基于分布参数模型的牵引网故障测距新算法

来源 :电力系统及其自动化学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ejian
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
简单、快速、准确的故障测距是电气化铁道牵引网急需解决的问题,为此,提出一种利用线路单端电压及电流的测量值来进行精确故障定位的新算法,该算法采用分布参数模型,精确考虑了分布电容对测距算法的影响,大大提高了测距算法的精确度。针对牵引网供电臂距离较短的特点,对故障距离函数进行线性化处理,在保证精度的同时,提高了算法的简洁和快速性。通过电磁暂态仿真引擎(EM TDC)仿真验证,该算法基本不受过渡电阻、故障发生角等因素的影响,测距结果准确且鲁棒性强。 A simple, fast and accurate fault location is an urgent problem to be solved in electrified railway traction network. To solve this problem, a new algorithm for accurate fault location using single-ended line voltage and current measurements is proposed. The algorithm uses distributed parameter model , Accurately consider the impact of distributed capacitance on the ranging algorithm, greatly improving the accuracy of the ranging algorithm. Aiming at the short distance of the power arm of the traction network, the fault distance function is linearized, which improves the conciseness and quickness of the algorithm while ensuring the accuracy. The electromagnetic transient simulation engine (EM TDC) simulation results show that the algorithm is not affected by the transition resistance, fault angle and other factors, accurate ranging results and robustness.
其他文献
为了准确识别感应电机定子匝间短路故障,该文提出一种基于骨干微粒群算法优化支持向量机的故障诊断方法,并给出了可行的诊断步骤。该方法首先利用小波包频带能量分解技术,将定子
为了弥补常用光伏最大功率点跟踪方法中存在跟踪速度慢、在最大功率点附近存在振荡及外界环境发生巨变可能产生误判等不足,在分析光伏电池模型及其P-U输出特性曲线的基础上,
针对电能质量扰动信号检测和定位问题,提出了一种基于自适应形态滤波和网格分形的方法。该方法将信号通过改进的形态滤波器进行预处理。该滤波器综合了不同的结构元素且在开一
以双馈风力发电机DFIG(doubly-fed induction generator)网侧变换器滞环直接功率HC-DPC(hysteresis controller direct power control)和基于空间矢量调制SVM(space vector modula