一种基于深度学习算法的接地选线装置及方法

    公开(公告)号:CN112240965A

    公开(公告)日:2021-01-19

    申请号:CN201910643661.9

    申请日:2019-07-17

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习算法的接地选线装置,包括采样模块、启动模块和选线模块。本发明还公开一种基于深度学习算法的接地选线方法,步骤是:获取接地瞬间故障的一段暂态波形,将零序电压和零序电流波形在同一个图像中显示,将数据和标签文件做好标记,作为输入数据,经过卷积池化和回归计算后,再通过反向传播算法将模型参数优化到最佳数值,做出分类结果;将训练好的模型导入到接地选线装置中,根据零序电压判断发生接地故障后,对波形图像进行处理,处理后的波形图像送入训练后的深度卷积神经网络进行识别,结果为“0”为非故障线路,结果为“1”代表故障线路。此种技术方案可解决目前小电流接地系统单相接地时选线准确率低的问题。

    一种小电流接地系统单相接地选线的方法

    公开(公告)号:CN106324432A

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201610777806.0

    申请日:2016-08-30

    CPC classification number: G01R31/086

    Abstract: 本发明公开了一种小电流接地系统单相接地选线的方法,包括如下步骤:步骤1、采集母线或出线的零序电压,出线的零序电流,实时计算零序电压幅值;步骤2、当零序电压幅值大于选线启动电压时认为母线或出线发生单相接地故障,进入步骤3;步骤3、截取故障发生时前后各一个周波的零序电流及零序电压的数据,并对暂态零序电压与暂态零序电流数据进行小波包变换;步骤4、比较小波包变换后暂态零序电流与暂态零序电压的相位,若相位相同则为非故障线路,若相位相反则为故障线路,从而完成接地选线。解决目前经消弧线圈接地系统发生单相接地故障时由于故障线路与非故障线路的零序电流的相位和幅值都比较接近,而导致的选线误判率偏高的问题。

    一种小电流接地系统单相接地选线的系统及方法

    公开(公告)号:CN104678260A

    公开(公告)日:2015-06-03

    申请号:CN201510133797.7

    申请日:2015-03-25

    Abstract: 本发明公开一种小电流接地系统单相接地选线的系统及方法,包括含有接地选线功能的装置(A),一台或多台晶闸管组驱动装置(B),母线与地之间的接地电阻(C)、断路器或其他类型开关(D)及反向并联的晶闸管组(E),母线上的电压互感器(F),馈线支路上的电流互感器(G);含有接地选线功能的装置(A)采集母线三相电压、零序电压、馈线的三相电流或零序电流,根据零序电压判断是否存在接地故障,如存在接地故障,则触发反向并联晶闸管组(E)导通,根据各馈线的零序电流完成选线。此种方法及系统可应用于所有中性点非有效接地的系统中。

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