【摘 要】
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电网故障会直接影响电力系统运行的安全性和稳定性,当今社会随着经济的发展、电力市场化改革的推进,对电厂供电的可靠性提出了越来越高的要求。准确的判断故障区域与故障类型能
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电网故障会直接影响电力系统运行的安全性和稳定性,当今社会随着经济的发展、电力市场化改革的推进,对电厂供电的可靠性提出了越来越高的要求。准确的判断故障区域与故障类型能缩短故障处理的时间,实现故障后的快速恢复供电,减少因停电造成的经济损失。利用SCADA(Supervisory Control And DataAcquisition)系统收集数据,再利用故障诊断方法分析数据、现场故障特征与中性点电压,确定故障范围与故障类型,正是现在大多数电力部门所迫切需要的。SCADA系统被广泛的应用在各个行业中,发挥着巨大作用,各个行业对SCADA系统都有特殊的要求,所以以前的专用化系统已经不适合现代的要求,而SCADA系统经过了几代的发展已经迎来了.NET时代,其适应性大大提高。本文研究了BP神经网络在SCADA系统中电网故障诊断过程的应用。构建一个界面,其中分布着SCADA系统模块与故障诊断方法,当电网发生故障时,系统能够根据接收的数据分析出故障范围并根据故障特征以及中性点电压确定故障类型,这对电网故障分析是一个很好的辅助工具,以后此种类型系统的应用范围也会越来越广泛。此系统是在Windows平台和SQL2000的环境下采用VB.NET的编程方式实现并用模块化的方法设计的,主要包括MI工程、SCADA配置、变压器、地图编辑、人员管理与故障诊断等模块。电网故障诊断方法采用BP神经网络诊断法。本文首先阐述了SCADA系统的现况,.NET平台技术与SCADA系统结构,之后,介绍了电网常见的故障与SCADA系统接收数据的方式,接着介绍BP神经网络故障诊断的训练方法并应用BP神经网络方法进行仿真,最后运行应用系统模块,其中包括总体结构设计、系统实现等。
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