基于Simulink的行波故障测距

基于MATLAB/SIMULINK的输电线路故障行波仿真方法

为了更深入地学习和研究输电线路故障行波,通过matlab将复杂的电力系统简化为一个等效电路模型,使得故障的仿真和行波的提取更加直观和方便。首先,我们根据电力系统的实际情况,建立了一个等效电路模型。这个模型包括电源、负载、输电线路以及故障点等关键组成部分。在等效电路模型的基础上,利用MATLAB/SIMULINK的强大功能,搭建了一个仿真平台。这个平台可以实现对电力系统的实时仿真,包括故障的发生和发展过程。通过编程控制,我们可以精确地控制故障的发生时间和位置,从而更准确地模拟实际故障情况。在仿真过程中,可利用MATLAB的编程功能,实现了对故障行波的自动提取。通过对仿真数据进行处理和分析,我们可以得到故障行波的各种特征,如波速、波长、振幅等。这些特征对于故障的诊断和定位具有重要意义。最后,以输电线路的单相短路故障为例,应用该平台和MATLAB编程实现了对输电线路故障的仿真以及故障行波的提取。

01主程序分析

贰01单相故障设置

02输电线路设置

03行波测距算法

 %%Afault
 n=[Id.time,Id.signals(1).values,Id.signals(2).values];%时间电压电流
 m=n;
 ua=m(35001:39000,2)-m(15001:19000,2);
 ub=m(35001:39000,3)-m(15001:19000,3);
 uc=m(35001:39000,4)-m(15001:19000,4);
 ia=m(35001:39000,5)-m(15001:19000,5);
 ib=m(35001:39000,6)-m(15001:19000,6);
 ic=m(35001:39000,7)-m(15001:19000,7);
 Q=1/3*[2  -1  -1
        0  sqrt(3)  -sqrt(3)
        1   1   1];
 um1=Q(1,:)*[ua ub uc]';
 im1=Q(1,:)*[ia ib ic]';
 Lm1=0.23e-3;
 Cm1=3.08e-7;
 Zcm1=sqrt(Lm1/Cm1);
 ur=(um1-im1*Zcm1);
 uf=(um1+im1*Zcm1);
 uf1=uf';

 ur1=ur';
 t1=0:1:3999;
 t=t1';
 plot(t,uf1,'r',t,ur1,'b--');
 x=(252/2*1e-6)*sqrt(1/(Lm1*Cm1)

04仿真结果:

Simulink故障测距仿真图如下所示:

行波测距算法结果如下:

相关推荐
沅_Yuan11 小时前
基于GRU门控循环神经网络的多分类预测【MATLAB】
matlab·分类·gru
IT猿手1 天前
最新高性能多目标优化算法:多目标麋鹿优化算法(MOEHO)求解TP1-TP10及工程应用---盘式制动器设计,提供完整MATLAB代码
开发语言·深度学习·算法·机器学习·matlab·多目标算法
__lost1 天前
MATLAB直接推导函数的导函数和积分形式(具体方法和用例)
数学·算法·matlab·微积分·高等数学
IT猿手1 天前
SDMTSP:粒子群优化算法PSO求解单仓库多旅行商问题,可以更改数据集和起点(MATLAB代码)
开发语言·人工智能·matlab·智能优化算法
我爱C编程2 天前
基于Qlearning强化学习的机器人路线规划matlab仿真
matlab·机器人·强化学习·路线规划·qlearning·机器人路线规划
Evand J2 天前
LOS/NLOS环境建模与三维TOA定位,MATLAB仿真程序,可自定义锚点数量和轨迹点长度
开发语言·matlab
孤亭远见2 天前
COMSOL with Matlab
matlab
图南楠2 天前
simulink离散传递函数得到差分方程并用C语言实现
matlab
信号处理学渣3 天前
matlab画图,选择性显示legend标签
开发语言·matlab
机器学习之心3 天前
Bayes-GRU-Attention的数据多特征分类预测Matlab实现
matlab·分类·gru