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i 一-÷ ! 、 第 20卷 第 9期 中 国 电 机 工 程 学 报 vol20No.9 2000年 9月 Proceedings。ftheCSEE Sep 2000 文章编号:0258—8013(2000)09r003204 配网中自动故障定位系统的研究 费 军,单渊达 1f—I (东南大学电气工程系,江苏省 南京市 210096) STUDY oFAUTOMATICFAULT L0CATIoN SYSTEM IN THE DISTRIBUTIoN NETW oRK FEIJun.SHAN Yuan—da (ElectricEngineeringDepartmentofSoutheastUniversity,Nanjing210096,China) AB@TRACT:In this paper automatic fauh location in the 线路中装设 7个隔离器。为采集线路信息.我们在 distnbution network is discus~ l in the view of Pattern 每个隔离器位置处装设 1个馈线终端 FTU.配置如 Recognition FeatureselectionLsdonewiththemethod。fstep 图 1所示。 by step discrimination.EBP algorithm realized in the SAS system cantrainsampleseffieiemly Resultsoftestshow that themethodpresentedisapplicableandefficient. KEY WORDS distribution network~ pattern recognition; 隔离器断开 口隔离器台上 artificialneuralnetwork 圉 1 仪表配置 圉 摘要:从模式识别的观点出发,研究了 10kV配电线路故障 Fig.1 Fi舯 ti叩 0f r哪 en拓 区段的自动定位同题。用逐次判别的方法进行特征选择;用 线路正常运行时,每个 FTu按照一定的周期, 误差后向传播 (EBP)算法,对网络进行训练;用训练好的网 实时地交流采集 2个 电压有效值 u U ,2个 电 络,实现在线识别功能。测试结果表 明,所采用的方法具有 流有效值 j、 ,及表征开关开、合位置的状态量 很强的适应能力,能准确地完成故障区段识别的任务。 K ,FTu根据采集的电压、电流值算出相角 。、 , 关键词:配电网络;模式识别;人工神经元网络 所有这些量通过通信线路向线路两端的上位机传 中国分类号 :TM711 文献标识码 A 送。上位机根据这些量就可算出各点的有功 P、无 功 Q并予以显示.这是故障 自动定位系统的正常监 1 引言 视功能。发生故障时,F1u 的功能应能及时捕捉 馈线 自动化是配电自动化的重要 内容,而实现 u— uk及 A、C相的故障电流 L、 并送往上位 故障自动定位和隔离则是馈线 自动化的关键技术之 机,上位机的功能是实现故障定位,根据定位系统的 一 。 目前普遍采用的方法是失压开断,合于短路

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