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基于小波变换与神经网络的输电线路故障分析与继电保护

发布时间:2017-08-04 00:31

  本文关键词:基于小波变换与神经网络的输电线路故障分析与继电保护


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【摘要】:随着我国现代化的高速发展,电力工业也步入以特高压、高智能化为特点的新阶段,供电系统的可靠性显得越来越重要。电力系统主要包括变压器、输电线路、发电机和负载,而电力电网由前两者构成。电力系统的稳定安全运行大部分取决于输电线路的运行状态,因此需要对输电线路的安全运行进行加强保护,尤其是对线路中出现的单相接地故障,应给予及时地切除以免损坏电路的正常运行,这一直是电网系统安全稳定运行的重中之重。首先,本文分析了小电流接地系统发生接地故障时电气量的暂态特征,在MATLAB仿真软件平台上搭建小电流接地的系统模型,以仿真不同故障类型中的零序电流、电压作为主要的研究对象,通过仿真的波形与国内外专家研究的故障理论分析比较,本文搭建的电力系统模型能够较为准确地模拟各类故障状态。根据故障时暂态零序电流的时频特征,本文利用能够同时在低频段和高频段分析故障信号的小波包变换。在故障信号处理方面,小波包比传统小波变换的时频性能更好。选择db4小波基函数,对系统模型仿真得到的故障零序电流进行三层的小波包分解,分别分析和提取各个连续频段的能量值,将基于小波包的特征能量与智能算法相结合来判别输电线路的故障线路。通过MATLAB中的小波工具箱仿真证实,该算法能够较为准确且有效地提取出故障能量值,同时得知不同故障间的能量值之间存在一定的差异。最后,利用上述提取的故障特征能量值作为BP神经网路的输入,对其进行训练。针对BP神经网络存在易陷入局部极小点和迭代训练过程较慢等不足,本文利用Elman神经网络结构对其进行改进。最后利用50组测试样本对神经网络进行测试,实验结果表明,当神经网络判断出正确的故障线路后,系统将进入故障中断处理流程,发出故障跳闸命令,将结果输送到开关量输出电路,故障线路上的继电器开关进行动作,切除故障线路,完成继电保护任务。
【关键词】:输电线路 小波变换 神经网络 故障分析
【学位授予单位】:青岛科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP183;TM75;TM77
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 1 绪论8-15
  • 1.1 课题的背景及意义8-9
  • 1.2 输电线路故障分析的研究现状9-12
  • 1.2.1 基于暂态量的输电线路故障分析方法研究现状9-10
  • 1.2.2 现有选线方法的优缺点比较10-12
  • 1.3 继电保护的发展现状12-13
  • 1.4 本文的主要研究内容13-15
  • 2 电力系统输电线路故障研究及仿真模型搭建15-29
  • 2.1 输电线路的故障类型及原因15-17
  • 2.1.1 常见的故障类型15-16
  • 2.1.2 输电线路故障产生的原因16-17
  • 2.2 输电线路故障特征及选线问题17-24
  • 2.2.1 小电流接地系统的中性点接地方式17-19
  • 2.2.2 小电流接地系统单相接地故障的特征分析19-22
  • 2.2.3 小电流系统输电线路故障选线问题及意义22-24
  • 2.3 小电流接地系统仿真模型的搭建24-28
  • 2.3.1 系统仿真参数的设置与波形25-26
  • 2.3.2 中性点不接地系统单相接地故障仿真波形26-28
  • 2.4 本章小结28-29
  • 3 基于小波变换与神经网络算法的继电保护研究29-47
  • 3.1 小波理论简介29-37
  • 3.1.1 小波变换的基本内容29-34
  • 3.1.2 Daubechie小波基函数的选取34-35
  • 3.1.3 小波变换在电力系统中的应用35-37
  • 3.2 基于人工神经网络的输电线路故障分类方法37-41
  • 3.2.1 BP神经网络算法37-38
  • 3.2.2 BP神经网络的缺陷与改进38-40
  • 3.2.3 神经网络在电力系统中的应用40-41
  • 3.3 微机继电保护系统的原理结构41-45
  • 3.3.1 输电线路保护系统的硬件结构41-43
  • 3.3.2 输电线路保护系统的软件结构43-45
  • 3.4 本章小结45-47
  • 4 基于继电保护算法的输电线路故障选线的仿真分析47-65
  • 4.1 小波变换对故障信号特征量提取的仿真分析47-56
  • 4.2 神经网络对故障特征量分类的仿真分析56-61
  • 4.2.1 基本神经网络的训练56-60
  • 4.2.2 Elman神经网络的训练60-61
  • 4.3 仿真结果的分析61-64
  • 4.4 本章小结64-65
  • 总结与展望65-67
  • 参考文献67-71
  • 致谢71-72
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文72-74

【参考文献】

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本文编号:617039

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