为了提高高压直流(high voltage direct current,HVDC)输电线路在样本数量不足和高阻抗条件下的识别准确率,提出了一种基于格拉姆角差场(Gramian angular difference field,GADF)和迁移残差网络(ResNet18)结合的高压直流输电线路故障识...为了提高高压直流(high voltage direct current,HVDC)输电线路在样本数量不足和高阻抗条件下的识别准确率,提出了一种基于格拉姆角差场(Gramian angular difference field,GADF)和迁移残差网络(ResNet18)结合的高压直流输电线路故障识别方法。首先利用格拉姆角差场将一维时序信号转化为二维角差场图,然后将在源域ImageNet-1K数据集上训练好的ResNet18模型的权重参数迁移至以角场图为目标域的ResNet18模型中,自适应提取故障相关特征,进行故障类型识别。实验结果证明:相较于其他深度学习方法,所提方法在小样本条件下能够正确识别区内正极接地故障、区内负极接地故障、区内双极短路故障和区外故障,识别准确率达到99.67%,并且具有较强的耐受过渡电阻能力、抗噪性和泛化性。展开更多
同塔双回高压直流线路间存在复杂的故障电磁耦合关系,大大增加了各回高压直流线路故障选线的难度。为此,基于同塔双回高压直流线路故障行波的相模变换,分析了基于现有单回线路模量行波计算方法所得到的同塔双回高压直流线路故障回和非...同塔双回高压直流线路间存在复杂的故障电磁耦合关系,大大增加了各回高压直流线路故障选线的难度。为此,基于同塔双回高压直流线路故障行波的相模变换,分析了基于现有单回线路模量行波计算方法所得到的同塔双回高压直流线路故障回和非故障回的模量行波特点;利用故障回和非故障回地模波和线模波的积分比值以及地模波的极性的差异,提出了1种基于单回线路信息的同塔双回高压直流线路故障选线方法。基于PSCAD/EMTDC的溪洛渡—广东±500 k V同塔双回高压直流输电系统的仿真结果表明,该方法能在行波到达后1 ms时间内快速、可靠地识别出故障极线,且所需采样频率为与实际工程相符的10 k Hz,具有工程实用性。展开更多
文摘为了提高高压直流(high voltage direct current,HVDC)输电线路在样本数量不足和高阻抗条件下的识别准确率,提出了一种基于格拉姆角差场(Gramian angular difference field,GADF)和迁移残差网络(ResNet18)结合的高压直流输电线路故障识别方法。首先利用格拉姆角差场将一维时序信号转化为二维角差场图,然后将在源域ImageNet-1K数据集上训练好的ResNet18模型的权重参数迁移至以角场图为目标域的ResNet18模型中,自适应提取故障相关特征,进行故障类型识别。实验结果证明:相较于其他深度学习方法,所提方法在小样本条件下能够正确识别区内正极接地故障、区内负极接地故障、区内双极短路故障和区外故障,识别准确率达到99.67%,并且具有较强的耐受过渡电阻能力、抗噪性和泛化性。
文摘同塔双回高压直流线路间存在复杂的故障电磁耦合关系,大大增加了各回高压直流线路故障选线的难度。为此,基于同塔双回高压直流线路故障行波的相模变换,分析了基于现有单回线路模量行波计算方法所得到的同塔双回高压直流线路故障回和非故障回的模量行波特点;利用故障回和非故障回地模波和线模波的积分比值以及地模波的极性的差异,提出了1种基于单回线路信息的同塔双回高压直流线路故障选线方法。基于PSCAD/EMTDC的溪洛渡—广东±500 k V同塔双回高压直流输电系统的仿真结果表明,该方法能在行波到达后1 ms时间内快速、可靠地识别出故障极线,且所需采样频率为与实际工程相符的10 k Hz,具有工程实用性。
