基于神经网络的特高压双端故障测距方法研究

时间：2022-05-21 18:44:31

关键字：特高压双端故障测距方法

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[导读]摘要:特高压输电网跨越我国各地,途经地形复杂,在输电过程中,电网系统一旦出现故障,排障将成为较大难题,所以加强特高压输电网系统故障预测,提前遏制输电过程中可能发生的故障问题成为当前电力公司关注的重点。现首先分析了神经网络的相关概念,并基于神经网络的故障测距法进行了仿真实验。

引言

特高压直流输电系统由于其自身条件限制,距离较远、地形复杂,一旦发生故障,很难修复,一定程度上会影响人们的用电。

1神经网络概述

神经网络与人脑结构相似,其内部连接方式也与人脑有一定相似之处,也可以说是对人脑中神经元连接方式和处理信号方式的一种模仿。借助神经网络的自学能力,向计算机网络系统中输入大量数据,使其自行整合、分析、归纳,最后整理出一个系统的所有数据之间的特定的规律,将其运用到特高压直流输电系统的监测中,可以达到很好的预测故障的效果,减少故障发生带来的损失。

2基于神经网络的特高压双端故障测距方法

2.1BP神经网络测距法

2.1.1BP神经网络结构

BP神经网络是当前特高压测距中较为常见的方法,该神经网络有多层,且各层之间不是单向连接,而是采用全连接方式,使整个神经网络处于一个整体状态。

2.1.2BP神经网络模型测距

BP神经网络是一种多层前馈神经网络,其算法对初始权值具有较强的依赖性,以特高压输电线路为例,在进行测距时可以基于BP神经网络的"信号向前传递,误差反向传播"的特点,针对高压直流输电线路在不同故障距离时频率不同的特点进行测距,该模式作用于传输层,经过隐形层的处理后,进行误差逆向传播,进而获得各个单元层的误差信号,直至误差减少到可以接受的程度为止。

2.2直流输电线路双端量神经网络测距法

双端量在原理上可以使故障定位更加准确,甚至可以完全消除误差。但因为采样的同步性和双端采样对双方的数据有要求,所以对技术水平和通信工具要求较高。GPS技术的推广,极大缩小了两地之间的时间误差,再加上近些年来网络技术的飞速发展,现在可以借助计算机网络技术很好地实现数据传送,推动双端量神经网络测距方法步入正轨。

2.2.1基于双端同步采样数据的算法

目前,双端同步采样数据算法一般会采用s型接线的微分方程故障定位算法进行双端测距。具体的操作流程如下:首先,确定故障点存在于哪个支路中,并通过故障所在的三端的电压、电流量计算,得到s点的电压、电流量,然后再通过故障所在的支路两侧的信号得到故障的精确定位。

2.2.2基于双端不同步采样数据的算法

双端不同步采样数据算法与双端同步采样数据算法有一定区别,双端不同步采样数据算法的产生源自对数据采样误差的研究。

3仿真验证

以云一广特高压直流输电系统为例开展测距试验,本次试验的重点是研究故障电阻不同时的仿真。试验数据采用真实案例的参数,保证能够更好地去模拟出线路故障时的暂态特性。根据特高压直流输电线路故障不同距离的不同频率特性,在进行本次测距试验时,应在距离云一广特高压直流输电系统测距端保护安装的一定范围内设置首个故障点,一般在4Tk处设置该故障点,且故障点设置间隔保持在8Tk,然后进行测距试验。本次试验测距样本共包含142组数据,其中10组为校验数据,132组为BP神经网络训练数据。该仿真模型如图1所示。