[发明专利]中低压配电网小电流接地智能选线系统在审
申请号: | 201410463484.3 | 申请日: | 2014-09-12 |
公开(公告)号: | CN104198890A | 公开(公告)日: | 2014-12-10 |
发明(设计)人: | 朱参军;孙建华;薛文亮;赵洪新;吴纬 | 申请(专利权)人: | 河南第一火电建设公司 |
主分类号: | G01R31/08 | 分类号: | G01R31/08 |
代理公司: | 郑州金成知识产权事务所(普通合伙) 41121 | 代理人: | 郭乃凤 |
地址: | 450001 河南省郑州*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 低压 配电网 电流 接地 智能 系统 | ||
技术领域:
本发明涉及一种智能选线系统,特别是涉及一种中低压配电网小电流接地智能选线系统。
背景技术:
小电流接地系统包括中性点经电高阻地系统,中性点不接地系统以及中性点经消弧线圈接地系统。小电流接地系统的故障选线是一个长久以来没能得到很好解决的问题。在国内外已经研制出的选线装置中,采用的保护原理主要有:幅值法、相位法、群体比幅比相法、五次谐波法、首半波法等,其中基于稳态信号的选线方法中,由于消弧线圈的补偿作用,接地点的残流较小,使得故障线路与非故障线路的稳态特征趋于一致,另外,实际系统中的故障常常是瞬间电弧性接地故障,这也使得基于稳态信号的选线方法不理想,常常出现误判。近年来的研究热点主要是利用暂态信号来构造选线方法,避免了中性点运行方式的影响,对于短暂性接地故障具有很好的选线效果。小波变换具有良好的时频局部性,并且随着分析信号频率的变化自适应地调节其时频窗的形状,是暂态信号的理想分析工具。神经网络不依赖精确的数学模型, 通过样本训练能够记忆和联想网络输入向量和输出向量的关系,从而逼近任意非线性函数。为了提高单相接地故障的选线精确度和稳定性,考虑利用故障产生的暂态信号提供的故障特征,作为判断故障线路的依据。
发明内容:
本发明所要解决的技术问题是:克服现有技术的不足,提供一种简单实用,采用小波变换网络和SOFNN模糊神经网络模型,并能够快速、有效的区分单相接地后的故障线路和非故障线路,提高选线的可靠性和误判率的一种中低压配电网小电流接地智能选线系统。
本发明为解决技术问题所采取的技术方案是:一种中低压配电网小电流接地智能选线系统,包括单片机、零序电压互感器、启动控制模块、零序电流互感器、CAN总线,其特征是:所述电压互感器与母线和启动控制模块连接,所述启动控制模块与CAN总线连接,所述CAN总线分别与高速采集模块、数据处理模块、决策控制模块、故障线路断路器跳闸模块、上位机、电源、单片机连接,所述数据处理模块包含小波变换网络和SOFNN模糊神经网络模型,所述启动控制模块包含傅里叶分析系统和用于电压比较的软件编程。
所述电流互感器通过无线传输装置与高速采集模块连接,高速采集模块与决策控制模块连接,决策控制模块与故障线路断路器连接,故障线路断路器与上位机连接。
所述电压互感器为零序电压互感器,所述电流互感器为零序电流互感器。所述上位机包含键盘和显示器。
本发明的有益效果是:
1、本发明将复小波分析理论和改进的自组织模糊神经网络模型结合,利用小波的时频局部性提取暂态故障电流中的故障特征, 再通过SOFNN模糊神经网络的训练实现故障线路的识别, 有效地提高了选线的准确性和可靠性。
2、本发明引入小波变换网络,小波变换具有良好的时频局部性,并且随着分析信号频率高低的变化自适应地调节其时频窗的形状,被认为是暂态信号的理想分析工具,其中复小波分解在平移特性、方向特性以及相位信息反映程度优于实小波,提高了选线的可靠性。
3、本发明还引入SOFNN模糊神经网络模型,SOFNN模糊神经网络具有不依赖精确的数学模型, 通过样本学习训练能够记忆、推理和联想网络输入向量和输出向量的关系从而逼近任意非线性函数和泛化的功能,其中SOFNN模糊神经网络模型具有准确度高、模型复杂程度低以及抗干扰性强的优点,提高了选线的准确性。
4、本发明在线实时采集中性点零序电压,并送入启动控制模块,若输入的零序电压大于额定值,则控制高速采集模块进行各线路零序电流信号同步采集,并在高速采集模块存储此时刻后一个半周期的零序电流暂态信号。
5、本发明的液晶显示器和键盘可以输出控制结点操作跳闸或者提供报警指示供用户查看,并可以提供故障波形,可以实现故障追忆,波形回放。
附图说明:
图1为中低压配电网小电流接地智能选线系统的原理图。
图2为中低压配电网小电流接地智能选线系统运行流程图。
具体实施方式:
实施例:参见图1和图2。
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