使用 ANN 进行输电线路故障检测

项目背景

• 输电线路的重要性：输电线路在电力系统中至关重要，负责将电力从电源传输到配电网络。现代社会对可靠电力的需求呈指数级增长，因此输电线路的效率变得越来越重要。
• 挑战：电力系统由复杂、动态且相互作用的元素组成，容易出现干扰或电气故障。快速准确地检测和分类这些故障对于维护系统稳定性和防止停机至关重要。
• 人工神经网络 (ANN) 的作用：人工神经网络因其在识别错误​​模式和通过模式识别对故障进行分类方面的潜力而得到认可。它们的功能包括归一化、泛化、抗噪性、鲁棒性和容错性，使其适合电力系统中的故障检测。

项目目标

• 故障检测和分类：开发基于人工神经网络的算法，能够检测和分类输电系统中的故障。
• 提高系统可靠性：确保故障检测方法在各种系统条件和电网参数下保持有效。
• 评估性能：通过模拟不同类型的故障并分析结果的有效性来测试算法。

项目应用

• 电力系统保护：增强电力系统保护设备的运行，减少检测和清除故障的时间。
• 电力系统中的模式识别：应用模式识别技术来区分故障状态和健康状态，以及发生故障的三相电力系统的不同相。

数据集

• 仿真环境：在MATLAB中对电力系统进行建模以模拟故障分析。其中包括 4 台发电机（每台 11000 V）、变压器和传输线。
• 数据收集：该研究涉及收集正常和各种故障条件下的线电压和线电流数据。
• 数据点：收集并标记了大约 12,000 个数据点。

该数据集包含以下列，每列代表模拟电力系统中的特定测量值和参数：

1. G（发电机状态）：指示系统中四台发电机中每台发电机的运行状态。这可能包括有关发电机在各种模拟场景期间是活动还是不活动的信息。
2. C（Condition）：代表数据记录时电力系统的整体状况。这可能包括“正常”、“故障”或特定类型的故障等标签，有助于区分正常运行数据和故障情况下收集的数据。
3. B（断路器状态）：反映系统中断路器的状态。这些数据可以指示断路器是断开还是闭合，这对于理解系统对不同故障情况的响应至关重要。
4. A（区域）：标识电力系统内收集数据的位置，例如传输线路上的不同点或各个变压器处。这对于断层的空间分析至关重要。
5. Ia、Ib、Ic（A、B、C 相的线电流）：这些列记录电力系统三相中每一相的线电流测量值。这些电流的变化可以指示故障状况，并且是故障检测和分析的关键参数。
6. Va、Vb、Vc（A、B、C 相的线电压）：与电流测量值类似，这些列包含每相的电压测量值。电压数据对于识别和分类不同类型的故障以及了解电力系统的整体健康状况至关重要。

代码实现

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