灰色关联分析在输电线故障判相中的应用
点击数：7440 次 录入时间：03-04 11:44:18 整理：http://www.55dianzi.com 电工技术
初始化后的序列：
2．3求关联系数
将式（2）结合具体条件稍作变形，参考序列与被比序列的关联系数为：
根据约束条件，本文取ξ=0.6。
灰色关联度的计算：
该公式可将结果较多、信息过于分散、不便于比较的关联系数集中用一个值体现出来。
经计算可得A、B、C三相的灰色关联度分别如表1所示。
我们在A、B、C各相中都要挑出每一相的最大关联度系数，从而可以判断故障类型。在表1中，A相短路，AB相短路，AB相短路接地，ABC相短路接地中A相的各关联度系数非常接近，即在参考序列A相波形与被比序列中各A相波形很是接近，这一点可以从图1与图3很明显的看出。但是A相的第八行中关联度系数最大。
从表1中可以看出B相的第八行关联度系数最大，我们从而可以判断故障为第八种故障类型，这与我们的实际故障类型相符合。
为了更直观的得出结论,我们采用各相的相对关联度方法，即:
相对关联度如表2所示。
从表2中我们可以看出，灰色关联度越大，该数据的相对误差的绝对值就越小。在表2中第八行的A和B相的相对误差为零，虽然C相的关联度系数不是最大，但是它的相对误差是最小的，我们由此可以判断为AB相短路，这正好和我们的实验结果相符合。
再如A相短路接地的灰色关联度如表3所示。
相对关联度见表4。
我们还做了其它各种情况，实验精度很高，因此用灰色关联度判断故障类型的方法确实是可行的。
3结论
本文运用灰色关联度对输电线的故障类型进行了研究，通过理论与实例证明了该方法的有效性与可行性。
该方法对采样率要求不高，同时对数据的精度要求也不高，我们采集的数据含有大量的噪声，在对信号进行小波包或其它消噪时，我们只需要消噪后信号的波形不变，即可用该方法进行故障类型的判断。
我们先用波形进行初判，然后再用关联度进行精确判断，若是两相故障或三相故障，在用关联度判断时，被比序列不需进行初值化，判断结果反而更精确。
该算法是在MATLAB下编程实现的，程序编写简单，可操作性强，该判相方法可利用故障定位的数据直接进行判相，一举两得，与其它选相方法相比，成本低。上一页 [1] [2]
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