矿井电网漏电暂态特征分析及仿真

为了便于利用暂态特征实现矿井电网漏电识别的快速性与可靠性,建立了矿井低压电网单相漏电暂态过程的数学模型,分析获得了漏电的零序电压、零序电流、接地电流、各相对地电压等的动态时域数学描述。以某矿井660V电网为例,利用Matlab的Simulink软件包,搭建了接近实际的漏电模型;对理论建模分析的正确性,不同漏电电阻、不同漏电角、不同漏电点和线路长度等与漏电特征之间的关系等进行了大量仿真;仿真波形的重合性和相似度证明了理论建模的正确性。在暂态过渡阶段,零序电压、零序电流及它们冲击值等随漏电电阻的增大而减小,而受漏电角变化的影响较大;同时,故障障线路的零序电流的波形态势(极性、大小、冲击值、衰变过程)和非故障支路的明显不同,这一暂态特征不受漏电电阻、漏电角、漏电点、线路长度等因素的影响。这些为矿井电网的判漏和选漏的研究提供了理论依据。

矿井供电系统漏电故障定位仿真研究

漏电故障在矿井中的负面影响巨大,导致人员触电和瓦斯煤层等爆炸,因此漏电故障定位的研究意义重大,而当前基于各种理论的漏电保护方法可靠性不足,大多在实际应用中都时常出现误动拒动现象,为了改善矿井安全性,对矿井单相漏电故障详细分析,以零序电流为基础布置无线电流互感器,融合加权质心和四边测距提出基于WSN的新型漏电故障定位算法,该算法流程简单计算量小;仿真结果表明:该算法仅与区域大小和互感器节点数量有关,能利用传感器信号实现定位,抗干扰性强,自适应性好。

基于信号距离的矿井低压电网漏电快速识别

针对现有矿井低压电网漏电判断方法误差大,动作时间长,而不利于安全,分析了漏电电网的暂态零序电压的特点;定义了反应信号波形差异程度的信号距离及匹配度;利用暂态零序电压波形在故障前后的差异性,构建了基于暂态零序电压故障信号距离的新型矿井漏电辨识方法。通过增加波动因子,使漏电识别结果与漏电电阻之间具有较好的线性度,有效地消除了系统电压波动的影响,且漏电阈值可变具有自适应性。通过对某660V电网的仿真实验证明,该方法漏电识别准确性高;算法时间为半个周波,快速。

VGGNet检测矿井供电漏电应用研究

在煤炭安全生产过程中,漏电故障作为矿井主要故障之一,具有严重的危害性.目的:为了能够准确稳定识别故障并保护井下设备,提出一种基于深度学习的自动识别方法.方法:为模拟矿井下生产作业环境,首先搭建附加直流电源矿井漏电仿真模型,并利用瞬时对称分量法进行分析,然后根据仿真模型的故障与正常波形的不同特征,提出面向矿井漏电波形图的数据集扩展方法,最后基于深度学习卷积神经网络VGG-Net模型,构建浅层VGG4-Net、VGG7-Net进行故障波形数据自动识别.结果及结论:实验结果表明,文章提出的VGG7-Net模型分类效果较好,表现出较高的准确性与稳定性,其Acc、Pre、Roc、F-1分别达到0.9768、0.9908、0.9665、0.9785,验证了深度学习模型在矿井漏电检测识别中具有一定的可靠性和可行性.

煤矿井下漏电的原因分析及预防措施

煤矿井下是一个特殊的环境,一旦发生漏电,带来的危害远比在地面上要严重。因此,分析漏电的危害和原因,并且做到预防为主,及时修正,是提高煤矿井下安全性的重要手段。本文在分析煤矿井下供电系统漏电危害及原因的基础上,进一步提出了预防漏电事故的有效措施,对提高井下供电系统的安全性,有一定的借鉴意义。

最小二乘参数识别的矿井电网选漏

由于恶劣环境和稳态漏电信号小等因素,实现快速可靠的矿井电网的漏电保护一直是难题。提出了一种基于绝缘参数识别的选漏新方法,建立了矿井电网支路漏电和母线漏电的统一的故障数学模型,利用暂态过程零序电压和零序电流,采用最小二乘法求解模型参数,依据获得的辨识绝缘电阻和对地电容的符号,识别漏电支路。经某矿井电网的实例证明,该选漏方法正确、有效,且漏电过渡电阻能力强,算法最长可在3/4周波内快速选漏。

井下漏电的原因分析及预防措施

煤矿井下是一个特殊的环境,一旦发生漏电,带来的危害远比在地面上要严重。因此,分析漏电的危害和原因,并且做到预防为主,及时修正,是提高煤矿井下安全性的重要手段。本文在分析煤矿井下供电系统漏电危害及原因的基础上,进一步提出了预防漏电事故的有效措施,对提高井下供电系统的安全性。

矿井低压漏电保护开关性能隐患亟待解决

针对近几年煤矿井下使用的具有低压漏电保护功能的馈电开关所存在的问题,进行了详细论述并根据有关安全理论指出问题所在,提出了解决方案和建议。