基于卷积神经网络的高压输电线路故障定位时域法.pdf

【基于卷积神经网络的高压输电线路故障定位时域法】 在电力系统中，高压输电线路的故障定位是一项至关重要的任务，它涉及到电力系统的稳定运行和安全。传统的故障定位方法依赖于复杂的数学模型和参数估计，这些方法在面对实际线路参数的不确定性时可能会出现误差。随着深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，提供了一种新的解决思路。本文主要探讨的是将卷积神经网络与高压输电线路的Bergeron模型相结合，构建一种时域法来进行故障定位。 Bergeron模型是模拟输电线路行为的一种常用模型，它考虑了线路的电气特性，如电感、电容和电阻等，以及故障条件下的复杂动态响应。然而，由于仿真模型与实际线路参数的差异，基于深度学习的传统故障定位方法可能会对线路参数过于敏感，导致定位精度下降。为了解决这个问题，研究者提出了一种结合CNN的补偿电压波形相似度评估模型。 在该方法中，首先对线路两端的电压和电流进行相模变换，这是为了提取故障信号的关键特征，以便更好地捕捉故障发生时的瞬间变化。接下来，利用Bergeron模型，从线路两端推算出沿线的补偿电压波形。补偿电压是在线路中加入补偿设备（如电容器或电抗器）后产生的，其变化能反映故障的位置和性质。然后，通过多组补偿电压波形作为训练样本，对CNN模型进行训练，使其能够识别和比较不同的电压波形模式。 训练好的CNN模型用于评估沿线各个观测点的补偿电压波形相似度。当故障发生时，模型会比较所有观测点的波形，找出与故障点波形最相似的那个位置，从而实现故障定位。这种方法的一个关键优点是，由于CNN模型对线路参数的不敏感性，即使在不同参数的线路中，也不需要重新训练模型，这大大提高了方法的实用性和适用性。 通过PSCAD（电力系统计算机辅助设计软件）进行故障仿真，研究人员验证了该方法的有效性。仿真结果表明，提出的基于CNN的波形相似度评估模型能够在各种线路条件下准确地进行故障定位，无需针对特定线路参数调整模型，这为实际电力系统的故障诊断提供了有力支持。 总结来说，这项研究将深度学习的卷积神经网络应用于高压输电线路的故障定位，结合Bergeron模型处理时域数据，通过评估补偿电压波形的相似度来确定故障点。这种方法克服了传统深度学习方法对线路参数敏感的问题，提高了故障定位的鲁棒性和实用性，为电力系统的故障诊断提供了新的工具和思路。未来的研究可以进一步优化CNN模型，提高故障定位的精度，并探索将其扩展到其他类型的电力设备和复杂系统中。