采用实测数据和主成分分析的直流输电线路故障识别方法

• 作者: 安娜 束洪春 田鑫萃
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: ±800 kV直流输电系统 实测故障数据 直流线路电气边界 故障模态 主成分分析
• 年，卷（期）: 2016,（21）
• 所属期刊栏目: 研制与开发
• 页码范围: 203-209
• 页数: 7页
• 字数: 6071字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20160614001

摘要

由平波电抗器和直流滤波器构成的直流输电线路两端实体电气边界具有高频阻塞作用，使得线路外部故障下，其故障电压起始变化平缓、幅值小；在线路内部故障下，其故障电压起始变化陡峭、幅值大、长时窗时域波形有振荡。利用主成分分析(PCA)方法提取线路内部、外部故障下的极线电压曲线簇样本数据蕴含的此种时域特征信息，并将其投影到主元空间，形成由c PC1和c PC2坐标构成的PCA空间(元件)，其线路内、外部故障呈现为具有显著区别的两个不同聚类点簇团，借此可实现直流线路内部故障和外部故障的表征和甄别。故障发生后，利用故障数据于PCA故障识别元件的投影点与PCA识别元件本身多个聚类中心之间的欧氏距离来自适应地判别线路内、外部故障。经大量实测数据试验表明，该方法改善现行以 du/dt 为核心的直流线路行波保护的性能，若将直流系统历史故障数据复用来增加PCA的聚类点簇，则可继续完善PCA故障识别元件。

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	昆明理工大学电力工程学院	31	506	13.0	22.0
3	安娜	昆明理工大学电力工程学院	5	43	3.0	5.0