直流输电线路故障定位：小波能量谱结合神经网络

"±800 kV特高压直流输电线路故障定位小波能量谱神经网络识别法" 本文探讨了一种针对±800 kV特高压直流输电线路的故障定位方法，该方法结合了小波能量谱分析和人工神经网络（ANN）。在直流输电系统中，长距离输电线路的故障定位是一项重要任务，因为它直接影响电力系统的稳定性和运行效率。传统的行波测距技术，如双端法和单端法，存在波头识别困难、抗干扰性差等问题。 文章指出，故障行波在固有频率附近具有较高的暂态能量，而固有频率与故障距离之间存在一定的数学关系。通过对这一现象的深入研究，作者提出利用小波变换来提取单端线模电压在7个不同尺度上的小波能量，这些能量值作为神经网络训练和测试的样本属性。小波变换的等距特性使得固有频率点的特征转换为易于提取的频带特征，从而提高了故障距离的测量精度。 人工神经网络因其强大的非线性函数逼近能力，被用来建立直流输电线路故障定位的模型。通过训练和测试，神经网络能够学习并识别小波能量谱中的模式，进而准确地确定故障位置。实验证明，这种方法在不同的过渡电阻和故障距离条件下都能实现准确的故障测距，即便是在面对由平波电抗器和直流滤波器导致的行波波头畸变和极性翻转等复杂情况时，依然保持了良好的性能。 与交流输电线路相比，直流输电线路的固有频率不会受到其他并行线路的干扰，因此利用小波能量谱在直流线路故障定位上具有更高的优势。文献中还提到了一些固有频率提取方法，如FFT、MUSIC算法和Prony算法，但它们在多回并行线路中可能因为“模混杂”问题而影响精度。而在直流线路中，这种方法的精确度和可靠性得到了提升。 本文提出的小波能量谱神经网络识别法提供了一种新的、可靠的故障定位手段，能够有效应对特高压直流输电线路的故障检测挑战，对于保障电网安全运行和故障快速恢复具有重大意义。