直流微电网短路故障快速诊断技术研究

本文主要研究直流微电网的短路故障快速诊断技术，旨在提高故障诊断效率，确保系统的稳定运行。作者通过理论分析、故障模拟以及MATLAB/Simulink仿真，探讨了直流微电网中极间短路和单极接地故障的特征，并建立了相应的故障模型。研究工作包括： 1. 首先，基于直流微电网的拓扑结构和接地方式，通过理论分析和故障模拟，深入研究了不同类型的短路故障特征，如极间短路和单极接地故障。通过MATLAB/Simulink建立的模型进行仿真和现场验证，为后续的故障诊断方法提供了理论基础。 2. 其次，提出了一种基于特征参数的诊断方法，利用线路电流变化率来识别故障类型，并通过构建变换器故障定位判据确定故障位置。进一步地，通过数学建模和多目标优化算法（遗传算法）确定故障线路参数，实现精确的故障定位，验证了该方法的实用性和准确性。 3. 对于无特征值诊断，引入深度学习中的长短期记忆（LSTM）神经网络，通过收集多种故障状态下的电流数据，构建特征数据库。LSTM网络能自动学习和提取故障特征，实现短路故障的分类和区间定位，降低了对人工特征提取的依赖，显著提升了诊断效率，同样通过实验验证了其有效性和实用性。 4. 最后，基于上述研究成果，开发了一款基于MATLAB图形用户界面（GUI）的直流微电网短路故障诊断软件，该软件包含登录界面和故障诊断功能，为实际操作提供了便捷的工具。 本文通过对直流微电网短路故障的深入研究，开发了两种快速诊断技术，一种是基于特征参数的传统方法，另一种是结合深度学习的创新方法，两者均在实验中得到了验证，证明了其在提高故障诊断速度和准确性方面的优势。同时，开发的故障诊断软件进一步推动了研究成果的实用化进程。