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。     

利用数学形态学提取暂态量的变压器保护新原理

提出了一种识别变压器励磁涌流和短路电流的新方法，该方法在利用数学形态梯度进行边沿检测的同时， 采用形态开闭运算有效地提取出高频暂态电流信号。在比较励磁涌流和故障电流形成暂态信号各自特点的基础上，提出了一种变压器保护新方案。该方案不受对称性涌流的影响，并且可对暂态信号进行实时、高精度的提取。动模试验仿真结果验证了该方案的可行性。同时，该算法的计算量较多尺度小波变换计算量小，有利于工程实现。     

基于小波包和改进BP神经网络的变压器励磁涌流识别方法

根据励磁涌流和内部故障电流的波形特征存在巨大差异,提出一种基于小波包和改进BP网络的识别励磁涌流的新算法。利用小波包对励磁涌流和故障电流信号进行分解和重构,提取小波包重构系数,计算各频段的能量并进行归一化处理,构造能量特征向量,作为BP网络的输入样本,进行训练和测试,提出保护判据。经过PSCAD/EMTDC和MATLAB软件对大量样本进行仿真验证,证明该方案能够快速准确地识别励磁涌流和内部故障电流。     

基于形态开闭运算和结构元素选取原则的励磁涌流识别新方法

大型电力变压器在空载合闸的过程中,至少有两相会产生额定电流几倍甚至近十倍的励磁涌流,波形明显变形且呈尖顶波特征,而故障电流基本为基频正弦波,峰谷较平。基于此,提出了一种利用数学形态学来识别变压器励磁涌流的新方法。该方法深入分析形态开和闭的运算效果,指出一维形态学开、闭运算的遗传性,进而推导出自不变的性质。在此基础上,由采样信号经处理得到正弦帽结构元来对原信号作形态学开、闭运算,定义并构造出反映波形峰谷凹凸特性的峰谷系数,并根据三相差流的峰谷系数之积作为判据来区分变压器励磁涌流和故障电流。理论分析及仿真试验结果表明该方法简单实用且判断速度快。     

基于Hausdorff距离算法的变压器差动保护新判据

对变压器励磁涌流和故障电流波形整体形态的特征进行分析,利用两者之间相似度差异,结合Hausdorff距离算法在图形相似度方面的优势,构造基于Hausdorff距离算法的变压器差动保护新判据,该判据采用归一化后的差流序列和标准正弦波序列之间的Hausdorff距离值进行判别,以区分变压器的励磁涌流(包括对称性涌流)和故障差流(包括故障电流叠加励磁涌流)。通过仿真试验验证所提新判据的有效性、快速性和抗干扰性。     

基于形态学-小波识别变压器励磁涌流

针对变压器差动保护多年来一直存在的区分励磁涌流和内部故障电流的难题,提出了一种区分变压器励磁涌流和故障电流的新判据.将形态学滤波器作为保护的前置滤波单元.在保留故障信号特征的前提下,尽可能地抑制各种干扰的影响.利用小渡多分辨分析的理论,提取出信号多个频段下的小波谱能量,通过选取合适的高频能量和低频能量的比值实现励磁涌流和故障电流的判别.该方法原理简单,易于实现,无需任何先验参数.通过对动模试验数据的分析表明.该方法能够在7～8 ms内快速地区分励磁涌流和故障电流,具有较高的可靠性和灵敏性.     

基于PWM波形特征的励磁涌流识别方法

在分析励磁涌流与区内故障电流波形特征差异的基础上,提出了一种利用调制得到脉冲宽度调制(PWM)波形特征来识别励磁涌流的方法。分析了利用励磁涌流调制得到PWM波形与利用故障电流调制得到PWM波形的差异,设置了2个判据来识别励磁涌流和区内故障电流。所提方法原理简单,灵敏性好,具有一定抗电流互感器饱和能力,可靠性高。MATLAB仿真结果表明,所提方法可准确、快速识别各种情况下的励磁涌流和变压器区内故障电流。     

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。     

继电保护通讯(四十八)

【变压器励磁涌流新判据】1　利用励磁涌流和故障电流的波形特性(1)励磁涌流波形如图 1所示。图 1　励磁涌流波形Ａ′Ｂ′区间的波形向上凹 ,其二阶导数大于零。(2 )故障电流波形如图 2所示。图 2　故障电流波形Ａ″Ｂ″区间的波形向上凸 ,其二阶导数小于零。由此可鉴别励磁涌流和故障电流。2　采用电压突变量方法(1)变压器空载合闸如图 3所示。图 3　变压器空载合闸当没有合闸于故障时 ,变压器两侧相电压由零增大至正常运行值 ,其ΔＵ >0。(2 )变压器外部故障切除如图 4所示。图 4　变压器外部故障切除外部故障切除时 ,切除故障侧电压突然…     

基于波形时域分布特征的变压器励磁涌流识别

提出了一种基于波形时域分布特征的新型变压器励磁涌流识别方法。文中在直方图技术的基础上定义电流波形分布系数,分析了变压器内部故障电流和励磁涌流的波形分布特征,在此基础上将两个不同子区间的分布系数的比值定义为波形分布特征系数,提出了根据该系数大小来识别励磁涌流的具体实现方案,并分析了确定子区间数目的理论依据。利用动模实验和数字仿真数据对本方法做了验证分析,结果表明:本方法计算量小,能快速区分励磁涌流和故障电流,在可靠性和灵敏性等方面的性能优于目前的二次谐波判据和间断角判据。     

基于非饱和区波形正弦度的涌流识别算法研究

提出了一种基于波形正弦度的改进算法来识别变压器励磁涌流和故障电流。该方法通过比较动态差流短数据窗波形覆盖面积的大小,来确定短路故障或励磁涌流下变压器的差流非饱和区短窗波形,并计算该短窗差流波形的非正弦度来识别励磁涌流和故障电流。理论分析及仿真实验表明该涌流识别方法在带故障空载合闸及变压器运行中发生故障时,能够正确开放纵差保护;在正常空载合闸时,能可靠闭锁纵差保护。     

一种快速识别变压器励磁涌流和内部故障的新方法

基于励磁涌流波形畸变严重，会呈现出尖顶波的凹弧特征，而故障电流则基本保持基频正弦波(凸弧)特征的思想,该文提出了一种利用波形特征快速区分变压器励磁涌流和内部故障的新方法。该方法利用初始5ms内差电流的数据（5ms数据窗）,将其拓展为长10ms的数据窗，然后通过最小二乘算法拟合差电流波形得到其近似表达式,再根据拟合曲线在各点处的曲率和凸凹特性来区分变压器励磁涌流和内部故障。动模实验表明:该方法能够快速地切除变压器内部故障，动作时间约为5ms,所需时间较短，识别灵敏度高,且实现方便，不受电流互感器饱和及非周期分量的影响。     

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。     

Studies for identification of the inrush based on improved correlation algorithm

A new scheme based on an improved correlation algorithm to distinguish between inrush and internal fault in the transformer is proposed. In this scheme, the current over one cycle of each phase is reorganized as a new measurand. Fault currents can be distinguished from the inrush current if the improved waveform correlation coefficient between the first half-cycle and the latter-half-cycle of the above measurand is over a threshold. Test results show that all types of internal faults, even those accompanied by the magnetizing inrush, can be correctly identified from the inrush with the proposed algorithm. Besides high security, this scheme has satisfactory sensitivity. In addition, this algorithm can be easily implemented in the real-time process.     

基于非饱和区域波形相关分析的励磁涌流鉴别方法

提出一种基于波形相关程度鉴别变压器励磁涌流与故障电流的新方法.该方法通过比较动态差流短数据窗内各采样点代数和的大小,寻找出励磁涌流或短路故障下变压器的非饱和区域,由非饱和区内采样数据的最大值及其位置构造出2种形式的标准正弦波,再分别计算非饱和区内差流采样波形与2种构造正弦波的相关程度,根据相关系数平均值的大小区分励磁涌流与故障电流.动模试验结果分析表明,该方法在变压器运行中发生内部故障以及带故障空载合闸时,能够快速开放纵差保护;在空载合闸发生励磁涌流时,能够可靠闭锁纵差保护,并且能够实现分相闭锁,具有较好的抗电流互感器饱和能力.     

Correlation Analysis of Waveforms in Nonsaturation Zone-Based Method to Identify the Magnetizing Inrush in Transformer

A novel algorithm based on the correlation analysis of waveforms to distinguish between the magnetizing inrush and the short-circuit fault current is proposed. The algorithm makes use of the characteristics of differential current waveform in the nonsaturation zone that it is similar to a part of the sinusoidal wave under the short-circuit fault and far different with the sinusoid under the inrush condition. To realize this algorithm, the nonsaturation zone of the transformer is decided by comparing the algebraic sum of sampling data in a short slide window of the differential current under the magnetizing inrush or the short-circuit fault, then two kinds of normal sinusoidal waveforms are structured according to the value and position of the peak point of differential current in the nonsaturation zone. The correlation coefficients between the original waveform and two structured sinusoidal waveforms are calculated, and the magnetizing inrush or fault current is judged according to the average of two correlation coefficients. The experimental results verify that the algorithm can correctly open the differential protection shortly for the internal short-circuit fault in operation, energized with a turn-to-turn short-circuit fault, reliably blocking the protection during the magnetizing inrush, and obtaining good immunity to the saturation of the current transformer. Low computation and requirements contributing to this algorithm are performed in practice.     

一种基于差流波形特征的励磁涌流识别方法

提出了一种基于差动电流波形特征的励磁涌流和故障电流识别方法。励磁涌流的共同特征是受铁芯饱和程度的影响,差动电流是流过励磁绕组的实际电流,因而这一特征表现得更加明显。定义波形系数为磁通未饱和部分对应的电流在整个周期中所占比例,当系数大于阈值时判定为励磁涌流。为防止误动,当系数小于阈值时,引入"是否完全偏向时间轴一侧"作为辅助判据,使得该方法更加可靠。最后进行空载合闸仿真试验,证明了该方法能识别各种情况下的励磁涌流,性能优于二次谐波制动和间断角判据。     

应用模糊贴近度原理识别励磁涌流的新方法

为提高我国220kV及以上变压器保护正确动作率,提出了一种基于模糊贴近度原理的识别变压器励磁涌流的新方法。该方法通过比较归一化后前后半周期波形的贴近程度来区分励磁涌流和故障电流:励磁涌流的波形畸变严重,在波形上以间断角和波形不对称的形式出现,因此归一化后前后半波贴近程度低,接近于0;而内部故障电流波形含有较少的2次谐波和高次谐波分量,在波形上以对称的形式出现,前后半波贴近程度高,接近于1。同时,应用模糊数学工具将该原理的3种类型相结合以使其优势互补。理论分析和动模实验结果表明:该方法原理简单、易于实现,可准确识别故障电流和励磁涌流,即使空载合闸于内部短路故障时保护也能迅速可靠动作。     

一种基于差动电流波形特征的励磁涌流识别新方法

分析变压器励磁涌流和内部故障电流的波形特征,提出励磁涌流识别的新方法。内部故障电流的全波傅氏计算结果与半波傅氏计算结果接近,而励磁涌流的全波傅氏计算结果与半波傅氏计算结果差别较大。根据差动电流的全波傅氏算法计算结果以及全波傅氏算法计算结果与半波傅氏算法计算结果的差值,求取半个工频周期内该差值的积分与全波傅氏算法计算结果的积分的比值。若比值大于整定值判为励磁涌流,否则判为内部故障电流。理论分析和动模试验结果表明,该方法能够快速区分励磁涌流和内部故障电流,同时可以分相制动,提高了差动保护的可靠性和安全性。