信息處理智能方法及其在高壓輸電線路故障分析中的應(yīng)用.pdf

1、隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的日益發(fā)展，對(duì)輸電線路的安全運(yùn)行和供電可靠性的要求越來(lái)越高。高壓輸電線路作為輸電系統(tǒng)中的樞紐干線，在電力系統(tǒng)中起著重要作用，其故障直接威脅著現(xiàn)代電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行，而且引起的經(jīng)濟(jì)損失也越來(lái)越大。當(dāng)輸電線路發(fā)生故障時(shí)，在很短的時(shí)間內(nèi)會(huì)有大量的報(bào)警信息，如果僅憑運(yùn)行人員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行故障診斷，其快速性和正確性難以保證。因此研究智能化的高壓輸電線路故障診斷和分析系統(tǒng)對(duì)電力系統(tǒng)恢復(fù)決策的制定和電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行具有重要意義。

2、 本文在對(duì)目前高壓輸電線路故障分析的基礎(chǔ)上，提出了實(shí)現(xiàn)輸電線路故障類型識(shí)別、故障測(cè)距和故障診斷的新方法。為高壓輸電線路故障智能綜合分析提供了新途徑，具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。 針對(duì)目前高壓輸電線路的故障類型識(shí)別在原理上主要依據(jù)某種邏輯關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)故障類型識(shí)別的局限性，本文提出采用滿足結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理(SRM)的支持向量機(jī)(SVM)算法來(lái)進(jìn)行高壓輸電線路的故障類型識(shí)別。針對(duì)高壓輸電線路故障模式空間的非線性可分情況，提出將SVM

3、算法通過非線性變換將輸入向量映射到高維空間來(lái)進(jìn)行模式分類的方式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)高壓輸電線路整個(gè)故障模式空間的非線性最優(yōu)分類，達(dá)到了準(zhǔn)確故障類型識(shí)別的目的。另外，SVM算法還具有訓(xùn)練過程簡(jiǎn)單，訓(xùn)練結(jié)果清晰明了的特性，可以實(shí)現(xiàn)故障類型的快速識(shí)別。 本文利用一種基于雙端電氣量的新型方法進(jìn)行輸電線路的故障測(cè)距。該方法對(duì)兩端電氣量的數(shù)據(jù)采集不要求嚴(yán)格同步，而且在求解時(shí)只需識(shí)別出故障所屬類型，而無(wú)需知道具體的故障相別。仿真測(cè)試表明，該方法不受故障

4、類型、故障點(diǎn)位置、過渡電阻和線路兩端系統(tǒng)運(yùn)行阻抗角的影響，能精確地確定出故障點(diǎn)位置，縣有較高的實(shí)用價(jià)值。 針對(duì)高壓輸電線路故障診斷的智能方法要求模型簡(jiǎn)單，容錯(cuò)性能強(qiáng)的問題，本文提出使用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)來(lái)實(shí)現(xiàn)高壓輸電線路的故障診斷。在對(duì)RBFNN網(wǎng)絡(luò)的隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)目以及核函數(shù)的確定過程中，本文提出采用基于HCM算法的聚類過程，該算法與常規(guī)的LBG等算法相比，不需要在每一次迭代中計(jì)算新的模式種類的重心，并且不用預(yù)設(shè)高斯