基于NAR神经网络的行波波头到达时刻精准辨识

作者：王强; 周鲁天; 许传义; 周**; 郭振华

来源：电气应用, 2020, 39(11): 54-61.

• 行波法
• 波头辨识
• 矿区电网

在矿区电网的测量中,采集设备经常受到各种矿用设备噪声的影响,这些噪声会影响行波波头辨识的准确度。采集了矿区电网中行波测量装置(TWR)的信号,并通过自相关函数确定噪声的规律性,利用这种具有规律的噪声,提出了一种基于非线性自回归(NAR)神经网络检测行波波头到达时刻的方法。该方法利用NAR神经网络获取噪声特征并进行降噪,之后对降噪波形进行平滑z分数检验即可确定行波波头到达时刻。通过矿区电网故障数据进行检验,计算结果表明:该方法能够准确辨识行波波头,不受故障状况影响,有效提升波头辨识准确度。

• 单位
  国网江苏省电力公司连云港供电公司; 国网山东省电力公司; 国网河南省电力公司; 中国矿业大学; 中国矿业大学（北京）