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1、分類號(hào):UDC:學(xué)校代號(hào):11845密級(jí):學(xué)號(hào):2111204150廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文(工程碩士)lOkV配電線路單相接地故障智能選線方法研究董富德指導(dǎo)教師姓名、職稱:猩這淘數(shù)握學(xué)科(專業(yè))或領(lǐng)域名稱:電氫工程學(xué)生所屬學(xué)院:自動(dòng)絲堂院論文答辯日期:2Q!生5旦三Q旦摘要摘要我國lOkV配電網(wǎng)普遍采用中性點(diǎn)不接地方式和中性點(diǎn)經(jīng)消弧線圈接地方式,這種兩種接地方式可以避免電網(wǎng)發(fā)生單相接地故障時(shí)保護(hù)裝置跳閘造成供電中斷,從而有效提高了供電
2、的可靠性。然而配電網(wǎng)發(fā)生單相接地故障的概率最高,為了防止故障的擴(kuò)大,必須盡快找出故障線路并采取處理措施。由于小電流接地故障時(shí),故障電流信號(hào)微弱、電弧不穩(wěn)定和隨機(jī)因素的影響等原因,小電流接地系統(tǒng)單相接地故障選線問題一直未得到有效解決。多年來,國內(nèi)外專家學(xué)者進(jìn)行了大量的研究,提出了許多基于不同原理的選線方法,但普遍存在單一判據(jù)選線方法準(zhǔn)確率低,適用范圍有限,易受過渡電阻、故障相位角等因素影響的問題。隨著計(jì)算技術(shù)和人工智能理論的發(fā)展,基于多判
3、據(jù)智能融合的選線方法成為了發(fā)展的趨勢(shì),尤其是人工智能算法開始逐漸被應(yīng)用到故障選線中來。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因具有良好的并行處理能力、自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力和聯(lián)想記憶能力,能有效彌補(bǔ)單一判據(jù)選線方法的不足,將各種單一判據(jù)的選線方法進(jìn)行智能融合,實(shí)現(xiàn)故障選線。但是它也有著訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng),求解時(shí)容易陷入局部極小值等缺點(diǎn),導(dǎo)致選線的時(shí)間長(zhǎng),可靠性低。蟻群算法具有很強(qiáng)的全局優(yōu)化能力和分布式計(jì)算機(jī)能力,將蟻群算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合應(yīng)用于故障選線,可以彌補(bǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足,
4、提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選線方法的可靠性。本文首先對(duì)小電流接地系統(tǒng)發(fā)生單相接地故障后的穩(wěn)態(tài)過程和暫態(tài)過程進(jìn)行分析,結(jié)合現(xiàn)有選線方法的原理對(duì)故障的穩(wěn)態(tài)特征和暫態(tài)特征進(jìn)行分類提取。然后總結(jié)了現(xiàn)有的蟻群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的模型并進(jìn)行了優(yōu)化,提出利用蟻群算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將能量法、五次諧波法和小波包分析法進(jìn)行智能融合的選線方法。最后,在MATLAB/Simulink上搭建10kV配電網(wǎng)模型,對(duì)小電流接地系統(tǒng)在不同故障線路、故障位置、故障相位角和接地電
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