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基于奇异值分解算法的全并联AT供电系统的故障测距研究

段启凡  
【摘要】:随着高速电气化铁路正在向高速、重载方面不断发展,需要为供电系统提供更加稳定可靠的电能。全并联AT(Auto Transformer,自耦变压器)供电方式在电压水平、电磁兼容和降低资金投入方面更适合高速铁路的发展。高精度和高灵敏性的牵引网故障测距是高速铁路有序、可靠运行的基本保障。论文首先简要分析了高速铁路牵引供电系统的故障特点和行波提取方法,提出了故障测距的基本框架。其次,基于多导体传输线理论与经典Carson理论,建立了全并联AT供电的传输线模型,在传输线模型基础上建立完整的高铁供电体系模型。再次,针对已搭建的整体模型提出了利用工频故障电流之间的相似度对检测区段内的故障区间进行判断,并验证了该方法的正确性。考虑到行波信号中微小波头的有效提取和第二个反射波的可靠识别等问题是影响行波法在实际供电系统中进行可靠测距的重要因素,因此论文将二分递推SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)引入奇异点提取过程。通过与应用小波变换法提取奇异点的仿真结果进行对比发现,应用二分递推SVD法在奇异点提取方面可以得到更精确的结果。最后,针对一般D型测距算法中波速和线路长度的不确定性,通过改进得到一种不受波速干扰和线路长度变化的故障测距新算法,并将该改进方法与二分递推SVD相结合实现了对牵引网完整的故障测距。在上述理论分析的基础上,通过对仿真得到的牵引网故障电流波形进行二分递推SVD,提取了奇异点,并将奇异点在波形图中的坐标换算成初始行波到达检测点的时间,然后将该时间带入改进的D型测距公式中求解得出故障距离。研究结果表明,运用二分递推SVD与改进D型测距算法相结合的综合算法对全并联AT供电系统的故障测距具有良好的有效性与适用性。


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