基于人工神经网络模型的电缆故障在线测距方法

摘要

本发明涉及一种基于人工神经网络模型的电缆故障在线测距方法，用于电力电缆故障位置的确定。该方法是将从电缆两端电流互感器和电压互感器来的三相电流模拟信号、零序电流模拟信号和三相电压模拟信号、零序电压模拟信号接入低通滤波电路，将经其处理后的电流、电压模拟信号送入锁频锁相采样模块，从锁频锁相采样模块中输出的电流、电压数字信号用于故障启动模块进行故障启动，用于电缆ANN模型训练模块进行电缆ANN模型训练，用于电缆故障测距计算模块进行电缆故障测距计算，从而较准确的确定电力电缆故障点的位置。

主权项

1、一种基于人工神经网络模型的电缆故障在线测距方法，其特征在于：a、将从电缆两端电流互感器来的三相电流模拟信号iAn、iBn、iCn，零序电流模拟信号i0n和从电缆两端电压互感器来的三相电压模拟信号vAn、vBn、vCn，零序电压模拟信号v0n接入低通滤波电路(11)，经低通滤波电路(11)处理后的电流、电压模拟信号送入锁频锁相采样模块(12)，从锁频锁相采样模块(12)中输出的电流、电压数字信号i’An、i’Bn、i’Cn、i’0n、v’An、v’Bn、v’Cn、v’0n用于故障启动模块(2)、电缆人工神经网络ANN模型训练模块(3)和电缆故障测距计算模块(4)；b、故障启动模块(2)由短路故障预启动模块(21)、单相接地预启动模块(22)、短路故障确认模块(23)、单相接地确认模块(24)和接地线路判断模块(25)组成，将锁频锁相采样模块(12)中输出的电流数字信号i’An、i’Bn、i’Cn接入短路故障预启动模块(21)的自适应正弦滤波器(51)，进行短路故障预启动；将锁频锁相采样模块(12)出来的零序电压数字信号v’0n接入单相接地预启动模块(22)的自适应正弦滤波器(51)，进行单相接地故障预启动；c、若短路故障预启动模块(21)输出短路故障预启动信号，将锁频锁相采样模块(12)输出的电压、电流数字信号v’An、v’Bn、v’Cn、i’An、i’Bn、i’Cn接入短路故障确认模块(23)的正弦逼近处理器(52)，进行短路故障确认，确认后输出短路故障确认信号；d、若单相接地预启动模块(22)输出单相接地故障预启动信号，将锁频锁相采样模块(12)输出的三相电压和零序电压数字信号v’An、v’Bn、v’Cn、v’0n接入单相接地确认模块(24)的正弦逼近处理器(52)，进行单相接地故障确认，确认后输出单相接地故障确认信号，将锁频锁相采样模块(12)输出的零序电压和零序电流数字信号v’0n、i0n接入接地线路判断模块(25)的正弦逼近处理器(52)，进行接地线路判断，输出接地线路判断信号；e、故障启动模块(2)输出短路故障确认信号或接地线路判断信号后，将锁频锁相采样模块(12)输出的电缆两端的电压、电流数字信号v’A1、v’B1、v’C1、i’A1、i’B1、i’C1和v’A2、v’B2、v’C2、i’A2、i’B2、i’C2接入六个电缆人工神经网络ANN模型(6)，进行电缆故障点位置的确定；f、若故障启动模块(2)未输出短路故障预启动信号或单相接地故障预启动信号时，将锁频锁相采样模块(12)输出的电缆两端的电压、电流数字信号v’A1、v’B1、v’C1、i’A1、i’B1、i’C1和v’A2、v’B2、v’C2、i’A2、i’B2、i’C2接入六个人工神经网络ANN模型(6)，进行电缆ANN模型训练。