首页|基于波形相似度的同杆双回线路故障识别

基于波形相似度的同杆双回线路故障识别

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
为提升同杆双回线路保护算法的可靠性,利用同杆双回线路故障后近故障端前行波电流和远故障端反行波电流在波形上的关系,提出了一种基于波形相似度的同杆双回线路故障识别方法.首先利用原始数据计算线路两端的电压、电流暂态量;经相模变换解耦之后,选取同一模量计算两端对应的前行波电流和反行波电流;采用滑动窗的方法提取余弦相似度系数作为特征向量;经SMOTE方法平衡区内外故障样本数据后,引入概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)进行区内外故障识别.基于PSCAD/EMTDC的实验结果表明,该方法在多种故障条件下都能够准确识别出区内外故障,并且在高阻接地故障、噪声干扰和CT饱和等情况下也具有较为优异的表现.
Fault Identification of Double-Circuit Transmission Lines on the Same Tower Based on Waveform Similarity

杨亮、吴浩、李栋、陈雷、杨杰、刘益岑

展开 >

四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000

国网四川电力公司电力科学研究院,成都 610000

同杆双回线路 行波电流 余弦相似度 概率神经网络 故障识别

四川省科技厅项目四川省科技厅项目人工智能四川省重点实验室项目国家电网有限公司科技项目资助项目

2018GZDZX00432019YJ04772019RYY01521997180016

2021

10.11863/j.suse.2021.06.10

四川轻化工大学学报(自然科学版)

四川轻化工大学学报(自然科学版)

ISSN：
年,卷(期)：2021.34(6)
  • 22