高壓交流輸電線路故障特征挖掘與故障原因辨識(shí).pdf

1、輸電線路是電網(wǎng)的重要組成部分，覆蓋范圍廣，運(yùn)行環(huán)境惡劣復(fù)雜，極易由于自然災(zāi)害、人為破壞等原因而發(fā)生故障。作為省級(jí)電網(wǎng)的骨干電力網(wǎng)絡(luò)，220kV及以上的高壓交流輸電線路的故障必然給電網(wǎng)帶來沖擊，威脅電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)，繼電保護(hù)裝置的快速動(dòng)作可能導(dǎo)致故障線路損壞痕跡不明顯，增加了故障檢修困難程度。在線路跳閘后，準(zhǔn)確、及時(shí)地判斷出故障的可能誘因同時(shí)結(jié)合測(cè)距位置以及當(dāng)?shù)氐匦螤顩r，可指導(dǎo)巡線，快速、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)故障點(diǎn)，減少故障排除時(shí)間，提高電

2、力系統(tǒng)的供電可靠性及和運(yùn)行穩(wěn)定性，具有重大的經(jīng)濟(jì)效益及社會(huì)效益。目前國(guó)內(nèi)外的辨識(shí)研究較少，多為針對(duì)某種故障的規(guī)律統(tǒng)計(jì)以及防治措施建立，尚無系統(tǒng)的辨識(shí)方法。
　　本文針對(duì)輸電線路常見的雷擊、風(fēng)偏、鳥閃、污閃、樹閃以及山火六種原因引起的輸電線路單相故障進(jìn)行研究。在各故障類型故障機(jī)理分析的基礎(chǔ)上，對(duì)故障特征規(guī)律進(jìn)行深入剖析，結(jié)合歷史經(jīng)驗(yàn)對(duì)故障相關(guān)的外部特征以及內(nèi)部特征進(jìn)行總結(jié)。外部特征包括故障發(fā)生時(shí)對(duì)應(yīng)的天氣、季節(jié)以及時(shí)間特征，內(nèi)部特征

3、則指反映故障本質(zhì)的故障重合閘情況、故障相電流直流含量、三次諧波含量、過零點(diǎn)畸變情況以及過渡電阻大小和性質(zhì)，并通過實(shí)際故障錄波數(shù)據(jù)的處理分析進(jìn)行驗(yàn)證。更進(jìn)一步，本文采用基于Fisher分?jǐn)?shù)的特征挖掘方法實(shí)現(xiàn)對(duì)六種故障模型辨識(shí)而言各特征的重要性程度計(jì)算并進(jìn)行排序，從而探究出各故障原因類型辨識(shí)的主要影響因素，有針對(duì)性地建立不同的故障原因辨識(shí)模型。
　　鑒于輸電線路故障樣本的不完備，本文采用具有強(qiáng)泛化能力的支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)故障原因

4、的分類辨識(shí)，算法以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化為目標(biāo)，在一定程度上避免了過學(xué)習(xí)問題。針對(duì)六種故障原因分別帶入相關(guān)特征，利用樣本進(jìn)行訓(xùn)練建立辨識(shí)模型，并且使用粒子群算法(PSO)對(duì)各模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。預(yù)測(cè)階段，將待測(cè)故障樣本進(jìn)行相應(yīng)的特征分析，并分別帶入該六種故障模型，得出對(duì)應(yīng)于各種故障類型的概率，取其中的最大值所對(duì)應(yīng)的故障原因類型為判別結(jié)果并進(jìn)行驗(yàn)證測(cè)試。并對(duì)于算法提出了基于樣本數(shù)據(jù)不平衡問題以及算法自學(xué)習(xí)能力的改進(jìn)。最后通過測(cè)試結(jié)果表明，基于PSO

5、優(yōu)化的SVM算法辨識(shí)效果得到了提升，并且通過選取特征重要性排序靠前的特征可以在保證辨識(shí)準(zhǔn)確率的同時(shí)簡(jiǎn)化模型計(jì)算量，提高效率。
　　綜上，本文基于雷擊、風(fēng)偏、鳥閃、污閃、樹閃以及山火六大輸電線路故障的綜合分析研究，提出一種綜合故障外部特征以及故障內(nèi)部特征的PSO-SVM故障原因自學(xué)習(xí)辨識(shí)的方法。本方法建立在對(duì)實(shí)際故障數(shù)據(jù)的挖掘分析的基礎(chǔ)上，理論依據(jù)充分，算法仿真證明準(zhǔn)確率高。同時(shí)本方法所用故障數(shù)據(jù)信息容易獲取，應(yīng)用時(shí)可結(jié)合當(dāng)?shù)毓收弦?guī)