The invention discloses a fault diagnosis method of high-voltage direct current transmission system line fault and commutation fault based on feamd sample entropy + neural network, which belongs to the technical field of high-voltage direct current transmission system relay protection. In this paper, the commutation failure fault and line short circuit fault are decomposed by FEM, and the IMF component of low frequency component is selected to calculate the sample entropy value. After normalization, the eigenvector is formed. The eigenvector is taken as the input of Elman and the fault type as the output. The prediction result of the invention can distinguish the normal operation state, line fault and commutation failure of the high-voltage direct current transmission system; at the same time, with the increase of the number of samples in the training set, the recognition rate of commutation failure, line fault and normal state can basically achieve complete recognition.
【技术实现步骤摘要】
基于FEEMD样本熵+神经网络的高压直流输电系统线路故障和换相失败故障诊断方法
本专利技术涉及一种基于FEEMD样本熵+神经网络的高压直流输电系统线路故障和换相失败故障诊断方法,属于高压直流输电系统继电保护
技术介绍
目前,针对换相失败故障诊断主要采用熄弧角γ是否小于临界熄弧角γmin、最小电压降落法、相位比较法等,在实际工程应用中上述方法存在误差较大的缺点。近年学者们研究的利用各种传统方法对换线失败故障进行诊断,例如小波能量统计法、计算小波能量和尺度熵、利用形态能谱熵和奇异谱熵等对换相失败故障进行诊断。以上方法存在计算时间较长、需要事先设定阈值等缺点。而将神经网络应用于线路保护、故障测距、故障类型分类是高压直流输电系统的发展方向,尤其在区分故障类型上具有很好的应用。而高压直流输电系统换相失败与直流线路短路时的直流电流和直流电压的暂态特征十分相似,若不能准确有效地判别故障类型,将会导致控制保护装置的误动作。因此,针对高压直流输电系统的换相失败故障与线路短路故障有必要研究快速、准确的识别方法。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于FEEMD样本熵+神经网络的高压直流输电系统线路故障和换相失败故障诊断方法,以用于实现现有高压直流输电系统换相失败故障与线路短路故障的识别。本专利技术的技术方案是:一种基于FEEMD样本熵+神经网络的高压直流输电系统线路故障和换相失败故障诊断方法,所述方法的具体步骤如下:S1、高压直流输电系统发生故障后,正极线路与负极线路上位于逆变侧的数 ...
【技术保护点】
1.一种基于FEEMD样本熵+神经网络的高压直流输电系统线路故障和换相失败故障诊断方法,其特征在于:所述方法的具体步骤如下:/nS1、高压直流输电系统发生故障后,正极线路与负极线路上位于逆变侧的数据采集装置分别采集故障后高压直流输电系统线路故障、高压直流输电系统换相失败故障、高压直流输电系统正常运行三种状态t时窗内的正极线络故障电流I
【技术特征摘要】
1.一种基于FEEMD样本熵+神经网络的高压直流输电系统线路故障和换相失败故障诊断方法,其特征在于:所述方法的具体步骤如下:
S1、高压直流输电系统发生故障后,正极线路与负极线路上位于逆变侧的数据采集装置分别采集故障后高压直流输电系统线路故障、高压直流输电系统换相失败故障、高压直流输电系统正常运行三种状态t时窗内的正极线络故障电流I+、负极线路故障电流I-;
S2、将采集的故障后的高压直流输电系统线路故障、高压直流输电系统换相失败故障、高压直流输电系统正常运行三种状态t时窗内的正极线络故障电流I+、负极线路故障电流I-分别进行解耦变换得到独立的电流线模分量Ii1;对线模分量Ii1进行FEEMD分解,分解得出n个IMF分量;选取4个低频分量的IMF分量求其样本熵值;将两种故障状态和正常运行状态的样本熵值采用最大最小法进行归一化,组成特征向量矩阵S=[Si1,Si2,Si3,Si4];其中,i表示状态:高压直流输电系统线路故障状态、高压直流输电系统换相失败故障状态、高压直流输电系统正常运行状态,n≥7;
S3、采集多组通过步骤S2中得到的...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈仕龙,刘浩,严増伟,毕贵红,杨鸿雁,高晗,王志平,蒲娴怡,庄启康,王凯,蔡潇,
申请(专利权)人:昆明理工大学,
类型:发明
国别省市:云南;53
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