由于柔性多状态开关(soft normal open point,SNOP)复杂的控制策略及其弱馈特性,传统配电网故障定位方法难以适用于柔性互联配电网(flexible distribution network,FDN)。因此,文中提出一种利用电流正序分量波形相似性进行FDN故障区段...由于柔性多状态开关(soft normal open point,SNOP)复杂的控制策略及其弱馈特性,传统配电网故障定位方法难以适用于柔性互联配电网(flexible distribution network,FDN)。因此,文中提出一种利用电流正序分量波形相似性进行FDN故障区段定位的方法。首先,针对SNOP的典型控制策略,分析FDN的短路故障特征。其次,计算配电网中不同故障位置电流正序分量的Tanimoto系数,通过对比不同位置的电流正序分量波形相似性,构建FDN短路故障定位判据,并通过Teager能量算子(Teager energy operation,TEO)实现故障时刻的精确定位,利用智能配电终端(smart terminal unit,STU)传递信息。最后,通过建模仿真对所提方法进行分析验证,结果表明该方法能够对故障区段进行准确定位,不受故障位置、故障类型、过渡电阻、采样频率及通信延时等因素的影响,验证了该方法的可行性与有效性。展开更多
零序电流互感器(current transformer,CT)测量精度问题一直是限制配电网故障选线准确率的关键性问题,现有研究方法在理论层面已较为成熟,但在现场使用中受限于零序CT测量精度,耐过渡电阻能力往往不佳。灵活接地系统是一种新型接地方式,...零序电流互感器(current transformer,CT)测量精度问题一直是限制配电网故障选线准确率的关键性问题,现有研究方法在理论层面已较为成熟,但在现场使用中受限于零序CT测量精度,耐过渡电阻能力往往不佳。灵活接地系统是一种新型接地方式,系统感知永久性接地故障后,于中性点投入并联小电阻,使得配电网接地方式发生转变,从而导致同一电气信号量呈现两种完全不同的故障特征,故障信息量增加了一倍,综合利用两阶段故障特征有望突破现有故障选线装置性能极限,摆脱选线装置对零序CT测量精度的依赖。为此,该文首先分析了灵活接地系统不同阶段各电气量的故障特征,之后结合灵活接地系统特点提出了一种基于零序电流幅值比的高阻接地故障选线方法,最后通过合理设计选线算法,剔除误差较大数据,最大程度降低保护对零序CT测量精度的依赖。实时数字仿真系统(real time digital simulation system,RTDS)以及低压实验平台实验结果表明,该方法不受零序CT极性反接与相位测量误差影响,且无需故障信息间的横向比较,具有耐过渡电阻能力强、可靠性高、对零序CT测量精度要求低、易实现等优点。展开更多
文中以非隔离型柔性互联配电网为研究对象,针对交流系统发生单相接地故障时,因零序分量传递特性导致的典型接地故障检测方法适应性问题开展研究。首先,建立非隔离型智能软开关(soft open point, SOP)的零序等值拓扑网络,提出零序分量的...文中以非隔离型柔性互联配电网为研究对象,针对交流系统发生单相接地故障时,因零序分量传递特性导致的典型接地故障检测方法适应性问题开展研究。首先,建立非隔离型智能软开关(soft open point, SOP)的零序等值拓扑网络,提出零序分量的传递方程并定量分析零序分量传递至非故障侧的大小,分析不同场景下零序分量抑制效果;然后,分别对小电流互联系统、小电阻互联系统、小电流和小电阻互联系统的典型保护进行适应性分析,结果表明,在非隔离型柔性互联系统中,零序分量传递至系统健全侧后保护可能发生误动或误告警;最后,基于PSCAD建立典型非隔离型柔性互联配电网模型,对不同互联系统的保护适应性分析进行验证。文中研究结论可为非隔离型柔性互联配电网的保护配置提供理论支撑。展开更多
基于风电场复杂运行环境和多分支混合集电线路的单相接地故障定位需求,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short term memory networks,LSTM)混合模型(CNN-LSTM)的单相接地故障定位策...基于风电场复杂运行环境和多分支混合集电线路的单相接地故障定位需求,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short term memory networks,LSTM)混合模型(CNN-LSTM)的单相接地故障定位策略。采集故障时零序电流,构建风电场单相接地故障数据集,将CNNLSTM混合模型改进为适合故障测距的预测模型,将该模型应用于在线故障定位。研究结果表明:与CNN和反向传播神经网络(backpropagation neural network,BP)相比,CNN-LSTM混合模型方法定位准确率更高,在不同故障距离和故障电阻情况下均可使用。研究结论为风电场集电线路接地故障定位提供参考。展开更多
文摘由于柔性多状态开关(soft normal open point,SNOP)复杂的控制策略及其弱馈特性,传统配电网故障定位方法难以适用于柔性互联配电网(flexible distribution network,FDN)。因此,文中提出一种利用电流正序分量波形相似性进行FDN故障区段定位的方法。首先,针对SNOP的典型控制策略,分析FDN的短路故障特征。其次,计算配电网中不同故障位置电流正序分量的Tanimoto系数,通过对比不同位置的电流正序分量波形相似性,构建FDN短路故障定位判据,并通过Teager能量算子(Teager energy operation,TEO)实现故障时刻的精确定位,利用智能配电终端(smart terminal unit,STU)传递信息。最后,通过建模仿真对所提方法进行分析验证,结果表明该方法能够对故障区段进行准确定位,不受故障位置、故障类型、过渡电阻、采样频率及通信延时等因素的影响,验证了该方法的可行性与有效性。
文摘零序电流互感器(current transformer,CT)测量精度问题一直是限制配电网故障选线准确率的关键性问题,现有研究方法在理论层面已较为成熟,但在现场使用中受限于零序CT测量精度,耐过渡电阻能力往往不佳。灵活接地系统是一种新型接地方式,系统感知永久性接地故障后,于中性点投入并联小电阻,使得配电网接地方式发生转变,从而导致同一电气信号量呈现两种完全不同的故障特征,故障信息量增加了一倍,综合利用两阶段故障特征有望突破现有故障选线装置性能极限,摆脱选线装置对零序CT测量精度的依赖。为此,该文首先分析了灵活接地系统不同阶段各电气量的故障特征,之后结合灵活接地系统特点提出了一种基于零序电流幅值比的高阻接地故障选线方法,最后通过合理设计选线算法,剔除误差较大数据,最大程度降低保护对零序CT测量精度的依赖。实时数字仿真系统(real time digital simulation system,RTDS)以及低压实验平台实验结果表明,该方法不受零序CT极性反接与相位测量误差影响,且无需故障信息间的横向比较,具有耐过渡电阻能力强、可靠性高、对零序CT测量精度要求低、易实现等优点。
文摘文中以非隔离型柔性互联配电网为研究对象,针对交流系统发生单相接地故障时,因零序分量传递特性导致的典型接地故障检测方法适应性问题开展研究。首先,建立非隔离型智能软开关(soft open point, SOP)的零序等值拓扑网络,提出零序分量的传递方程并定量分析零序分量传递至非故障侧的大小,分析不同场景下零序分量抑制效果;然后,分别对小电流互联系统、小电阻互联系统、小电流和小电阻互联系统的典型保护进行适应性分析,结果表明,在非隔离型柔性互联系统中,零序分量传递至系统健全侧后保护可能发生误动或误告警;最后,基于PSCAD建立典型非隔离型柔性互联配电网模型,对不同互联系统的保护适应性分析进行验证。文中研究结论可为非隔离型柔性互联配电网的保护配置提供理论支撑。
文摘基于风电场复杂运行环境和多分支混合集电线路的单相接地故障定位需求,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short term memory networks,LSTM)混合模型(CNN-LSTM)的单相接地故障定位策略。采集故障时零序电流,构建风电场单相接地故障数据集,将CNNLSTM混合模型改进为适合故障测距的预测模型,将该模型应用于在线故障定位。研究结果表明:与CNN和反向传播神经网络(backpropagation neural network,BP)相比,CNN-LSTM混合模型方法定位准确率更高,在不同故障距离和故障电阻情况下均可使用。研究结论为风电场集电线路接地故障定位提供参考。
