局部全局学习算法提升小电流接地系统故障选线精准度

本文主要探讨了一种创新的故障选线方法，针对中性点经消弧线圈接地系统和相电压过零点附近故障时现有方法的选线不准确问题。该方法基于局部全局一致性学习算法，旨在提高小电流选线的可靠性与准确性。具体步骤如下： 首先，作者针对小电流接地故障信号，采用傅里叶变换对线路的原始信号进行分析，这是因为在傅里叶变换下，可以将复杂的信号分解成频率域的信号，便于提取故障特征。这种方法能够有效地捕捉到故障信号的独特模式。 接下来，将故障信号的特征量作为输入，送入局部全局一致性学习算法。局部全局一致性学习算法是一种结合了局部搜索和全局优化的学习策略，它能在局部信息的基础上寻求全局最优解，这对于复杂信号的处理和分类非常有效。在故障选线过程中，这种算法能通过对各故障信号的比较和标签循环传递，判断哪些信号代表故障，并准确地定位故障线路。 为了验证这一方法的有效性，研究者利用Matlab仿真模型和实验室测试平台进行了深入研究。仿真模型模拟了真实电力系统的故障情况，而实验室测试则提供了实际运行环境下的数据对比。实验结果显示出，该基于局部全局一致性学习算法的小电流选线方法在处理各种故障场景时，其选线的可靠性和准确性显著优于传统方法，尤其是在中性点经消弧线圈接地系统和电压过零点附近，性能尤为突出。 总结来说，本文的研究为煤矿电网中的小电流接地故障选线提供了一种高效且精确的方法，利用局部全局一致性学习算法，有助于电力系统的稳定运行和故障快速响应，对于提升电力系统的安全性具有重要意义。通过这种方式，我们可以更准确地识别和隔离故障，降低故障对电力系统的影响，从而保障电网的正常运行。