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Suzhou Electric Appliance Research Institute
期刊號: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于sViT的風電場集電線故障區段定位

來源:電工電氣發布時間:2023-12-28 13:28 瀏覽次數:320

基于sViT的風電場集電線故障區段定位

劉富州,袁博文,呂桐,盧炳文,周杰,吳大明
(國網江蘇省電力有限公司鹽城供電分公司,江蘇 鹽城 224000)
 
    摘 要:為解決風電場集電線單相接地故障后定位困難的問題,提出基于變分模態-小波變換 (VMD-CWT) 時頻譜聯合孿生視覺自注意力模型 (sViT) 的故障區段定位方法。分析發現故障區段與集電線故障電壓的 VMD-CWT 譜有密切關系,借助深度學習算法挖掘譜線與故障區段的關系可以實現集電線故障區段定位。借助 PSCAD/EMTDC 軟件搭建集電線模型,收集各類故障情況的數據后進行 VMD-CWT 變換生成時頻譜;在訓練集上搜索 sViT 網絡的最優識別參數,將這一網絡的分支用于測試集識別。仿真結果表明該方法對集電線多分支、混合短線有著良好的適應能力,定位受到過渡電阻、噪音和故障相位角的影響較小。
    關鍵詞: sViT 網絡;變分模態- 小波變換;風電場集電線;故障區段定位
    中圖分類號:TM614 ;TM726     文獻標識碼:A     文章編號:1007-3175(2023)12-0029-08
 
Fault Section Location of Wind Farm Collector Line Based on sViT
 
LIU Fu-zhou, YUAN Bo-wen, LYU Tong, LU Bing-wen, ZHOU Jie, WU Da-ming
(State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd. Yancheng Power Supply Branch, Yancheng 224000, China)
 
    Abstract: In order to solve the problem of difficult location after a single-phase grounding fault in the wind farm collector line, a fault section location method based on the Variational Mode Decomposition-Continuous Wavelet Transform (VMD-CWT) time frequency spectrum combined with siamese Vision Transformer (sViT) is proposed. It is found that the fault section is closely related to the VMD-CWT spectrum of the fault voltage of the collector, the fault section location of the collector line can be realized by mining the relationship between the spectral line and the fault section by using the deep learning algorithm. With the help of PSCAD/EMTDC software to build the collector line model, collect the data of various fault conditions, and generate the time frequency spectrum of VMD-CWT transformation; the optimal recognition parameters of the sViT network will be found on the training set, and the branch of this network will be used for test set recognition.The simulation shows that the method has good adaptability to multi-branch collector lines and mixed short lines, and the positioning is less affected by transition resistance, noise and fault phase angle.
    Key words: siamese vision transformer network; variational mode decomposition-continuous wavelet transform; wind farm collector line;fault section location
 
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