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题名光伏电站直流输电线路早期绝缘故障识别与定位
被引量：4
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作者
王晓东
张昊
郭海宇
高兴
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机构
沈阳工业大学电气工程学院
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出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期246-252,共7页
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基金
揭榜挂帅科技攻关专项(2021JH1/10400009)。
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文摘
直流输电线路发生早期绝缘故障时电流波动小、故障现象不明显,难以快速识别以采取保护措施,光伏电站线路拓扑结构复杂,不易准确定位故障发生位置。该文提出一种连续小波变换和混合神经网络模型结合的方法,可在尽可能短的时间完成故障识别与定位。该方法首先利用连续小波变换对暂态零模电流信号提取二维时频矩阵特征,压缩为彩色图像;然后,将图像送入神经网络模型中进行训练。该混合神经网络模型通过结合卷积神经网络和门控循环单元,提高识别精度并减少训练时间。最后,为验证本方法的优势,在高噪声环境下选取4条直流输电线路分别进行4种时频分析方法、3种神经网络模型仿真对比后,又对早期绝缘故障单独进行识别仿真试验,结果表明该方法可有效识别出早期绝缘故障并定位至发生线路,且具有较强的抗噪能力。
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关键词
光伏电站
绝缘
小波变换
直流输电
神经网络模型
电气故障定位
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Keywords
PV power station
insulation
wavelet transform
DC transmission
neural network model
electric fault location
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分类号
TM615
[电气工程—电力系统及自动化]
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