基于信号分析技术和人工智能算法的电力线路故障定位研究_中国煤炭行业知识服务平台

基于信号分析技术和人工智能算法的电力线路故障定位研究

作者

董诗焘路学刚孙华利叶清华
单位

云南电力调度控制中心南京南瑞继保工程技术有限公司
摘要

针对基于行波分析的故障定位方法存在的部署成本高，且在串补电路中精度不足的问题，提出一种基于信号处理技术和人工智能算法相结合的低成本故障定位方法。使用双曲S变换对故障电流进行时频转换以提取故障特征，使用能量谱分析技术对故障特征进行降维处理，并将所得到的故障特征输入反向传递人工神经网络(BP-ANN)模型，实现对电力线路故障距离的识别。仿真实验表明，在不同故障类型、不同过渡电阻的条件下，该方法均能够实现准确的故障定位。
关键词

双曲S变换能量谱分析BP-ANN故障定位
文章目录

1 BP-ANN理论
(1)输入正向传播。
(2)误差反向传播。
2 故障定位方法
3 仿真实验与结果分析
3.1 实验环境
3.2 基于能量谱的HST实验结果与分析
3.3 BP-ANN实验结果与分析
4 结论
引用格式

董诗焘,路学刚,孙华利,叶清华.基于信号分析技术和人工智能算法的电力线路故障定位研究[J].能源与环保,2022,44(11):35-40.DOI:10.19389/j.cnki.1003-0506.2022.11.007.