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题名基于BP神经网络的输电线路故障原因辨识研究
被引量：18
- 1
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作者
申元
马仪
孟见刚
徐肖伟
马御棠
姜志博
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机构
云南电网有限责任公司电力科学研究院
云南电网普洱供电局
国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
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出处
《智能电网》
2017年第2期134-141,共8页
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文摘
输电线路故障原因的快速准确辨识能为电网安全稳定运行提供科学有效的决策支持。本文以云南电网近3年来积累的输电线路故障跳闸数据及电网运行状况为依据,统计了各种故障原因的分布情况,提出了综合多维度故障数据的方案及基于BP神经网络的线路故障原因的辨识方法。在故障原因辨识方法中建立典型故障原因实际波形数据库和模拟波形数据库,提出训练样本更新的方法并将诊断结果依据监测数据进行可信度说明。最后依据历史运行数据进行仿真实验,结果表明,本文提出的方法能准确识别输电线路故障原因,为电网安全稳定运行提供决策支持。
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关键词
多维度
数据互联
神经网络
故障原因辨识
样本更新
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Keywords
multi-dimension
data association
neural network
fault reason recognition
sample refreshment
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分类号
TM755
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于分布式行波监测技术的山火跳闸故障分析研究
被引量：14
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作者
黄建峰
余刚华
胡枫
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机构
国网浙江省电力公司检修分公司
武汉三相电力科技有限公司
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出处
《电工文摘》
2014年第5期31-33,共3页
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文摘
本文以浙江电网某500k V线路山火跳闸故障为例,介绍了输电线路分布式故障诊断系统在故障定位和故障原因辨识中的应用。该系统采用分布式监测技术,利用故障工频电流进行区间定位,再依据行波电流进行精确定位,根据行波电流脉宽智能辨识故障原因,论证了分布式故障监测系统的高效性、准确性。
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关键词
分布式监测技术
智能故障监测系统
故障原因辨识
故障精确定位
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分类号
TM75
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于行波电流暂态特性的输电线路故障原因辨识
被引量：10
- 3
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作者
彭向阳
李鑫
姚森敬
钱冠军
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机构
广东电网公司电力科学研究院
深圳供电局有限公司
武汉三相电力科技有限公司
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出处
《南方电网技术》
2012年第5期43-47,共5页
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文摘
为了降低线路跳闸率有必要进行输电线路故障原因辨识。通过对输电线路雷击和非雷击故障行波电流的电磁暂态特征进行研究,提出利用波尾时间差异作为判断条件来进行雷击和非雷击故障辨识的方法;同时,针对故障行波的衰减和畸变,提出以分布式监测技术监测暂态行波电流,以实现输电线路故障原因的准确辨识。
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关键词
输电线路
故障原因辨识
行波电流
电磁暂态特性
行波衰减
行波畸变
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Keywords
overhead transmission lines
identification of fault cause
travelling wave current
electromagnetic transientcharacteristics
attenuation of travelling wave
distortion of travelling wave
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分类号
TM773
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名自闭贯通线路故障监测发展综述
被引量：1
- 4
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作者
郜磊
张岩
赵紫强
庞志勇
蔚振宁
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机构
中国铁路呼和浩特局集团有限公司呼和浩特供电段
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出处
《电气技术与经济》
2023年第4期205-206,224,共3页
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文摘
自闭贯通供电系统作为铁路供电系统的重要组成部分,其供电系统的稳定性直接决定了高速铁路的安全运行程度,因此自闭贯通线路状态监测显得极为重要。同时由于自闭贯通线路线路运行方式和铺设环境的特殊性,自闭贯通线路状态监测显得极为困难,本文从自闭贯通线路状态监测方式出发,讨论了自闭贯通线路状态监测发展历史,引入了新型的自闭贯通线路状态监测方法,填补了现阶段自闭贯通故障精确定位的空白,是未来自闭贯通线路故障测距的重要手段。
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关键词
自闭贯通线路
状态监测
故障原因辨识
精确定位
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分类号
TM7
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于行波的10kV自闭贯通故障原因辨识研究
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作者
蒋少军
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机构
中国铁路南宁局集团有限公司
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出处
《电工技术》
2021年第8期169-171,共3页
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文摘
介绍了基于行波的自闭贯通故障原因辨识研究,对自闭贯通多个设备采集的故障时刻行波提取特征量、建立故障原因数据库,对新生故障进行波形比对,从而对区域内故障进行原因辨识和归类统计,指导跳闸线路及未发生故障线路的运维,减少故障造成的不必要停电时间,实现经济效益。
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关键词
行波特征量提取
故障比对
故障原因辨识
经济效益
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Keywords
traveling wave feature extraction
fault comparison
fault cause identification
economic benefit
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分类号
TM732
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于行波电流的接触网故障原因辨识研究
- 6
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作者
范增盛
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机构
中国铁路青藏集团有限公司供电部
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出处
《中国铁路》
2021年第3期89-93,共5页
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文摘
针对已安装行波监测终端的铁路牵引网输电线路,对故障跳闸时刻行波特征量进行提取,利用已知故障跳闸巡线原因进行特征量分类,创建基于故障行波的故障原因数据库,将采集到的故障时刻行波与其对比,从而对接触网故障进行原因辨识,当接触网故障重合闸不成功时,可指导接触网运维部门进行重合闸操作,以保障接触网安全运行。
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关键词
接触网
行波电流
特征量提取
故障原因辨识
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Keywords
OCS
traveling wave current
acquisition of characteristic quantity
fault cause identification
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分类号
U225
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名考虑高比例新能源并网的输电线路故障原因智能辨识
- 7
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作者
秦子健
孙其振
亓晓燕
王鑫
赵磊
孟凡敏
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机构
国网莱芜供电公司
国网山东电力调度控制中心
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出处
《电工技术》
2023年第19期19-26,30,共9页
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文摘
高比例新能源并网会影响输电线路故障形态,不利于故障原因准确辨识。为此提出一种考虑高比例新能源并网,基于参数优化变分模态分解、增强多尺度排列熵及深度信念网络与迁移学习的输电线路故障原因智能辨识方法,构造出气象类和电气类、暂态行波电流模态分量熵值、新能源运行状况三类特征,通过模型训练和网络参数微调,端到端实现输电线路故障原因辨识。实验结果表明,该方法能以较高准确率辨识雷击、外力破坏等9类故障原因。
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关键词
线路故障原因辨识
高比例新能源
参数优化变分模态分解
增强多尺度排列熵
深度信念网络与迁移学习
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Keywords
causal identification of transmission line faults
high proportions of new energy sources
parametric optimization variational mode decomposition
enhanced multi-scale permutation entropy
deep belief networks and transfer learning
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分类号
TM77
[电气工程—电力系统及自动化]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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