【摘 要】
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10k V中压配电网承担着整个电力系统面向用户终端的重要角色,但随着城市的发展和乡村振兴战略的不断深入,近年来配电网的规模也在逐年扩大,其线路的数量和长度都在逐渐增加。其中单相接地故障占比最高,因其有带故障运行的特点,极易造成故障扩大化。所以,当中压配电网发生故障时,须尽快识别故障并迅速采取相应措施对其进行快速安全地处置,才能避免故障进一步扩大。在介绍国内外配电网接地故障研究现状后,围绕故障特征量
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10k V中压配电网承担着整个电力系统面向用户终端的重要角色,但随着城市的发展和乡村振兴战略的不断深入,近年来配电网的规模也在逐年扩大,其线路的数量和长度都在逐渐增加。其中单相接地故障占比最高,因其有带故障运行的特点,极易造成故障扩大化。所以,当中压配电网发生故障时,须尽快识别故障并迅速采取相应措施对其进行快速安全地处置,才能避免故障进一步扩大。在介绍国内外配电网接地故障研究现状后,围绕故障特征量的提取方法和智能分类器的选择方面概述了配电网单相接地故障类型识别方法的发展动态,同时分别介绍了希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)和深度学习算法对非线性、非平稳故障信号进行特征提取和故障分类识别的优势。通过对配电网单相接地故障暂态和稳态特征分析,结合了配电网暂态和稳态故障特征,采用深度学习算法对单相接地故障进行识别。分析了单相接地故障的稳态和暂态原理后,本文基于matlab/simulink电力系统仿真模块搭建10k V中压配电网仿真模型,针对金属性接地、低阻接地、高阻接地、稳定电弧接地和间歇电弧接地故障类型,提取这五类故障前两个周波和故障后八个周波的母线三相电压、三相电流和线路上的零序电压。本文提出了HHT时频分析方法对数据进行处理,构造分块时频图片样本,同时给出了金属性接地故障时频分解实例,表征出了HHT对配电网接地故障方面良好的分解效果。首先,针对五类配电网单相接地故障类型的识别,本文提出了监督学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)识别方法,构造了7层卷积神经网络模型。通过训练集对CNN模型训练后,利用测试集测试其识别准确率并与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行准确率对比,结果表明CNN比SVM识别准确率高。然后,针对中性点经消弧线圈投入的过渡阶段时稳定电弧和间歇电弧不易区分的问题,本文提出无监督学习的卷积深层信念网络(Convolutional Deep Belief Networks,CDBN)识别方法,构造了7层卷积深层信念网络模型。通过对比表明相同网络结构下,CDBN的平均识别准确率不仅比CNN高,而且CDBN在电弧识别方面效果比CNN好,适应性优于CNN。最后,本文设计了MATLAB-GUI诊断平台,融合了中压配电网仿真模型、HHT时频分解算法、CDBN模型进行可视化人机界面操作。通过设置不同的故障参数,诊断出不同的单相接地故障类型,界面直观,操作简便,具有实际的工程应用意义。最后通过物理实验平台获取实验数据,作为对样本容量进行填充并测试,实验结果表明CNN和CDBN在识别率上均有所提升,证明了通过丰富故障样本的多样性能够强化深度学习的识别能力。
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