基于支持向量机的输电线路自适应重合闸研究

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1、万方数据声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借

2、阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：避日期：立垒!生：丘：f兰导师签名：日期：趔：丛之万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文基于支持向量机的输电线路自适应重合闸研究摘要输电线路是电力系统中故障发生率最高的环节，其主要故障形式是短路故障，国内外广泛采用自动重合闸技术用来快速恢复供电连续性，并提高系统运行的稳定性。但是目前的自动重合闸都是经固定时间自动合闸，存在盲目重合于永久性故障的危险，给系统中重要电气设备的安全运行

3、带来了严重危害。研究具有在重合闸之前判别瞬时性故障和永久性故障的能力，且适用于超／特高压电网的自适应重合闸具有重要的意义。本文以带／不带并联电抗器输电线路为研究对象，从单相和三相两个方面对输电线路永久性故障识别方法进行了讨论，具体开展了以下研究工作：(1)尽管输电线路在故障后的一次电弧、二次电弧阶段的暂态信息丰富，但是获取电弧的真实特性有一定程度的难度；对恢复电压阶段的断开相端电压、并联电抗器电流特性进行了深入的研究；理论分析和仿真计算结果表明，故障相端电压在瞬时性故障和永久性故障下的特征量存在明显的差异，且断

4、开相并联电抗器电流在两种故帝隋形下的幅值都比较大，保证了测量精度；因此使用恢复电压阶段稳定可靠的电气量将有利于提高故障性质判别结果的可靠性。以上研究为利用恢复电压阶段电气量实现永久性故障识别方法的可行性提供了理论依据。(2)不带并联电抗器线路发生单相瞬时性短路时，其断开相端电压波形明显不同于永久性故障的，基于此差别，利用具有优秀时频局部化特性的小波包变换提取故障相端电压的特征向量，并使用支持向量机对所得特征向量进行识别与分类，提出了基于小波包变换和支持向量机的永久性故障识别方法。仿真结果表明，此识别方法具有较高

5、的可靠性，且适用于任意距离的不带并联电抗器输电线路。万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文(3)带并联电抗器输电线路发生单相故障时，其断开相并联电抗器电流幅值与中性点小电抗器的电流幅值之比，在瞬时性故障与永久性故障下存在明显差异，将此差异作为能够区别于两种故障类型的特征量，借助于具有优秀学习能力的支持向量机，给出了一种基于断开相并联电抗器电流特性的智能型单相自适应重合闸研究方法。ATP仿真结果表明，该识别方法原理简单，且能准确区分瞬时性和永久性故障，适用于单端、双端带并联电抗器输电线路。(4)带并联电抗器输电线

6、路发生相间短路故障时，虽然三相跳闸后，线路与电源之间失去了联系，但由于分布电容，并联电抗器等储能元件的影响，仍然有足够的有效信息和时间来区分故障性质；分别对两相短路接地(不接地)、三相相间短路等故障情况下恢复电压阶段电气量进行了深入的分析，并捕捉到了每种短路情况下能够区别瞬时性与永久性故障的特征量，最后利用支持向量机对特征量进行类别区分，找到了故障性质识别方法。仿真测试结果表明，基于支持向量机的输电线路三相永久性故障识别方法，能够有效的区别瞬时性故障和永久性故障，且仅利用单端电气量，易于实现，适用范围广，可有效

7、提高重合闸的成功率。最后结合所研究识别方法的特点，分析了其适用线路的情况，给出了不带并联电抗器线路单相自适应重合闸方案，带并联电抗器线路的单相／三相自适应重合闸方案，为自适应重合闸的实际应用提供了可行的方案。关键词：支持向量机，并联电抗器，小波包变换，故障特征量，自适应重合闸万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文STUDYONADA．PTⅣERECLOSUREFORTRANSMISSIONLD厄BASEDONSUPPORTVECTORⅣ队CHINEABSTRACTPowersystemtransmissionl

8、inesarethehighestfailureratelinkandthemostcommonfaultsareshortcircuitfault．Domesticandforeigntechnologywidelyuseauto-reclosingtorestorepowertothecontinuityquicklyandimprovesystemstability．Howeve