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公开(公告)号：CN102129012A
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN201110024136.2
申请日：2011-01-21
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明是一种利用形态峰谷检测的配电网故障选线方法。本发明为当配电网线路发生故障，选线装置启动后，根据保护安装处测得的各线路三相电流，利用克拉克变换理论，求出各线路零序电流。选取时间窗为10ms的零序电流信号，求取包络线，对各线路零序电流的包络线进行形态峰谷检测。根据得到的形态峰谷特性，提取配电网故障选线判据，形态峰谷特性与其他线路不同的为故障线路。本发明计算方法简单，避免了一般的计算方法需要在时-频域相互转换的缺点。本方法鲁棒性好，且耐受过渡电阻的性能很强，不受干扰的影响，有较强的实用性。大量仿真结果表明，本发明选线准确。
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公开(公告)号：CN102129013A
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN201110024137.7
申请日：2011-01-21
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明是一种利用自然频率和人工神经网络的配网故障测距方法。本发明是利用线路在不同点故障时，故障行波的线路的主自然频率不相同的原理来进行故障测距，同时利用分层分布式人工神经网络进行数据处理。当线路发生单相接地故障后，采样频率为1MHz，选取故障后采样长度为2048的离散零序暂态信号，进行FFT变换，变换结果为一2048×2的矩阵，对该矩阵求绝对值。根据本发明采用的模型，选取幅值较大的8个频率值作为神经网络的样本属性，选择合适的传递函数和学习规则，设置恰当的神经网络参数构造BP网络模型进行故障测距。大量仿真结果表明，本发明效果良好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102135588B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201110040016.1
申请日：2011-02-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明是一种利用S变换频谱特性的辐射网故障智能测距方法。本发明为：当多分支辐射网发生故障，启动元件立即启动，根据保护安装处测得的各线路三相电流，利用卡拉克变换，求出零序电流。依据故障线路零序电流的极性与健全线路相反的原理选出故障线路，选取采样序列长度为200点的故障线路零序电流信号，进行S变换，变换结果为101×200的时频复矩阵，并对此复矩阵中的各个元素求模。根据得到的模矩阵，提取出各频段的能量作为分层分布式神经网络的输入向量，训练神经网络得到辐射网故障测距模型，实现多分支辐射网的故障测距。大量仿真结果表明，本发明测距准确。
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公开(公告)号：CN102590704A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210038395.5
申请日：2012-02-21
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及一种基于贝杰龙模型的同杆双回输电线路区内外故障识别的测后模拟方法，属电力系统继电保护技术领域。当同杆双回输电线路发生故障后，在短时窗内，实测线路首端M和末端N点处电压uM、uN和电流iM、iN；然后基于贝杰龙输电线路模型，用首端电压和电流模拟计算线路末端电流，再将模拟电流与实测电流iN波形相比较并计算两者的相关系数r；最后根据模拟电流与实测电流波形的相似度和相关系数r大小，识别线路区内外故障。本发明通过比较末端实测电流与模拟电流波形相似度及两者相关系数来识别线路区内外故障，可快速准确识别线路区内外故障，不受过渡电阻影响，灵敏度高,可靠性好。
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公开(公告)号：CN102129013B
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201110024137.7
申请日：2011-01-21
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明是一种利用自然频率和人工神经网络的配网故障测距方法。本发明是利用线路在不同点故障时，故障行波的线路的主自然频率不相同的原理来进行故障测距，同时利用分层分布式人工神经网络进行数据处理。当线路发生单相接地故障后，采样频率为1MHz，选取故障后采样长度为2048的离散零序暂态信号，进行FFT变换，变换结果为一2048×2的矩阵，对该矩阵求绝对值。根据本发明采用的模型，选取幅值较大的8个频率值作为神经网络的样本属性，选择合适的传递函数和学习规则，设置恰当的神经网络参数构造BP网络模型进行故障测距。大量仿真结果表明，本发明效果良好。
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公开(公告)号：CN102129012B
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201110024136.2
申请日：2011-01-21
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明是一种利用形态峰谷检测的配电网故障选线方法。本发明为：当配电网线路发生故障，选线装置启动后，根据保护安装处测得的各线路三相电流，利用克拉克变换理论，求出各线路零序电流。选取时间窗为10ms的零序电流信号，求取包络线，对各线路零序电流的包络线进行形态峰谷检测。根据得到的形态峰谷特性，提取配电网故障选线判据，形态峰谷特性与其他线路不同的为故障线路。本发明计算方法简单，避免了一般的计算方法需要在时-频域相互转换的缺点。本方法鲁棒性好，且耐受过渡电阻的性能很强，不受干扰的影响，有较强的实用性。大量仿真结果表明，本发明选线准确。
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公开(公告)号：CN102135588A
公开(公告)日：2011-07-27
申请号：CN201110040016.1
申请日：2011-02-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明是一种利用S变换频谱特性的辐射网故障智能测距方法。本发明为：当多分支辐射网发生故障，启动元件立即启动，根据保护安装处测得的各线路三相电流，利用卡拉克变换，求出零序电流。依据故障线路零序电流的极性与健全线路相反的原理选出故障线路，选取采样序列长度为200点的故障线路零序电流信号，进行S变换，变换结果为101×200的时频复矩阵，并对此复矩阵中的各个元素求模。根据得到的模矩阵，提取出各频段的能量作为分层分布式神经网络的输入向量，训练神经网络得到辐射网故障测距模型，实现多分支辐射网的故障测距。大量仿真结果表明，本发明测距准确。
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