BP神经网络在电力贯通线单相接地故障测距中的应用

"基于BP神经网络的电力贯通线单相接地故障测距" 本文详细探讨了在铁路10kV电力贯通线中，如何利用BP神经网络解决单相接地故障测距的技术难题。电力贯通线通常由多段电缆和架空线构成，其电气结构复杂，使得传统的高压输电线路故障测距算法无法直接应用。在这种背景下，作者吴先强提出了一种创新的方法，即运用BP神经网络来拟合故障数据。 BP（Backpropagation）神经网络是一种常见的前馈神经网络，因其反向传播的学习机制而得名。在电力系统故障测距中，BP神经网络能够有效地处理复杂的非线性关系，适应电气参数的变化。在故障发生后，调度中心可以获取线路两端的三相电压稳定值以及首端的三相电流稳定值，这些数据作为输入，通过训练BP神经网络模型，可以预测出故障距离。 文中指出，铁路电力贯通线对于保障铁路运输的正常运行至关重要，但故障频繁，特别是单相接地故障占比较大。现有的故障测距方法在复杂混合线路中效果并不理想，因此，研究新的测距技术显得尤为迫切。作者引用了相关研究，强调了人工智能技术在解决这类问题上的潜力。 具体到南昌至永修的电力贯通线，这条线路全长51.866千米，包含19段电缆和架空线的混合结构，结构复杂。作者通过仿真模拟了在这条线路上的单相接地故障，以1km为单位选择故障点，并特别关注了线缆接头处，因为这些地方更容易发生故障。通过BP神经网络的拟合，可以更准确地估计出故障位置，提高了测距的准确性。 此外，文章还提到了故障测距问题的多样性，这包括线路参数、故障类型、负载分布等多种因素，这些都需要在BP神经网络模型中予以考虑。最后，作者实现了基于图形用户界面的测距算法，使得实际操作更为简便。 这篇论文首次将BP神经网络引入铁路电力贯通线的单相接地故障测距，为复杂混合线路的故障定位提供了新的解决方案，并通过实际案例验证了方法的有效性。这种方法对于提高电力系统的故障诊断能力和运行安全性具有重要意义。