基于自然频率的辐射状配电网分层分布式ANN故障定位方法

• 作者: 曹璞麟 朱梦梦 束洪春 段锐敏 田鑫萃 董俊
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 辐射状配电网 故障定位 自然频率 分层分布式人工神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 研制与开发
• 页码范围: 83-89
• 页数: 7页
• 字数: 3906字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS201301130

摘要

当辐射状配电网不同分支发生故障时，其故障电压行波经由不同分支组合的传播路径到达母线侧量测端，由量测端获得的故障暂态电压的自然频率及其幅值分布亦不相同。不同分支组合的行波传播路径与自然频率及其幅值分布之间存在着映射关系。可利用人工神经网络(ANN)强大的非线性拟合能力来反映此种映射关系，实现辐射状配电网的故障定位及分支识别。利用故障后四分之一工频周期时窗的零序电压自然频率作为分层分布式 ANN 模型的输入样本，先进行故障定位；再以自然频率对应的幅值作为输入样本，进行故障分支识别，故障距离和故障点所在分支编号作为其输出。大量电磁暂态仿真表明，该方法有效。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	束洪春	昆明理工大学电力工程学院	352	7076	41.0	72.0
2	田鑫萃	昆明理工大学机电工程学院	31	506	13.0	22.0
3	董俊	哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院	29	697	15.0	26.0
4	段锐敏	昆明理工大学电力工程学院	4	117	4.0	4.0
5	朱梦梦	昆明理工大学电力工程学院	5	86	3.0	5.0
6	曹璞麟	昆明理工大学机电工程学院	2	56	2.0	2.0