基于深度学习的特高压三端混合直流输电线路波形特征故障区域判别方法

针对将现有直流线路故障区域识别方法应用于特高压三端混合直流输电线路时,存在难以区分T区两侧故障、耐过渡电阻能力弱和阈值整定困难的问题,提出一种利用深度学习及波形特征进行特高压三端混合直流输电线路故障区域识别的方法。首先,对三端混合直流线路不同故障区域进行故障特征分析;然后,对线模电压和线模电流进行多尺度小波分解,提取线模电流中低频分量和线模电压高频分量,结合正负极电压波形特征,组成深度学习模型的输入量,并将故障区域作为输出量,构建深度学习故障区域识别模型;最后,用训练过的深度学习模型对获取的故障特征量进行处理,以实现故障区域识别的目的。通过大量仿真实验,验证了所提故障区域识别方法具有准确率高和基本不受过渡电阻影响的特性。

基于多模式分解和多支路并行残差网络的特高压三端混合直流输电线路故障区域诊断

特高压三端混合直流输电线路发生接地故障时,故障电气量变化存在很强的随机性和非线性,在噪声干扰下其规律性更弱,很难快速、准确地提取故障特征以诊断故障区域。鉴于此,提出一种集电流波形特征提取和故障区域诊断为一体的诊断模型。分析不同区域故障时的电流波形特点,利用数学机理不同的3种算法同时分解故障电流,避免一些容易混叠的模态子序列在单一分解方法中逃逸。利用多支路并行残差网络迅速地挖掘分解分量的多尺度空间耦合交互特征,并结合门控循环单元网络模块,进一步提取故障电流的时间耦合特征,使得特征得到显著增强。利用麻雀搜索算法优化该模型的关键参数,构建充分适应电网故障诊断的网络结构,实现故障区域的快速诊断。仿真结果表明,该方案有着较高的灵敏性、较强的抗干扰能力,满足直流保护的可靠性和速动性要求。

基于T区中低频衰减特性构成方向元件的特高压三端混合直流输电线路单端方向保护研究

将保护装置安装在T区两侧,基于T区中低频衰减特性构成方向元件,提出一种特高压三端混合直流输电线路单端方向保护方法。分析特高压三端混合直流输电系统整流侧、T区以及线路末端逆变侧三端边界频率特性,发现T区边界对故障电流暂态信号中低频分量有一定的衰减作用、整流侧边界和线路末端逆变侧边界对故障电流暂态信号高频分量有明显衰减作用。利用小波分解,根据T区两侧线路暂态电流中低频能量差判断故障方向,并提出故障方向判据。当T区左侧发生故障时,利用线路L1末端所检测到的高频暂态电流能量与低频暂态电流能量的比值来判别整流侧区内、外故障;当T区右侧发生故障时,利用线路L2首端所检测到的高频暂态电流能量与低频暂态电流能量的比值来判别线路末端逆变侧区内、外故障;T区发生故障时,判定为线路区外故障。给出基于T区中低频衰减特性构成方向元件的特高压三端混合直流输电线路单端方向保护方案,最后在PSCAD/EMTDC仿真平台搭建昆柳龙特高压三端混合直流输电系统模型并对所提保护方法进行验证,仿真表明该文所提保护方法能实现特高压三端混合直流输电线路全线速动保护。

基于CNN-SVM的特高压三端混合直流线路故障区域识别方法

提出一种基于卷积神经网络–支持向量机(Convolutional neural network-support vector machine,CNN-SVM)的特高压三端混合直流线路故障区域识别方法。首先,对昆北侧、龙门侧的直流线路边界和柳北侧T区边界的频率特性进行分析,发现不同故障区域的故障特征存在一定差异。然后,使用经验小波变换提取故障特征,将其作为CNN-SVM的输入量,故障区域作为输出量,构建并训练CNN-SVM模型;将由测量点得到的故障特征量输入到训练完成的CNN-SVM模型中,进行故障区域识别。最后,搭建昆柳龙仿真模型,进行故障仿真实验验证。结果表明,该方法的故障区域识别率高,且可耐受300Ω的过渡电阻。

基于多层感知器的LCC-MMC并联型特高压三端混合直流输电线路故障检测方法探讨

针对现有故障检测方法存在阈值整定困难、特征量提取过程复杂的问题,提出一种基于多层感知器(MLP)的电网换相换流器和模块化多电平换流器(LCC-MMC)并联型特高压三端混合直流输电线路故障检测方法。首先,分析直流线路昆北侧边界、T区边界、龙门侧边界的频率特性,指出三端直流线路不同区域发生故障时的故障特征差异;其次,通过小波变换对线模电流、线模电压进行多尺度小波分解,提取小波能量,并结合正、负极电压变化量组成故障特征量。然后,将故障特征量作为MLP的输入量、故障区域作为输出量,构建基于MLP的故障区域识别模型;将测量点提取到的故障特征量输入训练完成的模型即可达到故障区域识别的目的。通过大量仿真验证了所提故障检测方法准确率高,且可耐受300Ω的过渡电阻。

基于GRU的特高压三端混合直流输电线路故障区域识别方法

针对特高压三端混合直流输电线路故障区域识别问题,提出一种基于门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)的特高压三端混合直流输电线路故障区域识别方法。首先,分析了直流线路昆北侧边界和龙门侧边界直流功率传递函数的幅频特性、T区线模功率突变量的正负差异,指出三端直流线路不同区域故障时的故障特征差异。其次,对线模功率进行多尺度小波分解,提取线模功率高频能量,结合T区线模功率突变量、正负极功率突变量幅值,组成故障特征量,作为GRU的输入量,故障区域作为输出量,构建GRU故障区域识别模型。然后,将测量点得到的故障特征量输入训练完成的GRU模型中,即可达到故障区域识别的目的。通过大量仿真,验证了所提故障区域识别方法准确率高,且可耐受300Ω的过渡电阻。

特高压三端混合直流功率分配方案

特高压三端混合直流功率分配灵活,相比于常规两端直流,功率调节与交流系统相互影响特性复杂,三端直流功率如何合理分配将直接影响接入电网的安全稳定运行。针对此实际问题,以在建的世界上第一个特高压三端混合直流±800 kV昆柳龙直流工程为例,首次全面分析了直流正常运行、极(阀组)故障及功率紧急控制场景下功率分配的需求,结合南方电网运行实际,总结提出特高压三端混合直流功率分配基本原则,细化提出了各种典型场景下三端直流功率分配实施方案,实现三端直流功率的灵活分配,尽可能减少直流输电功率损失,并有效改善交直流相互影响问题,提升南方电网主网安全稳定运行特性。

基于行波相位特性的三端混合直流线路行波保护原理

三端混合直流线路的汇流母线连接两段不同参数的线路和换流站,因此故障行波传播至汇流母线时将产生折射和畸变,对现有行波保护原理造成影响。为此,考虑三端混合直流系统中换流站通过汇流母线并联接入的特殊结构,推导线路区内外故障时行波的复域表达式,分析线路区内外不同过渡电阻故障时的行波相位特性,进而基于Morlet小波相位构建了一套具有较强耐受过渡电阻性能的三端混合直流线路保护方案。基于PSCAD的大量时域仿真实验,验证了所提保护方案的正确性和耐受过渡电阻性能。

混合多端直流输电系统故障线路识别方法

针对混合多端直流系统不同线路之间直接相连、无法依靠直流线路边界特性进行故障识别的问题,以乌东德三端混合直流示范工程为背景,研究了三端星型直流输电系统中汇流区的结构特点;并根据彼得逊法则和叠加定理得到了故障后汇流区两侧暂态电流行波的变化特征,发现电流行波经过汇流区后中低频段有大幅的衰减。因此,利用小波变换提取汇流区两侧故障电流行波的中低频段能量,并根据两侧小波能量的标准差构造故障识别判据,进而快速、可靠地识别故障线路。最后,基于仿真结果,验证了故障识别方法的正确性。