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基于稀疏信息差值的集电线路故障精准定位方法
1
作者
高兴
王晓东
刘颖明
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第17期85-93,共9页
针对集电线路多分支网络结构故障定位过程时精度易受测点数量和行波波速影响的问题,提出一种基于稀疏信息差值的集电线路故障定位方法。按照集电线路划分故障区域。首先,通过变分模态分解从初始行波信号中提取第一本征模函数信号,并通过...
针对集电线路多分支网络结构故障定位过程时精度易受测点数量和行波波速影响的问题,提出一种基于稀疏信息差值的集电线路故障定位方法。按照集电线路划分故障区域。首先,通过变分模态分解从初始行波信号中提取第一本征模函数信号,并通过Stockwell变换将其进一步分解为S矩阵。然后,通过S矩阵计算其模矩阵Q,并计算所有模矩阵之间的能量相似性,建立区域决策矩阵来识别故障区域。最后,在确定的故障区域内设置虚拟故障点,根据故障区域首末端初始行波到达时间,计算测量行波和虚拟故障点之间的信息差异度,采用离散-连续粒子群实时修正故障分支和故障位置。仿真结果表明,该方法无需集电线路所有分支行波信息,大幅降低监测设备数量,消除波速影响,实现多分支集电线路的精准故障定位。
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关键词
风电场
集电线路
行波法
故障定位
stockwell
变换
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职称材料
配电物联网架构下基于云边协同的有源配电网故障定位方法
被引量:
2
2
作者
殷洪海
章立
王凯
《电气自动化》
2022年第6期74-76,共3页
针对含分布式发电的配电系统故障定位难度大、精度不高的问题,提出了一种基于云边协同的有源配电网故障定位方法。首先,在边缘侧对端侧的故障电流信号进行Stockwell变换(Stockwell transform,ST),并通过不同故障馈线计算出总谐波畸变率...
针对含分布式发电的配电系统故障定位难度大、精度不高的问题,提出了一种基于云边协同的有源配电网故障定位方法。首先,在边缘侧对端侧的故障电流信号进行Stockwell变换(Stockwell transform,ST),并通过不同故障馈线计算出总谐波畸变率,然后通过故障信号的ST系数提取特征,实现对线路故障检测就地预处理。最后,通过云侧的深度信念网络学习提取不同故障的特征属性对故障进行属性分类,然后求出不同故障的特征属性模型,根据属性分类因子调整ST系数的权重均方根值,以适应不同类型的故障特征处理与定位。IEEE 13-bus试验仿真结果表明,所提方法在复杂故障场景下具有较高的定位精度。
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关键词
配电物联网
stockwell
变换
云边协同
深度信念网络
故障定位
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职称材料
题名
基于稀疏信息差值的集电线路故障精准定位方法
1
作者
高兴
王晓东
刘颖明
机构
沈阳工业大学电气工程学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第17期85-93,共9页
基金
国家自然科学基金项目资助(52007124)
辽宁省揭榜挂帅科技攻关专项资助(2021JH1/10400009)。
文摘
针对集电线路多分支网络结构故障定位过程时精度易受测点数量和行波波速影响的问题,提出一种基于稀疏信息差值的集电线路故障定位方法。按照集电线路划分故障区域。首先,通过变分模态分解从初始行波信号中提取第一本征模函数信号,并通过Stockwell变换将其进一步分解为S矩阵。然后,通过S矩阵计算其模矩阵Q,并计算所有模矩阵之间的能量相似性,建立区域决策矩阵来识别故障区域。最后,在确定的故障区域内设置虚拟故障点,根据故障区域首末端初始行波到达时间,计算测量行波和虚拟故障点之间的信息差异度,采用离散-连续粒子群实时修正故障分支和故障位置。仿真结果表明,该方法无需集电线路所有分支行波信息,大幅降低监测设备数量,消除波速影响,实现多分支集电线路的精准故障定位。
关键词
风电场
集电线路
行波法
故障定位
stockwell
变换
Keywords
wind
farms
collecting
line
traveling
wave
method
fault
location
stockwell
transformation
分类号
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
配电物联网架构下基于云边协同的有源配电网故障定位方法
被引量:
2
2
作者
殷洪海
章立
王凯
机构
国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
国网电力科学研究院有限公司
出处
《电气自动化》
2022年第6期74-76,共3页
基金
国家重点研发计划资助“面向新型城镇的能源互联网关键技术及应用”(2018YFB0905000)。
文摘
针对含分布式发电的配电系统故障定位难度大、精度不高的问题,提出了一种基于云边协同的有源配电网故障定位方法。首先,在边缘侧对端侧的故障电流信号进行Stockwell变换(Stockwell transform,ST),并通过不同故障馈线计算出总谐波畸变率,然后通过故障信号的ST系数提取特征,实现对线路故障检测就地预处理。最后,通过云侧的深度信念网络学习提取不同故障的特征属性对故障进行属性分类,然后求出不同故障的特征属性模型,根据属性分类因子调整ST系数的权重均方根值,以适应不同类型的故障特征处理与定位。IEEE 13-bus试验仿真结果表明,所提方法在复杂故障场景下具有较高的定位精度。
关键词
配电物联网
stockwell
变换
云边协同
深度信念网络
故障定位
Keywords
distribution
internet
of
things
stockwell
transformation
cloud-edge
collaboration
deep
belief
network
fault
location
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏信息差值的集电线路故障精准定位方法
高兴
王晓东
刘颖明
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
配电物联网架构下基于云边协同的有源配电网故障定位方法
殷洪海
章立
王凯
《电气自动化》
2022
2
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职称材料
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