【摘 要】
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矿山电网的稳定运行对保障矿山安全生产和矿山工人人身安全具有重要的意义。随着矿山电网规模的扩大,其原有的基于人工巡线的故障搜寻以及处理方式已经不能满足矿山企业的生产需求。高精度、高采样频率的采集设备也在矿山电网中推广运行,以行波为主的故障定位方法也逐步的应用于矿山电网,并且取得了一定的应用成果。然而,矿山电网短线路众多,且矿山设备容易产生复杂的高次谐波和高频噪声,高次谐波和高频噪声严重影响了行波波头
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矿山电网的稳定运行对保障矿山安全生产和矿山工人人身安全具有重要的意义。随着矿山电网规模的扩大,其原有的基于人工巡线的故障搜寻以及处理方式已经不能满足矿山企业的生产需求。高精度、高采样频率的采集设备也在矿山电网中推广运行,以行波为主的故障定位方法也逐步的应用于矿山电网,并且取得了一定的应用成果。然而,矿山电网短线路众多,且矿山设备容易产生复杂的高次谐波和高频噪声,高次谐波和高频噪声严重影响了行波波头辨识的精度。所以,选用适合于矿山电网的行波波头辨识方法是提高矿山电网故障定位的关键,也是提高矿山电网稳定运行的重要保障。首先,本文在矿山电网内搭建了电缆线路模型,并设置故障接地点。通过触发故障,采集了矿山电网下的行波信号,并对行波信号中噪声信号进行了分析,分别采用了自相关函数检验、基于Loess的周期性函数分解两种方法,自相关函数检验用于对噪声信号中含有规律性信号进行定性分析,基于Loess的分解方法用于对某一组信号进行全分解,进一步验证了其噪声信号并非高斯白噪声,而是存在一定的周期性规律的噪声信号。针对此规律性的噪声信号,本文提出了利用长短时记忆网络(LSTM)来提取噪声信号的规律,并在原始信号中减去LSTM输出的噪声信号,达到滤除该规律性噪声的目的。在LSTM进行训练获取噪声信号规律时,输入信号中不能包含行波波头信息,所以本文提出了一种基于lilliefos正态分布的逆时序搜索法用于确定LSTM输入信号的时间窗,该方法利用降噪信号在行波波头到达时刻前后分布性质的改变来确定时窗位置。最后,由LSTM选择最佳超参数后对行波信号进行降噪处理,对降噪波形进行ADF平稳性检验,利用降噪波形中行波波头到达时刻前后平稳性不同的性质来确定精确的行波波头到达时刻。本文采用了采样频率为1Mhz的行波测量装置采集了矿山电网单相接地故障行波数据,介绍了行波测量装置的连接、设置以及数据信号的上传与接收,并应用实际现场数据对该方法进行了验证。同时,应用小波变换模极大值法、经验模态分解模极大值、差分及其阈值约束法、高通滤波法、低通滤波法求取行波波头到达时刻进行对比和结果分析。经检验,本文所提方法优于以上行波波头辨识方法,波头辨识误差低。
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