不依赖零序电压的配电站所接地故障识别方法

王文轩; 程力涵; 樊轶; 孙建东; 刘明祥; 蔡月明

doi:10.7500/AEPS20200608003

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不依赖零序电压的配电站所接地故障识别方法

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 不依赖零序电压的配电站所接地故障识别方法
- Identification Methohd of Grounding Fault for Distribution Station Independent of Zero-sequence Voltage
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第9期页码：122-129
- 作者机构：
  
  1.南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司），江苏省南京市 211006
  2.国网江苏省电力有限公司，江苏省南京市 210003
- 作者简介：
  
  王文轩(1988—)，男，硕士，工程师，主要研究方向：配电自动化、智能化、物联网。E-mail：wangwenxuan@sgepri.sgcc.com.cn
  程力涵(1986—)，男，高级工程师，主要研究方向：配电网运行、供电可靠性、不停电作业、配电信息化智能化、物联网
  樊轶(1989—)，女，硕士，工程师，主要研究方向：电力系统自动化
  蔡月明(1972—)，男，通信作者，高级工程师，主要研究方向：变电站综合自动化、低压测控及保护、配电自动化终端技术、配电一次二次成套设备及标准化技术。E-mail：caiyueming@sgepri.sgcc.com.cn
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目(5400-202018108A)
- DOI：10.7500/AEPS20200608003
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-06-08，
  
  修回日期：2020-10-10，
  
  网络出版日期：2020-12-25，
  
  纸质出版日期：2021-05-10
- 稿件说明：
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王文轩,程力涵,樊轶等.不依赖零序电压的配电站所接地故障识别方法[J].电力系统自动化,2021,45(9):122-129.

WANG Wenxuan,CHENG Lihan,FAN Yi,et al.Identification Methohd of Grounding Fault for Distribution Station Independent of Zero-sequence Voltage[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(9):122-129.
王文轩,程力涵,樊轶等.不依赖零序电压的配电站所接地故障识别方法[J].电力系统自动化,2021,45(9):122-129. DOI： 10.7500/AEPS20200608003.

WANG Wenxuan,CHENG Lihan,FAN Yi,et al.Identification Methohd of Grounding Fault for Distribution Station Independent of Zero-sequence Voltage[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(9):122-129. DOI： 10.7500/AEPS20200608003.

摘要

缺少零序电压采集的配电站所终端通常用融合识别方法识别接地故障，要求融合识别方法能够适应配电站所的不同拓扑，而且对较小接地电流的故障有较高的识别准确率。文中提出的方法结合了物理模型驱动和神经网络方法。首先，基于接地故障的物理模型，通过比对优化基于零序电流的特征量，预处理数据并选取参考间隔，解决拓扑或间隔数变化的问题，并设计单间隔相电流特征量，以提高故障识别准确率。然后，利用神经网络融合多个特征量，增强不同特征的协同判决能力，降低定值设定对灵敏度的影响。现场接地故障实验表明，文中提出的方法对不同拓扑有很强的适应能力，并具备很高的识别准确率。

Abstract

Fusion identification method is usually used to identify grounding faults by distribution station terminals without access to zero-sequence voltage. It is required that the fusion identification method can adapt to different topologies of distribution stations

and has high identification accuracy for faults with small grounding current. The proposed method combines the physical-model-driven and neural-network methods. First

based on the physical model of grounding faults

this method preprocesses data

selects reference bay and solves the problem of adaptation to different topologies and the number of bays according to the comparison and optimization of zero-sequence current characteristic quantities. And the characteristic quantity of the phase current of a single bay is designed to improve the accuracy of fault identification. Then

a neural network is designed to fuse multiple characteristics to enhance the collaborative judgment ability of different characteristics and reduce the influence of the settings on the sensitivity. Field grounding fault experimental results demonstrate the strong adaptability to different topologies and the high identification accuracy of the the proposed method.

关键词

Keywords

references

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