煤矿井下电缆故障在线选线与定位的智能方法

"这篇研究论文探讨了煤矿井下电缆在线故障选线及定位的方法，针对当前存在的单相接地故障定位困难和测距精度低的问题，提出了一个创新的解决方案。通过分析井下电缆供电系统单相接地故障的特性，该方法利用故障时暂态零序无功功率的极性在特定频率范围内的变化来识别故障线路，并运用小波神经网络对不同条件下的系统母线零序电压和线路零序电流样本进行训练，以实现高精度的故障距离测量和定位。通过Simulink仿真验证了这种方法的有效性和准确性。" 在煤矿井下供电系统中，电缆故障尤其是单相接地故障是一个严重的问题，因为它可能导致电力系统的不稳定并影响生产安全。传统的离线测距方法由于种种限制，往往无法准确地确定故障位置。这篇研究提出了一个在线的故障处理策略，它主要由两部分组成：故障选线和故障定位。 首先，故障选线是通过监测供电系统在发生单相接地故障时产生的暂态零序无功功率。在特定的选线频带内，这种功率的极性变化可以作为区分正常线路和故障线路的标志。通过对这些数据的实时分析，可以快速识别出发生故障的电缆线路。 接下来，故障定位则利用了某些高频暂态信号与故障距离之间的映射关系。当故障发生时，系统母线的零序电压和线路的零序电流会产生特定的模式。这些模式被用作训练小波神经网络的输入样本。小波神经网络因其在信号处理和模式识别方面的优势，能够处理非线性和复杂的数据，因此适用于这种故障定位任务。通过学习和训练，网络可以建立故障特征与实际距离之间的关联，从而精确地计算出故障点的位置。 Simulink仿真是验证该方法有效性的关键步骤。通过模拟真实环境中的故障情况，仿真结果证明了所提出的在线故障选线及定位方法不仅能够快速识别故障线路，而且能够提供高度精确的故障距离测量，这对于及时维修和恢复井下电力系统运行至关重要。 这项研究为煤矿井下供电网络的故障诊断提供了新的技术手段，有助于提高故障响应速度和定位精度，确保井下作业的安全和效率。通过结合实时监测、小波神经网络和先进的信号处理技术，这种方法为解决电缆故障问题提供了新的思路，具有重要的实践意义。