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公开(公告)号：CN105375452B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201510984831.1
申请日：2015-12-25
Applicant: 长沙理工大学
IPC: H02H7/26
Abstract: 本发明公开了一种输电线路故障暂态保护方法。其步骤为：在输电线路一端安装保护装置；将输电线路按照一定距离设置样本故障点；在所有样本故障点处模拟各种故障情况，在输电线路一端安装暂态信号检测装置，检测所有模拟故障情况下的故障暂态波形，建立故障暂态波形样本数据库T；输电线路发生故障后，在输电线路一端检测故障暂态波形，并与故障暂态波形样本数据库T中的所有故障暂态波形进行波形相关性分析，计算波形相关系数k；根据波形相关系数的差异判定区内外故障，区内故障时发出跳闸指令，隔离故障，区外故障时闭锁保护装置。本发明可以准确地判定区内外故障，有助于进一步提高暂态保护的可靠性和实用性。
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公开(公告)号：CN107103160A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710376583.1
申请日：2017-05-25
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于电力系统领域，涉及基于贝叶斯滤波的微弱故障行波信号去噪和精确识别方法。从时域的角度，利用现代信号处理方法和贝叶斯滤波技术对微弱故障行波信号进行分析与建模，在保留原始信号主要特征的同时，有效滤除以时域特征变化为主的各种噪声干扰，实时估计出行波信号的瞬时幅度和建模残差，由此准确提取行波信号的突变点，实现微弱行波信号的可靠准确辨识，以此提高故障行波定位的准确性和可靠性。此研究提出了受扰行波信号的时域建模分析方法，对比分析了各种故障雷电流仿真模型，实现了各类噪声干扰下微弱故障行波信号奇异点的准确辨识。此发明对于行波故障定位精度的提高、行波保护的实用化具有很重要的理论与现实意义。
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公开(公告)号：CN106019081A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610345994.X
申请日：2016-05-24
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G01R31/08
CPC classification number: G01R31/088 , G01R31/085
Abstract: 本发明公开了一种基于波形反演的输电线路故障电压行波精确检测方法。该方法在输电线路两端变电站的电容式电压互感器（CVT）等容性设备地线上安装专用电压行波传感器；利用专用电压行波传感器检测输电线路故障后产生的一次电压行波信号，输出二次电压行波信号；利用专用电压行波传感器的高频传递函数模型建立专用电压行波传感器的高频反演函数模型，根据高频反演函数模型设计随机共振‑反卷积反演算法进行波形反演，输出反演一次电压行波信号，实现二次电压行波信号到一次电压行波信号的精确反演。本发明能有效解决一次电压行波信号经过专用电压行波传感器传变后产生的波形畸变问题，实现一次电压行波信号的准确有效检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105375452A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510984831.1
申请日：2015-12-25
Applicant: 长沙理工大学
IPC: H02H7/26
Abstract: 本发明公开了一种输电线路故障暂态保护方法。其步骤为：在输电线路一端安装保护装置；将输电线路按照一定距离设置样本故障点；在所有样本故障点处模拟各种故障情况，在输电线路一端安装暂态信号检测装置，检测所有模拟故障情况下的故障暂态波形，建立故障暂态波形样本数据库T；输电线路发生故障后，在输电线路一端检测故障暂态波形，并与故障暂态波形样本数据库T中的所有故障暂态波形进行波形相关性分析，计算波形相关系数k；根据波形相关系数的差异判定区内外故障，区内故障时发出跳闸指令，隔离故障，区外故障时闭锁保护装置。本发明可以准确地判定区内外故障，有助于进一步提高暂态保护的可靠性和实用性。
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公开(公告)号：CN105893976B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201610246191.9
申请日：2016-04-20
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于电力系统领域，涉及一种行波信号的参数化识别方法。该方法根据行波信号的统计特性建立行波信号的参数化模型；利用自适应粒子滤波算法和优化方法估计出表示不同故障情况下行波特征的参数信息和时频信息,提取能够全面反映行波信号特点的时域和时频域关联特征量组；联合分析上述关联特征量组，提取行波故障特征，突显故障信息，准确可靠地感知强电磁干扰下微弱故障行波信号和复杂折反射行波信号。本发明方法利用参数化时频分析的方法来识别电网故障行波，提出行波信号的新型识别参数,可有效提高受扰行波信号识别的可靠性和准确性,为构建新型故障行波保护与定位原理提供参数支持。
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公开(公告)号：CN106019081B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201610345994.X
申请日：2016-05-24
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于波形反演的输电线路故障电压行波精确检测方法。该方法在输电线路两端变电站的电容式电压互感器（CVT）等容性设备地线上安装专用电压行波传感器；利用专用电压行波传感器检测输电线路故障后产生的一次电压行波信号，输出二次电压行波信号；利用专用电压行波传感器的高频传递函数模型建立专用电压行波传感器的高频反演函数模型，根据高频反演函数模型设计随机共振‑反卷积反演算法进行波形反演，输出反演一次电压行波信号，实现二次电压行波信号到一次电压行波信号的精确反演。本发明能有效解决一次电压行波信号经过专用电压行波传感器传变后产生的波形畸变问题，实现一次电压行波信号的准确有效检测。
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公开(公告)号：CN106548232A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201610992237.1
申请日：2016-11-11
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06N3/02
CPC classification number: G06N3/02
Abstract: 本发明公开了RBF-AR模型的新型网络结构及参数辨识方法。该方法根据RBF-AR(radial basis function network-style coefficients AutoRegressive)模型自身的结构特点，将其转换成含两隐含层的新型广义RBF神经网络。针对在低信噪比情况下,SNPOM(structured nonlinear parameter optimization)方法对RBF-AR模型辨识精度低的缺陷，本发明建立了RBF-AR模型（广义RBF神经网络）的自组织状态空间模型，采用一种以参数最优化初始值及参数驱动噪声统计特性估计为核心的自适应粒子滤波算法，实现对RBF-AR模型的参数辨识，可有效提高RBF-AR模型对含噪数据的建模精度和预测精度,实现了对RBF-AR模型的在线估计和实时控制，为RBF-AR模型的参数辨识提供新方法。
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公开(公告)号：CN105893976A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610246191.9
申请日：2016-04-20
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于电力系统领域，涉及一种行波信号的参数化识别方法。该方法根据行波信号的统计特性建立行波信号的参数化模型；利用自适应粒子滤波算法和优化方法估计出表示不同故障情况下行波特征的参数信息和时频信息,提取能够全面反映行波信号特点的时域和时频域关联特征量组；联合分析上述关联特征量组，提取行波故障特征，突显故障信息，准确可靠地感知强电磁干扰下微弱故障行波信号和复杂折反射行波信号。本发明方法利用参数化时频分析的方法来识别电网故障行波，提出行波信号的新型识别参数,可有效提高受扰行波信号识别的可靠性和准确性,为构建新型故障行波保护与定位原理提供参数支持。
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