電力系統(tǒng)輸變電線路故障智能定位方法研究.pdf

1、高壓輸電線路作為電力系統(tǒng)的重要組成部分，是溝通各類電站和終端用戶的橋梁，肩負著電力傳輸的重要使命。線路故障一旦發(fā)生，勢必嚴重影響工農業(yè)的生產和人民群眾的生活。準確的故障定位技術可以減輕巡線負擔，加快線路恢復供電，提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性和降低運行成本。因此，高壓輸電線路故障的準確定位受到電網運行和管理部門以及專家學者的廣泛重視。
　　因此本文以電力系統(tǒng)輸電線路為研究對象，對輸電線路的故障定位方法進行研究，并從傳統(tǒng)方法和智能方法兩個角度，

2、分別提出新的故障定位方法。
　　在傳統(tǒng)算法方面，針對工頻法和行波法存在的不足，提出了一種基于雙端數據和算法融合的輸電線路故障定位的新方法。首先，利用雙端不同步工頻法進行初步定位，確定故障發(fā)生的區(qū)段（根據故障發(fā)生的位置將輸電線路劃分為五個區(qū)間），為精確定位提供可靠性保證;然后，利用行波法進行精確定位，根據初步定位確定的故障區(qū)段采用不同的定位策略，同時對行波法進行了改進，消除波速和線路長度變化造成的影響，進而提高了定位的準確性。

3、>　　在智能算法方面，針對輸電線路故障定位通常采用單一類型信號的局限性和故障特征量與故障距離存在較強非線性關系的特點，提出了一種基于主成分分析法與遺傳神經網絡相結合的故障定位方法。該方法以線路的系統(tǒng)參數、電壓信號、電流信號為原始信息，分別采用過渡電阻、基波幅值和相角、小波包頻帶能量作為特征值。考慮到各特征量之間的相關性，利用主成分分析法對原始特征值的組合進行降維融合，得到信息互補的特征量。將融合后的特征量通過遺傳神經網絡進行線性回歸處理