基于小波能量的变压器励磁涌流识别方法

提出了一种基于小波能量变化实现励磁涌流判别的新方法。由于励磁涌流和内部故障电流产生的机理不同,因此其能量分布是不同的。小波变换能够准确捕捉暂态信号的特征,且小波能量能够反映信号能量在时域的分布情况。采用db4作为母小波对电力系统仿真所产生的大量实验数据进行了小波变换,通过提取小波变换后的d4（第四层细节部分）并计算其能量变化情况,制定了合理的判据。实验结果表明,该方法能够准确、迅速地识别出变压器励磁涌流状态。     

基于波形互相关系数的变压器励磁涌流识别方法

励磁涌流是导致变压器差动保护误动的主要因素。提出一种利用波形互相关系数特征的励磁涌流识别方法。利用空载合闸或内部故障后的短数据窗构造一标准正弦参考波,对采样波形与构造的标准正弦波两信号的相关性进行分析,计算归一化互相关系数进行内部故障和涌流识别。内部故障时波形互相关系数为接近1的稳定值,而励磁涌流时互相关系数偏离1且其值波动显著。最后PSCAD仿真计算分析结果表明:该方法能在一个周波内准确识别出励磁涌流与内部故障,为提高变压器差动保护性能和优化变压器保护配置提供了有益的理论依据。     

变压器保护励磁涌流识别方法的研究

在介绍和分析变压器励磁涌流产生原因和机理、励磁涌流特点、目前保护装置中常用的几种制动原理的基础上,重点介绍了二次谐波制动中存在的问题,提出了几种增强变压器保护励磁涌流识别能力的新措施,包括:调整差动电流来改善分相制动;增加涌流浮动门槛定值功能;通过算法来捕捉二次谐波数据的趋势判据;在差动保护装置中增加自适应短时投入的循环闭锁功能。这些措施能够有效消除原有二次谐波制动的不足,大大提高了变压器保护的安全性和灵敏性。     

一种新型变压器励磁涌流识别方法的研究

影响变压器差动保护动作正确与否的关键是保护装置能否正确区分励磁涌流和内部故障。传统的方法在有些情况下不能很好的识别励磁涌流,引起保护误动或拒动。本文提出一种基于波形上下对称系数的新方法,并通过仿真验证了该方法的有效性。     

变压器励磁涌流的新判据

提出了两种判断变压器励磁涌流的新方法:从分析电流波形特点入手得出的二阶导数法和从励磁涌流产生的机理入手得出的电压突变量法.这两种方法同其它方法相比简单可靠,易于实现.     

基于GRNN神经网络的变压器励磁涌流识别方法

为了提高变压器差动保护识别励磁涌流与内部故障电流的能力,提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)的变压器励磁涌流识别方法。首先通过全波傅里叶算法求得差动电流的特征量作为训练样本,然后利用交叉验证法寻找出GRNN神经网络的扩展常数spread的最优值,同时也计算出训练样本的最佳输入、输出值。由这些参数构建出识别励磁涌流的神经网络,仿真结果表明:GRNN神经网络收敛性好,运算速度快,并且预测输出精度非常高,能准确、有效、快速的识别出励磁涌流与内部故障电流。     

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。     

变压器励磁涌流的新判据

提出了两种判断变压器励磁涌流的新方法 :从分析电流波形特点入手得出的二阶导数法和从励磁涌流产生的机理入手得出的电压突变量法。这两种方法同其它方法相比简单可靠 ,易于实现     

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。     

基于谐波闭锁涌流的样本电流分析

分析了二次谐波励磁涌流制动使用的2种差电流：Y,d转换差电流ia-ib和D,y转换差电流ia-i0。分析表明,2种方法识别涌流效果相当,存在转换过程中造成二次谐波减小情况,空投时容易出现误动情况,不宜采用分相闭锁。在基于更真实反映励磁电流的基础上,提出了采用样本电流ia＋xi0判断励磁涌流的方法。理论证明该方法能够有效...     

电力变压器励磁涌流与内部短路电流识别原理研究

在电力变压器差动保护中,励磁涌流与内部故障电流的判别一直是一个关键问题,文中针对目前国内外学者提出的励磁涌流识别原理和方法、技术关键及研究和应用现状进行了分析和与客观评价。并对目前现场采用的方法和一些现代智能理论鉴别中的应用进行了比较,提出了变压器励磁涌流在鉴别方法的研究和应用动向。     

基于网格分形的励磁涌流识别新方法

提出了一种基于网格分形和自适应形态滤波器识别励磁涌流与内部故障电流的新方法。在利用网格分形对差动电流进行分析的同时,通过广义形态滤波器结合自适应算法滤除网格变化曲线的各种噪声和扰动信号。在比较励磁涌流与短路电流网格曲线各自特点的基础上,提出了一种新型变压器保护方案,该方案不受Y/D接线的变压器D侧环流助增作用的影响。动模试验分析结果表明该原理能迅速、可靠地切除变压器内部故障,对轻微故障也有较高的灵敏度。     

基于不同傅里叶算法之间相似度的励磁涌流鉴别方法

利用半波傅里叶算法计算的差流基波幅值与绝对门槛值相比较来鉴别励磁涌流和内部故障电流,存在定值整定困难的缺点.提出了一种改进算法,利用全波和半波傅里叶算法计算的差流基波幅值之间的波形相似系数进行励磁涌流鉴别,克服了原方法的上述不足.理论分析和大量动模试验表明:该方法能够可靠区分励磁涌流和变压器内部故障电流,并对对称性励磁涌流具有较好的识别效果,在空载合闸于内部轻微匝间故障时,差动保护仍能快速动作出口.     

基于波形上下对称系数识别励磁涌流的新原理

提出一种新的识别变压器励磁涌流和故障电流的新原理。该原理首先计算一周波差流波形的上下对称系数,然后根据上下对称系数鉴别涌流和故障。故障电流波形具有上下对称的特征．上下对称系数近乎零值．即便含有较大衰减直流分量的情况下其值也不超过0．10;而单向涌流波形上下不对称．上下对称系数较大,一般大于0．15,在某些特定合闸角及剩磁的条件下其值较小．但仍大于0．10。本方法原理清晰,计算简单,且算法本身可以有效地抑制高次谐波,并具有抗CT饱和的能力。     

变压器差动保护涌流分析

分析了变压器励磁涌流产生的原因、励磁涌流的特点及对差动保护的影响,对目前采用的几种励磁涌流制动差动保护方案进行比较、分析,提出一种改进的制动方案。     

利用基波幅值变化特征快速识别励磁涌流和故障电流

提出了一种基于两采样值积算法快速提取基波幅值变化特征的变压器保护新原理。文中首先介绍了两采样值积算法,分析了励磁涌流和内部故障情况下,基波幅值不同的变化趋势。在此基础上,根据基波幅值下降程度的不同区分励磁涌流和故障电流。新原理计算量小,易于工程实现。动模试验表明,该原理能够在一个周波内快速切除变压器内部故障,识别灵敏度高,不受电流互感器饱和的影响,在性能上优于谐波制动判据和波形比较判据。     

基于波形不对称特征的变压器励磁涌流识别新方法

通过对变压器各种情况下波形特征的分析,提出一种利用平行四边形平行度检验变压器是否发生励磁涌流的新方法。当励磁涌流时,波形呈现出严重的上下及前后半波不对称,构成出的四边形很不规则;而变压器发生内部故障时,所构成的四边形则近似为平行四边形,所以通过平行度的大小可以有效区分变压器励磁涌流和内部故障。动模试验分析结果表明,该方法是可靠的,即使对轻微匝间故障也有足够的灵敏度。     

利用电流波形特征识别变压器励磁涌流和故障电流

提出一种利用波形特征快速区分变压器励磁涌流和内部故障电流的新方法。该方法基于涌流波形畸变严重,会呈现出尖顶波的凹弧特征,而故障电流基本保持正弦特征的思想,首先找出10ms数据窗内采样值的绝对值取得最大值的点,然后计算该点两侧相邻的2个采样步长组成的大梯形面积与2个单采样步长组成的小梯形面积和的差的总和来区分变压器励磁涌流和内部故障。动模实验表明：该方法能够快速切除变压器内部故障,动作时间约为10ms,所需时间较短,识别灵敏度高,并且实现方便,不受电流非周期分量的影响。     

利用希尔伯特边际谱鉴别变压器励磁涌流

根据励磁涌流中有很大成分的高次谐波和非周期分量,而故障电流基本保持基频正弦波的特点,研究了一种利用希尔伯特边际谱来辨别变压器励磁涌流和故障电流的新方法。该方法利用希尔伯特黄变换对电流信号按频率分离,对额定频率段的希尔伯特边际谱幅值进行积分,根据积分值与整定值关系可鉴别信号电流。经PSCAD/EMTDC和MATLAB仿真软件对大量样本的仿真验证,该方法能精确地实现变压器励磁涌流与故障电流的可靠区分。