10KV电网小电流接地系统单相接地故障选线方法的研究

摘要

小电流接地系统单相接地故障选线一直是配电网中的重点和难点。当前,虽然各种选线装置层出不穷,但是选线效果甚微。究其原因,主要是单一的选线方法有其局限性,难以满足复杂多变工况下的选线要求,选线精度较低。因此,融合多种选线原理进行选线是未来发展的趋势。本文就是结合神经网络算法和D-S证据理论融合多种故障选线原理,对小电流接地系统单相接地故障选线进行深入的研究,以提高配电网故障选线的精度,改善供电质量。
　　首先,本文介绍了小电流接地系统单相接地故障选线这一领域在国内外的研究现状,介绍了当前主流的选线原理与选线方法,并进行了相应的Matlab/Simulink仿真模型的搭建,同时在模型的基础上进行基于传统故障选线方法的仿真,为文中后半部分的选线原理的融合打下扎实的理论基础。同时,大量的仿真数据可以为日后的融合验证提供数据保障。
　　其次,本文根据稳态及暂态特征量的特点,构造故障测度函数,以处理仿真得到的各项数据,作为融合算法的输入值。接着,简单介绍了BP神经网络、基于遗传算法优化的BP神经网络以及D-S证据理论,将小电流接地系统故障选线同上述智能算法进行结合,使智能算法与实际问题相结合来解决这一难题。
　　最后,利用具体算例来详细介绍本文所提出的基于遗传算法优化的BP神经网络以及D-S证据理论双融合算法,通过仿真实例来介绍该方法的优越性和选线的高精度。验证结果说明,该算法相比其他选线方法更有优势。

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变量注释表

1 绪论

1.1 课 题 研 究 背 景 及 意 义 (Research Background and Significance)

1.2 课题研究现状（Research Status at Home and Abroad）

1.3 小电流接地系统选线基本方法(The Basic Method for Research Status at the Fault Line Detection for Small Current Grounding System)

1.4 小电流接地系统故障选线存在的问题（ The Problems Existing in Small Current Grounding System)

1.5 本文选题依据及论文研究内容（The Basic of the Thesis and Main Research Work）

2 单相接地故障时10KV电网中零序电流的分布

2.1 对称分量法简介（ Brief Introduction of the Symmetrical Component Method）

2.2 接地故障稳态分析（Analysis of Steady State of Single-phase Ground Fault in Small Current Grounding System）

2.3 接地故障时的谐波特征分析（Analysis of the Property of the Harmonic Wave of Single-phase Ground Fault in Small Current Grounding System）

2.4 基于故障稳态特征信息的故障选线研究（The Research for Single-phase Ground Fault in Small Current Grounding System based on Steady State）

2.5 本章小结（Sub-conclusions）

3 基于故障稳态特征信息的融合选线研究

3.1 故障测度函数（Fault Measure）

3.2 BP神经网络（BP Neural Network）

3.3 BP 神经网络的局限性及改进（ The Limitations and the Improvement of BP Neural Network）

3.4 基于遗传算法优化下的BP神经网络(BP Neural Network

3.5 本章小结(Sub-conclusions)

4 基于D-S证据理论的智能选线研究

4.1 基于遗传算法优化的BP神经网络与D-S证据理论（ BP Neural Network Based on Genetic Algorithm and the Theory of D-S Evidence）

4.2 D-S证据理论基础简介（Brief Introduction for the Theory of D-S Evidence）

4.3 D-S证据理论智能选线方法（ The Method of the Theory of D-S Evidence for Single-phase Ground Fault in Small Current Grounding System）

4.4 本章小结（Sub-conclusions）

5 仿真验证

5.1 选线步骤（The Procedure of Fault Line Detection）

5.2 神经网络的训练(Training by BP Neural Network)

5.3 故障选线方法验证（Verification for the Method of the Fault Line Detection）

5.4 本章小结（Sub-conclusions）

6 结论

6.1 小结（Sub-conclusions）

6.2 展望（Prospect）

参考文献

附录1

附录2

作者简历

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