论文摘要
快速可靠的故障保护方案是架空柔直电网在发展过程中所面临的一大技术挑战。针对现有故障检测方法存在阈值选取困难、对高阻故障不灵敏、故障选极等功能不完善、检测时间长的问题,提出基于人工神经网络(artificialneural network,ANN)的架空柔直电网快速故障检测方法。首先,通过快速傅里叶变换分析暂态电压的频率特性,并利用小波变换和相模变换提取故障特征量,得到ANN的输入数据;然后,通过大量离线仿真数据对ANN的隐藏层单元进行训练;从而根据ANN的输出结果实现母线故障与线路故障的检测,并给直流断路器下发开断指令。最后,在PSCAD/EMTDC平台下搭建了四端MMC直流电网的电磁暂态模型,通过大量仿真,验证所提方法在故障识别、故障选极方面的有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨赛昭,向往,张峻榤,饶宏,许树楷,黄润鸿,文劲宇
关键词: 架空柔直电网,人工神经网络,故障识别,故障选极,线路故障,母线故障
来源: 中国电机工程学报 2019年15期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院),直流输电技术国家重点实验室(南方电网科学研究院有限责任公司)
基金: 国家重点研发计划项目(2016YFB0901002),中国博士后创新人才支持计划项目(BX201700088)~~
分类号: TM721.1;TP183
DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.181340
页码: 4416-4430
总页数: 15
文件大小: 964K
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