基于ELM信息融合的智能配電網(wǎng)故障選線.pdf

1、配電網(wǎng)故障直接影響人民正常生產(chǎn)生活，目前單相接地故障占配電網(wǎng)系統(tǒng)故障總數(shù)的80％，接地故障產(chǎn)生信號微弱不易被檢測，且受系統(tǒng)中性點接地方式、饋出線形式、過渡電阻、故障初始相角等影響，使得單一的故障選線方法實際運行中的選線結(jié)果不理想，嚴重降低了智能配電網(wǎng)的“自愈”能力，研究準確有效的故障選線系統(tǒng)具有非常重要的理論價值和現(xiàn)實意義。
　　 論文綜合分析了智能配電網(wǎng)的故障特征，借助數(shù)學形態(tài)學理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、模糊數(shù)學理論，綜合多種暫穩(wěn)態(tài)

2、選線方法的優(yōu)點信息，提出了一種新的智能配電網(wǎng)故障選線方法。首先重點分析了配電網(wǎng)各接地方式下發(fā)生單相接地故障的暫穩(wěn)態(tài)過程。從暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)兩個角度出發(fā)對多種故障選線方法進行了研究，為了降低故障錄波中的噪聲污染對選線結(jié)果的影響，采用數(shù)學形態(tài)濾波器對初始的故障信息進行濾波處理。針對電力系統(tǒng)配電網(wǎng)特點，構(gòu)造零序電流基波法、五次諧波法、小波能量法、行波模量法四種故障選線方法的故障特征量隸屬度函數(shù)。為了使選線結(jié)果更加可靠，綜合利用四種選線方法的優(yōu)點，借

3、助極端學習機優(yōu)良的模式識別能力、良好的泛化能力以及快速的學習能力，對四種選線結(jié)果進行信息融合，提出了基于ELM信息融合的智能配電網(wǎng)故障選線方法。
　　 論文分別用MATLAB和EMTP-ATP搭建35kV/10kV的智能配電網(wǎng)(SDG)系統(tǒng)模型，采取混合式線路，分別對不同接地電阻值、故障初始相角、故障位置進行仿真分析，利用快速傅里葉變換(FFT)提取故障初始電流中的穩(wěn)態(tài)基波分量和五次諧波分量，利用小波提取零序電流中的暫態(tài)分量以及