交流线路过电压分类识别及预测方法研究

论文摘要

电力系统中,绝缘击穿是线路跳闸主要原因,绝缘事故中由于过电压引起的事故占主导地位,在我国跳闸率比较高的地区,高压线路运行的总跳闸次数中,由雷击引起的次数约占40-70%。不同绝缘事故的发生机理不同,采取的过电压抑制措施也不同,因此对输电线路不同过电压类型进行正确辨识,对增强线路绝缘意义重大。随着罗果夫斯基线圈等在线监测装置在电力系统中投入使用,线路故障时的电压电流波形数据已能被自动记录和保存,但由于波形数据庞大且需要专家作专门分析,要对其进行现场的人工处理是困难的,这就大大限制了在线监测装置在故障分析中的实用性。如果能够对线路发生绝缘事故后的电压电流暂态行波进行在线特征提取并分类,既可以快速查找故障点,缩短检修时间,实现快速恢复供电,又能够有针对地采取防护措施,提高供电可靠性。因此,对线路过电压进行准确的分类识别对电网的安全可靠运行有着重要的意义。论文围绕交流线路雷击电磁暂态分析展开,分别建立500kV和35kV交流线路电磁暂态仿真模型,从行波角度仿真分析线路遭受雷击时其暂态电压、电流行波所具有的特征。线路本身相当于一个现实存在的接闪器,它可视为一个雷击电流的传变环节,线路遭受雷击时,对于不同的雷击,反映于线路上和保护安装处的暂态行波存在差异。本文即分析不同雷击差异的产生机理及其在暂态电压、电流行波上的表现形式,并在此基础上选取恰当的信号处理手段对暂态行波作特征提取,形成线路过电压的分类识别判据,包括四个方面：1、雷击故障与普通短路；2、雷击致故障与雷击未故障：3、绕击与反击；4、直击雷与感应雷。此外还分析了35kV馈线的内部过电压特征,讨论不同过电压之间的差异,形成内部过电压辨识方法包括：1、弧光接地与普通单相接地；2、铁磁谐振与单相接地。在对线路过电压进行分类识别的基础上,提出线路过电压水平预测的神经网络方法,利用多层前馈型神经网络对线路过电压水平进行预测,通过仿真遍历,计算在不同故障边界条件下线路过电压的最大值,形成线路过电压水平预测的样本集,并分别完成500kV线路直击雷过电压水平预测和110kV线缆混合线路合闸过电压水平预测。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景与研究意义
• 1.2 超高压输电线路雷击过电压概述
• 1.3 研究现状
• 1.3.1 线路雷击过电压分类识别
• 1.3.2 线路过电压水平预测
• 1.4 本文主要研究工作
• 第二章 小波变换与相关分析的基本理论
• 2.1 引言
• 2.2 小波变换的基本理论
• 2.2.1 连续小波变换
• 2.2.2 离散小波变换
• 2.2.3 多分辨率分析与Mallat快速算法
• 2.2.4 基于B样条小波的模极大值检测
• 2.2.5 小波能量熵
• 2.3 相关分析的基本理论
• 2.3.1 相关系数
• 2.3.2 相关函数
• 2.3.3 采样数据的相关概念
• 2.4 本章小结
• 第三章 线路过电压分类识别方法研究
• 3.1 引言
• 3.2 500kV超高压输电线路的雷击电磁暂态理论分析
• 3.2.1 雷电放电计算模型
• 3.2.2 绝缘子模型
• 3.2.3 杆塔及线路模型
• 3.2.4 接地电阻模型
• 3.2.5 输电系统仿真模型
• 3.3 基于小波能量谱的500kV线路过电压分类
• 3.3.1 输电线路雷击与普通短路故障的暂态特性分析
• 3.3.2 过电压特征量的提取
• 3.3.3 小波能量谱矩阵
• 3.3.4 内外部过电压分类识别
• 3.3.5 雷击致故障与雷击未故障分类识别
• 3.4 基于电压行波波头特征提取的500kV线路反击绕击识别
• 3.4.1 雷电反击绕击特性分析
• 3.4.2 基于电压行波波头特征提取的线路雷电反击绕击分类识别
• 3.5 35kV馈线过电压分类识别
• 3.5.1 仿真模型
• 3.5.2 雷击过电压与普通短路过电压辨识
• 3.5.3 直击雷与感应雷过电压辨识
• 3.5.4 内部过电压分类识别
• 3.6 小结
• 第四章 基于线路暂态电流的雷击辨识方法研究
• 4.1 引言
• 4.2 Rogowski线圈的线路电流测量原理
• 4.2.1 Rogowski线圈介绍
• 4.2.2 Rogowski线圈的工作原理
• 4.2.3 Rogowski线圈测量线路雷击暂态电流
• 4.3 基于电流行波波头特征的雷电反击绕击识别
• 4.3.1 反击和绕击线路暂态电流特征分析
• 4.3.2 基于相电流初始行波波头特征提取的反击绕击分类识别
• 4.4 基于电流行波的雷击故障与雷击未故障识别
• 4.4.1 直击雷致故障和未故障时线路暂态电流行波特征分析
• 4.4.2 基于模量比的小波能量比的雷击故障与未故障识别
• 4.4.3 基于波形一致性系数的雷击故障与未故障识别
• 4.5 小结
• 第五章 线路过电压水平预测的神经网络方法
• 5.1 引言
• 5.2 BP神经网络介绍
• 5.2.1 神经网络的输入与输出
• 5.2.2 传递函数及训练函数
• 5.2.3 隐含层层数及节点数的确定
• 5.3 500kV线路雷击过电压水平预测
• 5.3.1 超高压线路雷击过电压及其影响因素
• 5.3.2 基于BP神经网络的线路雷击过电压水平预测
• 5.4 110kV线缆混合线路合闸过电压水平预测
• 5.4.1 线缆混合线路的合闸过电压
• 5.4.2 基于BP神经网络的线缆混合线路合闸过电压水平预测
• 5.5 小结
• 第六章 结论
• 6.1 全文总结
• 6.2 论文研究不足之处
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表论文与授理专利
• 攻读硕士期间参与课题