基于模糊匹配的配电网短路故障区段定位方法

作者：高艺文; 龙呈; 苏学能; 石铖; 高红均

来源：四川电力技术, 2022, 45(06): 73-79.

DOI：10.16527/j.issn.1003-6954.20220611

• 配电网
• 故障诊断
• 特征选择
• Elman神经网络

针对传统10 kV配电网短路故障方法难以适应非健全信息环境的难题，文中利用配电网配用电信息系统的多源数据，以Elman神经网络模型为中心，建立基于模糊匹配的短路故障区段定位方法。首先，以配用电信息系统数据库为基础，对配电网短路故障相关的信号与电气量进行分析，建立配电网短路故障诊断特征库。然后通过I-Relief算法进行主要特征的筛选选取，来作为Elman神经网络的数据输入，并基于Elman神经网络模型对多源数据和配电网短路故障类型及位置进行模糊匹配。最后通过西南某地区实际算例分析，证明所提模型能高效快速地对10 kV配电网短路故障进行区段定位，且具有较好的容错性和实用性。

• 单位
  四川大学; 国网四川省电力公司电力科学研究院