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公开(公告)号:CN115144702B
公开(公告)日:2025-01-17
申请号:CN202210885492.1
申请日:2022-07-26
Applicant: 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 一种基于自组织竞争型神经网络的接地故障类型识别方法,属于电力系统继电保护领域。其特征在于:包括如下步骤:步骤a,采集故障后的零序电流并求得工频分量;步骤b,获取零序电流工频分量幅值变化趋势函数;步骤c,提取特征参数;步骤d,未发生非稳定接地的接地故障,执行步骤e;步骤e,构建基于自组织竞争型的神经网络;步骤f,由基于自组织竞争型的神经网络判断配电网中发生树线放电故障还是其他类型的稳定接地的接地故障,并进行输出。在本基于自组织竞争型神经网络的接地故障类型识别方法中,利用竞争型神经网络对配电网中接地故障的类型进行识别,特别是准确的对树线放电故障进行了识别,填补了本领域的空白。
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公开(公告)号:CN115184834A
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202210519216.3
申请日:2022-05-12
Applicant: 山东科汇电力自动化股份有限公司
Abstract: 一种低压配电网漏电故障检测方法,属于电力系统继电保护技术领域。其特征在于:包括如下步骤:步骤a,实时采集中性线电流和剩余电流;步骤b,得到中性线电流的分量和剩余电流的分量;步骤c,判断剩余电流分量iR(t)是否大于预设定的阈值γ,如果大于执行步骤d,否则步骤a;步骤d,线路终端单元启动故障判定条件,满足故障判定条件执行步骤f,否则执行步骤e;步骤e,线路发生因非接地故障扰动;步骤f,线路下游发生漏电故障。通过本低压配电网漏电故障检测方法,解决了目前TT系统因固有剩余电流大而导致的现有漏电保护装置难以发挥作用的问题,同时克服了TN系统因存在重复接地点而导致的无法实现漏电故障保护与定位缺的缺陷。
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