为了解决采用传统经验模态分解的电缆故障测距方法存在的频带混叠问题,以及基于总体平均经验模态分解的电缆故障测距方法受残留白噪声影响等问题,提出了一种基于补充总体平均经验模态分解的井下配电网电缆故障在线双端行波测距方法。该方法通过补充总体平均经验模态分解提取双端故障行波线模分量的固有模态函数,利用基于瞬时频率突变和模极大值的奇异性检测原理进行行波波头标定,从而实现故障点定位。通过在PSCAD/EMTDC环境下搭建基于频变特性电缆线路的6kV井下配电网模型并进行仿真,验证了该方法测距精度高,最大测距误差不超过4%。
2022-07-23 14:24:23
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基于故障行波的输电线路单端故障定位利用故障点的反射行波与入射行波到达母线的时间差计算故障距离，但如何区分来自故障点和对端母线的反射行波仍是一个难题。在分析故障点和母线的反射特性的基础上，利用电流行波线模分量小波变换的最初2个模极大值之问的相对极性区分来自故障点和对端母线的反射行波．并提出了一种改进的基于小波变换模极大值的输电线路单端故障快速定位方法，能够不受故障类型、故障电阻及耦合线路的影响。理论分析和仿真结果表明，该方法切实可行。
2022-05-23 14:25:46
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针对现有的井下电缆故障测距方法存在可靠性差、精度低的问题,介绍了一种基于小波分析理论和神经网络的井下电缆故障测距方法,并比较了BP神经网络和RBF神经网络用于该方法的测距性能。该故障测距方法采用3次B样条半正交小波对暂态零序电流信号进行小波变换,得到特定频带内的暂态零序电流模极大值,并将该模极大值作为神经网络的输入信号,根据模极大值与故障点位置的映射关系实现故障定位。仿真结果表明,该故障测距方法能够较好地进行井下电缆故障测距,且RBF神经网络的测距误差及训练速度均优于BP神经网络。
2022-05-15 14:54:35
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行业分类-物理装置-一种基于BP神经网络的AT单线供电系统的故障测距方法.zip
2021-09-28 16:40:59
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行业制造-电动装置-基于云端的输电线路双端行波故障测距的装置和方法.zip
2021-09-12 14:03:03
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行业制造-电动装置-基于故障点电压突变量幅值实测双回线路非同名相跨线接地故障测距方法.zip
2021-09-10 14:03:20
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