基于配网录波特征库的故障识别与保护定值整定及实现

《基于配网录波特征库的故障识别与保护定值整定及实现》是一篇探讨配电网故障识别与保护系统优化的学术论文。该论文旨在通过构建配网录波特征库，提升故障识别的准确性和保护定值整定的科学性，从而提高配电网运行的安全性和稳定性。

在配电网中，由于线路复杂、负荷波动大以及故障类型多样，传统的故障识别方法往往存在识别效率低、误判率高的问题。为此，本文提出了一种基于录波数据的故障识别方法，通过对大量实际录波数据进行分析和处理，提取出具有代表性的故障特征，构建一个完整的录波特征库。

论文首先介绍了配电网的基本结构和常见故障类型，包括短路故障、接地故障以及非对称故障等。接着，详细阐述了录波数据的采集方法和预处理步骤，包括信号滤波、去噪处理以及特征提取等关键环节。通过对这些数据的深入分析，研究人员能够发现不同故障类型在电压、电流波形上的差异，并据此建立相应的特征模型。

在构建录波特征库的基础上，论文进一步研究了如何利用这些特征进行故障识别。文章提出了一种基于机器学习算法的分类模型，通过训练样本数据，使模型具备较高的识别准确率。实验结果表明，该方法在多种典型故障场景下的识别效果优于传统方法，显著提高了故障定位的精度。

此外，论文还探讨了保护定值整定的问题。保护定值的合理设置对于确保电力系统安全运行至关重要。传统的定值整定方法主要依赖于经验公式和人工调整，存在一定的主观性和局限性。本文提出了一种基于录波特征库的自动定值整定方法，通过分析故障特征与保护装置动作之间的关系，动态调整定值参数，从而实现更精准的保护。

在实现方面，论文设计了一个基于录波特征库的故障识别与保护系统框架。该系统包括数据采集模块、特征提取模块、故障识别模块以及保护定值整定模块。通过集成这些功能模块，系统能够实时监测配电网运行状态，并在发生故障时迅速做出响应，有效降低故障对系统的影响。

为了验证系统的有效性，论文进行了多组仿真和实测实验。实验结果表明，基于录波特征库的故障识别方法在准确率、响应速度等方面均表现出良好的性能。同时，保护定值的自适应调整机制也显著提升了保护系统的可靠性和灵活性。

综上所述，《基于配网录波特征库的故障识别与保护定值整定及实现》为配电网的智能化运维提供了一种新的思路和技术手段。通过构建录波特征库并结合先进的算法，不仅提高了故障识别的准确性，也为保护系统的优化提供了有力支持。该研究成果对推动配电网的智能化发展具有重要的理论意义和实用价值。