基于小波神经网络的小电流接地系统的故障选线

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1、上海交通大学硕士学位论文基于小波神经网络的小电流接地系统的故障选线姓名：许卫东申请学位级别：硕士专业：电力系统及其自动化指导教师：郁惟镛2003.1.1上海交通大学硕士学位论文上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究工作所取得的成果除文中已经注明引用的内容外本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担学位论文作者签名日期年月日2上海交通大学硕士学位论文上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位

2、论文作者完全了解学校有关保留使用学位论文的规定同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版允许论文被查阅和借阅本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文保密在年解密后适用本授权书本学位论文属于不保密请在以上方框内打学位论文作者签名指导教师签名日期年月日日期年月日3上海交通大学硕士学位论文论文中英文摘要摘要本文首次提出了用小波神经网络来实现电力系统故障识别中小电流接地系统的故障选线问题通过EMTP仿真系统对电力系统模型进行仿真取得各种故障情况下的故障数据用

3、仿真结果代入算法公式计算得出样本,将原始故障数据通过小波神经网络进行训练和测试充分利用了神经网络所具有的强大的自适应能力学习能力和模式识别能力实现对电力系统中的故障线路的识别根据EMTP仿真产生的大量样本进行了训练和测试工作训练结果表明本文提出的方法对中性点非直接接地系统发生单相直接接地和经过渡电阻接地故障都可正确选线证明了本文采用小波神经网络在这方面的有效性而且本文采用的网络收敛速度快所需训练样本较少具有极好的鲁棒性不受故障点位置和过渡电阻等因素的影响关键词小电流接地系统故障选线神经网络小波分析4上海交通大学硕士学位论文ABSTRACTThispa

4、perproposestheapplicationoftheWaveletNeuralNetworkinelectricpowersystemtorealizethefaultlineselectioninneutralpointindirectlygroundedpowersystem.WegettherawfaultdatafromEMTP(ElectricalMagneticTransientProgram)tosimulatepowersystemmodelunderalltypeoffault,Thesamplecouldbecalcula

5、tedbytheuseofthealgorithm.ThenwetrainandtesttheWaveletNeuralNetwork.ItmeansthattherealizingthefaultlineselectioninneutralpointindirectlygroundedpowersystemcouldbesolvedbyusingstrongadaptiveabilityandstudyingabilityofNeuralNetwork.Throughthetestofalargenumberofsamples,wefoundthe

6、effectiveoftheWaveletNeuralNetwork.Itisprovedthatitcandetectthegroundedlinecorrectlyusingthismethodproposedinthispaperintheneutralpointindirectlygroundedpowersystem.Moreover,theconvergencespeedofthenetworkisfast,thenumberofsampleisless,therobustiswell,theinfluenceofthelocationo

7、ffaultandthetransitresistanceislest.Keywords:thegroundfaultintheneuralpointindirectlygroundedpowersystem;thefaultlineselection;neuralnetwork;waveletanalysis5上海交通大学硕士学位论文第一章前言1.1概述当前小电流接地系统故障选线的现状决定了在此领域还有很多工作要进行探索研究在我国电力系统中35KV及以下的电网普遍采用的是小接地电流系统包括中性点不接地系统经消弧线圈接地系统和经电阻接地系统在此类型系

8、统中单相接地故障是最常发生的一种故障类型但不影响负荷的连续供电故不必立即跳闸但发生单相接地故障后非故障相对地