基于自然频率的辐射状配电网分层分布式ANN故障定位方法

发布时间：2018-06-23 03:21

本文选题：辐射状配电网 + 故障定位　；参考：《电力系统自动化》2014年05期

【摘要】：当辐射状配电网不同分支发生故障时,其故障电压行波经由不同分支组合的传播路径到达母线侧量测端,由量测端获得的故障暂态电压的自然频率及其幅值分布亦不相同。不同分支组合的行波传播路径与自然频率及其幅值分布之间存在着映射关系。可利用人工神经网络(ANN)强大的非线性拟合能力来反映此种映射关系,实现辐射状配电网的故障定位及分支识别。利用故障后四分之一工频周期时窗的零序电压自然频率作为分层分布式ANN模型的输入样本,先进行故障定位;再以自然频率对应的幅值作为输入样本,进行故障分支识别,故障距离和故障点所在分支编号作为其输出。大量电磁暂态仿真表明,该方法有效。
[Abstract]:When the fault occurs in different branches of radial distribution network, the traveling wave of fault voltage reaches the measuring end of the bus side through the propagation path of different branch combinations, and the natural frequency and amplitude distribution of the fault transient voltage obtained from the measuring end are also different. There is a mapping relationship between the traveling wave propagation path of different branch combinations and the natural frequency and its amplitude distribution. The strong nonlinear fitting ability of artificial neural network (Ann) can be used to reflect the mapping relationship, and the fault location and branch identification of radial distribution network can be realized. Using the natural frequency of zero sequence voltage of 1/4 power frequency period window after fault as input sample of hierarchical distributed Ann model, fault location is carried out first, and then the amplitude corresponding to natural frequency is used as input sample for fault branch identification. Fault distance and fault point branch number as its output. A large number of electromagnetic transient simulations show that the method is effective.
【作者单位】：昆明理工大学电力工程学院;哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院;昆明理工大学机电工程学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA050213) 国家自然科学基金资助项目(50977039,51267009,U1202233) 云南省科技攻关项目(2011BA004) 云南省重点项目(2011FA032) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20105314110001)~~
【分类号】：TM73

【参考文献】

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【共引文献】

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