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基于神经网络的输电线路故障检测技术研究

董天祯  
【摘要】: 架空输电线路是电力系统的重要组成部分,及时准确的检测线路故障,对提高供电企业的经济和社会效益具有重要的意义。 现有输电线路故障检测主要应用于高压、超高压的碘对点的输电线路,然而对于35KV及以下的复杂结构的输电线路却不适用。在研究以往线路故障检测系统不足的基础上,提出了一种基于神经网络的输电线路故障检测系统,该系统以复杂结构的10KV架空输电线路为研究对象,利用分布在线路上的数据采集设备得到电压、电流、电阻、电容和电感的相应数据;通过载波通信将数据传送给控制中心;在控制中心进行数据插值尽量恢复参数的真实分布;运用小波变换分别得到各项参数的基本分布函数,负荷引起的参数分布函数、环境因素引起的参数分布函数和脉冲类故障引起的参数分布函数,并进行奇异性检测去除噪声;然后将每个参数进行分段数据采样输入三层结构的神经网络,进行神经网络分析,最后经统计处理后输出故障类型和位置。在故障检测之前,需要利用样本集通过反向传播算法(即LMBP算法)来训练神经网络。 采用EMTP仿真软件进行仿真实验,准确率较其它故障检测系统有较大提高,平均相对误差在2.1%以下,最大相对误差在2.91%以下,完全能够满足实际工作的要求。


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