电工技术学报
電工技術學報
전공기술학보
Transactions of China Electrotechnical Society
2015年
14期
397-404
,共8页
零模行波%衰减特性%连续小波变换%人工神经网络%故障测距
零模行波%衰減特性%連續小波變換%人工神經網絡%故障測距
령모행파%쇠감특성%련속소파변환%인공신경망락%고장측거
Zero-mode traveling wave%Attenuation Characteristic%continuous wavelet transformation%Artifical Neural Networks%fault location
零模行波在传播过程中发生衰减,且高频分量衰减快,低频分量衰减慢.随着故障距离的增加,零模行波波头中高频分量幅值与低频分量幅值的比值单调减小.本文提出利用测量点处零模行波首波头中不同频率分量的幅值比来判断故障点距离.由于暂态信号中特定频率的幅值难以直接求得,本文提出采用连续小波变换获得两个特定尺度下行波首波头信号小波系数的模极大值,求取其模极大值比.利用人工神经网络以确定该模极大值比和两个尺度对应的中心频率分量幅值比的对应关系,从而通过该网络求取任意故障距离时的频率分量幅值比.最终利用频率分量幅值比与故障距离之间的对应关系确定故障点位置.在电磁暂态仿真软件ATP-EMTP软件中搭建模型,仿真结果验证了该方法的有效性.
零模行波在傳播過程中髮生衰減,且高頻分量衰減快,低頻分量衰減慢.隨著故障距離的增加,零模行波波頭中高頻分量幅值與低頻分量幅值的比值單調減小.本文提齣利用測量點處零模行波首波頭中不同頻率分量的幅值比來判斷故障點距離.由于暫態信號中特定頻率的幅值難以直接求得,本文提齣採用連續小波變換穫得兩箇特定呎度下行波首波頭信號小波繫數的模極大值,求取其模極大值比.利用人工神經網絡以確定該模極大值比和兩箇呎度對應的中心頻率分量幅值比的對應關繫,從而通過該網絡求取任意故障距離時的頻率分量幅值比.最終利用頻率分量幅值比與故障距離之間的對應關繫確定故障點位置.在電磁暫態倣真軟件ATP-EMTP軟件中搭建模型,倣真結果驗證瞭該方法的有效性.
령모행파재전파과정중발생쇠감,차고빈분량쇠감쾌,저빈분량쇠감만.수착고장거리적증가,령모행파파두중고빈분량폭치여저빈분량폭치적비치단조감소.본문제출이용측량점처령모행파수파두중불동빈솔분량적폭치비래판단고장점거리.유우잠태신호중특정빈솔적폭치난이직접구득,본문제출채용련속소파변환획득량개특정척도하행파수파두신호소파계수적모겁대치,구취기모겁대치비.이용인공신경망락이학정해모겁대치비화량개척도대응적중심빈솔분량폭치비적대응관계,종이통과해망락구취임의고장거리시적빈솔분량폭치비.최종이용빈솔분량폭치비여고장거리지간적대응관계학정고장점위치.재전자잠태방진연건ATP-EMTP연건중탑건모형,방진결과험증료해방법적유효성.
