一种基于皮尔逊相关系数识别变压器励磁涌流的方法

变压器空载合闸时产生的励磁涌流可能会导致差动保护误动,因此正确识别励磁涌流和内部故障是变压器保护的主要问题。文中首先分析了变压器励磁涌流和内部故障时基波与二次谐波幅值的动态变化趋势,并基于两者幅值的变化趋势提出了一种基于相关系数的识别方法:当两者的相关系数大于某一门槛值时,即判为励磁涌流,否则判为内部故障。PSCAD/EMTDC仿真结果验证了新方法在性能上的优越性。     

自适应变压器励磁涌流判据研究

基于差流谐波正序分量的变压器励磁涌流判据能够有效识别励磁涌流和内部故障。为了进一步提高差动保护的励磁涌流闭锁可靠性和内部故障动作快速性,分析了变压器端电压及其基波正序分量突变量在励磁涌流和内部故障时的不同特征,由此确定了自适应控制因子Q,并将Q加入到差流谐波正序分量的励磁涌流判据中,进而提出了一种自适应变压器励磁涌流新判据。大量EMTP仿真及动模实验表明：新判据能够在励磁涌流时自动降低涌流制动定值,提高涌流的闭锁可靠性;在内部故障时自动升高涌流制动定值,提高区内故障时保护的动作速度。     

一种采用纵向阻抗的变压器保护算法

针对变压器差动保护需要通过二次谐波等算法来识别励磁涌流的问题,在纵向阻抗保护原理的基础上提出一种基于故障序分量的变压器保护算法。利用故障序分量纵向阻抗在内部故障小于变压器漏阻抗,在外部故障、空载合闸大于变压器漏阻抗的特点,算法能够可靠识别故障区域。在变压器空载合闸时依据输电系统中稳定的阻抗关系,可以有效抵御励磁涌流的影响,使得保护算法在空载合闸时可靠不动作。同时考虑区外故障电流互感器可能发生的各种饱和情况,算法能够正确识别故障区域,具有较强的抗干扰能力。通过在PSCAD中进行仿真试验,结果表明算法不受电流互感器饱和、励磁涌流的影响,具备较强的可靠性和抗干扰能力,拥有良好的工程应用前景。     

基于能量信息的变压器励磁涌流识别方法

目前电力变压器差动保护的主要问题仍是如何准确识别励磁涌流与内部故障。励磁涌流中包含大量谐波分量,各谐波分量除幅值、频率信息之外还包括能量信息。文中基于Prony算法给出了一种能量表达式,在此能量表达式下发现变压器内部故障时基波的能量与二次谐波能量之比远大于励磁涌流时基波能量与二次谐波能量之比,因此可以利用此特征区分励磁涌流和内部故障。最后仿真验证了该方法的有效性及与传统识别方法相比所具有的优势。     

变压器励磁涌流和内部故障识别新判据

研究变压器差动保护中的关键问题:励磁涌流和内部故障的识别。根据Prony算法能够精确、快速地分析暂态信号的原理,利用Prony算法求取的原信号中基波和二次谐波的幅值和衰减因数,建立了变压器励磁涌流和内部故障识别的新判据,并基于PSCAD/EMTDC建立了变压器发生励磁涌流和内部故障时的仿真图。分析仿真数据,励磁涌流时的Id2/Id1=06170.15,a2/a1=1.672;变压器内部故障时的Id2/Id1=00.15,a2/a1=∞2。由此可见,在变压器励磁涌流时,通过二次谐波与基波幅值之比构成的判据,灵敏度更高;而在变压器发生内部故障时,通过衰减系数构成的判据来判别,灵敏度更高。     

基于EMTP的变压器励磁涌流谐波相位差仿真分析

利用变压器励磁涌流频谱中的相位信息,对变压器偏向时间轴一侧的励磁涌流进行了分析,发现变压器励磁涌流的谐波成分中,基波相位的二倍与二次谐波的相位差总满足0°或180°的规律.利用EMTP构建仿真程序,分别对变压器空载合闸、内部故障、外部短路情况下变压器励磁涌流以及励磁涌中基波与二次谐波相位差的规律进行了系统仿真,验证了该规律的正确性,对识别励磁涌流和内部故障提供了重要依据.     

识别变压器励磁涌流的1/4周波面积比较法

为识别变压器励磁涌流和内部故障电流,提出了利用波形特征识别变压器励磁涌流的1/4周波面积比较法。该算法以工频一周波为数据窗长,将数据窗内的差流波形按时间均分为4份,根据各份面积之间的比值来识别励磁涌流和内部故障电流。该算法既能识别出单向涌流,又能识别出对称涌流,算法稳定性好,高次谐波分量对其影响也较小。该识别法与二次谐波制动原理相比,不会出现某些内部故障情况下由于二次谐波大可能造成差动保护延时动作的问题。大量的软件仿真和动模实验证明了该方法的可靠性和可实施性。     

基于变压器功率因数对励磁涌流和内部故障电流的识别

针对变压器采用纵差动保护会受到励磁涌流的影响而误动作,以及励磁涌流和内部故障时的短路电流的区分问题,提出一种根据变压器两侧三相瞬时功率因数的变化关系来识别励磁涌流和内部故障的方法.该方法简单、便捷,从能量的角度进一步揭示了变压器励磁涌流与内部故障电流本质不同.     

变压器保护新原理

变压器通常采用纵差动保护作为主保护,纵差动保护会受到励磁涌流的影响而误动作。目前已有很多识别励磁涌流的方法,但都有其局限性,不能绝对可靠地区分励磁涌流和空投于故障变压器的短路电流。该文提出了一种不受空投时励磁涌流影响的变压器差动保护原理,并用阻抗原理反应空投于内部故障。这种保护配置在内部故障时有很高的灵敏度,在外部故障时又有很强的制动作用,不反映空投时的励磁涌流,却能反映变压器空载合闸时有故障的情况,解决了变压器差动保护的难题。     

变压器励磁涌流和内部故障识别新判据

针对励磁涌流和内部故障识别这个变压器差动保护关键问题,利用Prony算法求取原信号中基波和二次谐波的幅值和衰减因数,建立了一种新判据:二次谐波与基波幅值之比(Id2/Id1)及衰减系数之比(a2/a1).当励磁涌流时,Id2/Id1>0.15,a2/a1<2;而当变压器内部故障时,Id2/Id1<0.15,a2/a1>2.这一结果是通过分析基于PSCAD/EMTDC建立的变压器发生励磁涌流和内部故障时的仿真图得到的.所建议的识别励磁涌流和内部故障的新判据具有高的灵敏度.     

基于采样值相关原理的变压器保护方案

为提高变压器微机保护性能,提出一种基于采样值相关度的变压器差动保护新方案,利用变压器两侧电流的采样值波形的相关度来有效识别变压器内部故障和外部故障,利用相关原理提取等效瞬时电感变化规律来区分励磁涌流和匝间短路故障。动模实验表明新判据能够快速、可靠地判别变压器内外部故障和励磁涌流。由于借鉴了常规比率差动的定值整定思想,使得新判据定值的整定简单易行,同时基于这种方法的判据对频率偏移和谐波的影响也有一定的抵御能力,在工程中具有良好的实际应用价值。     

基于瞬时励磁电感频率特性判别变压器励磁涌流

基于变压器瞬时励磁电感基频分量的有无，提出了判别励磁涌流与内部故障的新方法。涌流时变压器铁心必然经历饱和与非饱和过程，瞬时励磁电感是时变、交替变化的，具有较大的基频分量；内部故障时，变压器铁心工作于线性区，瞬时励磁电感恒为常数，无基频分量。据此，可实现励磁涌流与内部故障的有效判别。但瞬时励磁电感很难精确求取，为方便计算，提出了等效瞬时电感的概念，论证了其基频特性的等效性。动模实验有力地证实了所提方法的可靠性与安全性。     

Decision Tree based discrimination between inrush currents and internal faults in power transformer

This paper presents a new approach for discriminating inrush currents from internal faults in case of power transformer protection using Decision Tree (DT). Differential current of one cycle inrush and internal faults are taken as inputs to the Decision Tree with corresponding target outputs as ‘0’ for inrush and ‘1’ for internal fault conditions. The DT is trained with inrush currents and internal faults with wide variations in operating parameters of the power network and provides accurate results in distinguishing inrush currents from internal faults. The proposed DT based algorithm is found to be accurate and robust, and thus highly suitable for power transformer protection.     

电力变压器励磁涌流判别的自适应小波神经网络方法

励磁涌流识别一直是电力变压器差动保护中比较关注的问题。文中提出了一种基于自适应小波神经网络实现变压器励磁涌流判别的新方法。结合励磁涌流和内部故障电流的特点，构建了一个四层的自适应小波神经网络模型，并对其具体的实现方法进行了详细的分析；利用ATP—EMTP程序进行仿真计算生成训练样本和测试样本，对所构建的网络进行了训练和测试，结果表明自适应小波神经网络能准确、可靠地识别出变压器的励磁涌流状态。     

Internal fault current identification based on wavelet transform in power transformers

This paper presents a novel approach for differential protection of power transformers. This method uses wavelet transform (WT) and adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) to discriminate internal faults from inrush currents. The proposed method has been designed based on the differences between amplitudes of wavelet transform coefficients in a specific frequency band generated by faults and inrush currents. The performance of this algorithm is demonstrated by simulation of different faults and switching conditions on a power transformer using PSCAD/EMTDC software. Also the proposed algorithm is tested off-line using data collected from a prototype laboratory three-phase power transformer. The test results show that the new algorithm is very quick and accurate.     

跟踪式二次谐波涌流制动改进方法

针对二次谐波制动原理存在的问题，提出一种新的二次谐波制动原理。通过判断变压器的开关位置和差流大小来改变涌流闭锁二次谐波门槛值，在空载合闸和故障切除恢复电压的过程中监视变压器内部故障和励磁涌流，达到在不会拒动的情况下更准确地判断励磁涌流、防止保护误动的目的。该方法具有实时跟踪的功能，克服了单一定值不能实现可靠制动的缺点。验证表明新方法具有较高的可靠性和灵敏性，可以克服传统制动方法的缺点，实现对励磁涌流现象的可靠制动。     

基于电子式互感器的变压器励磁涌流识别方法

随着电子式互感器研究的日趋成熟及智能变电站的快速推进,智能变电站已广泛采用电子式互感器获取电流及电压信号。传统的变压器保护采用励磁涌流中的二次谐波含量区分励磁涌流和故障电流,从而对差动保护进行闭锁。但在空投或故障切除后恢复供电时,变压器内部发生轻微匝间故障,受非故障相励磁涌流的影响,差动保护可能延迟动作甚至拒动。针对上述原理的缺陷,提出了二次谐波“或”闭锁原理加故障开放的励磁涌流识别方法。试验结果表明,改进方案能明显提高变压器内部故障时差动保护的动作速度。     

基于最小二乘矩阵束的励磁涌流识别方案

准确、快速地切除变压器故障直接影响电力系统能否持续安全稳定运行,励磁涌流的鉴别正是变压器保护中的重要一环。为了有效辨识励磁涌流与故障电流,避免变压器差动保护的不正确动作,利用变压器励磁涌流与短路故障电流频域信息的差异,提出了一种基于最小矩阵束算法的励磁涌流识别新方案,以变压器两侧的差动电流作为信号量,通过矩阵束算法分析采样信号中不同频率的分量,计算含衰减因数的电流能量信息熵识别励磁涌流。仿真试验证明了新判据具有原理清晰、抗干扰能力强等优点,能够正确区分励磁涌流和故障电流,为后续研究及工程应用提供借鉴和参考。     

基于波形系数的变压器励磁涌流快速识别算法

通过分析励磁涌流波形与磁化曲线的关系,提出了一种基于波形系数的变压器励磁涌流快速识别算法。利用空载合闸和内部故障后符合正弦特征的采样数据预测出参考波形,并将1／2周波内的采样数据与预测数据进行比较,以此定义波形系数。通过波形系数的大小区分变压器励磁涌流状态和内部故障状态。仿真和动模实验表明,该算法能在一个周波内准确识别出空载合闸和各种内部故障状态。     

电力变压器励磁涌流和内部故障识别新方法

区分励磁涌流和内部故障时的短路电流,是变压器差动保护的难点技术之一,虽然目前已有多种方法,但每种方法都或多或少地存在着一些问题,空载合闸误动或内部故障时拒动(或延时动作)的情况还时有发生。在引入瞬时无功功率理论的基础上,提出了一种依据变压器两侧三相差瞬时有功功率和瞬时无功功率直流分量比值的变化关系来识别变压器励磁涌流和内部故障电流的新方法。该方法不仅简便易行,而且从平均有功和平均无功的关系出发,进一步揭示了变压器励磁涌流与内部故障本质上的不同。RTDS仿真实验结果表明:该方法简单可靠,识别效果显著。