基于小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路故障分析與繼電保護.pdf

1、隨著我國現(xiàn)代化的高速發(fā)展，電力工業(yè)也步入以特高壓、高智能化為特點的新階段，供電系統(tǒng)的可靠性顯得越來越重要。電力系統(tǒng)主要包括變壓器、輸電線路、發(fā)電機和負載，而電力電網(wǎng)由前兩者構(gòu)成。電力系統(tǒng)的穩(wěn)定安全運行大部分取決于輸電線路的運行狀態(tài)，因此需要對輸電線路的安全運行進行加強保護，尤其是對線路中出現(xiàn)的單相接地故障，應(yīng)給予及時地切除以免損壞電路的正常運行，這一直是電網(wǎng)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的重中之重。
　　首先，本文分析了小電流接地系統(tǒng)發(fā)生接地故

2、障時電氣量的暫態(tài)特征，在MATLAB仿真軟件平臺上搭建小電流接地的系統(tǒng)模型，以仿真不同故障類型中的零序電流、電壓作為主要的研究對象，通過仿真的波形與國內(nèi)外專家研究的故障理論分析比較，本文搭建的電力系統(tǒng)模型能夠較為準(zhǔn)確地模擬各類故障狀態(tài)。
　　根據(jù)故障時暫態(tài)零序電流的時頻特征，本文利用能夠同時在低頻段和高頻段分析故障信號的小波包變換。在故障信號處理方面，小波包比傳統(tǒng)小波變換的時頻性能更好。選擇db4小波基函數(shù)，對系統(tǒng)模型仿真得到的故

3、障零序電流進行三層的小波包分解，分別分析和提取各個連續(xù)頻段的能量值，將基于小波包的特征能量與智能算法相結(jié)合來判別輸電線路的故障線路。通過MATLAB中的小波工具箱仿真證實，該算法能夠較為準(zhǔn)確且有效地提取出故障能量值，同時得知不同故障間的能量值之間存在一定的差異。
　　最后，利用上述提取的故障特征能量值作為BP神經(jīng)網(wǎng)路的輸入，對其進行訓(xùn)練。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在易陷入局部極小點和迭代訓(xùn)練過程較慢等不足，本文利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對