基于机器学习的中压配电网断线不接地故障检测

由于中压配电网变电站常采用中性点不接地方式,所以当线路单相断线后断口两侧的导线均不接地或是非电源侧导线落地等情况发生时,没有明显的故障特征产生,且无法通过变电站内现有的继电保护装置对故障进行检测。为解决这一难题,我们基于配用电信息系统数据和改进的随机森林算法,用纯数据驱动的方法,提出了一套可用于中压配电网的断线智能检测系统的方法,可应用于实时的故障检测,这是文章的一大创新之处。其次,以华东某地区配用电信息系统中的历史数据为依据进行实际算例分析,该方法在测试集中的分类的准确度高达91. 44%,而且找出了电压为判断配电网断线的主要标准,这为配电网断线不接地故障检测的进一步研究提供了科学的依据。

基于改进的AdaBoost算法的中压配电网断线不接地故障检测

由于中压配电网变电站常采用中性点不接地方式,所以当线路单相断线后断口两侧的导线均不接地或是非电源侧导线落地等情况发生时,没有明显的故障特征产生,且无法通过变电站内现有的继电保护装置对故障进行检测。为解决这一难题,我们基于配用电信息系统数据和改进的AdaBoost算法,用纯数据驱动的方法,提出一套智能检测配电网断线的系统,可应用于实时的故障检测,这是文中的一大创新之处。其次,我们改进了AdaBoost算法,提出FC-AdaBoost算法(Feature Considered AdaBoost Algorithm),该算法可以改进AdaBoost算法本身无法对特征进行筛选的缺点。我们以华东某地区配用电信息系统中的历史数据为依据进行实际算例分析,证明了该方法比AdaBoost以及其他常用的机器学习算法更具优越性。

小型水电站配电线路断线故障自动检测方法研究

传统的配电线路断线故障自动检测方法启动保护条件的时间过长,导致检测结果不具备实时性。针对上述问题,设计了一种新的小型水电站配电线路断线故障自动检测方法。在确定单线故障、多线故障类型的基础上,通过识别电路中非基频率的暂态信号,判断小型水电配电线路是否发生断线故障。根据非基频率暂态信号的波动情况,进一步分析水电站配电线路断线故障发生的故障点。实验结果表明,该方法能够有效缩短检测时间,提高检测结果的实时性。

模拟量输入信号断线/短路故障检测及处理

从变送器的接线方式出发,结合西门子模拟量输入模块的特点以及在现场电拖轴流压缩机、汽拖轴流压缩机控制系统中的试验结果,研究了控制系统模拟量输入信号的断线/短路故障检测及处理方法,降低了控制系统误报警或者误保护和压缩机误停机概率。