[发明专利]配电网接地故障选线方法在审
申请号: | 202110809373.3 | 申请日: | 2021-07-17 |
公开(公告)号: | CN113376480A | 公开(公告)日: | 2021-09-10 |
发明(设计)人: | 高庆忠;齐建明;马艳娟;赵琰;王健;李昱材;姜河;王东来;林盛;罗金鸣;宋世巍 | 申请(专利权)人: | 沈阳工程学院 |
主分类号: | G01R31/08 | 分类号: | G01R31/08;G01R31/52;G01R31/58 |
代理公司: | 沈阳之华益专利事务所有限公司 21218 | 代理人: | 黄英华 |
地址: | 110136 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 配电网 接地 故障 方法 | ||
1.配电网接地故障选线方法,其特征在于包括以下步骤:
(一)获取五次谐波的故障测度函数、小波能量的故障测度函数和有功功率的故障测度函数:
分别利用快速傅里叶变换和小波包变换从线路K零序电流信号和母线零序电压信号中提取稳态特征分量和暂态特征分量,暂态特征分量进行信号小波包分解,稳态特征分量分别进行信号谐波分解和信号有功分量分解;对频区能量特征进行提取,得到小波能量的故障测度函数,对五波谐波特征进行提取,得到五次谐波故障测度函数,对有功功率特征进行提取,得到有功功率故障测度函数;
(二)GA-LM改进BP选线模型的构建:
将计算出来的暂态分量故障程度值、5次谐波故障程度值、有功分量故障程度值作为BP神经网络的输入矢量;执行遗传算法的步骤训练神经网络得到网络的初始权值和阈值;
(三)基于遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化:训练时,先用遗传算法对神经网络的权值进行寻找,将搜索范围缩小后,再利用LM改进的BP网络进行精确求解,选线结果即是神经网络的输出,输出结果为1表示线路发生故障,为-1表示非故障线路。
2.根据权利要求1所述的配电网接地故障选线方法,其特征在于所述五次谐波的故障测度函数的获取包括以下步骤:
发生单相接地故障时,过渡电阻呈现的非线性使得故障点处产生了非正弦电流,分解为一个基波和许多谐波,根据谐波在整个系统内的分布和保护的要求,选用五次谐波分量;设I05(K)为第K条线路零序电流的五次谐波分量,I05为所有线路零序电流五次谐波分量的总和;
当一条线路的I05(K)的方向与其它剩余支路同向时,构建同向时五次谐波的相对故障测度函数,其中令I05(K)/I05=x1,y1为同向时五次谐波的相对故障测度:
当I05(K)的方向与其它线路的方向不相同时,构建方向不同时五次谐波的相对故障测度函数,其中令I05(K)/I05=x1,y2为方向不同时五次谐波的相对故障测度;
五次谐波可确定故障测度函数为:其中:令I05(K)/I01(K)=x2,I01(K)是线路K的零序电流基波,y3为五次谐波的可确定故障测度函数值:
3.根据权利要求1所述的配电网接地故障选线方法,其特征在于所述小波能量的故障测度函数的获取包括以下步骤:
设e∑(K)为线路K在线路各特征频段的总能量,e∑(K)’为所有线路在各自特征频段的总能量;当线路K与其它大多数线路的小波包分解结果极性相同时,小波能量的相对故障测度函数为:其中令e∑(K)/e∑(K)’=x3,y4为极性相同时小波能量的相对故障测度:
当线路K与其它大多数线路的小波包分解结果极性相反时,小波能量的相对故障测度函数为:其中令e∑(K)/e∑(K)’=x3,y5为极性相反时小波能量的相对故障测度:
小波能量的可确定故障测度函数为:其中令e∑(K)/e∑(K)’=x3,y6为小波能量的可确定故障测度:
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