混合智能算法输电线路故障识别研究

刘武斌，彭华厦

（湖南工业大学，湖南 株洲 412008）

0 引言

输电线路是电力系统的重要组成环节，其功能是将电能从发电侧经升压/降压直至负荷侧，这是电厂与用户之间的联系。由于暴露在周遭环境当中，输电线路经常发生短路、雷击等事故。鉴于此，输电线路故障在全球范围内频繁发生并导致严重的电力事故。最常见也是最危险的输电线路故障是短路故障，分为相与相之间的短路和相与地之间的短路。单相接地短路是最常发生的短路形式，三相短路发生的概率则在各短路故障形式当中最低。

当系统发生短路故障时，故障相存在较大的短路电流，且电压会突然下降，近似为零。短路故障不仅产生热效应和机械效应，严重损坏电气设备，并且降低电能质量。更严重的后果是产生级联故障，危及电力系统的稳定性，从而导致整个系统的崩溃。因此，电力系统故障识别任务中，首要考虑输电线路短路故障的识别[1]。

选择和提取故障特征是故障分析的关键，最终选线的结果很大程度受特征向量选取的好坏程度所影响。目前，故障特征的提取方法已被许多国内外专家学者所研究。特征量一般可划为三大类：时频特征、时域特征和频域特征。而作为常用于提取故障信号的则是小波变换这一种时频特性方法。如利用这种方法提取电流的小波变换系数作为故障分析的特征向量。文献[2]用小波变换表示当前故障分量的瞬态能量，通过比较三相之间能量的差异来识别故障类型并区分故障。……