[发明专利]一种基于人工神经网络的特高压直流输电线路的故障定位方法在审
| 申请号： | 201811366887.0 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109239533A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 李宽;苏欣;施雨;刘萌;李玉敦;张健磊;尹欢欢;赵斌超;王宏;黄秉青;张婉婕;杨超;王昕;张国辉;麻常辉 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G01R31/08 | 分类号： | G01R31/08 |
| 代理公司： | 潍坊鸢都专利事务所 37215 | 代理人： | 臧传进 |
| 地址： | 250002 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人工神经网络的特高压直流输电线路的故障定位方法，包括以下步骤：获取直流线路两端测量点的故障电压信号、电流信号；解耦得到线模分量；对线模分量进行小波变换，得到不同尺度信号，求取首波头幅值比；将得到的电压、电流信号线模分量首波头幅值比作为神经网络的输入样本，故障距离作为输出样本集，对神经网络进行训练，形成故障测距神经网络，将电压、电流信号线模分量首波头幅值比的测试样本输入训练好的神经网络得到故障距离；采用全局几何平均最优法进行结果优化。本发明能够实现输电线路的故障测距，具有精度较高，耐受过渡电阻能力强的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 幅值比 模分量 波头 特高压直流输电线路 人工神经网络 电流信号线 故障测距 故障定位 故障距离 故障电压信号 过渡电阻能力 测试样本 尺度信号 电流信号 结果优化 输出样本 输电线路 输入样本 线模分量 小波变换 直流线路 测量点 对线 解耦 耐受 全局 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工神经网络的特高压直流输电线路的故障定位方法，包括以下步骤：步骤1、获取直流线路两端测量点的故障电压信号、电流信号；步骤2、解耦得到故障电压信号、电流信号线模分量；步骤3、对故障电压信号、电流信号线模分量进行小波变换，得到不同尺度信号，求取故障电压信号、电流信号线模分量首波头幅值比；步骤4、将步骤3中得到的电压信号线模分量首波头幅值比作为神经网络的输入样本，故障距离作为输出样本集，对神经网络进行训练，形成故障测距神经网络I，将电压信号线模分量首波头幅值比的测试样本输入训练好的神经网络I得到故障距离X1；将步骤3中得到的电流信号线模分量首波头幅值比作为神经网络的输入样本，故障距离作为输出样本集，对神经网络进行训练，形成故障测距神经网络II，将电流信号线模分量首波头幅值比的测试样本输入训练好的神经网络II得到故障距离X2；步骤5、采用全局几何平均最优法进行结果优化。
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