輸電線路故障原因綜合辨識研究.pdf

1、輸電線路覆蓋范圍廣且跨度大，運行的氣象環(huán)境與地理環(huán)境錯綜復(fù)雜，線路由于長期暴露在野外，極易受到雷電、污穢、冰雪等惡劣天氣影響或外力破壞而發(fā)生故障。輸電線路跳閘會損壞電力設(shè)備，嚴(yán)重時引發(fā)停電事故，危及生命財產(chǎn)安全。故障發(fā)生后，從巡線查找跳閘原因到恢復(fù)供電需要較長時間，尤其當(dāng)故障痕跡不明顯時，故障起因往往難以確定。在跳閘后及時準(zhǔn)確識別故障原因，對于快速消除故障、減少停電損失、提高電網(wǎng)運維水平具有重要意義。目前，國內(nèi)外研究方法主要是通過分析故

2、障波形特征差異，或是統(tǒng)計分析歷史故障規(guī)律來實現(xiàn)故障起因辨識。由于故障原因復(fù)雜多樣，現(xiàn)有方法存在識別對象單一、辨識依據(jù)不充分、辨識準(zhǔn)確度低等問題。
　　本文針對雷擊、污閃、山火、鳥閃、異物接線和吊車碰線六種原因引起的輸電線路單相故障進(jìn)行研究。通過對故障機(jī)理與特征的深入分析發(fā)現(xiàn)，閃絡(luò)機(jī)理的差異性決定了各類故障的氣象條件與數(shù)值特性均有所不同。因此，可以從故障錄波數(shù)據(jù)和氣象信息中提取有效故障特征，將故障特征與故障原因之間的對應(yīng)規(guī)律作為識別

3、依據(jù)。由于這種對應(yīng)關(guān)系是高度復(fù)雜和非線性的，無法直接計算，可利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的非線性映射能力來解決。將故障天氣、時間、季節(jié)、過渡電阻性質(zhì)、零序電流諧波與直流含量以及重合閘情況組成的故障綜合特征向量作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，將故障原因類型作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸出，利用實際故障樣本對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，建立故障特征與故障原因之間的非線性映射。訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法即可用于故障原因辨識。
　　本文基于實際故障錄波數(shù)據(jù)的計算分析設(shè)定故障數(shù)值特征劃

4、分標(biāo)準(zhǔn)。為了比較故障原因辨識算法的效果，建立多個考慮故障綜合特征、只考慮故障氣象特征和只考慮故障數(shù)值特征的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型，并利用大量實際故障樣本對各模型進(jìn)行訓(xùn)練與測試。針對不同對象的測試結(jié)果表明，故障綜合特征BP算法的故障原因辨識準(zhǔn)確率均高于其它兩種方法，而且隨著故障原因種類的增加，該算法的識別效果更穩(wěn)定且有效。
　　綜上所述，本文基于輸電線路故障特征的綜合分析，提出一種結(jié)合故障氣象特征與故障數(shù)值特征的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障原因辨