電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)于社會(huì)生產(chǎn)、生活至關(guān)重要。本書(shū)主要介紹在當(dāng)今數(shù)字化、智能化的時(shí)代背景下電網(wǎng)故障智能診斷方法,主要內(nèi)容包括電網(wǎng)故障智能診斷的背景、意義及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀、T接輸電線路故障診斷技術(shù)、高壓同桿雙回線路故障識(shí)別及其選相算法、高壓直流輸電線路故障智能診斷方法等。
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2003年7月于西南交通大學(xué)電氣工程及其自動(dòng)化專業(yè)畢業(yè)進(jìn)校工作至今,期間分別在四川理工學(xué)院模式識(shí)別與智能系統(tǒng)專業(yè)和西南交通大學(xué)電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)取得碩士學(xué)位和博士學(xué)位。2011年至2018年先后擔(dān)任電氣工程及其自動(dòng)化教研室主任、電氣工程系主任職務(wù),2019年1月至今擔(dān)任自動(dòng)化與信息工程學(xué)院副院長(zhǎng)、人工智能四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任,四川省電工技術(shù)學(xué)會(huì)理事。主持"人工智能技術(shù)在變電設(shè)備紅外圖像識(shí)別與狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究"“基于實(shí)時(shí)空間定位技術(shù)的變電站智能安全管理系統(tǒng)研究"“電力網(wǎng)絡(luò)智能化關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用示范”等多項(xiàng)國(guó)家級(jí)、省部級(jí)項(xiàng)目四川省學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人后備人選;鹽都科技菁英;“鹽都萬(wàn)人計(jì)劃”優(yōu)秀科技人才;四川省人工智能學(xué)會(huì)常務(wù)理事;四川省電機(jī)工程學(xué)會(huì)理事;高級(jí)技術(shù)經(jīng)理人
目錄
第1章 電網(wǎng)故障智能診斷概述 1
1.1 電網(wǎng)故障智能診斷的研究現(xiàn)狀 1
1.1.1 T接輸電線路故障診斷國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1
1.1.2 高壓直流輸電線路故障診斷國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 4
1.1.3 高壓同桿雙回線路故障診斷國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 7
1.2 電網(wǎng)故障智能診斷技術(shù)的發(fā)展展望 9
1.2.1 T接輸電線路故障診斷的發(fā)展展望 9
1.2.2 高壓直流輸電線路故障診斷的發(fā)展展望 9
1.2.3 高壓同桿雙回線路故障診斷的發(fā)展展望 9
1.3 本書(shū)內(nèi)容結(jié)構(gòu) 10
1.3.1 T接輸電線路故障診斷技術(shù)研究 10
1.3.2 高壓同桿雙回線路故障識(shí)別及其選相算法研究 10
1.3.3 高壓直流輸電線路故障智能診斷方法研究 10
第2章 T接輸電線路故障診斷技術(shù)研究 11
2.1 引言 11
2.1.1 T接輸電線路故障仿真模型 11
2.1.2 T接輸電線路行波的基本原理 12
2.2 基于反行波多尺度能量熵的T接輸電線路故障支路識(shí)別方法 13
2.2.1 T接輸電線路電流反行波特征分析 13
2.2.2 基于反行波S變換多尺度能量相對(duì)熵的故障診斷 18
2.2.3 仿真分析 20
2.2.4 算法性能分析 26
2.3 基于多尺度行波功率的T接輸電線路故障支路識(shí)別方法 33
2.3.1 T接輸電線路初始行波功率分析 33
2.3.2 基于初始行波有功功率的故障診斷 37
2.3.3 仿真分析 38
2.3.4 算法性能分析 44
2.4 基于電流故障分量特征的輸電線路故障類型識(shí)別 50
2.4.1 輸電線路電流故障分量 51
2.4.2 基于電流故障分量特征的故障診斷 53
2.4.3 仿真分析 55
2.4.4 算法性能分析 61
2.5 基于電流復(fù)合特征的輸電線路故障類型識(shí)別 66
2.5.1 輸電線路故障暫態(tài)電流特征分析 66
2.5.2 基于電流復(fù)合特征的故障診斷 69
2.5.3 故障類型識(shí)別流程 70
2.5.4 仿真分析 71
2.5.5 算法性能分析 77
第3章 高壓同桿雙回線路故障識(shí)別及其選相算法研究 83
3.1 引言 83
3.1.1 研究背景及意義 83
3.1.2 仿真軟件介紹 84
3.1.3 同桿雙回線路故障分析和模型建立 86
3.2 基于MRSVD-RF的同桿雙回線路故障識(shí)別 91
3.2.1 初始行波電流分析 91
3.2.2 特征提取 93
3.2.3 基于隨機(jī)森林的故障識(shí)別算法 100
3.2.4 仿真驗(yàn)證 101
3.2.5 算法性能分析 104
3.3 基于小波能量比的同桿雙回線路故障識(shí)別 104
3.3.1 故障行波傳輸特性分析 105
3.3.2 特征提取 106
3.3.3 基于支持向量機(jī)的故障識(shí)別算法 112
3.3.4 仿真驗(yàn)證 113
3.3.5 算法性能分析 115
3.4 基于波形相似度的同桿雙回線路故障識(shí)別 117
3.4.1 波形相似度分析 117
3.4.2 基于波形相似度的故障識(shí)別方法 118
3.4.3 仿真驗(yàn)證 121
3.4.4 性能分析 124
3.4.5 對(duì)比實(shí)驗(yàn) 125
3.5 基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的同桿雙回線路故障選相 128
3.5.1 數(shù)據(jù)生成與標(biāo)簽建立 128
3.5.2 基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的故障選相 129
3.5.3 實(shí)驗(yàn)與分析 130
第4章 高壓直流輸電線路故障智能診斷方法研究 136
4.1 引言 136
4.1.1 研究背景及意義 136
4.1.2 HVDC輸電系統(tǒng)建模與仿真 136
4.2 基于隨機(jī)森林的HVDC輸電線路故障診斷 147
4.2.1 故障特征分析 147
4.2.2 基于隨機(jī)森林的故障診斷算法 150
4.2.3 仿真分析 151
4.2.4 故障診斷算法性能分析 156
4.3 基于VMD多尺度模糊熵的HVDC輸電線路故障診斷 159
4.3.1 基于VMD的故障特征分析 159
4.3.2 基于VMD多尺度模糊熵的故障診斷算法 163
4.3.3 仿真分析 165
4.3.4 故障診斷算法性能分析 169
4.4 基于Teager能量算子和1D-CNN的 HVDC輸電線路故障診斷 171
4.4.1 故障特征分析 171
4.4.2 基于Teager能量算子和1D-CNN的故障診斷算法 173
4.4.3 仿真分析 174
4.4.4 故障診斷算法性能分析 176
參考文獻(xiàn) 182