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基于深度学习的特高压三端混合直流输电线路波形特征故障区域判别方法 被引量：1
1
作者 陈仕龙 吴涛 +3 位作者 王朋林 高敬业 毕贵红 罗灵琳 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期24-36,共13页
针对将现有直流线路故障区域识别方法应用于特高压三端混合直流输电线路时,存在难以区分T区两侧故障、耐过渡电阻能力弱和阈值整定困难的问题,提出一种利用深度学习及波形特征进行特高压三端混合直流输电线路故障区域识别的方法。首先,... 针对将现有直流线路故障区域识别方法应用于特高压三端混合直流输电线路时,存在难以区分T区两侧故障、耐过渡电阻能力弱和阈值整定困难的问题,提出一种利用深度学习及波形特征进行特高压三端混合直流输电线路故障区域识别的方法。首先,对三端混合直流线路不同故障区域进行故障特征分析;然后,对线模电压和线模电流进行多尺度小波分解,提取线模电流中低频分量和线模电压高频分量,结合正负极电压波形特征,组成深度学习模型的输入量,并将故障区域作为输出量,构建深度学习故障区域识别模型;最后,用训练过的深度学习模型对获取的故障特征量进行处理,以实现故障区域识别的目的。通过大量仿真实验,验证了所提故障区域识别方法具有准确率高和基本不受过渡电阻影响的特性。 展开更多
关键词 特高压三端混合直流 故障特征分析 深度学习模型 故障特征量 故障区域识别
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基于多模式分解和多支路并行残差网络的特高压三端混合直流输电线路故障区域诊断
2
作者 陈仕龙 李国辉 +3 位作者 毕贵红 鲍童语 张梓睿 罗灵琳 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期140-147,178,共9页
特高压三端混合直流输电线路发生接地故障时,故障电气量变化存在很强的随机性和非线性,在噪声干扰下其规律性更弱,很难快速、准确地提取故障特征以诊断故障区域。鉴于此,提出一种集电流波形特征提取和故障区域诊断为一体的诊断模型。分... 特高压三端混合直流输电线路发生接地故障时,故障电气量变化存在很强的随机性和非线性,在噪声干扰下其规律性更弱,很难快速、准确地提取故障特征以诊断故障区域。鉴于此,提出一种集电流波形特征提取和故障区域诊断为一体的诊断模型。分析不同区域故障时的电流波形特点,利用数学机理不同的3种算法同时分解故障电流,避免一些容易混叠的模态子序列在单一分解方法中逃逸。利用多支路并行残差网络迅速地挖掘分解分量的多尺度空间耦合交互特征,并结合门控循环单元网络模块,进一步提取故障电流的时间耦合特征,使得特征得到显著增强。利用麻雀搜索算法优化该模型的关键参数,构建充分适应电网故障诊断的网络结构,实现故障区域的快速诊断。仿真结果表明,该方案有着较高的灵敏性、较强的抗干扰能力,满足直流保护的可靠性和速动性要求。 展开更多
关键词 特高压三端混合直流 波形特征 故障区域诊断 信号分解技术 深度学习
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基于T区中低频衰减特性构成方向元件的特高压三端混合直流输电线路单端方向保护研究
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作者 邢超 黄泽 +3 位作者 毕贵红 陈仕龙 王龙 牛元有 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2622-2631,I0110-I0114,共15页
将保护装置安装在T区两侧,基于T区中低频衰减特性构成方向元件,提出一种特高压三端混合直流输电线路单端方向保护方法。分析特高压三端混合直流输电系统整流侧、T区以及线路末端逆变侧三端边界频率特性,发现T区边界对故障电流暂态信号... 将保护装置安装在T区两侧,基于T区中低频衰减特性构成方向元件,提出一种特高压三端混合直流输电线路单端方向保护方法。分析特高压三端混合直流输电系统整流侧、T区以及线路末端逆变侧三端边界频率特性,发现T区边界对故障电流暂态信号中低频分量有一定的衰减作用、整流侧边界和线路末端逆变侧边界对故障电流暂态信号高频分量有明显衰减作用。利用小波分解,根据T区两侧线路暂态电流中低频能量差判断故障方向,并提出故障方向判据。当T区左侧发生故障时,利用线路L1末端所检测到的高频暂态电流能量与低频暂态电流能量的比值来判别整流侧区内、外故障;当T区右侧发生故障时,利用线路L2首端所检测到的高频暂态电流能量与低频暂态电流能量的比值来判别线路末端逆变侧区内、外故障;T区发生故障时,判定为线路区外故障。给出基于T区中低频衰减特性构成方向元件的特高压三端混合直流输电线路单端方向保护方案,最后在PSCAD/EMTDC仿真平台搭建昆柳龙特高压三端混合直流输电系统模型并对所提保护方法进行验证,仿真表明该文所提保护方法能实现特高压三端混合直流输电线路全线速动保护。 展开更多
关键词 特高压三端混合直流 输电线路 T区 暂态电流高低频能量差 方向保护
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基于CNN-SVM的特高压三端混合直流线路故障区域识别方法
4
作者 周前华 陈仕龙 +2 位作者 邓健 毕贵红 魏荣智 《电力科学与工程》 2024年第4期21-30,共10页
提出一种基于卷积神经网络–支持向量机(Convolutional neural network-support vector machine,CNN-SVM)的特高压三端混合直流线路故障区域识别方法。首先,对昆北侧、龙门侧的直流线路边界和柳北侧T区边界的频率特性进行分析,发现不同... 提出一种基于卷积神经网络–支持向量机(Convolutional neural network-support vector machine,CNN-SVM)的特高压三端混合直流线路故障区域识别方法。首先,对昆北侧、龙门侧的直流线路边界和柳北侧T区边界的频率特性进行分析,发现不同故障区域的故障特征存在一定差异。然后,使用经验小波变换提取故障特征,将其作为CNN-SVM的输入量,故障区域作为输出量,构建并训练CNN-SVM模型;将由测量点得到的故障特征量输入到训练完成的CNN-SVM模型中,进行故障区域识别。最后,搭建昆柳龙仿真模型,进行故障仿真实验验证。结果表明,该方法的故障区域识别率高,且可耐受300Ω的过渡电阻。 展开更多
关键词 特高压三端混合直流 频率特性 卷积神经网络 支持向量机 故障区域识别
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基于多层感知器的LCC-MMC并联型特高压三端混合直流输电线路故障检测方法探讨 被引量：7
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作者 邢超 高敬业 +3 位作者 毕贵红 陈仕龙 蔡旺 王龙 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期138-145,共8页
针对现有故障检测方法存在阈值整定困难、特征量提取过程复杂的问题,提出一种基于多层感知器(MLP)的电网换相换流器和模块化多电平换流器(LCC-MMC)并联型特高压三端混合直流输电线路故障检测方法。首先,分析直流线路昆北侧边界、T区边... 针对现有故障检测方法存在阈值整定困难、特征量提取过程复杂的问题,提出一种基于多层感知器(MLP)的电网换相换流器和模块化多电平换流器(LCC-MMC)并联型特高压三端混合直流输电线路故障检测方法。首先,分析直流线路昆北侧边界、T区边界、龙门侧边界的频率特性,指出三端直流线路不同区域发生故障时的故障特征差异;其次,通过小波变换对线模电流、线模电压进行多尺度小波分解,提取小波能量,并结合正、负极电压变化量组成故障特征量。然后,将故障特征量作为MLP的输入量、故障区域作为输出量,构建基于MLP的故障区域识别模型;将测量点提取到的故障特征量输入训练完成的模型即可达到故障区域识别的目的。通过大量仿真验证了所提故障检测方法准确率高,且可耐受300Ω的过渡电阻。 展开更多
关键词 特高压三端混合直流 频率特性 多层感知器 故障特征量 故障检测
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基于GRU的特高压三端混合直流输电线路故障区域识别方法 被引量：4
6
作者 邢超 魏荣智 +3 位作者 奚鑫泽 刘明群 何鑫 李胜男 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期98-109,共12页
针对特高压三端混合直流输电线路故障区域识别问题,提出一种基于门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)的特高压三端混合直流输电线路故障区域识别方法。首先,分析了直流线路昆北侧边界和龙门侧边界直流功率传递函数的幅频特性、T区线... 针对特高压三端混合直流输电线路故障区域识别问题,提出一种基于门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)的特高压三端混合直流输电线路故障区域识别方法。首先,分析了直流线路昆北侧边界和龙门侧边界直流功率传递函数的幅频特性、T区线模功率突变量的正负差异,指出三端直流线路不同区域故障时的故障特征差异。其次,对线模功率进行多尺度小波分解,提取线模功率高频能量,结合T区线模功率突变量、正负极功率突变量幅值,组成故障特征量,作为GRU的输入量,故障区域作为输出量,构建GRU故障区域识别模型。然后,将测量点得到的故障特征量输入训练完成的GRU模型中,即可达到故障区域识别的目的。通过大量仿真,验证了所提故障区域识别方法准确率高,且可耐受300Ω的过渡电阻。 展开更多
关键词 特高压三端混合直流 幅频特性 门控循环单元 故障特征量 故障区域识别
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