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含STATCOM输电线路的故障选相方法

电网技术 2014年第12期38卷 3535-3540页

作者：祝高乐刘青新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 河北省保定市071003

含静止同步补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)的线路发生故障时,若并补元件未退出运行,仍然向系统中注入无功补偿电流,会使故障相电压和部分非故障相电流升高,也会使突变量选相元件的部分故障特征发生变化,从而影响到现... 详细信息

含静止同步补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)的线路发生故障时,若并补元件未退出运行,仍然向系统中注入无功补偿电流,会使故障相电压和部分非故障相电流升高,也会使突变量选相元件的部分故障特征发生变化,从而影响到现有的基于稳态量和突变量的故障选相。针对此种问题,提出一种基于STATCOM补偿度突变量时差特征的故障选相方法。利用回归分析得到STATCOM的补偿度在实测量中的模型,通过分析故障时各相补偿度突变量之间的时差特征,得出故障选相的判据。大量PSCAD仿真验证了方法的正确性,该方法能简单、快速、有效地实现并补线路故障选相和故障类型的判别。

关键词： STATCOM 故障选相回归分析补偿度突变量时差特征

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一种基于电流突变量的故障选相新方法

中国电机工程学报 2012年第19期32卷 117-124,194页

作者：马静王希王增平新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 北京市昌平区102206

针对现有选相方法不能同时识别所有故障类型以及电流突变量选相在弱电源侧灵敏度不足的问题,提出一种新型电流突变量的选相方法。该方法首先根据保护安装处各相故障电流与其余两相故障差流之间的比例关系,构造故障相别选择系数,然后,通... 详细信息

针对现有选相方法不能同时识别所有故障类型以及电流突变量选相在弱电源侧灵敏度不足的问题,提出一种新型电流突变量的选相方法。该方法首先根据保护安装处各相故障电流与其余两相故障差流之间的比例关系,构造故障相别选择系数,然后,通过分析该系数在各种故障情况下呈现的不同特征,实现故障选相。仿真结果表明,该方法能够在故障发生1个周波内快速准确地判断故障相别,对各种类型故障均具有较高的灵敏度,且不受故障位置、过渡电阻及负荷电流的影响,具有较高的可靠性。即使在发生发展性故障情况下,该方法仍具有较好的选择性。同时,该方法对弱电源侧选相具有足够的灵敏性。

关键词：故障选相电流突变量故障相别选择系数弱电源侧

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10kV配电线路单相树线故障选相研究

电力系统保护与控制 2024年第18期52卷 169-178页

作者：杨森陈天翔邵千秋王孟陈龙杨龙山成都理工大学四川成都610059 国网四川省电力公司电力科学研究院四川成都610041

针对配电网三相电压不平衡发生树-线故障难以准确判别故障相而引发山火的问题,提出了一种基于电压信号突变值和变化趋势相结合的选相方法。在传统三相电压平衡配电网单相接地故障选相理论基础上,搭建了10 kV单相树-线故障试验平台。首先... 详细信息

针对配电网三相电压不平衡发生树-线故障难以准确判别故障相而引发山火的问题,提出了一种基于电压信号突变值和变化趋势相结合的选相方法。在传统三相电压平衡配电网单相接地故障选相理论基础上,搭建了10 kV单相树-线故障试验平台。首先,在中性点不接地、消弧线圈接地欠补偿和过补偿3种情况下进行了多种树木、不同残余电流单相树-线故障试验研究。然后,根据树-线故障时零序电压和各相电压幅值变化特征,定义了故障时刻及故障相识别码,建立了某一相电压有效值的幅值增加最大则其滞后相为故障相的判据。通过故障时刻前后0.1 s内的各相电压平均有效值改变大小对比及相应判据,将生成对应的识别码进行匹配,实现精确快速判别故障相。最后,通过试验验证该方法能够有效解决单相树-线故障相识别问题且不受电压不平衡影响,具有较好的工程应用价值。

关键词：配电网树-线故障电压突变故障选相

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一种新型振荡中故障选相元件

电力系统自动化 2009年第5期33卷 61-65页

作者：毛鹏戴斌白日昶江西省电力公司超高压分公司江西省南昌市330006

振荡中故障准确选相是有选择切除故障和确保距离保护正确动作的前提。在分析现有振荡中选相元件需开放条件配合,导致出口延迟,且易出现误选,进而导致距离保护误动的基础上,提出了一种新型选相元件,此元件首先利用零、负序故障分量进行... 详细信息

振荡中故障准确选相是有选择切除故障和确保距离保护正确动作的前提。在分析现有振荡中选相元件需开放条件配合,导致出口延迟,且易出现误选,进而导致距离保护误动的基础上,提出了一种新型选相元件,此元件首先利用零、负序故障分量进行故障分区,在分区的基础上改变目前采用阻抗确定故障相的做法,而采用Clark变换,分别通过α,β模量信息进行故障选相。此选相方法充分发挥了零、负序故障分量以及模量变化在振荡期间不涉及相量偏移带来计算误差等优势,有效避免了阻抗选相在振荡中的弊端。文中给出了基于RTDS动模仿真数据的测试结果,理论和测试表明:此方法在振荡期间能够可靠、快速、准确地区分故障类型。

关键词：线路保护故障选相模变换振荡

利用行波固有频率和原子能量熵的故障选相方法

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电网技术 2014年第6期38卷 1688-1693页

作者：徐高龚庆武关钦月李伟冯瑞发武汉大学电气工程学院湖北省武汉市430072

准确识别故障信号中所含固有频率成分特征是基于该量的选相算法的核心,分析故障时相电流中所含固有频率的能量与故障类型的关系,提出一种直接分析相电流中固有频率特征的选相方法;多相短路故障时,在滤除工频分量后,各故障相中均含有显... 详细信息

准确识别故障信号中所含固有频率成分特征是基于该量的选相算法的核心,分析故障时相电流中所含固有频率的能量与故障类型的关系,提出一种直接分析相电流中固有频率特征的选相方法;多相短路故障时,在滤除工频分量后,各故障相中均含有显著的固有频率且频率相等,非故障相中的固有频率能量很弱:单相短路时各相均难有稳定的固有频率。应用原子分解法分析故障电流,若固有频率成分显著存在,则其对应主导原子且能量熵值最大,根据相电流中主导原子的能量熵值及其频率即可进行选相。经仿真验证,文中方法具有较理想的固有频率辨识能力,选相结果稳定,可靠。

关键词：固有频率故障选相暂态分量原子分解能量熵

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基于行波固有频率的特高压输电线路故障选相

电网技术 2011年第6期35卷 15-21页

作者：陈双何正友李小鹏西南交通大学电气工程学院四川省成都市610031

基于行波原理的故障暂态量选相因所需时间短,符合目前发展超高速保护的要求。针对现有行波选相法存在准确识别波头的困难,提出基于行波固有频率的故障选相方法。该方法利用多信号分类法得到电流模分量功率谱,通过比较其中线模量的主频... 详细信息

基于行波原理的故障暂态量选相因所需时间短,符合目前发展超高速保护的要求。针对现有行波选相法存在准确识别波头的困难,提出基于行波固有频率的故障选相方法。该方法利用多信号分类法得到电流模分量功率谱,通过比较其中线模量的主频实现故障选相。该方法的可靠性由基于PSCAD/EMTDC搭建的晋东南—南阳—荆门1 000 kV特高压交流输电线仿真模型实验验证,选相结果不受故障距离、故障时间、过渡电阻的影响,且所需故障数据窗短,易实现超高速保护。

关键词：行波固有频率故障选相特高压输电线路

适用于双馈风电场送出线的线电压故障选相方法

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西安交通大学学报 2023年第10期57卷 163-172页

作者：高淑萍蔚坤宋国兵西安科技大学电气与控制工程学院西安710054 西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室西安710054 西安交通大学电气工程学院西安710049

为了有效识别风电系统在发生短路故障时的故障相,避免因传统选相元件的适用性问题造成损失,提出了一种适用于风电场线电压之间的相关性判别选相方法。首先,分析了风电系统在故障期间的拓扑网络,利用相模变换以及边界条件确定故障后风电... 详细信息

为了有效识别风电系统在发生短路故障时的故障相,避免因传统选相元件的适用性问题造成损失,提出了一种适用于风电场线电压之间的相关性判别选相方法。首先,分析了风电系统在故障期间的拓扑网络,利用相模变换以及边界条件确定故障后风电场的线电压表达式;然后,分析线电压之间的故障特征,发现在短路故障发生后,各线电压之间主要关系与系统的等值阻抗有关,不同短路故障的线电压突变量具备独特的关联性;紧接着,利用Pearson相关性算法,根据短路故障特征确定相应的选相判据进行故障选相;最后,通过PSCAD搭建双馈风电场并网模型并进行各种故障仿真,输出故障数据,利用MATLAB对不同故障条件下的数据进行处理以及对所提线电压故障选相方法进行验证。仿真结果表明,在不同故障类型中该方法均可以有效识别故障相,并且不受故障位置以及过渡电阻阻值大小的影响,可有效应对风电系统弱馈性、频率偏移以及正负序阻抗不稳定等问题。

关键词：风电场故障选相相模变换 Pearson相关性

基于卷积神经网络的输电线路区内外故障判断及故障选相方法研究

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中国电机工程学报 2016年第S1期36卷 21-28页

作者：魏东龚庆武来文青王波刘栋乔卉林刚武汉大学电气工程学院湖北省武汉市430072 国网内蒙古东部电力有限公司内蒙古自治区呼和浩特市010000

在分析深度学习模型之一——卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的结构及原理的基础上,提出基于卷积神经网络的输电线路区内外故障判断及故障选相新方法。提出了采用两个softmax分类器的CNN网络结构,用同一CNN网络同时解... 详细信息

在分析深度学习模型之一——卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的结构及原理的基础上,提出基于卷积神经网络的输电线路区内外故障判断及故障选相新方法。提出了采用两个softmax分类器的CNN网络结构,用同一CNN网络同时解决了区内外故障判断和故障选相两类非独立分类问题,实现了两种非独立分类问题的权值共享。数字仿真实验和实际现场故障数据测试结果表明:文中构建的数学模型,能同时实现区内外故障判断和故障选相,对采样率要求低,不需要整定任何参数,不受系统频率、故障位置、负荷电流、过渡电阻等因素的影响,结果准确可靠。

关键词：深度学习卷积神经网络区内外故障判断故障选相权值共享错误率

基于波形相关性的混压同塔四回线故障选相新方案

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电力自动化设备 2020年第11期40卷 138-143,149页

作者：郑涛于溯吴建云罗美玲华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206 国网宁夏电力公司宁夏银川750001

为了解决混压同塔四回线故障情况复杂、发生跨电压故障时无法应用单回线故障选相方法的难题,提出一种基于波形相关性的选相新方案。针对故障相电流相角和幅值的变化情况,提出了波形自相关系数和改进自相关系数判据识别故障相。为防止在... 详细信息

为了解决混压同塔四回线故障情况复杂、发生跨电压故障时无法应用单回线故障选相方法的难题,提出一种基于波形相关性的选相新方案。针对故障相电流相角和幅值的变化情况,提出了波形自相关系数和改进自相关系数判据识别故障相。为防止在强磁耦合场景下错误选相的发生,总结各类故障时电流序分量的特征,进一步提出了电流序分量辅助选相判据,对可能出现的错误选相情况进行再判定。基于PSCAD/EMTDC对混压同塔线路的各类故障进行大量仿真,仿真结果验证了所提故障选相方案的可行性。

关键词：混压同塔四回线继电保护故障选相波形自相关系数改进自相关系数序分量