文档介绍：中南大学
硕士学位论文
基于小波分析和神经网络理论的电力系统短路故障研究
姓名:陈有根
申请学位级别:硕士
专业:交通信息工程及控制
指导教师:危韧勇
20040401
摘要仿真结果表明,该方法可行有效,故障识别准确;尤其较好地解决了电力系统正常运行的破坏多半是由短路故障引起的,发生短路时,系的信号中包含大量的暂态分量。如何对这类信号进行有效分析,提取其特电力系统的保护就是通过对故障进行快速的检测、定位,达到正确动作、消除故障的目的。目前,用于微机保护中的电力信号分析工具有来识别电力系统短路故障的新方法。该方法首先对测量信号作小波变换,提取特征量,作为多层前向神经网络的输入,对不同的输出要求,提出采高阻抗非线性故障的识别问题。关键词:短路故障,小波分析,神经网络,复值小波,三层前向网络统从一种状态剧变到另一种状态,并伴随产生复杂的暂态现象,测量得到征,开发新型的保护装置,一直是电力系统保护技术中的重要研究领域。滤波器、有限冲激响应滤波器等,它们对于平稳信号的分析是高效的,但在分析非平稳信号中有其局限性;尤其对非线性故障识别困难,如探测高阻抗非线性短路故障便是电力系统一个长期没有很好解决的问本文提出一种利用小波变换提取信号特征进行分析。并结合神经网络用不同的神经网络,判断出发生故障的相位、性质和位置。集合小波理论和挠诺悖迪直;ぶ悄芑岣弑;さ难≡裥浴⒘槊粜约翱煽啃裕保证电网稳定,提高供电质量。题。
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簀:冢红隳月西作者签名:逊蔾冢荷侠材晟显麓酝原创性声明本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在在论文中作了明确的关于学位论文使用授权说明本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文:学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。说明。
第一章前言选题背景小波分析“且恢质庇颉!F涤蚍治龇椒ǎ甏岢鲆岳矗砺酆陀τ枚嫉璑秸叩到了巨大的发展,小波分析的出现被认为是傅立叶分析的突破性进展。由于它良好的机视觉、医学成像与诊断、无损检测、机械故障诊断等领域,.处理突变信号和非平稳时变信号。原则上讲传统使用傅立时分析的地方,现在都可以用小波分析。’取代。神经网络本质上是一种通用的非线性自适应函数估计器,通过对历史数据的训练,建立起复杂的非线性映射模型。神经网络理论的研究日趋深入,其重要发展方向之一,就是注重与小波、混沌、分形、模颧集等非线性科学理论相结合。它具有良好的自学习、自适应、鲁棒性、容错性和推广能力。因此,如何有效地把小波分析与人工神经网络的优点有机地结合起来,是当今信号处理学科的热点。在电力系统的保护技术中,故障的识别和定位是极其重要的部分。电力系统的正常运行的破坏多半是由短路故障引起豹,发生短路时,系统从一种状态剧变到另一种状态,并伴随产生复杂的暂态现象。传统电力系统中的保护就是通过对故障进行快速的检测、定位,对就地信号的幅值进行测量,并做出是否动作的决策,达到正确动作、消除故障的目的。显然,仅利用这些信息不能反应整个故障特征,因而经常不能区分保护区内高阻抗故障和区外的金属性短路故障。故增加保护的信息量,准确区分各种情况下的故障是保护智能化的重要内容。目前,用于计算机保护中的电力信号分析工具是传统的分析工具,如滤波器、最小二乘法、有限冲激响应滤波器等等。它们对于平稳信号的分析是高效的,但在分析非平稳信号中有其局限性。当短路故障发生时,测量得到的信号将包含大量的暂态分量,其中有些分量为远大于的暂态分量。对这类信号迸行分析,提取其特征,开发新型的保护装嚣,是一个有希望的领域。本文提出一种利用小波变换提取信号特征进行分析,并结合神经网络来识别电力系统短路故障的新方法。该方法首先对测量信号作小波变换,提取特征量,作为多层障的相位、性质和位置。它集中小波理论和优点⋯,实现保护智能化,从而提高保护的选择性、灵敏性和可靠性,保证电网稳定,提高供电质量。适应电力系统市场化的要求。时频局部特性和变焦特性,使其已广泛应用于信号分析、图像处理、量子力学、计算前向神经网络的输入;对不同的输出要求,提出采用不同的神经网络。判断出发生故丈涎宦畚
当前电力系统短路保护现状断器保护和过电流保护就是反映电流剧增特征的最初保