基于波形相关性的带并联电抗器线路永久性故障判别方法

通过分析带并联电抗器的输电线路在单相接地故障不同故障性质下的故障特征,提出了基于最小二乘法的波形相关性的永久性故障判别方法。以瞬时性故障恢复电压阶段的等效模型为参考模型,通过时域波形相关性的方法得到故障相端电压计算值与实际值的相似度,利用相似度构造目标比例系数与整定值连续比较判断故障性质。该方法仅利用并联电抗器中的电流量及非故障相的单端电气量就可以实现故障性质的判断。大量仿真实验表明,该方法在不同运行条件下能够准确地判断出故障性质,即使在较大的模型参数误差情况下,也能实现永久性故障时断路器可靠不重合的目标。

利用分相开关探测的配电网永久性故障识别方法

针对自动重合闸盲目重合于永久性故障会给配电网带来二次冲击的问题,提出了一种利用分相开关探测式重合的永久性故障识别方法。瞬时性接地故障时,线路等效为电容模型,利用暂态电压电流通过最小二乘法求出计算电容值,计算电容值与实际值近似且基本不随时间变化。永久性接地故障下线路不符合电容模型,计算电容值可能为负且随时间变化剧烈。相间故障时,合闸一故障相,故障点的存在会使未合闸相的暂态响应产生差异,未合闸相之间存在较大的线电压暂态量。对于接地故障,利用模型识别思想构造了识别电容参数的永久性故障识别判据;对于相间故障,构造了利用线电压暂态量的永久性故障识别判据。PSCAD仿真结果表明,所提方法能够在不同故障位置、不同过渡电阻情况下准确识别配电网永久性故障。

自适应三相重合闸的研究

采用拉氏变换对接地与不接地故障跳三相后线路的暂态过程进行了分析,并在此基础上构建模糊神经网络,实现模糊神经网络的自适应三相自动重合闸。通过理论分析和大量MATLAB仿真实验表明,该方法对于三相重合情况下判别故障类型具有较好的效果。

最优重合闸方法的研究

本文采用模糊神经网络的方法来实现单相自适应重合闸,解决了单相故障时瞬时性故障与永久性故障的判别,在最优单相自适应重合闸的基础上采用分相重合策略,给出了最优重合闸重合方式。