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一种配电网线—缆混合线路故障选线新方法
  • ISSN号:1000-1026
  • 期刊名称:《电力系统自动化》
  • 时间:0
  • 分类:TM755[电气工程—电力系统及自动化] TM727.2[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]昆明理工大学电力工程学院,云南省昆明市650051
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(90610024,50467002,50347026);云南省科技攻关资助项目(2003GG10);云南省自然科学基金资助项目(2005F0005Z,2004E0020M,2002E0025M.).
中文摘要:

城市配电网中线—缆混合线路的应用广泛。针对配电网发生单相接地故障时线—缆混合线路暂态电容电流较大的特点,提出一种基于小波包分解的故障选线相关分析新方法。应用小波包良好的频域分频特性,以适当频率带宽对配电网发生单相接地故障后各条线路的暂态零序电流进行分解,得到其在不同频段的输出。按能量最大的观点确定特征频段,并根据故障线路与健全线路的暂态电容电流在特征频段的相似性最弱的原理,通过对特征频段的小波包分解系数进行相关分析实现故障选线。理论分析和仿真结果表明,对于线—缆混合线路,该方法选线准确、可靠。

英文摘要:

With an increasingly extensive application of overhead-cable mixed lines in the distribution network, a new fault line detecting method with correlation analysis using wavelet packets decomposition is proposed based on the features of big capacitance current of overhead cable mixed lines as a single phase grounded fault occurs. By using the good frequency dividing characteristic of wavelet packets, the transient zero sequence current of each line is decomposed to obtain the outputs of different frequency bands after the occurrence of a single phase grounded fault in the distribution network. The characteristic wave band can be determined by the theory of maximum energy. According to the similarity weakest principle of the capacitance current between the fault line and faultless line in the characteristic wave band, the fault line can be detected by a correlation analysis of wavelet packets decomposition factors from the characteristic wave band. The theoretical analysis and simulations indicate that the fault line detecting method is correct and reliable for the distribution network with overhead-cable mixed lines.

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期刊信息
  • 《电力系统自动化》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国电自动化研究院
  • 主编:薛禹胜
  • 地址:南京市江宁区诚信大道19号
  • 邮编:211106
  • 邮箱:aeps@nari-china.com
  • 电话:025-81093050 81093045
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1026
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1180/TP
  • 邮发代号:28-40
  • 获奖情况:
  • 1999年荣获首届“国家期刊奖”,1998年获“华东地区最佳期刊”称号,连继三届江苏省优秀期刊,中国期刊方阵“双高”期刊,第三届中国出版政府奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:73920