基于广义S变换及遗传优化神经网络的谐振接地系统单相接地故障区段定位

摘要

谐振接地配电网系统单相接地故障的故障特征受现场环境影响较大,利用单一方法进行故障定位准确性不高.本文提出一种将广义S变换的能谱相似度及特征频段幅值比作为特征量,并通过经遗传算法优化的人工神经网络进行模糊故障定位的新方法,利用现有硬件设施，且不受中性点运行方式、接地电阻、过渡电阻以及线路结构的影响，只需使用暂态零模电流，无需加装电压互感器或信号注入设备。通过仿真及现场录波数据验证了该方法具有较高的准确性和可靠性.由于暂态零模电流不受消弧线圈补偿作用的影响，所以本方法也能够适用于中性点不接地系统。