配电网故障定位的研究

将配电网络的拓扑描述矩阵分解成不含区域和只含区域的矩阵描述方式 ,可以有效地解决配电网的故障区段判断 ,同时可以自动定位区域的顶点 ,适应多变的网络结构     

基于拓扑辨识的配电网故障定位算法

针对配电网存在T接点的情况,提出了基于拓扑辨识的配电网故障定位算法。该算法将配电网络的拓扑描述矩阵分析成不含区域和只含区域的矩阵描述方式,有效地解决配电网的故障区段判断;同时可以自动定位区域的顶点,适应多变的网络结构。     

配电网故障区域判断和隔离

将配电网的开关看作图的顶点,将其馈线看作图的弧,并将流过开关的电流当作顶点的负荷,将馈线供出的负荷当作弧的负荷,提出根据顶点的负荷求算弧的负荷的点弧变换,并结合一个实例讨论了基于点弧变换的过热弧搜寻算法及其简化算法,采用过热弧搜寻算法能够有效地解决配电网络故障区段的判断与隔离问题,同时还给出了程序框图。     

配电网接地故障定位的传递函数法

为解决配电网的单相接地故障定位问题 ,提出一种新的单端测距算法。该方法基于频谱分析的原理和线路的分布参数模型 ,建立配电网络的传递函数 ,从单端施加激励信号 ,由传递函数的频谱特性构造判据进行故障定位。理论推导和计算机仿真计算表明 ,根据各分支端口传递函数频谱的频率、相位和波形特征可以有效实现配电网的接地故障定位并测距。由于该方法不受负载参数变化的影响 ,测量方便 ,克服了以往单端测距算法的缺陷 ,因此有很好的应用前景     

配电网故障定位算法研究

针对配电网故障快速准确定位问题,研究了故障定位的矩阵算法,分析了不对称矩阵算法的基本原理,针对该算法存在判别盲区的缺陷,提出了在辐射网和树状网末端增加零节点编号的改进方法,消除了判别盲区;该方法具有简单、实时性强的特点,在配电自动化系统中有很强的实用性。论文最后用算例验证了该算法的有效性。     

配电网故障定位统一矩阵算法的改进

文献[2]中提出了基于FTU的配电网故障定位的统一矩阵算法，但将该算法应用于辐射状馈线和树产太馈线的末端进行故障定位时，会无法判断出故障区域。在此提出在该算法中采用零编号的方法，结果表明该方法可以使得应用该算法对辐射状线跌末端和树状接线的末端进行故障定位时，不存在盲区。     

浅析配电网自动化系统线路故障及其应用

配电自动化技术是服务于城乡配电网改造建设的重要技术,配电自动化包括馈线自动化和配电管理系统,通信技术是配电自动化的关键。本文浅析了配电网自动化系统线路故障及其应用。     

基于配电网故障定位技术的研究

随着科学技术的发展,配电管理系统对配电系统自动化技术也提出了越来越高的要求。目前,配电网的故障定位和网络重构是配电自动化的关键功能,是目前国内外研究的热点。论文针对当前配电网的需求,对国内外在配电系统故障定位诊断方面已有的研究做出了深入的分析,构造出具有高容错性,快速性,准确性的配电网故障定位技术。     

多电源配电网的复故障定位网络模型

提出一种使故障定位算法能够应用于多电源配电网复故障情况的网络模型,该网络模型考虑了算法中与故障电流有关的量的方向性,在假定由某电源供电的功率流向为正方向之后,多电解配电网的故障定位问题实际上转化为单一电源情况下的故障定位问题,如果对每一个电源都假定一次正方向,在每一个假定正方向下都用故障定位算法求一次故障设备,那么最后就可以找到所有的故障设备。     

油田配电网故障定位方案研究

目前有多种输电线路准确定位方法,其中,多数是采用集中参数模型。由于这些模型不能表示输电线路的电容作用,致使误差较大。本文根据笔者在多年从事继电保护实践中积累的经验,针对6.10kV线路的特点,结合故障定位的最新进展,利用线路的分布参数模型,提出一套油田配电网故障定位的全新方案。该方案在理论上是可行的,有些部分已在实践中得到检验。     

一种新的配电网小接地电流故障选线监测方法

在配电网系统中,故障点经高阻接地或者中性点经消弧线圈接地使得故障电流比较小,无法使用传统的过流继电器动作或者熔断器熔断。因此,提出了一种适用于辐射状配电网的、基于特定频率电压信号叠加原理的单相接地故障选线新方法。仿真结果证明这种方法对于任何形式的接地故障选线都比较准确。     

城市配电网电缆故障诊断研究

电缆在配电网中的的使用越来越多,供电系统内部电缆出现问题的几率会变大.基于此,以电力电缆故障诊断为研究对象,采用小波奇异熵算法对电缆故障原始信号进行故障特征量提取,然后采用神经网络辨别电缆故障类型.仿真结果表明本方案能够准确辨别出故障类型,具有较高的精准度.     

基于粗糙集-RBF的配电网故障诊断系统研究

为了改进人工智能方法在配电网故障诊断系统中的应用,给出了基于粗糙集理论的RBF神经网络的模型结构,然后利用训练好的神经网络对配电网进行故障诊断.采用VC++语言开发工具,调用Matlab神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,并通过配电网实例验证了方法的正确性.实践证明该系统不但提高了配电网故障诊断的容错性,使故障诊断变得更加准确有效,而且减少了神经网络样本数据,大大减少了故障诊断过程的时间.     

10kV配电网单相接地故障选线与仿真研究

小电流接地系统由于接地电流很小,加之故障情况较复杂,其选线问题一直未能很好的解决。在分析系统发生单相接地故障时暂态特征的基础上,提出了一种利用比较各线路暂态零序电流差值的故障选线方法,介绍了该选线方法的原理与步骤。通过MATLAB仿真试验表明,该方法可以准确实现故障选线,具有较高的灵敏度,且不受过渡电阻和故障合闸角等因素的影响。     

一种适用于中压直流配电网单极故障的保护方法

针对中压直流配电网线路保护尚不完善这一问题,提出一种基于零模功率的单极故障保护方法.首先,分析直流配电网中线路发生单极故障时的故障特征,利用暂态电流分量的极性进行区内、外故障识别,利用零模功率幅值的大小进行故障线选择,利用零模电压的大小进行故障极选择.其次,对所提保护方法给出了整定判据.最后,在PSCAD/EMTDC中搭建直流配电网模型用以输出故障数据,利用MATLAB进行保护方法验证.结果表明,所提方法快速有效,可靠性高,耐受过渡电阻的能力较强,对数据延迟不敏感,且抗干扰能力较强.     

基于色素分布的驾驶员面部特征点的定位方法

利用嘴唇和眼睛色素分布定位驾驶员面部特征点,首先根据嘴唇为红色这一特征,对CCD采集的彩色图像进行亮度规一化处理后,再向由色彩信息构成的UV空间坐标系投影,根据红色素从投影中分割出嘴唇区域,用边缘提取和红色像素点相结合的方法确定嘴唇形状;采用夹逼法确定描述嘴部状态的特征点.根据人脸结构尺寸,初步确定眼睛区域,根据眼睛为黑色的特征,采用与嘴巴相同的方法,确定识别眼睛张开和闭合状态的特征点.实验结果表明,该方法可以有效去除嘴唇和眼睛周围的阴影干扰,无论光线是否均匀,该算法的准确率均达到94.3%以上,该算法具有实时、准确的特点,为进一步判断驾驶员是否处于疲劳状态提供重要的判断依据.     

基于改进的RBF神经网络的配电网故障诊断模型

结合梯度下降算法和进化算法对RBF神经网络进行改进,建立了基于改进的RBF神经网络的配电网故障诊断模型.配电网故障诊断实例表明,基于改进的RBF神经网络的配网故障诊断模型具有较高的诊断精度.