采用新型补偿电网结构实现单相故障选线方法

针对配电网单相接地故障选线准确率不高的问题,采用新型补偿电网结构,分析单相接地故障时人为中性点前后零序电流及补偿线圈零序电流的相位特征,利用数学工具对这三个零序电流进行相关分析处理得到一个判断量,根据判断量选出故障线路.研究结果表明:在不同补偿量下仍能实现准确选线,该方法是有效的.     

基于同步测量技术的10 kV架空线路单相接地故障判断方法研究

根据仿真模拟10 k V供电系统接地状况,提出同步监测变电所某一条主干线上所有分支出路的电流和对地电场,对故障时线路电流值和零序电流值进行db5小波变换,研究小波模系数规律,并结合监测点对地电场变化,判断监测支路是否有接地故障发生。实验表明,此方法对接地故障选线判断准确率有明显提高。当监测点分布广泛时,还可以报告故障发生地点。     

小电流接地系统单相接地故障选线分析

电流接地系统的故障选线问题是当前配电自动化领域的一个重要研究课题。本文在概要分析了系统单相接地的故障特性基础上,分析总结了现有的各种选线方法及其存在的缺点,提出了今后选线技术的研究方向。     

小电流接地系统单相接地故障选线方法研究

本文在总结小电流接地系统的特点及研究现状的基础上,进一步建模仿真分析研究了小电流接地系统发生单相接地故障时零序电流、零序电压、电压相模变换、电流相模变换的特征.为解决从变电站出口选出单相接地故障线路的问题,提出了基于电压互感器注入信号干扰零序电流的波形识别法及其与小波分析法、能量法结合的综合选线法.     

多基因融合小电流接地故障选线方法

为解决目前单一判据选线方法中存在的可靠性低、选择性差和对电网结构适应能力低的技术问题,提出了基于遗传算法的小电流接地故障选线方法.算法通过对基于系统故障稳态参数选线的有功功率选线法和无功功率选线法,以及基于暂态参数的小波分析选线法的融合,获得高可靠性小电流接地故障选线判据.算法利用不同选线方法的基因概率进行编码形成初始种群,通过对种群基因的选择、交叉、变异运算,求得最优染色体串,译码后得到故障线路信息.从系统仿真结果看,该方法具有可靠性高、选择性好的特点,并且对不同结构的电网具有很好的适应能力.     

民用电网谐波电流检测方法及仿真研究

针对民用电网中存在的电压不稳、三相不平衡和中线电流大等问题,在传统的ip-iq法基础上,采用对称分量法和零序电流分离法研究电流中的零序分量问题,并结合PI调节器建立数学模型对其谐波、基波负序和零序电流进行了实时检测。结果表明,该方法可准确地检测出电网电流中含有的谐波、基波负序和零序电流,且检测精度高、实时性好。     

基于模型迁移和SVM的煤矿电网单相接地电容电流预测方法

针对智慧化矿山背景下煤矿电网单相接地电容电流预测精度低和智能预测实现困难的问题,提出了一种单相接地电容电流智能预测方法。采用模型迁移思想扩充矿用橡套软电缆的电容电流样本数据,以解决智能预测中电容电流数据不完备的问题;基于Sobol’敏感性方法分析了影响单相接地电容电流的关键因素及其各因素的交互关系,确定智能预测模型输入特征量;在此基础上,通过基于稀疏技术的支持向量机建立煤矿电网单相接地电容电流智能预测模型,并引入鲸鱼算法优化预测模型超参数,克服了电容电流数据样本容量小的不足。采用厂家测试数据及多家煤矿电网现场实测数据进行试验,结果表明：电缆绝缘层外径和绝缘层内径是影响单相接地电容电流的关键因素;所提方法预测煤矿电网单相接地电容电流的平均误差为2.26%,相较于现有预测方法,误差分别下降了34.19%,24.91%和7.40%。该方法实现了煤矿电网单相接地电容电流的准确预测,并为其智能化预测提供了新思路。     

地方电网35KV线路电容电流补偿方式分析

本文阐述了文山电网35KV线路电容电流补偿、线路换相、线路升乒分片隔离等实例,及对技术处理前后的技术参数进行分析,得出农村电网线路电容电流的补偿方式.     

基于改进变分模态分解和小波阈值法的单相接地故障电流降噪

针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备间的电磁环境复杂,现场环境干扰严重导致故障录波装置采集到的故障零序电流信号含有大量噪声,影响后续选线准确率的问题,提出了一种改进VMD和小波阈值法联合的单相接地故障的零序电流降噪方法,通过北方苍鹰优化算法优化改进变分模态分解（VMD）对零序电流信号分解,引入自适应相关阈值对分解后的分量进行筛选,对噪声分量进行小波阈值法降噪,最后将信号进行重构。通过搭建模型进行仿真实验,所提算法比传统VMD降噪算法信噪比提高了5.52%~35.99%,均方根误差降低了12.78%~30.88%,与小波阈值降噪方法、EEMD-小波阈值降噪方法、CEEMDAN-小波阈值降噪方法相比,也都有明显的优势,并且在标准测试信号Heavy Sine信号和Bumps信号中进行实验验证了算法的适用性。