安徽理工大学 许运山

我国配电网是我国极其重要的基础设施，而单相接地故障在配电网故障中最为常见。当出现单相接地故障时，故障线路处的接地电流难以检测，故障特征难以辨识和提取。随着配电网规模的不断扩大，对配电网安全性的要求也在不断提升。孙鹏提出了一种将蚁群算法和模糊神经网络相结合的故障诊断方法，该方法适用于大多数情况下的故障检测，但检测时间较长。郭谋发设计了一种立足于支持向量机的奇异值分解故障诊断方法。该方法能降低特征值的提取难度，快速提取出特征值，减少故障诊断时间。但故障类型诊断准确率下降。白振宇研究了一种关于导纳系数的故障诊断方法。只需要较少的特征相量即可检测出故障类型，具有一定的实用性。王世林提出了一种基于BACA和FNN的故障诊断系统，解决了算法迭代次数较多、搜索较慢等问题，能够实现不同故障类型的精准分类。

本文提出将先进的小波分解理论应用于配电网单相接地故障诊断中。首先，分析配电网发生单相接地故障情况时，各相电压电流变化情况，通过对稳态特征和暂态特征进行分析和对比，分析得出零序电流分量在发生故障时，突变量较大。其次使用小波分析来对零序电流进行分解，选择dB5作为小波变换基函数，通过小波分解对暂态信号的特征提取功能，提出了一种了利用小波变换模极大值的诊断方法。最后本文采用MATLAB/Simulink软件搭建仿真平台，通过模拟配电网线路发生单相接地故障这一情况，对该方法进行仿真验证。……