文档名：基于改进DDAE的风电场集电线单相接地故障测距
摘要：为解决风电场混合接线的集电线短路后难以精确定位的问题,提出基于改进深度去噪自编码网络的故障测距方法.分析集电线故障零序电流可知,暂态电流值、稳态电流幅值、稳态电流相位与故障距离呈现强非线性关系,借助深度学习挖掘这一复杂关系以实现集电线精确定位.在深度自编码框架上添加距离回归输出端口,采用联合训练以提升定位网络的准确性、抗噪性和鲁棒性.其过程为:借助PSCAD/EMTDC搭建集电线模型,将给定时窗内故障零序电流序列和对应距离作为故障样本,仿真不同情况故障生成样本集;在训练集上训练改进深度自编码网络,得到最优网络用于精确测定故障距离.借助各测点零序电流幅值关系可先确定故障区域,将故障信号送入已训练好的网络即可确定故障所在精确位置.文中方法对集电线多分支、混合短线路有着良好的适应能力,定位性能明显优于传统机器学习算法,且受过渡电阻、采样率、噪音、故障相位角影响较小.
Abstract：Inordertosolvetheproblemthatitisdifficulttoaccuratelylocatethecollectorlineaftershort-circuitofhybridconnectioninwindfarm,afaultlocationmethodbasedonimproveddeepdenoisingauto-encoder(DDAE)networkispresentedinthispaper.Byanalyzingthezero-sequencecurrentoncollectorlinefaults,itisknownthatthetransientcurrentvalue,steady-statecurrentamplitude,steady-statecurrentphaseandfaultdistancearestrong-lynon-linear,andthepreciselocationofcollectorlineisachievedbydeeplearningminingthiscomplexrelation-ship.Adistanceregressionoutputportisaddedtothedeepdenoisingauto-encodernetwork,andjointtrainingisusedtoimprovetheaccuracy,noiseresistanceandrobustnessofthepositioningnetwork.Firstly,thehubmodelisbuiltwithPSCAD/EMTDC,andfaultzero-sequencecurrentsequenceandcorrespondingdistanceinagiventimewindowareusedasfaultsamplestosimulatedifferentfailurecasestogeneratesamplesets.Then,animproveddeepauto-encodernetworkistrainedonthetrainingsettoobtainanoptimalnetworkforpreciselymeasuringthefaultdistance.Withthehelpofthezero-sequencecurrentamplituderelationshipofeachmeasurementpoint,thefaultareacanbedeterminedfirst,andthepreciselocationofthefaultcanbedeterminedbyfeedingthefaultsam-plesintothetrainednetwork.Thismethodproposedinthispaperhasagoodadaptabilitytomulti-branchandhy-bridshortlinesofcollectorlines.Locationperformanceissignificantlybetterthantraditionalmachinelearningalgo-rithms,aswellaslessaffectedbytransitionresistance,samplingrate,noise,faultphaseangle.
作者：朱永利 刘富州 张翼 郑艳艳Author：ZHUYongli LIUFuzhou ZHANGYi ZhengYanyan
作者单位：华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2024, 61(5)
分类号：TM416
关键词：深度去噪自编码 风电场 集电线路 故障定位
Keywords：DDAE windfarm collectorline faultlocation
机标分类号：TM774TM835.2TK774
在线出版日期：2024年5月27日
基金项目：国家自然科学基金基于改进DDAE的风电场集电线单相接地故障测距[
期刊论文] 电测与仪表--2024, 61(5)朱永利 刘富州 张翼 郑艳艳为解决风电场混合接线的集电线短路后难以精确定位的问题,提出基于改进深度去噪自编码网络的故障测距方法.分析集电线故障零序电流可知,暂态电流值、稳态电流幅值、稳态电流相位与故障距离呈现强非线性关系,借助深度学习挖...参考文献和引证文献
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