【摘 要】
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随着经济发展,全球能源紧张,我国东部沿海地区亟需大量电能的支撑,而大量光伏、风电等新能源发电分布在我国西部地区,与大型城市群距离较远,所以大容量远距离输电工程应运而生。高压直流输电作为远距离输电方式相比于交流输电具有故障少,绝缘要求低,不要求同步等优点,已经越来越受到关注。由模块化多电平高压直流输电（Modular Multilevel Converters HVDC,MMC-HVDC）构成的多端
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随着经济发展,全球能源紧张,我国东部沿海地区亟需大量电能的支撑,而大量光伏、风电等新能源发电分布在我国西部地区,与大型城市群距离较远,所以大容量远距离输电工程应运而生。高压直流输电作为远距离输电方式相比于交流输电具有故障少,绝缘要求低,不要求同步等优点,已经越来越受到关注。由模块化多电平高压直流输电（Modular Multilevel Converters HVDC,MMC-HVDC）构成的多端直流输电（Multi-terminal HVDC,MT-HVDC）,具有故障电流上升速度快,换流站电力电子器件对过电流敏感,直流故障电流不容易切断等诸多区别于交流系统特点。为了保障系统安全MT-HVDC线路故障一般要求在很短的时间内完成对故障的切除。MT-HVDC系统在切除故障时,要求故障区域定位准确,尽量少的影响其他输电线路,所以故障定位即确定故障点是否在监测点所在线路上的准确性尤为重要。综上所述,快速、准确的MT-HVDC线路故障诊断方法研究十分重要。本文提出的基于并联卷积神经网络的多端直流输电线路故障诊断方法具体研究内容如下:（1）构建了基于模块化多电平换流器的多端直流输电系统仿真模型。运用PSCAD仿真软件,构建多端直流输电系统仿真模型。研究并设定多端直流输电系统的配置参数,研究MMC换流站控制方法,以及多端直流输电系统的系统级控制方式和线路模块、故障模块、采样模块参数设定,实现了多端直流输电系统仿真模型稳定运行,并且可以仿真系统中直流线路和交流系统故障。（2）研究多端直流输电线路故障幅值特征和频率特征。在MT-HVDC系统中发生故障时,电气信号波形的幅值变化能比较明显的区分出了各个故障,然而实际系统故障距离的变化不能明显地反映在幅值上,使得仅仅依靠幅值变化不能可靠地区分故障的类别和位置。采用小波包频率分析方法数据预处理,同时给神经网络输入幅值特征和频率特征,全面捕捉故障特征。（3）研究基于并联卷积神经网络的多端直流输电线路故障诊断方法。通过收集多端直流输电系统中各个故障类型发生时的直流线路上的电气信号波形,进行各个故障类型的电气信号波形特征预处理,进而给两个单支路卷积神经网络分别做识别故障类型和识别故障区内外的预训练;根据迁移学习的原理,将各个卷积神经网络中中间层参数分别赋值给并联卷积神经网络的两个支路上,从而在保持并联卷积神经网络中间层支路参数不变的条件下,训练并联卷积神经网络的输入和输出层,完成用于多端直流输电线路故障诊断方法的并联卷积神经网络预训练;将预训练完成后的并联卷积神经网络应用于多端直流输电线路故障诊断,多端直流输电线路发生故障时,采集直流线路上的电气信号波形,电气信号波形特征预处理,输入到并联卷积神经网络中输出多端直流输电线路故障诊断结果。
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