基于神经网络的特高压直流线路单端测距方法

• 作者: 邢超 高敬业 毕贵红 陈仕龙
• 来源期刊: 云南电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 特高压直流 初始电压行波 模极大值比 AdaBoost-Elman集成神经网络 故障测距
• 年，卷（期）: 2021,（z2）
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TM74
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7345.2021.z2.001

摘要

快速准确的故障测距方法是特高压直流输电线路进行快速定位的关键技术.针对现有故障测距方法存在高阻故障不灵敏、二次行波波头难以捕捉的问题,提出一种基于集成神经网络的特高压直流输电线路初始电压行波小波变换模极大值比单端测距方法.首先,推导出故障距离与初始电压行波线模量和地模量模极大值比之间的近似公式,公式表明两者之间具有非线性关系,且此关系与过渡电阻无关;其次,利用AdaBoost-Elman集成神经网络拟合两者之间的非线性关系,提取不同小波尺度下初始电压行波各模量分量小波变换模极大值比作为集成神经网络输入量、故障距离作为输出量,构建集成神经网络故障测距模型;然后,将各尺度下的初始电压行波各模量分量小波变换模极大值比输入训练完成的集成神经网络模型即可达到故障测距的目的.通过大量仿真,验证了所提方法测距精度高,且不受过渡电阻影响.