基于小波包能量熵和DBN的MMC-HVDC输电线路单极接地故障定位方法

• 作者: 叶鑫杰 兰生 肖思捷 原永滨
• 来源期刊: 南方电网技术
• 关键词: MMC-HVDC 高阻接地故障 小波包能量熵 粒子群寻优算法 深度信念网络
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 高压直流输电
• 页码范围: 82-91
• 页数: 10页
• 分类号: TM726
• 语种: 中文
• DOI: 10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2021.02.011

摘要

可靠精确的故障定位技术对MMC-HVDC输电系统的稳定运行至关重要.针对高阻接地故障的定位精度低的问题,提出了一种基于小波包能量熵(wavelet packet energy entropy,WPEE)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的输电线路单极接地故障定位方法.通过对不同条件下故障波形中所包含的故障信息进行分析,运用小波包能量熵提取双端故障电压波形中深层故障特征并构造新的特征矩阵.基于新的特征矩阵搭建DBN模型并通过粒子群寻优(par-ticle swarm optimization,PSO)算法对其模型参数进行寻优,最终利用DBN回归机制实现精确的故障定位.利用电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC搭建了±250 kV双端MMC-HVDC系统模型并在线路上进行不同位置、不同过渡电阻的单极接地故障模拟仿真.为了对比测试模型的定位精度性能,与基于支持向量机(support vector machine,SVM)的故障定位方法相比较.实验结果表明,该方法在20 kHz的低采样频率下可以精准可靠地定位过渡电阻高达4000Ω以内的直流线路单极接地故障.