测距 [J].
马丹丹 ;
王晓茹 .
电力系统保护与控制, 2009, 37 (03) :55-59
[3]   雷击对行波故障测距的影响及识别 [J].
郭宁明 ;
覃剑 ;
陈祥训 .
电力系统自动化, 2008, (05) :76-79
[4]   输电线行波测距中雷击与短路故障的识别 [J].
吴昊 ;
肖先勇 ;
邓武军 .
高电压技术, 2007, (06) :63-67
[5]   输电线路不同期合闸操作的行波特征分析 [J].
孙向飞 ;
束洪春 ;
司大军 .
中国电机工程学报, 2006, (24) :31-36
[6]   输电线路单端行波测距法和双端行波测距法的对比 [J].
覃剑 ;
葛维春 ;
邱金辉 ;
郑心广 .
电力系统自动化, 2006, (06) :92-95
[7]   单相接地故障下第2个反向行波识别的新方法 [J].
施慎行 ;
董新洲 ;
周双喜 .
电力系统自动化, 2006, (01) :41-44+59
[8]   测距式行波距离保护的研究(一)——理论与实现技术 [J].
葛耀中 ;
董新洲 ;
董杏丽 .
电力系统自动化, 2002, (06) :34-40
[9]   基于小波变换的行波测距式距离保护原理的研究 [J].
董杏丽 ;
葛耀中 ;
董新洲 ;
张伏生 ;
张言苍 ;
索南加乐 .
电网技术, 2001, (07) :9-13
[10]   利用小波变换的双端行波测距新方法 [J].
覃剑 ;
陈祥训 ;
郑健超 ;
吴成琦 .
中国电机工程学报, 2000, (08) :7-11