摘要：提出了一种针对带串补高压输电线路的分层结构神经网络模型故障测距新算法。第1层为粗略判断故障位置的神经网络模型,利用一种新的信号处理方法Hilbert-Huang变换获取能量故障特征作为第1层神经网络的输入,判断故障发生在电容前或后;第2层为精确确定故障位置的神经网络模型,通过对神经网络的离线训练和对单端故障测距结果的在线补偿,最终得到精确的故障距离。该算法考虑了过渡电阻和分布电容的影响,克服了传统故障测距算法由于忽略分布电容导致在高阻接地故障时故障定位不准确的缺点。

摘要：本文分析了架空配电线路和电缆线路参数特点,提出了配电线路故障测距的方法-故障点直流电压补偿法。并在此基础上,制定出了配电线路相间短路和接地短路的故障点测距方案,设计了测距装置电路图,包括测距板和电源部分。

摘要：兆瓦级双馈风电场受机组类型、装机容量、低电压穿越控制策略等综合因素影响,风电场故障后不同序分量的等值阻抗变化特性不同,且通过对故障支路的影响作用于系统侧,使得无论是依托于主后备距离保护的单端阻抗法测距,还是依托于主保护差动保护的双端阻抗法故障测距均存在较大的测距误差。针对以上问题,建模分析兆瓦级双馈风电场并网故障出力特性;基于分布参数模型,针对利用故障点电流相位拟合的单端阻抗测距算法,量化分析影响故障测距精度的关键因素,分别从系统侧和风电场侧提出基于相位误差补偿的改进单端故障测距算法,显著提高了测距精度。该文成果同时也可应用于风电场并网线路距离保护的设计和整定应用。

摘要：分析了实际可行的测距方法 ,介绍了测距系统的工作原理及部分硬件实现 .采用美国TI公司生产的TMS32 0C6 2 11数字信号处理芯片为核心进行硬件设计 ,利用它的强大接口能力和快速运算能力 ,实现数据的高速采集和存储以及测距计算 ,以更好地满足行波故障测距的精度要求 .

摘要：针对高压电缆—架空线混合线路特点,提出了一种新型测距方案。该方案先通过一种新型电抗继电器识别故障区段,然后基于双端测距方案计算故障位置,解决了混合线路常规测距方案因混合线路参数不均匀导致的测距误差较大的问题。

摘要：针对传统人工智能算法用于输电线路故障测距时泛化能力不足导致测距精度不高的问题,提出一种基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的输电线路双端故障测距方法。首先通过仿真模拟不同故障模式下线路两端的电压、电流信号作为输入特征,对数据进行预处理后构造样本集,构建RNN模型用样本集进行训练和测试,使模型充分学习输入数据的深层特征,进而对故障距离进行较好的学习预测,最终获取高精度的故障测距模型。本文通过对IEEE10机39节点模型进行仿真试验及对某供电局管辖范围220 kV线路故障数据的测试,结果表明该模型较浅层模型具有更高的测距精度和更好的抗噪性能。

摘要：考虑到煤矿对供电性能的特殊要求,以提高故障定位的速动性和准确性为目标,设计了一个煤矿电缆短路故障测距系统。测距系统以数字信号处理器TMS320F2812为核心控制器,运用小波变换和奇异性检测理论作为故障信号处理技术,可以实现快速、准确的煤矿电缆短路故障定位。仿真实验结果表明系统具有优良的故障测距性能。

摘要：高速铁路10 kV电力电缆的供电可靠性直接影响高速铁路列车的安全、可靠运行。针对高速铁路10 kV电力电缆出现故障时的特征,提出一整套利用暂态行波的高速铁路10 kV电力电缆行波故障测距方案,并研制出电缆行波故障测距系统。该系统通过电缆行波采集装置采集电缆铜屏蔽层接地引线上的电流信号,采用单端行波故障测距原理进行故障测距,同时介绍了电缆行波故障测距系统所用到的关键技术。实际运行表明高速铁路10 kV电力电缆行波故障测距系统不仅能够实现单端行波故障测距,而且测距精度很高,使高速铁路10 kV电力电缆的在线监测成为可能,具有很强的实用性。

摘要：在分析国内目前故障录波和测距装置的应用现状的基础上,介绍了新设计的故障录波仪和测距装置的硬件设计方案,从计算机仿真结果表明该设计方案基本可行。

摘要：针对现有的10 k V输电线单端行波故障测距理论,提出了一种基于Cyclone IV系列FPGA芯片EP4CE15F17C8N的软硬件实现方案。采用FPGA自顶向下模块化思想,设计了行波故障测距系统,采用AD7356进行高速数据采集,通过改进的凯伦鲍尔矩阵进行相模变换,用FIR滤波器IP核进行小波变换求模极大值,最后根据模极大值的极性选择测距公式计算故障距离。通过时序仿真和板级测试表明,该方案设计时序稳定,且定位精度高、实时性强。