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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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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