基于VMD-CNN的小电流接地系统故障电弧检测方法研究

构建准确且符合特定场景的电弧模型,研究电弧小电流接地的电流信号特征,并基于可量测电气量信号进行处理,对于及时可靠辨识故障电弧具有重要意义。提出一种小电流接地系统故障电弧的检测方法,通过建立故障电弧模型,基于变分模态分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD)和卷积神经网络算法(Convolution Neural Network,CNN)对故障电弧进行准确辨识。首先,采用改进“控制论”电弧模型,基于PSCAD软件平台搭建了典型10 kV配电网仿真模型和接地“控制论”电弧模型。其次,采用变分模态分解算法对故障情况下的电气信号进行处理,得到4组电流信号的固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。然后,提取包含信号基频成分的第一组IMF(IMF1)作为卷积神经网络(CNN)的输入。最后,应用CNN对IMF1进行特征识别,正确辨识正常与电弧故障情境。实验与仿真结果显示,通过利用VMD-CNN识别方法,提高了对原始电流信号识别准确度,能准确检测出故障电弧。

氮气绝缘中压开关柜在110 kV智能变电站中的应用

根据新一代智能化变电站设计导则内容,新一代智能化变电站35kV开关柜宜选用气体绝缘开关柜,环保气体则属于需优先选择的气体绝缘介质。通过应用免维护真空断路器,性能良好的断路器可有效减少气体绝缘开关柜的检修和运维工作量。气体绝缘开关柜应在整体组装后由工厂运送至现场,配合低压力气体绝缘,可顺利实现开关柜的运行维护成本控制、现场安装工程量减少,具有较高的可靠性和性价比。