基于函数逼近能力的母线保护的研究及仿真

ANN分类能力的ANN保护方法需要大量故障样本,但由于完整的故障样本的获取不易,提出了基于人工神经网络(ANN)函数逼近能力的ANN母线保护方法.函数逼近能力是ANN具有的重要性能之一,依据ANN具有的函数逼近能力,可用ANN模型去替代一个确定的物理对象.母线保护的物理对象是一个输入输出关系确定的函数对象,可用一个ANN模型去替代,或用一个ANN数学模型去逼近母线保护物理对象的输入输出之间的函数关系.通过这个在无故障运行时学习训练出来的母线保护对象的ANN数学模型,就能判断区分母线保护对象的区内和区外故障.     

基于神经网络的单端行波故障测距方法

单端行波故障测距的关键是正确辨识量测到的第2个行波波头的性质。当母线上最短健全线路的长度大于故障线路全长的四分之一且次短健全线路长度大于故障线路全长的二分之一时,保护安装处检测到的前3个波头一定含有至少2个来自故障线路的行波。当健全线路不满足上述条件时,用方向行波识别行波是否来自故障线路。利用人工神经网络(artificial neutral network,ANN)的非线性函数逼近拟合能力,选取保护安装处检测到的后2个波头与首波头的时间差及其波头极性作为样本属性,训练、测试ANN建立其故障测距的ANN并模型来实现初步的故障测距,然后应用故障距离与波速、传输时间的关系正确辨识第2个行波波头性质,继而求得精确的故障距离。仿真结果表明该方法可行、有效。     

±800 kV特高压直流输电线路故障定位小波能量谱神经网络识别法

固有频率与故障距离之间存在数学关系,故障行波暂态能量在固有频率附近较集中,其暂态能量包含丰富的故障距离信息。利用人工神经网络(ANN)的非线性函数逼近拟合能力,建立直流输电线路故障定位的ANN模型。利用小波变换的等距特性提取单端线模电压7尺度的小波能量,并将其作为样本属性对神经网络进行训练、测试。所提方法将不易提取的固有频率点特征转化为容易提取的频带特征,提高了测距的可靠性。数字实验结果表明,所提方法在不同过渡电阻和不同故障距离下均能准确测距。     

采用神经网络和专家系统的变电站故障诊断系统

介绍了采用ANN和ES的变电站故障诊断系统，充分利用ES的推理能力和ANN的学习能力。系统首先采用ES对故障报警信息进行预处理，再用ANN方法确定故障情况，最后利用ES评价保护和开关的动作情况。ANN采用RBF网络，提高了训练速度和诊断能力；训练样本包括用ES自动生成基本故障样本，以及无确定规则的特殊样本，提高了系统管理样本的能力。本系统故障诊断快速，动作评价可靠，可减轻运行人员的工作量。     

基于ANN方法的锂离子电池放电容量预测

锂离子电池放电容量的预测和估计是电池管理系统中一个非常重要的内容。某一个状态下锂离子电池的放电容量是放电电流、电压、温度以及过去电池充放电的历史等参数的函数。运用ANN方法即人工神经网络方法 ,可逼近任何多输入输出参数函数的性能 ,预测不同放电电流和电压下锂离子电池放电容量的大小。结果表明 ,ANN方法具有足够的精度 ,可用来预测锂离子电池的放电容量。     

±800kV直流输电线路故障定位的单端电压自然频率方法

输电线路故障行波频谱与故障距离之间存在数学关系,故利用故障行波频谱可以实现故障测距。直流输电线路两端平波电抗器和直流滤波器构成了直流输电系统实体物理边界,它对于行波高频部分呈近似开路特性,其反射系数接近于1,使得量测端时域波形呈周期性。对于行波低频部分,直流滤波器的频率特性使量测端的行波极性会发生翻转,致使时域波形的相角偏移,在频域上表现为自然频率的偏移。此外,故障电压行波于非对称短路点发生线模与零模行波相互交叉透射,致使故障电压自然频率“混叠”。鉴此,利用人工神经网络（artificial neural network,ANN）的非线性函数逼近拟合能力,选择故障电压自然频率的主频及其2倍频的幅值和频率作为样本属性,对神经网络进行训练、测试来确立直流输电线路故障定位的ANN模型。大量的PSCAD数字试验表明,基于自然频率和ANN的UHVDC线路故障测距方法可行、有效。     

基于自然频率的辐射状配电网分层分布式ANN故障定位方法

当辐射状配电网不同分支发生故障时,其故障电压行波经由不同分支组合的传播路径到达母线侧量测端,由量测端获得的故障暂态电压的自然频率及其幅值分布亦不相同。不同分支组合的行波传播路径与自然频率及其幅值分布之间存在着映射关系。可利用人工神经网络(ANN)强大的非线性拟合能力来反映此种映射关系,实现辐射状配电网的故障定位及分支识别。利用故障后四分之一工频周期时窗的零序电压自然频率作为分层分布式ANN模型的输入样本,先进行故障定位;再以自然频率对应的幅值作为输入样本,进行故障分支识别,故障距离和故障点所在分支编号作为其输出。大量电磁暂态仿真表明,该方法有效。     

基于人工神经网络模型的变压器保护原理

依据人工神经网络的逼近能力,提出了一种基于人工神经网络模型的变压器保护新原理。该原理利用人工神经网络来逼近变压器的电磁关系,构建可替代变压器物理模型的人工神经网络模型,在线识别变压器的内部参数,基于参数识别后的变压器人工神经网络模型实现变压器保护。EMTP仿真实验表明,该变压器保护方法能在故障发生后半周内识别内部故障,故障特征明显,动作门槛有较大裕度,能识别变压器轻微匝间故障,且不受励磁涌流影响。     

基于人工神经网络模型的变压器保护原理

依据人工神经网络的逼近能力,提出了一种基于人工神经网络模型的变压器保护新原理.该原理利用人工神经网络来逼近变压器的电磁关系,构建可替代变压器物理模型的人工神经网络模型,在线识别变压器的内部参数,基于参数识别后的变压器人工神经网络模型实现变压器保护.EMTP仿真实验表明,该变压器保护方法能在故障发生后半周内识别内部故障,故障特征明显,动作门槛有较大裕度,能识别变压器轻微匝间故障,且不受励磁涌流影响.     

人工神经网络法预测MH-Ni蓄电池容量

MH Ni电池放电容量的预测和估计,是电池管理系统中一个非常重要的内容。某一状态下MH Ni电池的放电容量是放电电流、电压、温度以及过去电池充放电的历史等参数的函数。运用ANN方法,即人工神经网络方法,可逼近任何多输入输出参数函数的性能,预测了不同放电电流和电压下MH Ni电池放电容量的大小,结果表明,ANN方法有良好的实用性,可用来预测MH Ni电池的放电容量。     

基于神经网络模型的母线保护

提出了一种基于神经网络模型的母线保护。将母线上各电流互感器的不同特性全部放入到神经网络中，并将从各电流互感器获得的同步采样电流值作为神经网络的输入。依据获得的各个同步采样电流值对神经网络模型参数进行有指导性的自适应学习估计，在不同情况下估计出神经网络模型的最佳模型参数，即形成了一套完整的母线保护神经网络模型。依据这一方法估计出的神经网络模型，可区分不同情况下的母线内部故障和外部故障。     

基于小波变换的电流行波母线保护的研究(一)--原理与判据

传统的母线差动保护受负荷电流、电流互感器饱合、过渡电阻等因素的影响比较严重.为进一步提高母线保护的动作速度和灵敏性,本文提出了基于故障电流行波的行波母线保护原理.以一个半断路器母线接线型式为例,对母线区内外故障的情况以及各种因素对它的影响进行了分析,给出了相应的动作判据.理论分析表明,利用电流行波实现的母线保护具有动作速度快,灵敏度高和简单可靠等特点.     

电流互感器饱和影响测距精度的一种解决方法

电流互感器(TA)饱和会给基于工频电气量的输电线路故障测距精度带来很大的误差。文中利用MATLAB程序，设计了一个前向BP网络，利用BP网络来对TA饱和电流进行矫正补偿，然后再进行故障测距。EMTP仿真的结果表明，对TA饱和电流进行补偿矫正后，明显地改进了故障测距的精度。     

基于GOOSE的10kV备用电源自动投入装置故障分析

广州供电局110kV三江变电站采用面向通用对象的变电站事件(generic object oriented substation event,GOOSE)技术的10kV备用电源自动投入(简称备自投)装置频繁发出"装置内部故障"及"通信故障"信号,为此,介绍了基于GOOSE的备自投原理,对该装置的故障现象进行分析,找出故障原因是由于负荷在"无流"定值临界点时主变压器后备保护频繁启动而引起的,修改"无流"定值后解决了故障问题。此外,若装置损坏,更换装置并下装配置数据后需对装置进行有关GOOSE的保护功能测试,测试通过后才能将装置投入运行,以避免出现因GOOSE配置错误而带来的保护误动等情况。     

基于虚拟阻抗模型的电流互感器饱和判据

提出一种虚拟阻抗模型的电流互感器饱和判别方法,它可以有效地识别区内外故障因电流互感器(TA)饱和对差动保护的影响。在电力系统的线路、母线、主设备等一些差动保护中,区外故障时,在大的短路电流作用下TA饱和容易造成保护误动。基于RL模型的短数据窗算法可以测得保护安装点的二次等效系统阻抗,它可以等效到在系统故障增量模型中虚拟一条阻抗支路。区内外故障TA饱和时,该支路虚拟阻抗会发生明显的变化。分析该阻抗在TA饱和与否情况下的变化规律,利用这种变化规律可以可靠、灵敏地判别出区内外故障TA饱和,是否闭锁差动保护,提高差动保护的可靠性。     

基于多分辨形态梯度的行波距离保护方案

为解决现有的行波距离保护方案无法有效识别正方向区内、外故障,利用超高压输电线路母线杂散电容及线路末端阻波器对高频暂态信号强烈的屏蔽作用而导致行波通过母线前后波前时间的差异,提出一种基于行波波前时间比较法的行波距离保护新方法,并使用多分辨形态梯度提取波前时间构成保护方案。理论分析与仿真研究证明,这种保护能正确识别正方向区内、外故障,有较高的准确性和可靠性。     

母线保护电流互感器断线判据的分析及改进判据

母线差动保护一般都配置电流互感器断线判断功能,以提高差动保护的可靠性。按照现有规范,当母线支路发生电流互感器二次断线时,需闭锁差动保护;当母联间隔电流互感器发生断线时,不闭锁差动保护。因此电流互感器断线判据的选择将影响母线差动保护的正确动作。从大负荷电流互感器断线、不完全电流互感器断线、高阻接地故障、单电源系统等多个角度分析现有母线电流互感器断线的判据存在的问题,并在此基础上提出了新的母线电流互感器断线判据:对于接入电压的母线保护,采用灵敏的电压判据作为辅助判据,对于无电压引入的母线保护,采用支路零序电流与差流的比值及差值作为辅助判据。试验结果表明,所提判据能够准确有效地识别电流互感器断线与故障,当发生电流互感器断线时,可靠闭锁差动保护,而当母线发生故障时,不会影响差动保护的快速性。     

基于模糊逻辑的UPFC线路新型正序故障分量方向元件

统一潮流控制器(UPFC)可以灵活控制线路潮流,提高电力系统运行稳定性,但其接入会对线路保护的动作性能产生影响。针对UPFC线路正序故障分量方向元件在反方向故障时易发生误动的问题,提出了基于模糊逻辑的适用于UPFC线路的新型正序故障分量方向元件。首先,通过增加UPFC线路侧电压互感器,与原有的母线电压和线路电流测点组成新型保护单元。在此基础上,对传统方向元件的动作区域进行划分,进而应用模糊逻辑,通过设置合理的隶属度函数、权重和故障方向判据,利用综合隶属度函数实现故障方向的判别。最后,基于PSCAD/EMTDC的大量仿真结果表明,新型方向元件在UPFC不同运行方式、不同故障类型和过渡电阻等条件下,均可正确判别故障方向,保障了UPFC接入后电网的安全可靠运行。     

基于换流站不同出线低频暂态能量比值的多端柔直电网线路保护方案

针对限流电抗器安装在换流站出口，基于线路边界元件特性的多端柔直电网线路保护难以适用的问题，提出了基于换流站不同出线低频暂态能量比值的多端柔直电网线路保护方案。首先，通过分析故障后模块化多电平换流器(modular multilevel converter, MMC)在直流侧呈现的阻抗频率特性，推导出实际频率大于谐振频率时MMC等效阻抗呈感性。然后，通过分析母线处电压行波折射系数的幅频特性可知，折射过程会对故障电压行波中的低频分量具有较明显的衰减作用，并以此为依据分析区内外故障时线路两侧换流站不同出线低频暂态能量比值的差异，可利用此差异识别故障。最后，PSCAD/EMTDC的仿真结果表明，所提保护方案能够可靠识别故障，不依赖线路边界元件，且具有一定的耐过渡电阻能力。     

单一测量元件故障导致直流测量系统切换后保护误动的反措

2014年3月4日云广直流发生了直流过压保护（59/37DC II）动作跳闸事件,暴露出直流测量系统切换不能避免单一测量元件故障导致的保护误动问题。对该事件的分析发现,59/37DC II保护和基于IIR2滤波功能模块的行波保护（WFPDL）、电压突变量保护（27du/dt）、接地极母线保护（87EB）在测量系统切换后都存在着数据不能及时跟随问题。通过引入TDM总线的切换信号,并取消59/37DC II段保护的保护差值平均值处理的方法解决了59/37DC II保护的问题,采用IIR2S滤波功能模块替换IIR2滤波功能模块,并利用TDM总线切换信号进行处理,解决了WFPDL、27du/dt、87EB保护的问题。仿真和现场运行情况证实了所提措施的正确性。