基于小波理论牵引网故障测距研究.pdf

摘要的传输是由电力机车的受电弓和牵引网的滑动接触来实现的,这就决定了牵引理性的误差。同时,系统运行过程中存在大量丰富的整次、非整次谐波,稳态破,将小波理论和人工神经网络引入故障测距当中,解决了传统测距算法所存短的特殊性,将故障距离函数进行线性化处理,提高测距算法的简便和实时性,电气化铁道牵引供电系统是电力系统中一个特殊的不对称分支。其中能量网既要承担一般输电线沿铁道传输电能的任务,又要承受移动的机车用户频繁操作而产生的强大的电与机械的冲击,因此将不可避免的发生故障。另外,牵引网都没有相应的备用回路,一旦发生故障将给铁路安全运营带来很大的隐患。牵引网的精确故障定位不仅有利于及时修复故障馈线,保证牵引网处于良好的运行工况下,而且对于铁路系统的安全、可靠、稳定和经济运行都是十分重要的。目前牵引网故障测距中应用最广泛的是电抗法原理,这种方法难以消除过渡电阻的影响,并且由于采用集中参数,忽略了分布电容的影响,必将导致原电压、电流相量的幅值和相位难以获取。另外,机车作为移动负荷,在故障发生后并不会立即退出运行。如果不予考虑,随着过渡电阻以及机车取流的增加,测距误差将相应变大,甚至造成测距失败。本文在对牵引网故障测距发展历史及国内外研究现状深入分析的基础上,指出了各种算法所存在的实质性问题。进一步从故障信号特征提取的角度去突在的问题,为牵引网故障测距领域开辟了一条新的途径。首先,简单介绍了牵引供电系统的构成,分析讨论了牵引网结构、运行方式及牵引负荷等诸多影响故障测距算法精度和可靠性的因素。在对牵引供电系统及电力机车的数学模型简化处理的基础上建立了用于验证测距算法的基于���疎��的单线牵引供电系统故障仿真模型。其次,提出了基于故障稳态相量估算的测距算法。根据单线直供牵引网故障等效模型,推导出采用分布参数模型的故障测距算法。结合牵引网供电臂较以满足实际工程需要。针对故障信号中整次、非整次谐波及非周期衰减分量的存在,提出了基于���复小波的故障相量估算算法,算法采用具有最小时频窗面积的���复小波,频率特性明显优于传统傅立叶算法。通过合适的参数
设置,可精确提取出故障相量的幅值和相位,计算量小,鲁棒性强。再次,提出了基于故障暂态的频域测距算法,突破了传统的利用工频相量的单端测距概念和利用初始行波与故障点反射行波到达测量点的时间差进行单端测距的概念。应用电路原理,推导出了故障暂态电压、电流频谱与等效阻抗函数关系的表达式,进而建立了基于测量端等效阻抗谐振频率与故障距离关系曲线的测距公式。为进一步解决远端灵敏度不足的缺点,提出了基于���小波的高分辨率谱估计算法。在采样频率和数据长度固定情况下,利用小波变换在时、频域同时具有良好局部化特性的优点,对信号频谱做细化处理,提高频率分辨率。接着,将自动控制领域中鲁棒性概念引入牵引网故障测距领域,应用���疎��仿真软件对文中测距算法进行验证,深入分析算法精度和对故障距离、过渡电阻、系统阻抗、机车负荷和位置及线路参数波动等因素的鲁棒性。最后,在充分利用故障冗余信息的基础上,提出了基于信息融合技术的牵引网故障测距算法。利用参数在线测量和人工神经网络将基于故障稳态相量估算的测距算法和基于故障暂态的频域测距算法有效的融合处理,两者优势互补,提高了算法的精度和鲁棒性。关键词:故障测距,牵引网,���复小波,人工神经网络,相量估算,频谱细化,谐振频率,���疎��摘要
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学位论