基于ARIMA的矿山电网故障暂态行波波头辨识及故障测距

摘要：

由于矿山电网含有大量的整流设备及非线性负载,运行时含有稳定的高次谐波分量和高频噪声,同时矿山电网多为短距离线路,故障后产生的暂态信号与原有高次谐波混叠严重,给行波故障测距带来了极大的困难.通过分析矿山电网故障行波的时域特征,提出基于整合移动平均自回归模型(ARIMA)对行波波头到达前的高频周期信号进行预测,并结合波头到达时刻的真实波形得到波形残差,同时对残差进行平稳性校验,通过行波波头到达时刻前后残差平稳性的不同确定准确的波头到达时刻,进而实现行波故障测距.利用低压电缆网络仿真实现矿山电网故障,仿真结果表明:与小波变换与经验模态分解相比,所提方法能够准确辨识行波波头,且不易受故障状况和噪声的影响,能有效提升行波可行性及精度,尤其适用于含有整流设备及非线性负载矿山电网故障测距.

关键词：故障暂态信号、整合自回归移动平均模型、波头辨识、故障测距、矿山电网

所属期刊栏目：40

分类号：TM77(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点研发计划项目;江苏省"六大人才高峰"项目;国家电网公司科技项目

在线出版日期：2020-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：177-183