模糊理论提升煤矿高压电网单相接地漏电故障检测精度

本文主要探讨了"基于模糊理论的煤矿高漏选线算法"这一主题，针对煤矿高压电网中常见的单相接地漏电故障，即所谓的"高漏"问题。研究者陈照业、张均伟和马星河合作，提出了一种创新的方法来解决这一挑战。他们利用模糊理论作为核心算法，结合了电流谐波故障诊断法、零序有功功率分析以及暂态零序电流互积求和法等多种故障检测技术。 在该方法中，关键步骤包括设定故障测度和权重系数的隶属函数，这是一种模糊系统中的重要概念，用于量化输入变量对故障类型或严重程度的关联程度。通过这些函数，模糊综合决策得以实现，即根据各种测量数据的模糊特征，做出对单相接地故障线路的精确判断。这种方法强调了模糊逻辑的灵活性和适应性，能够处理不确定性和复杂性，这对于复杂的工业环境中的故障识别尤为适用。 为了验证这一算法的有效性，研究者借助MATLAB/Simulink进行了模拟仿真实验。MATLAB是一种强大的数学软件，而Simulink则提供了可视化工具箱，使得复杂系统的建模与仿真变得直观和高效。通过仿真实验，作者证明了基于模糊理论的算法能够准确地识别出高压电网中的单相接地故障线路，这在实际应用中具有很高的实用价值。 本文的研究结果对于煤矿电力系统的稳定运行和故障预防具有重要意义，也为其他电力系统中类似问题的解决方案提供了一种新的思路和技术手段。此外，文章还被分类在TM773类别下，表明其研究内容与电力工程的故障诊断和控制系统紧密相关，并获得了文献标识码A，表示其学术水平达到了较高的标准。 这项工作结合了模糊理论的智能决策能力、电力系统的故障检测技术以及数值模拟验证，为煤矿高压电网的高漏故障处理提供了一套有效的选线策略，展示了在现代信息技术支持下的电力系统故障诊断技术的先进性。