Academic Journal
基于RCMDE和KFCM的煤矿电网故障选线方法
| العنوان: | 基于RCMDE和KFCM的煤矿电网故障选线方法 |
|---|---|
| المؤلفون: | 韩国国, 史小军, 王晖, 程卫健, 穆艳祥 |
| المصدر: | Gong-kuang zidonghua, Vol 48, Iss 8, Pp 92-99 (2022) |
| بيانات النشر: | Editorial Department of Industry and Mine Automation |
| سنة النشر: | 2022 |
| المجموعة: | Directory of Open Access Journals: DOAJ Articles |
| مصطلحات موضوعية: | 谐振接地系统, 煤矿电网, 单相接地故障, 故障选线, 精细复合多尺度散布熵, 核模糊c均值聚类, 暂态零序电流, Mining engineering. Metallurgy, TN1-997 |
| الوصف: | 针对普遍采用谐振接地系统的煤矿电网发生单相接地故障时难以准确选线的问题，提出一种基于精细复合多尺度散布熵( RCMDE)和核模糊C均值聚类( KFCM)的煤矿电网故障选线方法。以幅值、极性和波形相似度作为选线特征量具有以下局限性：基于幅值和极性差异的选线方法适用性有限；若线路中的零序电流互感器极性接反，基于极性的方法直接失效；采样不同步时，基于波形相似度的选线方法难以得到正确结果。为克服上述局限性，引入RCMDE来度量各线路暂态零序电流信号的复杂程度和不规则度，以RCMDE作为选线特征量。采用KFCM算法对RCMDE进行聚类分析，以实现故障线路自动识别，并通过判断轮廓系数是否超过阈值来区分母线故障和馈线故障。最后，通过聚类得到的隶属度矩阵判断馈线故障点所在线路。仿真结果表明：① 故障点所在的故障线路对应的RCMDE曲线与非故障线路间具有较大差异，可分为2类。RCMDE可作为筛选故障线路的特征指标。② 发生母线故障时聚类结果中存在平均轮廓系数小于阈值的分簇，而发生馈线故障时聚类结果各分簇的轮廓系数均大于阈值，在各类故障场景下，基于RCMDE和KFCM的煤矿电网故障选线方法均能实现正确选线，说明其准确性不受故障线路、故障位置、故障合闸角及接地电阻等因素的影响。③ 在噪声干扰情况下，基于RCMDE和KFCM的煤矿电网故障选线方法在小电阻接地或高阻接地情况下均能实现正确选线，具有较强的抗干扰能力。④ 在采样不同步及故障线路零序电流互感器极性反接等情况下，基于RCMDE和KFCM的煤矿电网故障选线方法仍可实现正确选线，选线结果具有较高的鲁棒性。 |
| نوع الوثيقة: | article in journal/newspaper |
| اللغة: | Chinese |
| تدمد: | 1671-251X |
| Relation: | https://doaj.org/toc/1671-251X; https://doaj.org/article/43940b8eb5b946a685b719a930121b3e |
| DOI: | 10.13272/j.issn.1671-251x.17911 |
| الاتاحة: | https://doi.org/10.13272/j.issn.1671-251x.17911 https://doaj.org/article/43940b8eb5b946a685b719a930121b3e |
| رقم الانضمام: | edsbas.4BE7B58 |
| قاعدة البيانات: | BASE |
| تدمد: | 1671251X |
|---|---|
| DOI: | 10.13272/j.issn.1671-251x.17911 |