【摘 要】
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在小电流接地系统的所有故障中,单相接地故障的占比可超过80%。当小电流接地系统发生单相接地故障时,由于无法构成故障回路,致使故障分量较小,故障信号特征提取困难。同时,随着配网结构的日益复杂和电缆线路占比日益提升,小电流接地系统中对于故障接地选线的时效性和准确性有了更加严格的要求。本文针对小电流接地系统接地选线特征的复杂性,分别采用FFT算法与小波包变换算法对系统的稳态和暂态特征进行提取,并根据接地
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在小电流接地系统的所有故障中,单相接地故障的占比可超过80%。当小电流接地系统发生单相接地故障时,由于无法构成故障回路,致使故障分量较小,故障信号特征提取困难。同时,随着配网结构的日益复杂和电缆线路占比日益提升,小电流接地系统中对于故障接地选线的时效性和准确性有了更加严格的要求。本文针对小电流接地系统接地选线特征的复杂性,分别采用FFT算法与小波包变换算法对系统的稳态和暂态特征进行提取,并根据接地方式对故障特征的影响分别提出了LM改进BP神经网络和基于残差模块优化的深度CNN算法对不同接地系统进行处理,有效提升了小电流系统选线的准确度和可靠性。本文可从结构上分为三个部分:第一部分简要介绍了国内外的研究现状,对接地选线时所需的暂稳态故障特征进行了原理推论,并通过PSCAD/EMTDC对理论结果进行了验证,在此基础上基于FFT和小波包变换提出了将故障特征标量化方法。第二部分简要介绍了LM-BP神经网络的基本原理,并基于LM-BP神经网络设计了面向中性点不接地系统的接地选线方法。通过搭建实验平台结合Matlab/Simulink、PSCAD仿真模型获得样本集,并基于样本集对该方法模型进行了训练和性能检验。通过实验发现LM-BP神经网络选线法在中性点不接地系统中准确率优于现行算法,证明了LM-BP神经网络选线方法的有效性。第三部分面向中性点经消弧线圈接地系统设计了嵌套残差模块的深度CNN的接地选线方法,在保证卷积神经网络特性的同时降低了过拟合和网络退化的概率。经过实验验证,嵌套残差模块的深度CNN接地选线算法较现行算法选线准确率有较大提升,证明了该方法的有效性。本文中的第二和第三部分相互协同构成了完整的小电流系统接地选线方法,该方法兼顾了选线的准确性与快速性,较现行方法性能有所提高,也证实了本文对小电流接地选线算法改进工作的有效性。
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