[发明专利]一种利用自然频率和人工神经网络的配网故障测距方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统继电保护技术领域，具体地说是一种利用自然频率和人工神经网络的配网故障测距方法。

背景技术

目前已有的配电网测距方法有“S”注入法，微分方程法，行波法和参数辨识法。“S”注入法是通过检测故障线路注入信号的电流和电压，来计算母线至故障点的的故障阻抗，根据已知的单位长度的阻抗来计算故障点的位置。但是该方法的灵敏度容易受注入信号的影响，且定位效果与现场实际运行情况有关。微分方程法通过列些线路的暂态微分方程利用测量的暂态电压和电流信号求取测量端至故障点之间线路电感实现故障测距，又称之为暂态阻抗法。该方法不受中性点运行方式的影响，灵敏度提高，但由于所使用模型未考虑线路的分布电容，测距结果误差较大，不能满足现场使用的要求。行波测距法是通过测量故障产生的行波在故障点和母线之间往返一次的时间差来计算故障距离或者利用GPS同步对时可以准确计算故障距离。配电网络结构复杂，分支点较多，在配电网中应用行波测距时关键要解决故障波头的识别以及缓和线路波阻抗变化得问题，同时需要考虑经济成本。参数辨识法是在系统结构已知的情况下，建立数学模型，通过线路首端检测到的电气量求取模型内各元件参数的方法，在电力系统一般应用时域和频域两种参数识别。由于小电流接地系统零序分量较小，仅能保证一定程度的选线判断，用于故障测距，会大大降低计算精度。综上述：已有的配电网测距在一定程度上都存在一定的不足。

发明内容

本发明的目的是提供一种利用行波自然频率和神经网络为基础的配电网故障测距方法。

近年来得到广泛研究的人工神经网络具有良好的鲁棒性、抗噪能力和容错能力，基于人工神经网络的故障分类与测距方法不易受系统参数变化的影响。本发明使用神经网络进行故障测距。

本发明的利用自然频率和人工神经网络的配网故障测距方法按以下步骤进行：

（1）配电网发生单相接地故障后，启动元件立即启动，根据保护安装处测得的三相电流可得故障零序电流，将其减去对应时间上的稳态电流得到零序暂态故障电流                                                为：

                         (1)

式中，、、分别为故障线路A、B、C三相电流，k =1、2、3…N，N为采样序列长度；

（2）对故障线路进行FFT变换，其采样频率是1MHz，采样长度是2048，经FFT变换得到一个2048×2的矩阵：

                    (2)

式中，为从保护安装处得到的零序暂态电流，为的FFT变换，它反映了频域上的分布情况。

（3）对得到的2048×2的矩阵取绝对值得到，其中为一关于横坐标中点对称的矩阵。

                                (3)

其中为矩阵中各个元素求绝对值后的矩阵，为某一特定频率对应的幅值。

（4）选取第（3）步求出的八个最大值，I=(f₁ ，f₂ ，f₃ ，f₄ ，f₅ ，f₆ ，f₇ ，f₈)，使用mapminmax函数对其做归一化处理，将归一化得到的数据作为神经网络的输入向量；

（5）故障测距：将第（4）步中的得到的神经网络的样本送入到故障测距的神经网络中进行训练，并得到故障测距结果。

其中：

神经网络的输入样本通过以下方法取得：

1）线路全长为13km，故障距离变化步长为50m，共260组数据 ；

2) 故障电阻R=20Ω ，故障合闸角分别取0°、30°、45°、60°和90°，共5组数据。

由上面两个条件组合形成的神经网络的样本数组共1300个；