基于人工神经网络的小电流接地故障选线方法研究-电气工程专业论文.docx

I I 山东理工大学硕士学位论文 摘 要 摘 要 小电流接地系统发生单相接地故障之后，非故障相的电压将会升高，这可能会使线 路绝缘薄弱的地方击穿，使故障发展成相间短路故障，引起事故的扩大，影响系统安全 稳定运行。所以，在小电流接地系统出现单相接地故障之后，迅速找出故障线路并予以 切除意义重大。本文在对现有的故障选线方法进行系统总结的基础上，得出了对故障后 的多种故障特征进行融合来实现故障选线是今后的发展趋势。另外，由于人工神经网络 具有很强的自我学习能力、非线性映射能力和容错能力。因此，本文提出了基于神经网 络对行波故障特征和暂态主频故障特征相结合的小电流接地系统故障选线的方法。本文 所做的主要工作如下： 1. 对国内外学者针对小电流接地系统故障选线问题所提出的故障选线方法进行了 系统总结，对各种选线方法的理论依据以及应用现状做了介绍，并且对基于不同原理的 故障选线方法进行评价，指出各方法的优缺点。得出利用暂态故障特征和利用人工智能 技术对多种故障特征相结合的故障选线方法为今后的发展趋势。 2. 对小电流接地系统发生故障之后的故障初始行波特性和暂态频率特性进行理论 及仿真分析，通过仿真可以得到：初始暂态电流行波零模分量受故障初相角影响较大， 受故障距离与过渡电阻影响较小；而暂态主频受故障距离与过渡电阻影响较大，受故障 初相角的影响相对较小。因此将初始暂态行波的故障特征与暂态主频的故障特征结合起 来进行选线可以实现两者优势互补性。 3. 对本文采用的 BP 神经网络模型从基本结构、学习与训练过程、设计等方面进行 了介绍，并且介绍了如何改进传统的 BP 神经网络存在的缺点。对 MATLAB 所含的神 经网络工具箱做出介绍。最后提出基于神经网络融合初始行波故障特征和暂态主频故障 特征的小电流接地系统选线方法。 4. 通过仿真对提出的利用神经网络融合初始行波故障特征和暂态主频故障特征的 小电流接地系统选线方法进行验证。对本文所用到的仿真软件 ATP 进行了介绍，对如何 搭建小电流接地系统仿真模型以及如何对元件的参数进行设置做了介绍。然后介绍了如 何对本文用到的神经网络模型进行初始化、如何对其进行训练。最后通过仿真可以看出 本文提出的故障选线方法能够实现小电流接地系统的故障选线。 关键词：小电流接地系统；暂态；行波；神经网络；故障选线 II II 山东理工大学硕士学位论文 Abstract Abstract When non-effectively earthed system occurs the single-phase earthed fault, non-fault phase voltage will rise. This may make the weak place of line insulation breakdown and make the fault developed into phase-to-phase grounding short-circuit fault, it will cause electric power accidents and effect the operation of the power system. So, once the non-effectively earthed system occurs the single-phase earthed fault, find the fault line and remove it quickly make a big difference. This paper based on the summary of the existing fault line selection method. This draw a conclusion that the fusion of fault characteristics is the development trend. In addition, because the neural networks has strong self-learning ability, nonlinear mapping ability and fault tolerance, so this paper puts forward a method based on the BP neural network to combine the traveling wave fault features with the transient frequency fault features to find the fault line. The main works are as follows: Th