混合模糊H网在配电网故障识别中的应用

王思明，童安蓉

（兰州交通大学自动化与电气工程学院，兰州 730070）

混合模糊H网在配电网故障识别中的应用

王思明，童安蓉

（兰州交通大学自动化与电气工程学院，兰州 730070）

识别故障类型是实现配电网故障准确定位的前提。针对配电网故障识别问题，提出一种混合模糊H网的方法。对故障发生后1/4周期内的三相电压，应用Clarke变换进行实时三相电压的零序分解，应用S变换提取电压暂降幅值，然后经过模糊推理系统获取模糊值作为特征量，最后应用模糊H网进行识别。采用ATP/EMTP进行配电网故障模型的搭建，然后对各种短路故障类型进行识别。仿真结果验证了方法的可行性，且不受过渡电阻、故障位置等影响，并通过方法对比，表明混合模糊H网方法具有良好的准确性和快速性。

配电网；故障识别；S转换；模糊逻辑；模糊H网

故障定位是配电网故障自愈控制的基础，而快速、准确的故障类型识别是准确故障定位和快速恢复供电的前提。近几年，针对电网线路故障识别，国内外学者大多数集中研究高压输电线路，针对配电网的研究较少。研究成果主要集中于特征提取和类型识别。特征提取方面的相关方法都取得了较大的进展，如小波变换［1-2］、希尔伯特黄变换［3］、小波熵［4］、故障分量分解［5-7］、S变换［8-9］等。类型识别方面，主要为推理法和分类器两类方法。文献［10］应用模糊推理方法来解决输电线路故障的识别问题，并提高了故障识别在信息不确定和模糊的情况下的准确性。……