[发明专利]一种基于行波特征频率的配电网混联线路故障定位方法

说明书

本发明公开了一种基于行波特征频率的配电网混联线路故障定位方法，步骤如下：首先，获取混联线路故障后首端测量点的暂态电压信号，相模变换后滤除工频分量；其次，利用小波多分辨率分析提取暂态电压信号线模量在各尺度的频域信息；之后，建立小波神经网络拟合暂态行波在各频段的能量百分比与故障位置的关系，获得故障定位模型；最后，利用粒子群算法优化神经网络的参数，避免陷入局部最小，提高收敛速度和定位精度；本发明利用故障点暂态行波的路径特征频率与故障位置一一对应这一特点来定位故障且将粒子群算法与BP神经网络算法有效结合，避免了波速折算和波头提取的问题，不需要测量双端电气量，且基本不受故障类型、故障起始角和过渡电阻的影响。

技术领域

本发明属于电力系统领域，涉及架空线-电缆混联配电线路的故障定位方法，具体涉及一种基于行波特征频率的配电网混联线路故障定位方法。

背景技术

当系统发生故障时，及时准确地判断、选择故障线路并排除故障是保证电力系统安全稳定运行的基础。我国城市配电网大多采用架空线-电缆的混合配电线路，避免架空线走廊给城市发展带来的不便。电缆和架空线在物理结构、电气特性等方面的差异，限制了传统测距方法的应用。现有较为常用的方法有工频量法、行波法和与智能算法融合的方法。

利用这些方法进行定位往往需要折算波速或提取波头，精度取决于波速经验值的选取和波头的准确提取。对于智能算法，此类方法充分利用资源，精确度较高，结果直观，但算法的初值和约束条件的选取会直接影响结果，计算迭代复杂，计算量大，如BP神经网络在实际使用中存在网络训练时学习速度慢，容易出现局部收敛的问题。

发明内容

为解决上述现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种基于行波特征频率的配电网混联线路故障定位方法，基于特征频率与故障位置一一对应的特点，利用特征频率信息，不需提取波头；不直接计算特征频率，而利用小波多分辨率分析将暂态行波的特征频率信息转换为各频段的能量百分比，避免波速折算；引入粒子群优化小波神经网络，解决了BP神经网络收敛速度慢，容易陷入局部最小的问题。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于行波特征频率的配电网混联线路故障定位方法，包括以下步骤：

步骤1：获取混联线路故障后线路首端测量点的暂态电压波形；

步骤2：将获得的暂态电压波形信号进行相模变换实现三相解耦，三相电压分别为u_a、u_b、u_c，经过变换后的零模和线模分量分别是u₀、u_α、u_β，采用克拉克Clarke变换，电压矩阵方程写为：

取暂态电压的线模分量u_α，滤除工频量；

步骤3：对步骤2滤除工频量后的暂态电压的线模分量u_α进行小波多分辨率分析，通过计算信号在各频段的小波能量总和得到信号特征频率的分布；k时刻m尺度的小波能量通过信号细节系数的平方和来计算：

式中：D_m——m尺度下的细节输出，d_m,k——k时刻m尺度下的细节系数；

依据公式(2)得到的各尺度小波能量，计算暂态电压波形信号在各尺度的小波能量百分比，以此反映故障路径对应的特征频率；

步骤4：改变故障条件和故障位置，重复前三个步骤，从步骤3的结果提取频率主要集中尺度的小波能量百分比，为提高准确度，扩大1-3个尺度范围，作为样本输入，归一化得到样本集，样本集的80％作为训练样本，20％作为测试样本；