1、分類號：UDC：學校代號：11845密級：學號：2111204150廣東工業(yè)大學碩士學位論文(工程碩士)lOkV配電線路單相接地故障智能選線方法研究董富德指導教師姓名、職稱：猩這淘數(shù)握學科(專業(yè))或領域名稱：電氫工程學生所屬學院：自動絲堂院論文答辯日期：2Q!生5旦三Q旦摘要摘要我國lOkV配電網(wǎng)普遍采用中性點不接地方式和中性點經(jīng)消弧線圈接地方式，這種兩種接地方式可以避免電網(wǎng)發(fā)生單相接地故障時保護裝置跳閘造成供電中斷，從而有效提高了供電

2、的可靠性。然而配電網(wǎng)發(fā)生單相接地故障的概率最高，為了防止故障的擴大，必須盡快找出故障線路并采取處理措施。由于小電流接地故障時，故障電流信號微弱、電弧不穩(wěn)定和隨機因素的影響等原因，小電流接地系統(tǒng)單相接地故障選線問題一直未得到有效解決。多年來，國內(nèi)外專家學者進行了大量的研究，提出了許多基于不同原理的選線方法，但普遍存在單一判據(jù)選線方法準確率低，適用范圍有限，易受過渡電阻、故障相位角等因素影響的問題。隨著計算技術和人工智能理論的發(fā)展，基于多判

3、據(jù)智能融合的選線方法成為了發(fā)展的趨勢，尤其是人工智能算法開始逐漸被應用到故障選線中來。其中神經(jīng)網(wǎng)絡因具有良好的并行處理能力、自適應學習能力和聯(lián)想記憶能力，能有效彌補單一判據(jù)選線方法的不足，將各種單一判據(jù)的選線方法進行智能融合，實現(xiàn)故障選線。但是它也有著訓練時間長，求解時容易陷入局部極小值等缺點，導致選線的時間長，可靠性低。蟻群算法具有很強的全局優(yōu)化能力和分布式計算機能力，將蟻群算法與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合應用于故障選線，可以彌補神經(jīng)網(wǎng)絡的不足，

4、提高神經(jīng)網(wǎng)絡選線方法的可靠性。本文首先對小電流接地系統(tǒng)發(fā)生單相接地故障后的穩(wěn)態(tài)過程和暫態(tài)過程進行分析，結合現(xiàn)有選線方法的原理對故障的穩(wěn)態(tài)特征和暫態(tài)特征進行分類提取。然后總結了現(xiàn)有的蟻群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的模型并進行了優(yōu)化，提出利用蟻群算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡將能量法、五次諧波法和小波包分析法進行智能融合的選線方法。最后，在MATLAB／Simulink上搭建10kV配電網(wǎng)模型，對小電流接地系統(tǒng)在不同故障線路、故障位置、故障相位角和接地電