线缆混合输电线路故障时将出现更加复杂的行波折反射现象,对于故障测距带来不小的难度。为解决此类问题,根据电缆与架空线各自的结构、特性的不同,在输电线路上安装分布式的行波检测装置将线路分成若干区间。应用皮尔逊相关系数的相关...线缆混合输电线路故障时将出现更加复杂的行波折反射现象,对于故障测距带来不小的难度。为解决此类问题,根据电缆与架空线各自的结构、特性的不同,在输电线路上安装分布式的行波检测装置将线路分成若干区间。应用皮尔逊相关系数的相关性原理,确定故障发生的区间。通过详细的公式推导,抵消掉波速对测距精度的影响,利用第二个SVD(singular value decomposition)分量标定出信号奇异点的脉冲模极大值,推导出分区间不含波速的混合线路故障定位算法。通过PSCAD仿真及MATLAB数据处理结果表明,与常规的单双端测距法应用于线缆组成的混合输电线路相比,可进一步提高测距精度。展开更多
为解决传统特高压直流保护对高阻故障检测准确率不高、故障检测时间过长以及故障选极不完善的问题,提出基于长短时记忆(long short term memory,LSTM)循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的特高压直流输电线路继电保护故障检测...为解决传统特高压直流保护对高阻故障检测准确率不高、故障检测时间过长以及故障选极不完善的问题,提出基于长短时记忆(long short term memory,LSTM)循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的特高压直流输电线路继电保护故障检测方法。首先,基于快速傅里叶变换分析特高压直流输电系统暂态故障特征,使用相模变换和小波变换提取出故障特征量作为输入数据。其次,将输入数据输入到LSTM-RNN中进行前向传播,对系统故障特征进行深度学习,同时使用反向传播方式更新网络参数,将深层的特征量输入到Softmax分类器中进行分类,把故障识别分成区外故障、母线故障和线路故障,故障分类为正极故障、负极故障和双极故障,并输出识别结果。最后,在PSCAD/EMTDC仿真条件下,搭建特高压直流输电模型。验证结果表明:所提的方法在特高压直流输电线路继电保护的故障检测、故障选极上具有更好的效果,相比于人工神经网络、卷积神经网络、支持向量机,故障识别准确率分别提升4.71%、6.57%、9.32%。展开更多
文摘线缆混合输电线路故障时将出现更加复杂的行波折反射现象,对于故障测距带来不小的难度。为解决此类问题,根据电缆与架空线各自的结构、特性的不同,在输电线路上安装分布式的行波检测装置将线路分成若干区间。应用皮尔逊相关系数的相关性原理,确定故障发生的区间。通过详细的公式推导,抵消掉波速对测距精度的影响,利用第二个SVD(singular value decomposition)分量标定出信号奇异点的脉冲模极大值,推导出分区间不含波速的混合线路故障定位算法。通过PSCAD仿真及MATLAB数据处理结果表明,与常规的单双端测距法应用于线缆组成的混合输电线路相比,可进一步提高测距精度。
文摘为解决传统特高压直流保护对高阻故障检测准确率不高、故障检测时间过长以及故障选极不完善的问题,提出基于长短时记忆(long short term memory,LSTM)循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的特高压直流输电线路继电保护故障检测方法。首先,基于快速傅里叶变换分析特高压直流输电系统暂态故障特征,使用相模变换和小波变换提取出故障特征量作为输入数据。其次,将输入数据输入到LSTM-RNN中进行前向传播,对系统故障特征进行深度学习,同时使用反向传播方式更新网络参数,将深层的特征量输入到Softmax分类器中进行分类,把故障识别分成区外故障、母线故障和线路故障,故障分类为正极故障、负极故障和双极故障,并输出识别结果。最后,在PSCAD/EMTDC仿真条件下,搭建特高压直流输电模型。验证结果表明:所提的方法在特高压直流输电线路继电保护的故障检测、故障选极上具有更好的效果,相比于人工神经网络、卷积神经网络、支持向量机,故障识别准确率分别提升4.71%、6.57%、9.32%。
