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基于扩展Prony算法和双端非同步测量的输电线路故障定位研究

作　者: 张义龄
导　师: 刘明光
学　校: 北京交通大学
专　业: 电气工程
关键词: 电力系统高压输电线路扩展Prony算法工频量法双端非同步测量故障定位 PSCAD/EMTDC MATLAB
分类号: TM711
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 92次
引　用: 2次
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内容摘要

高压架空输电线路是电力系统的命脉。输电线路发生短路故障后,及时、准确地进行故障定位并快速修复故障线路,是保证整个电力系统安全稳定和经济运行的有效措施之一。在比较高压输电线路各种故障定位算法的基础上,针对目前工频量法中存在的问题,论文对输电线路故障后工频电压电流的提取和基于双端非同步测量的故障定位算法进行了深入的探讨和研究。本文在分析了影响工频量法定位精度因素和各种测距模型特点的基础上,采用了基于三相完全换位均匀输电线路分布参数模型的双端非同步测量定位算法。输电线路发生故障后,系统将发生暂态过程。由于继电保护装置的迅速动作,使得采集装置采集到的暂态数据很短。由于暂态数据中不仅包含工频分量,还包含非周期分量和谐波分量,因此如何从暂态数据中准确提取故障电压电流工频分量将直接影响工频量定位方法的精度。针对目前算法提取故障后电压电流工频分量精度不够高这一问题,本文提出使用扩展Prony算法来估算衰减直流分量,从而避免其对DFT提取故障电压电流基波分量的影响,保证了工频量定位算法的精度。本文选用PSCAD/EMTDC搭建了实际高压输电线路仿真模型,并对各种故障情况下不同故障距离进行了大量的仿真。用前面所述Prony+DFT来提取故障后的电压电流工频分量,利用双端非同步测量算法进行故障定位。通过对本文采用的方法和改进全周傅氏算法提取故障后电压电流工频分量所得的测距结果进行比较,结果表明,采用本文的方法比采用改进全周傅氏算法具有更高的精度。通过仿真实验表明,故障点距两端测量点近时定位误差较大。为了使误差更小更均匀化,本文采用人工神经网络对定位误差进行了修正。修正后的结果表明,通过人工神经网络的处理,误差均匀化,进一步提高了定位精度。本文首次提出将扩展Prony+DFT提取故障后工频分量和双端非同步测量法相结合来进行故障定位,并采用人工神经网络来处理定位误差。经仿真验证,表明对绝大部分故障情况,本文的方法都能够精度判定出故障距离,说明本文的方法具有可行性和参考性。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-12
1 绪论  12-20
  1.1 引言  12-13
    1.1.1 课题的研究背景及意义  12-13
    1.1.2 故障测距的基本要求  13
  1.2 输电线路的故障定位算法分类  13-17
    1.2.1 行波法  14-15
    1.2.2 故障分析法法  15-17
    1.2.3 智能化定位方法  17
  1.3 各种定位算法的比较  17-18
  1.4 本文的主要工作  18-20
2 基于双端非同步测量的输电线路故障定位算法  20-34
  2.1 测距模型的选择  20-27
    2.1.1 影响工频量法定位精度的因素  20-21
    2.1.2 测距模型的选择  21-27
  2.2 相模变换  27-28
  2.3 双端非同步测量的故障定位算法  28-32
    2.3.1 算法的基本原理  28-30
    2.3.2 不同步角的确定  30-32
  2.4 本章小结  32-34
3 故障测距中提取基波分量的算法  34-48
  3.1 目前故障测距中提取基波分量的几种算法  34-37
    3.1.1 全周傅氏算法  34-35
    3.1.2 半周傅氏算法  35
    3.1.3 差分傅氏算法  35-36
    3.1.4 改进全周傅氏算法  36-37
  3.2 利用扩展Prony算法提取故障后电压电流直流分量法  37-47
    3.2.1 扩展Prony算法  37-42
    3.2.2 故障后电压电流信号的扩展Prony拟合参数选择  42-44
    3.2.3 扩展Prony算法的分析验证  44-47
  3.3 本章小结  47-48
4 仿真验证  48-72
  4.1 仿真工具介绍  48-49
    4.1.1 PSCAD/EMTDC程序简介  48-49
    4.1.2 MATLAB简介  49
  4.2 仿真模型的建立  49-52
    4.2.1 仿真模块  49-51
    4.2.2 仿真参数  51
    4.2.3 建立仿真模型  51-52
  4.3 仿真结果及分析  52-71
    4.3.1 仿真流程图  52-53
    4.3.2 仿真结果  53-70
    4.3.3 结果分析  70-71
  4.4 本章小结  71-72
5 误差处理  72-78
  5.1 人工神经网络简介  72-73
    5.1.1 人工神经网络的特点  72
    5.1.2 BP网络的结构  72-73
  5.2 BP网络的结构参数设置  73-74
    5.2.1 BP层数选择  73-74
    5.2.2 BP各隐层节点数选择  74
    5.2.3 学习规则  74
  5.3 训练过程及处理结果  74-77
  5.4 本章小结  77-78
6 结论与展望  78-80
  6.1 结论  78
  6.2 展望  78-80
参考文献  80-84
作者简介  84-88
学位论文数据集  88

基于扩展Prony算法和双端非同步测量的输电线路故障定位研究

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