基于机器学习的混合输电线路故障定位估计
信号处理
2020-11-09 v1 机器学习
摘要
架空线路通常用于电能传输。此外，XLPE地下电缆线路通常用于城市中心和拥挤区域以提供用电安全，因此高压地下电缆线路与架空线路在输电线路中共同使用，这些线路被称为混合线路。距离保护继电器根据输电线路中的电流和电压幅值确定基于阻抗的故障位置。然而，由于单位长度特性阻抗不同(高压电缆线路的特性阻抗与架空线路显著不同)，混合输电线路中无法正确检测故障位置。因此，在混合输电线路中利用距离保护继电器确定故障区段和位置较为困难。本研究将154 kV架空输电线路与地下电缆线路作为混合输电线路对距离保护继电器进行考察。在混合线路中制造单相接地故障，并利用PSCAD对架空线段与地下电缆段进行仿真。针对架空输电线路与地下电缆输电线路故障，在距离保护继电器中生成短路故障图像。图像包含故障的RX阻抗图，并通过图像处理步骤检测出RX阻抗图。回归方法用于预测故障位置，图像处理结果作为回归方法训练过程的输入参数。本研究最后比较了回归方法的结果，以选择最适合输电线路故障位置预测的方法。
引用
@article{arxiv.2011.03238,
title = {Fault Location Estimation by Using Machine Learning Methods in Mixed Transmission Lines},
author = {Serkan Budak and Bahadir Akbal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.03238},
year = {2020}
}