【摘 要】
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柔性直流输电系统故障极大地影响了电力系统的稳定性。现有输电线路故障检测方法存在阈值选取困难、对过渡电阻阻值变化敏感、检测时间长等问题。提出一种基于小波能量占比的使用概率型神经网络(PNN)进行故障类型检测与位置判别的方法。通过对不同故障类型下的母线和线路测量电压进行快速傅里叶分析得出暂态电压频率特性,再利用离散小波变换(DWT)求得不同尺度下的小波能量特性,通过大量的离线仿真数据对PNN进行训练,根据PNN的输出结果实现故障类型与故障位置的精确判定。在PSCAD/EMTDC仿真环境下搭建了四端柔性直流电网
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,新能源发电与功率变换福建省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51977039)。
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柔性直流输电系统故障极大地影响了电力系统的稳定性。现有输电线路故障检测方法存在阈值选取困难、对过渡电阻阻值变化敏感、检测时间长等问题。提出一种基于小波能量占比的使用概率型神经网络(PNN)进行故障类型检测与位置判别的方法。通过对不同故障类型下的母线和线路测量电压进行快速傅里叶分析得出暂态电压频率特性,再利用离散小波变换(DWT)求得不同尺度下的小波能量特性,通过大量的离线仿真数据对PNN进行训练,根据PNN的输出结果实现故障类型与故障位置的精确判定。在PSCAD/EMTDC仿真环境下搭建了四端柔性直流电网
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