电力系统输电线路单相接地故障选线与测距

论文摘要

在小电流接地系统中,经常发生单相接地故障,能否及时找出故障线路,关系到电力系统的供电可靠性。现有的多种接地选线方法存在着各种缺陷,不能满足系统的要求。近些年兴起的人工神经网络技术,为我们解决这一问题提供了新的思路。本论文介绍了一种基于人工神经网络技术的小电流接地系统故障选线的新方法。本论文从小电流接地系统发生单相接地故障的特征入手,分析了发生单相接地故障时系统的零序电压、零序电流与功率的典型特征,体现了故障电气量与故障线路的非线性映射关系。随后,本文详细介绍了人工神经网络的特点与功能。特别是对多层前馈网络与径向基神经网络进行了详尽的论述。针对传统的BP算法的不足进行了改进。利用SIMULINK仿真软件对小电流接地系统发生单相接地故障进行了仿真,得到了神经网络的输入特征量。通过对神经网络进行训练,分别用多层前馈和径向基函数神经网络进行了故障选线,获得了良好的效果。最后对两种网络选线的优缺点进行了分析。结果表明,该方法选线准确可靠,弥补了传统选线方法的不足,有广阔的应用前景。本文从分形理论的基本概念入手,从理论上阐述了分形的概念、分形的特征以及几种常用的分形维数的定义。文中还介绍了R/S分析法的基本原理及其在计算分形维数方面的应用。本文有对电力系统单相接地故障进行了详细分析以及接地故障点的确定。文章简要介绍了MATLAB软件及其在电力系统故障仿真中的应用。文章最后,详细介绍了本人应用MATLAB搭建一个简单电力系统模型的过程,并用此模型模拟仿真单相接地故障。最后应用分形理论及频谱分析的方法,探讨并总结信号波形的分形维数与频谱分布在输电线路弧光接地保护和弧光接地位置估计方面的应用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 小电流接地系统单相接地故障时的电气特征
• 1.2.1 中性点不接地系统单相接地故障时的电气特征
• 1.2.2 中性点经消弧线圈接地系统单相接地故障电气特征
• 1.3 本论文的研究目的与方法简述
• 第二章 人工神经网络概述
• 2.1 人工神经网络简介
• 2.2 人工神经元
• 2.3 典型前馈网络-BP 网络
• 2.3.1 BP 网络中神经元的模型
• 2.3.2 BP 网络的结构
• 2.3.3 BP 学习算法
• 2.3.4 BP 网络的不足及其改进
• 2.4 径向基函数网络-RBF 网络
• 2.4.1 RBF 网络简介
• 2.4.2 RBF 训练过程
• 第三章 分形理论简介
• 3.1 概述
• 3.1.1 分形的定义
• 3.1.2 分形理论的基本内容
• 3.2 分形维数
• 3.2.1 盒维数
• 3.2.2 信息维数
• 3.2.3 关联维数
• 3.2.4 分形维数的一般定义
• 3.3 R/S 分析法
• 3.3.1 R/S 分析法原理（随机模型的建立）
• 3.3.2 时间序列R/S 分析的分维数
• 第四章 神经网络在小电流接地选线中的应用
• 4.1 引言
• 4.2 Simulink 与神经网络工具箱简介
• 4.3 单相接地时故障量的选取
• 4.4 特征量的处理与算法
• 4.5 仿真与验证
• 4.5.1 简述
• 4.5.2 中性点不接地系统的单相接地系统的仿真
• 4.5.3 BP 神经网络实现选线
• 4.5.4 利用径向基神经网络实现选线
• 4.5.5 改变故障处接地电阻后的系统特征与选线
• 4.5.6 中性点经消弧线圈接地的系统单相接地选线仿真
• 4.6 BP 网络与RBF 网络的选线优缺点比较
• 第五章 单相接地故障分析和位置估计
• 5.1 接地故障电弧的数学模型
• 5.2 故障电弧的频谱分布及R/S 分析
• 5.2.1 概述
• 5.2.2 影响波形分形维数的两个因素
• 5.2.3 故障波形的频谱分析
• 5.2.4 R/S 分析方法在弧光故障位置估计中的应用
• 5.3 小结
• 第六章 结论
• 参考文献
• 致谢