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神经网络与弱学习机制算法在单相接地故障判断中的对比分析

2021-10-31苏瑜蓉

华北科技学院学报 2021年4期
关键词:分类故障模型

苏瑜蓉,顾 涛

(1. 华北科技学院 安全工程学院,北京 东燕郊 065201;2. 华北科技学院 计算机学院,北京 东燕郊 065201)

0 引言

农村10 kV配电网架空线路主要故障类型分为短路故障与单相接地故障两种。当发生短路故障时,能够通过系统速断来快速隔离故障区间;当发生单相接地故障时,需要根据中性点接地方式的不同采用不同的处理方式,这便对单相接地故障的判断带来了较大的影响。而及时处理单相接地故障是实现配电网线路安全的重要一环,因此需要寻找更加适合的数据分析算法来解决这种状况的发生。除此以外,绝缘子击穿、绝缘电力线的推广使用、避雷器击穿带来的单相接地故障也加大了故障识别的难度。目前针对该问题已提出小波分析法[1-4],首半波法[5],5次谐波法、群体比幅比相法等多种选线方法。其中,小波分析法在该领域应用较为广泛,但所需计算量较大,且由于能量集中频段的不同,故障产生误判的概率也较大,并不具有普适性[6];首半波法需要捕捉线路首半波波形,因此,对硬件设备要求较高,且受故障发生时刻的影响;5次谐波法中所需检测的5次谐波含量较少,在实际使用时效果并不理想[7];群体比幅比相法虽结合了零序电流幅值比较法和零序电流相位比较法使选线准确率有所提升,但仍无法满足一些特定情况下的选线准确度。以上传统选线方法都不能很好地发现单相接地故障,同时还存在着故障识别门限值低的问题,而门限值大小的设置进而影响到故障的识别效果。……

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