公开(公告)号：CN117031193A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310920407.5

申请日：2023-07-25

申请人： 昆明理工大学

发明人： 陈仕龙 ,  吴涛 ,  王朋林 ,  高敬业 ,  毕贵红 ,  赵四洪 ,  魏荣智

IPC分类号： G01R31/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的特高压三端混合直流输电线路波形特征故障区域判别方法，包括通过分析特高压三端混合直流线路不同故障区域的故障特征，对线模电流、线模电压分别进行多尺度小波分解，提取线模电流中低频分量、线模电压高频分量，将线模电流中低频分量、线模电压高频分量结合正负极电压波形特征组成输入特征量，将故障区域作为输出量；构建深度学习故障区域识别模型；将测量点得到的故障特征量输入训练完成的深度学习故障区域识别模型，实现故障区域识别。本发明所提取的故障特征量可准确反映三端混合直流线路的不同故障区域，故障区域识别精度高，且对高阻故障具有很高的灵敏度。

公开(公告)号：CN113394756A

公开(公告)日：2021-09-14

申请号：CN202110636776.2

申请日：2021-06-08

申请人： 昆明理工大学

发明人： 陈仕龙 ,  王龙 ,  毕贵红 ,  蔡旺 ,  高敬业 ,  李朋松 ,  邓健 ,  张梓航 ,  陈俊澔

IPC分类号： H02H7/26 ,  G01R19/00 ,  G01R23/16

摘要： 本发明公开了一种适用于特高压多端混合直流输电线路单端方向保护方案，本发明通过获取线路L1末端故障暂态电流、线路L2首端故障暂态电流，再基于测量的故障暂态电流进行相模变换解耦，利用小波分解对线路L1和线路L2故障电流线模分量进行8尺度分解，计算各尺度下小波能量，利用线路L1和线路L2故障电流线模分量第8尺度下小波能量差进行故障方向判别，判别故障方向，可以有效防止反向区外故障引起的保护误动作；利用故障线路的故障电流线模分量第1尺度下小波能量和第6尺度下小波能量的比值进行区内外故障判别，能有效判断故障位置，保护范围覆盖线路全长，并且耐过渡电阻能力强。

公开(公告)号：CN113394756B

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202110636776.2

申请日：2021-06-08

申请人： 昆明理工大学

发明人： 陈仕龙 ,  王龙 ,  毕贵红 ,  蔡旺 ,  高敬业 ,  李朋松 ,  邓健 ,  张梓航 ,  陈俊澔

IPC分类号： H02H7/26 ,  G01R19/00 ,  G01R23/16

摘要： 本发明公开了一种适用于特高压多端混合直流输电线路单端方向保护方案，本发明通过获取线路L1末端故障暂态电流、线路L2首端故障暂态电流，再基于测量的故障暂态电流进行相模变换解耦，利用小波分解对线路L1和线路L2故障电流线模分量进行8尺度分解，计算各尺度下小波能量，利用线路L1和线路L2故障电流线模分量第8尺度下小波能量差进行故障方向判别，判别故障方向，可以有效防止反向区外故障引起的保护误动作；利用故障线路的故障电流线模分量第1尺度下小波能量和第6尺度下小波能量的比值进行区内外故障判别，能有效判断故障位置，保护范围覆盖线路全长，并且耐过渡电阻能力强。