基于S-粗集的小电流接地故障选线改进策略

本文主要探讨了在小电流接地系统中，一种基于S-粗集的新型故障选线方法。传统的基于小波包分析的小电流接地故障检测技术存在采样频率低导致故障线路元素误判为健全线路的问题。S-粗集是一种粗糙集理论的应用，它在处理不确定性和不完备数据方面表现出色。 S-粗集方法的核心在于通过构建一个元素迁移函数，当零序电流信号的采样频率不足以区分故障线路和健全线路时，这个函数能够识别并将迁移出的元素（即可能误判的故障线路）重新定位回故障集合中。这样，即使在信号复杂、噪声干扰的情况下，也能提高故障选线的准确性。 作者针对小电流接地系统的实际应用背景，提出了一种创新的故障检测策略，它克服了传统方法在低频信号处理上的局限性。这种方法利用了粗糙集的特性，通过智能化的数据处理机制，有效减少了误报和漏报的情况，从而提高了故障定位的精确度。 仿真结果强有力地证明了基于S-粗集的小电流接地故障选线方法的有效性和实用性。相比于仅依赖于小波包分析的方法，它能够在保持低采样频率的同时，显著提升故障诊断的性能。这项研究不仅对电力系统的安全运行具有重要意义，也为未来小电流接地故障检测技术的发展提供了新的思路和改进方向。 这篇论文通过S-粗集理论与小电流接地故障选线的结合，为解决实际电力系统中的故障检测问题提供了一种新颖且高效的解决方案，对于提高电力系统的稳定性和可靠性具有重要的学术价值和工程应用价值。