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公开(公告)号：CN104538940B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201410775885.2
申请日：2014-12-15
Applicant: 昆明理工大学
IPC: H02H7/26
Abstract: 本发明涉及一种特高压直流输电线路单端保护方法，属于高压直流输电系统继电保护技术领域。本发明首先利用数据采集装置采集故障电流行波首波头到达后5ms时窗内的故障电流数据并求取1模分量；然后将1模分量电流信号减去故障前正常运行时的1模电流，得到故障电流变化量并对其进行求和运算，接着根据求和结果判断信号是来自整流侧区外还是来自线路或者逆变侧区外；对于来自线路或者逆变侧区外的故障电流信号利用希尔伯特黄变换求得其瞬时频率极大值，再将所求的瞬时频率极大值与预设门槛值作比较来判断判断故障发生在线路上还是逆变侧区外。本发明可以实现特高压直流输电线路全线保护，并能够保证良好的速动性。
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公开(公告)号：CN105116208A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510508305.8
申请日：2015-08-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01R19/165 , G01R23/02 , G01R31/02
Abstract: 本发明涉及一种特高压直流输电系统换相失败故障诊断方法，属于高压直流输电系统故障诊断技术领域。本发明首先对提取的直流电流信号序列进行分层重构；然后对信号进行降噪处理，处理后用形态滤波器进行滤波，并提取它的高频段分量；将高频段分量进行希尔伯特-黄变换，求出固有模态函数分量的瞬时频率最大值f和幅值平均值A，设定频率阈值f0和幅值平均阈值A0，若f≥f0，系统发生故障，若不成立，则系统正常运行；若系统发生故障，则判定A≥A0,是否成立，若成立则是线路短路故障，反之则为换相失败故障。故本发明能够准确地判别出系统的运行状态、换相失败故障、线路短路故障。
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公开(公告)号：CN103852692B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201410088610.1
申请日：2014-03-12
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高频量衰减特性的特高压直流输电线路神经网络双端故障测距方法，属于高压直流输电系统继电保护技术领域。本发明利用故障高频量在线路上传播时的衰减特性，推导出故障距离与到达整流侧和逆变侧测距装置处的故障电压行波首波头幅值比之间的数学关系；选取不同频带内整流侧和逆变侧测距装置处检测到的故障电压行波首波头幅值比作为BP神经网络的输入样本集、故障距离作为输出样本集，对神经网络进行训练，生成故障测距神经网络模型；当故障测距神经网络模型形成以后，将测试样本输入到训练后的模型当中得到测距结果。本发明避免了传统的双端行波测距方法中波速度确定困难等问题。
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公开(公告)号：CN104865499A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510236260.3
申请日：2015-05-11
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及一种特高压直流输电线路区内外故障识别方法，属高压直流输电系统继电保护领域。首先采集故障电压数据；将检测到的故障电压信号进行小波多尺度分解，得到每一层的小波重构高频系数，将所有的每一层的高频系数的奇异谱熵组成特征向量矩阵，将特征向量矩阵中的数据划分为训练集和测试集；再设定训练集标签和测试集标签；对训练集进行训练；再设定预测标签和预测精度的存储位置；将测试集输入到SVM分类器进行测试，得到分类结果和预测精度；再确定存储在预测标签存储空间中的分类结果是否正确。本发明能同时将三种不同位置的故障进行识别，而且该方法简单、有效，计算时间短，在整个分类过程中可以实现自动化。
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公开(公告)号：CN104977502B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201510316846.0
申请日：2015-06-11
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种特高压直流输电线路区内外故障识别方法，属于高压直流输电系统继电保护技术领域。本发明首先采集故障电流数据，通过比较故障电流在波形突变点处的极性，判定电流行波方向，进而判断故障信号是来自整流侧区外，还是区内或逆变侧区外，当判定信号来自区内或逆变侧区外时，再根据线路和边界对故障高频信号的衰减作用来判断故障是来自区内还是逆变侧区外。本发明采用单端电流暂态保护方法可以解决双端存在信息交互的问题，实现全线保护，用于区分整流侧区外故障、区内故障和逆变侧区外故障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104977502A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510316846.0
申请日：2015-06-11
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种特高压直流输电线路区内外故障识别方法，属于高压直流输电系统继电保护技术领域。本发明首先采集故障电流数据，通过比较故障电流在波形突变点处的极性，判定电流行波方向，进而判断故障信号是来自整流侧区外，还是区内或逆变侧区外，当判定信号来自区内或逆变侧区外时，再根据线路和边界对故障高频信号的衰减作用来判断故障是来自区内还是逆变侧区外。本发明采用单端电流暂态保护方法可以解决双端存在信息交互的问题，实现全线保护，用于区分整流侧区外故障、区内故障和逆变侧区外故障。
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公开(公告)号：CN104538940A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410775885.2
申请日：2014-12-15
Applicant: 昆明理工大学
IPC: H02H7/26
Abstract: 本发明涉及一种特高压直流输电线路单端保护方法，属于高压直流输电系统继电保护技术领域。本发明首先利用数据采集装置采集故障电流行波首波头到达后5ms时窗内的故障电流数据并求取1模分量；然后将1模分量电流信号减去故障前正常运行时的1模电流，得到故障电流变化量并对其进行求和运算，接着根据求和结果判断信号是来自整流侧区外还是来自线路或者逆变侧区外；对于来自线路或者逆变侧区外的故障电流信号利用希尔伯特黄变换求得其瞬时频率极大值，再将所求的瞬时频率极大值与预设门槛值作比较来判断故障发生在线路上还是逆变侧区外。本发明可以实现特高压直流输电线路全线保护，并能够保证良好的速动性。
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公开(公告)号：CN105116208B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201510508305.8
申请日：2015-08-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01R19/165 , G01R23/02 , G01R31/02
Abstract: 本发明涉及一种特高压直流输电系统换相失败故障诊断方法，属于高压直流输电系统故障诊断技术领域。本发明首先对提取的直流电流信号序列进行分层重构；然后对信号进行降噪处理，处理后用形态滤波器进行滤波，并提取它的高频段分量；将高频段分量进行希尔伯特‑黄变换，求出固有模态函数分量的瞬时频率最大值f和幅值平均值A，设定频率阈值f0和幅值平均阈值A0，若f≥f0，系统发生故障，若不成立，则系统正常运行；若系统发生故障，则判定A≥A0,是否成立，若成立则是线路短路故障，反之则为换相失败故障。故本发明能够准确地判别出系统的运行状态、换相失败故障、线路短路故障。
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公开(公告)号：CN104865499B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201510236260.3
申请日：2015-05-11
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及一种特高压直流输电线路区内外故障识别方法，属高压直流输电系统继电保护领域。首先采集故障电压数据；将检测到的故障电压信号进行小波多尺度分解，得到每一层的小波重构高频系数，将所有的每一层的高频系数的奇异谱熵组成特征向量矩阵，将特征向量矩阵中的数据划分为训练集和测试集；再设定训练集标签和测试集标签；对训练集进行训练；再设定预测标签和预测精度的存储位置；将测试集输入到SVM分类器进行测试，得到分类结果和预测精度；再确定存储在预测标签存储空间中的分类结果是否正确。本发明能同时将三种不同位置的故障进行识别，而且该方法简单、有效，计算时间短，在整个分类过程中可以实现自动化。
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公开(公告)号：CN103852692A
公开(公告)日：2014-06-11
申请号：CN201410088610.1
申请日：2014-03-12
Applicant: 昆明理工大学
CPC classification number: H04B3/54
Abstract: 本发明涉及一种基于高频量衰减特性的特高压直流输电线路神经网络双端故障测距方法，属于高压直流输电系统继电保护技术领域。本发明利用故障高频量在线路上传播时的衰减特性，推导出故障距离与到达整流侧和逆变侧测距装置处的故障电压行波首波头幅值比之间的数学关系；选取不同频带内整流侧和逆变侧测距装置处检测到的故障电压行波首波头幅值比作为BP神经网络的输入样本集、故障距离作为输出样本集，对神经网络进行训练，生成故障测距神经网络模型；当故障测距神经网络模型形成以后，将测试样本输入到训练后的模型当中得到测距结果。本发明避免了传统的双端行波测距方法中波速度确定困难等问题。
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