高压输电线路单相自适应重合闸技术的研究

发布时间：2017-10-12 17:20

  本文关键词：高压输电线路单相自适应重合闸技术的研究

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【摘要】：自动重合闸技术具有盲目重合的缺陷,一旦重合于永久性故障,将给系统再次造成冲击导致电气设备工作条件恶化。自适应重合闸技术具有事先辨识故障性质和捕捉电弧熄灭时刻的功能,避免了重合于永久性故障和未熄弧的瞬时性故障。本文分析瞬时性故障恢复电压阶段和二次电弧阶段的故障相端电压特性,研究输电线路单相自适应重合闸故障性质判别和瞬时性故障熄弧时刻捕捉方法。首先,研究了输电线路发生不同性质故障时的一次电弧的动态特性和瞬时性故障二次电弧的重燃特性及故障相端电压波形的特征,利用ATP/EMTP搭建高压输电线路故障仿真模型和一、二次电弧模型,通过仿真获得高压输电线路故障相端电压的波形。其次,利用带并联电抗器的输电线路瞬时性故障恢复电压的拍频现象,提出了基于恢复电压包络线斜率的故障性质识别及重合闸方案(方案1)。该方案找出故障相端电压在恢复电压阶段的波形包络线,求取两相邻极值点间包络线的平均斜率,当该斜率大于整定值时,判断故障为瞬时性故障,给出重合闸命令,反之为永久性故障,闭锁重合闸。再次,根据瞬时性故障二次电弧阶段故障相端电压信号的特性,提出了两种自适应重合闸的实现方案(方案2和方案3)。方案2依据不同故障性质下二次电弧阶段端电压波形的畸变率、高频能量、电压幅值的不同,利用傅里叶变换来获取端电压波形的畸变率、高频能量和电压幅值,分别将波形畸变率和高频能量、波形畸变率和电压幅值组成二维特征向量;采用两个支持向量机分别对上述二维特征向量进行分类从而达到识别故障性质和捕捉二次电弧熄灭时刻的目的。方案3依据瞬时性故障和永久性故障的故障相端电压波形的复杂度不同,利用均值局部分解故障信号得到PF分量,用近似熵算出PF分量的复杂度构成特征向量,输入给支持向量机来识别输电线路的故障性质以及捕捉二次电弧熄灭时刻。最后,在输电线路不同故障性质、不同短路位置及不同过渡电阻条件下,对上述3种方案进行仿真验证。结果表明,方案1能快速辨识瞬时性故障和永久性故障;方案2和3即能快速识别故障性质,也可准确捕捉电弧熄灭时刻,且抗噪声能力较强。
【关键词】：瞬时性故障 永久性故障 波形畸变率 电压幅值 高频能量
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM75;TM762.2
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 引言10-11
• 1.2 国内外自适应重合闸技术的研究现状11-15
• 1.2.1 基于一次电弧的方法11
• 1.2.2 基于二次电弧阶段的方法11-13
• 1.2.3 基于恢复电压阶段的方法13-15
• 1.3 本文主要研究内容15-17
• 第2章 单相接地故障的电气信号特性分析及仿真17-28
• 2.1 电弧特性分析17-21
• 2.1.1 一次电弧的动态特性分析17-18
• 2.1.2 二次电弧的动态特性分析18-20
• 2.1.3 恢复电压特性分析20-21
• 2.2 故障模型的建立与仿真21-27
• 2.2.1 仿真软件的简介21-22
• 2.2.2 输电线路永久性单相接地故障仿真22-24
• 2.2.3 输电线路瞬时性单相接地故障仿真24-27
• 2.3 本章小结27-28
• 第3章 基于恢复电压包络线斜率的故障性质识别28-34
• 3.1 并联电抗器对工频电压的影响28-29
• 3.2 并联电抗器对自由振荡电压的影响29-30
• 3.3 包络线分析30-32
• 3.4 单相自适应重合闸新判据及仿真32-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第4章 基于DFT和SVM的自适应重合闸方案34-46
• 4.1 故障相端电压的特征分析34-35
• 4.2 故障特征量提取35-37
• 4.3 支持向量机理论37-41
• 4.3.1 分类问题的提出38-39
• 4.3.2 线性可分问题的支持向量机39-41
• 4.4 基于SVM的故障性质识别和电弧熄灭时刻捕捉41-43
• 4.4.1 支持向量机算法的运用41-42
• 4.4.2 故障性质识别及二次电弧熄灭时刻确定42-43
• 4.5 仿真验证43-45
• 4.5.1 故障分类43-45
• 4.5.2 熄弧时刻的确定45
• 4.6 本章小结45-46
• 第5章 基于LMD近似熵和SVM的自适应重合闸方案46-55
• 5.1 故障相端电压特征分析46-47
• 5.2 信号的LMD近似熵47-49
• 5.2.1 信号的LMD分解47-48
• 5.2.2 近似熵算法48-49
• 5.3 基于SVM的自适应重合闸实现步骤49-50
• 5.4 算法仿真分析50-54
• 5.4.1 故障信号的采集及LMD分解50-51
• 5.4.2 故障信号特征量提取51-52
• 5.4.3 故障性质识别及熄弧时刻捕捉52-54
• 5.5 本章小结54-55
• 结论与展望55-57
• 参考文献57-61
• 致谢61-62
• 附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录62-63
• 附录B 攻读学位期间参加的科研项目63

【参考文献】

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本文编号：1019954