小电流接地系统单相接地故障选线方法研究

发布时间：2024-05-10 04:12

　　小电流接地系统具有较高的供电可靠性,在发生单相接地故障后,系统可以短时正常运行。但是如若不能及时排除故障线路,将会导致健全线路的绝缘被破坏甚至升级为多相故障,破坏电力系统的安全稳定运行,因此,研究一种准确、有效的选线方法具有十分重要的意义,但是由于稳态故障特征不明显,暂态故障信号短暂,导致现有选线方法的准确率差强人意。基于此,本文在暂态故障信号的的基础上,利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称EEMD)、希尔伯特(Hilbert)边际谱、能量熵等数学分析方法提取故障特征,并通过经遗传算法(genetic algorithm,简称GA)优化的支持向量机(support vector machine,简称SVM)实现故障选线。本文首先对小电流接地系统发生故障后的暂、稳态故障特征进行理论分析,确定了使用暂态零序电流进行后续选线研究,并在仿真平台中搭建了模型,将仿真得到的结果和理论分析进行对比,验证了模型的正确性,以便为后续的选线研究提供可靠数据。然后利用EEMD分解和皮尔逊相关系数等数学方法对暂态零序电流进行预处理,提取出零序特...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 外加注入信号选线法
        1.2.2 稳态量选线法
        1.2.3 暂态量选线法
        1.2.4 人工智能选线法
    1.3 本文主要研究内容
第2章 小电流接地系统单相接地故障特征分析
    2.1 中性点不接地系统
        2.1.1 稳态时期故障特征
        2.1.2 暂态时期故障特征
    2.2 中性点经消弧线圈接地系统
        2.2.1 稳态时期故障特征
        2.2.2 暂态时期故障特征
    2.3 模型建立及验证
        2.3.1 模型建立
        2.3.2 模型验证
    2.4 本章小结
第3章 基于EEMD-Hilbert边际谱能量熵与GA-SVM的选线方法
    3.1 集合经验模态分解
        3.1.1 EMD算法介绍
        3.1.2 EEMD算法介绍
        3.1.3 互相关准则
    3.2 Hilbert边际谱能量熵
        3.2.1 Hilbert边际谱
        3.2.2 能量熵
    3.3 基于遗传算法优化的支持向量机
        3.3.1 SVM的基本理论
        3.3.2 遗传算法
        3.3.3 GA-SVM模型
    3.4 选线流程
    3.5 本章小结
第4章 选线方法验证
    4.1 仿真数据验证
        4.1.1 故障特征提取
        4.1.2 方法验证
    4.2 试验数据验证
        4.2.1 试验概述
        4.2.2 实测数据分析
    4.3 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
致谢



本文编号：3968702