井下配电网电缆故障在线双端行波测距方法

为了解决采用传统经验模态分解的电缆故障测距方法存在的频带混叠问题,以及基于总体平均经验模态分解的电缆故障测距方法受残留白噪声影响等问题,提出了一种基于补充总体平均经验模态分解的井下配电网电缆故障在线双端行波测距方法。该方法通过补充总体平均经验模态分解提取双端故障行波线模分量的固有模态函数,利用基于瞬时频率突变和模极大值的奇异性检测原理进行行波波头标定,从而实现故障点定位。通过在PSCAD/EMTDC环境下搭建基于频变特性电缆线路的6kV井下配电网模型并进行仿真,验证了该方法测距精度高,最大测距误差不超过4%。

一种井下配电网故障测距方法

针对采用随机选取法、K-均值聚类法确定RBF神经网络隐含层节点中心和宽度只能得到局部最优解、基本粒子群优化算法易发生早熟收敛且对于某些函数优化精度差的问题,提出了将惯性权重模型和收敛因子模型相结合的改进的粒子群优化算法;针对煤矿井下配电网发生单相接地故障后定位困难、传统的故障测距方法存在可靠性差、测距精度低的问题,提出了采用改进的粒子群优化算法优化RBF神经网络进行井下配电网单相接地故障测距的方法。仿真结果表明,经改进的粒子群优化算法优化的RBF神经网络的测距精度高于RBF神经网络,能够实现故障点的准确、可靠定位。

基于IAFOA-GRNN的井下配网单相接地故障辨识模型

为提高井下配电网单相接地故障选线效率及精度,提出首先利用粗糙集理论对采样数据进行信号强化,然后针对所得特征信号展开复小波分解,最终对得到的暂态分量进行归一化处理,以作为广义回归神经网络训练及测试的输入值。同时,根据智能融合思想,提出改进的自适应果蝇优化算法改善了传统算法搜索遍历性差、易陷入局部最优解的缺陷,对GRNN的平滑元素σ进行全局寻优,建立最佳的故障馈线辨识模型。通过大量的ATP-EMTP仿真实验可知,该选线模型具有训练速度快、误判率低的特性。

矿井660V低压TSC无功补偿装置设计

针对煤矿井下660V低压配电网无功补偿的需求情况,进行了TSC无功补偿方案的设计,该设计方案包括补偿容量、补偿方式的确定,TSC装置完成的功能及各种保护的设计,以实现对煤矿该处井下配电网进行快速、准确、经济的无功补偿。