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1、在我國(guó)6~66kV電力系統(tǒng)中,廣泛采用小電流接地方式。但小電流接地系統(tǒng)發(fā)生單相接地故障的幾率最高,占總故障的80%以上。由于單相接地時(shí)故障線路上其特征不明顯,且易受到系統(tǒng)接線模式、線路長(zhǎng)度和負(fù)荷等諸多因素的影響,現(xiàn)有的選線方法都存在一定的局限性。因此,小電流接地故障選線一直是配電網(wǎng)自動(dòng)化領(lǐng)域中有待進(jìn)一步解決的重要課題。
論文首先闡述了國(guó)內(nèi)外小電流接地系統(tǒng)發(fā)生單相接地故障的研究現(xiàn)狀,指出故障選線一直未解決的問題;針對(duì)小電流接
2、地系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí),其穩(wěn)態(tài)信號(hào)持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)但幅值較小,暫態(tài)信號(hào)特征量明顯但持續(xù)時(shí)間短,利用單一特征量的選線方法往往不能覆蓋所有接地工況的問題。綜合考慮穩(wěn)態(tài)與暫態(tài)特征量各自的優(yōu)點(diǎn),采用小波分析法、零序電流基波分量法與零序電流有功分量法進(jìn)行智能融合。鑒于已有很多融合選線方法是建立在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜、收斂速度慢、會(huì)出現(xiàn)局部最小值等局限性問題。而支持向量機(jī)(SVM)能較好地解決小樣本、非線性與局部極小點(diǎn)等實(shí)際問題,且具有很強(qiáng)
3、的泛化能力。為此,論文采用的是基于SVM的信息融合選線方法。在matlab7.12軟件平臺(tái)上建立了小電流接地系統(tǒng)模型,針對(duì)不同故障情況進(jìn)行仿真分析,得出各線路零序電流;根據(jù)信息融合采用的方法,從零序電流中提取基波、暫態(tài)故障特征量。根據(jù)各故障測(cè)度函數(shù)分別計(jì)算各故障測(cè)度,形成原始數(shù)據(jù);隨機(jī)抽取部分對(duì)SVM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,利用網(wǎng)格搜索法對(duì)SVM參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),并根據(jù)尋優(yōu)后的參數(shù)對(duì)SVM進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練完后得到故障選線模型。
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