[发明专利]一种基于单端行波波头相对极性和时差的ANN故障测距方法

摘要

本发明涉及一种基于单端行波波头相对极性和时差的ANN故障测距方法，属于电力系统故障测距技术领域。本发明所述方法为高压输电线路发生单相接地故障时，量测端母线为多出线接线形式存在反射波的不确定性，利用人工神经的非线性函数逼近拟合能力，顺序选取量测端构造电流行波中初始行波，以及后续的3个以上行波波头与初始行波波头的时差和相对极性作为ANN样本属性，训练并建立ANN故障测距模型，实现单端行波测距。大量仿真表明本发明测距结果准确可靠。

主权项

一种基于单端行波波头相对极性和时差的ANN故障测距方法，其特征在于：当交流输电线路发生单相接地故障时，利用人工神经的非线性函数逼近拟合能力，顺序选取量测端构造电流行波中初始行波、以及后续的3个以上的行波波头与初始行波波头的时差和相对极性作为ANN样本属性，训练并建立ANN故障测距模型，实现单端行波测距；具体步骤为：(1)当高压输电线路距离量测端M点的xf处发生单相接地故障时，采用分布参数模型，选取Lk1作为参考线路，用故障线路故障电流减去健全线路故障相电流，得到构造电流行波，即，imn‑ik1；(2)利用PSCAD仿真得到训练样本，训练样本组织如下：①沿线路全程设置故障点，故障距离变化步长为1km；②故障过渡电阻分别取0Ω、30Ω、90Ω；③故障初相角分别取30°、90°；(3)将仿真得到故障数据样本，量测端M故障相构造电流行波进行小波变换，顺序选取初始行波后的3个以上行波波头与初始行波波头的时差和相对极性作为ANN样本属性P，则P＝[△t1△t2△t3p1p2p3]，其中，△t1△t2△t3表示时差，p1p2p3表示相对于初始行波的极性；(4)构建故障测距的ANN模型，并将得到的故障数据作为训练样本，输入ANN模型中进行训练；(5)将故障数据输入训练好的ANN测距网络模型即可得到故障距离。