基于深度学习的特高压三端混合直流输电线路波形特征故障区域判别方法

摘要：

针对将现有直流线路故障区域识别方法应用于特高压三端混合直流输电线路时,存在难以区分T区两侧故障、耐过渡电阻能力弱和阈值整定困难的问题,提出一种利用深度学习及波形特征进行特高压三端混合直流输电线路故障区域识别的方法.首先,对三端混合直流线路不同故障区域进行故障特征分析;然后,对线模电压和线模电流进行多尺度小波分解,提取线模电流中低频分量和线模电压高频分量,结合正负极电压波形特征,组成深度学习模型的输入量,并将故障区域作为输出量,构建深度学习故障区域识别模型;最后,用训练过的深度学习模型对获取的故障特征量进行处理,以实现故障区域识别的目的.通过大量仿真实验,验证了所提故障区域识别方法具有准确率高和基本不受过渡电阻影响的特性.

关键词：特高压三端混合直流、故障特征分析、深度学习模型、故障特征量、故障区域识别

所属期刊栏目：36

分类号：TM773(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金52067009

在线出版日期：2024-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：24-36