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高壓輸電線路單相自適應重合閘技術的研究

發(fā)布時間:2017-10-12 17:20

  本文關鍵詞:高壓輸電線路單相自適應重合閘技術的研究


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【摘要】:自動重合閘技術具有盲目重合的缺陷,一旦重合于永久性故障,將給系統(tǒng)再次造成沖擊導致電氣設備工作條件惡化。自適應重合閘技術具有事先辨識故障性質和捕捉電弧熄滅時刻的功能,避免了重合于永久性故障和未熄弧的瞬時性故障。本文分析瞬時性故障恢復電壓階段和二次電弧階段的故障相端電壓特性,研究輸電線路單相自適應重合閘故障性質判別和瞬時性故障熄弧時刻捕捉方法。首先,研究了輸電線路發(fā)生不同性質故障時的一次電弧的動態(tài)特性和瞬時性故障二次電弧的重燃特性及故障相端電壓波形的特征,利用ATP/EMTP搭建高壓輸電線路故障仿真模型和一、二次電弧模型,通過仿真獲得高壓輸電線路故障相端電壓的波形。其次,利用帶并聯電抗器的輸電線路瞬時性故障恢復電壓的拍頻現象,提出了基于恢復電壓包絡線斜率的故障性質識別及重合閘方案(方案1)。該方案找出故障相端電壓在恢復電壓階段的波形包絡線,求取兩相鄰極值點間包絡線的平均斜率,當該斜率大于整定值時,判斷故障為瞬時性故障,給出重合閘命令,反之為永久性故障,閉鎖重合閘。再次,根據瞬時性故障二次電弧階段故障相端電壓信號的特性,提出了兩種自適應重合閘的實現方案(方案2和方案3)。方案2依據不同故障性質下二次電弧階段端電壓波形的畸變率、高頻能量、電壓幅值的不同,利用傅里葉變換來獲取端電壓波形的畸變率、高頻能量和電壓幅值,分別將波形畸變率和高頻能量、波形畸變率和電壓幅值組成二維特征向量;采用兩個支持向量機分別對上述二維特征向量進行分類從而達到識別故障性質和捕捉二次電弧熄滅時刻的目的。方案3依據瞬時性故障和永久性故障的故障相端電壓波形的復雜度不同,利用均值局部分解故障信號得到PF分量,用近似熵算出PF分量的復雜度構成特征向量,輸入給支持向量機來識別輸電線路的故障性質以及捕捉二次電弧熄滅時刻。最后,在輸電線路不同故障性質、不同短路位置及不同過渡電阻條件下,對上述3種方案進行仿真驗證。結果表明,方案1能快速辨識瞬時性故障和永久性故障;方案2和3即能快速識別故障性質,也可準確捕捉電弧熄滅時刻,且抗噪聲能力較強。
【關鍵詞】:瞬時性故障 永久性故障 波形畸變率 電壓幅值 高頻能量
【學位授予單位】:湖南大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TM75;TM762.2
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 緒論10-17
  • 1.1 引言10-11
  • 1.2 國內外自適應重合閘技術的研究現狀11-15
  • 1.2.1 基于一次電弧的方法11
  • 1.2.2 基于二次電弧階段的方法11-13
  • 1.2.3 基于恢復電壓階段的方法13-15
  • 1.3 本文主要研究內容15-17
  • 第2章 單相接地故障的電氣信號特性分析及仿真17-28
  • 2.1 電弧特性分析17-21
  • 2.1.1 一次電弧的動態(tài)特性分析17-18
  • 2.1.2 二次電弧的動態(tài)特性分析18-20
  • 2.1.3 恢復電壓特性分析20-21
  • 2.2 故障模型的建立與仿真21-27
  • 2.2.1 仿真軟件的簡介21-22
  • 2.2.2 輸電線路永久性單相接地故障仿真22-24
  • 2.2.3 輸電線路瞬時性單相接地故障仿真24-27
  • 2.3 本章小結27-28
  • 第3章 基于恢復電壓包絡線斜率的故障性質識別28-34
  • 3.1 并聯電抗器對工頻電壓的影響28-29
  • 3.2 并聯電抗器對自由振蕩電壓的影響29-30
  • 3.3 包絡線分析30-32
  • 3.4 單相自適應重合閘新判據及仿真32-33
  • 3.5 本章小結33-34
  • 第4章 基于DFT和SVM的自適應重合閘方案34-46
  • 4.1 故障相端電壓的特征分析34-35
  • 4.2 故障特征量提取35-37
  • 4.3 支持向量機理論37-41
  • 4.3.1 分類問題的提出38-39
  • 4.3.2 線性可分問題的支持向量機39-41
  • 4.4 基于SVM的故障性質識別和電弧熄滅時刻捕捉41-43
  • 4.4.1 支持向量機算法的運用41-42
  • 4.4.2 故障性質識別及二次電弧熄滅時刻確定42-43
  • 4.5 仿真驗證43-45
  • 4.5.1 故障分類43-45
  • 4.5.2 熄弧時刻的確定45
  • 4.6 本章小結45-46
  • 第5章 基于LMD近似熵和SVM的自適應重合閘方案46-55
  • 5.1 故障相端電壓特征分析46-47
  • 5.2 信號的LMD近似熵47-49
  • 5.2.1 信號的LMD分解47-48
  • 5.2.2 近似熵算法48-49
  • 5.3 基于SVM的自適應重合閘實現步驟49-50
  • 5.4 算法仿真分析50-54
  • 5.4.1 故障信號的采集及LMD分解50-51
  • 5.4.2 故障信號特征量提取51-52
  • 5.4.3 故障性質識別及熄弧時刻捕捉52-54
  • 5.5 本章小結54-55
  • 結論與展望55-57
  • 參考文獻57-61
  • 致謝61-62
  • 附錄A 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文目錄62-63
  • 附錄B 攻讀學位期間參加的科研項目63

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

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7 索南加樂;代玲;宋國兵;王增超;仝小虎;;利用過渡電阻參數識別的輸電線路永久性故障確認方法[J];高電壓技術;2011年08期

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9 趙妍;高磊;王永;彭茂君;;基于S變換奇異值能量熵的單相自適應重合閘故障符號識別法[J];電網技術;2010年12期

10 趙慶明;李斌;;基于電壓補償原理的單相自適應重合閘新型相位判據[J];電力系統(tǒng)保護與控制;2010年13期



本文編號:1019954

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