换流站内的交流系统故障分析及保护动作特性研究

换流站内发生的交流系统故障会对交直流系统产生严重的危害。通过对换流阀换相电压的特性分析指出：站内发生交流接地时会伴随桥臂短路及交流系统复故障的出现;相间故障则表现为不平衡换相。通过接地故障发生后换流阀的电流时间函数来说明故障电流呈现交流多相短路的特征。通过故障等效交流电路来研究交直流保护特性,并得出结论：对于接地故障,电流互感器（current transformer,CT）安装在不同位置时,阀短路保护、桥差保护均能正确动作;但发生相间故障时,却会造成某些工况下保护不能动作;在连接高端阀的交流系统接地时交流保护的距离元件有时会有超越现象。最后提出采用零序补偿分量的方法来提高启动元件的性能。CIGRE高压直流（high voltage direct current,HYDC）模型验证了分析结论。     

一种适用于暂态保护的模糊故障选相新方案

提出一种配合暂态保护的模糊故障选相方案,该方案是分析暂态电流在线路上的传输耦合特征的基础上提出的。其对小波提取的一定频段暂态电流差值建立相似性测度分析,并使用模糊集合对相关性测度的隶属性综合评判来进行选相。基于该原理的选相装置动作迅速,以配合暂态保护使用,并且不受过渡电阻、故障初始角、振荡中发生故障的影响,均能进行正确选相。EMTP对典型线路故障的仿真说明了该方法的正确性。     

基于采样值相关法及改进型判别超高压输电线路的故障性质

提出一种基于采样值相关性及改进型分析的电力系统单相自适应重合闸方法，能够在各种运行方式下正确区分瞬时性故障与永久性故障，从而提高了线路的重合闸成功率。在分析断相后各电气量特性的基础上，该方法用采样值经滤波后进行相关分析来判别故障性质，并提出用一次改进相关型及二次改进相关型判别线路的故障性质。在长线重负荷等对传统判据不利的因素下，对以上3种相关型算法进行综合比较，得出3种相关型应用于各种故障性质判据的适用性，并得出最优的判别方法。EMTP仿真测试表明以上算法的可行性，该新算法在微机保护装置中具有实时应用的前景。     

基于模糊神经网络的变压器励磁涌流鉴别的研究

针对目前研究领域中基于神经网络的变压器励磁涌流鉴别方法存在着的误判现象,提出利用高木- 关野模糊神经网络来实现鉴别的新方案。经仿真实验表明:该方案能更准确地判别出变压器内部故障和励磁涌流,具有很高的可靠性。     

变电站远程智能巡检系统研究与应用

基于传统变电站人工巡检的方式容易造成巡检不及时、漏检、故障判定不准、现场环境对人员安全性带来潜在危险等问题,通过融合监控技术、通信技术、信息处理技术,建立变电站远程智能巡检系统。这可以实现对各类输变电设备的实时感知、远程监控、智能巡检。系统采用浏览器/服务器(B/S)三层网络分布式结构,划分为应用端、网络通信端、服务端。通过布设的仪器仪表、监测设备进行终端数据采集。基于RS-232、RS-485标准接口,以及无线传输和以太网相结合传输方式,进行子站和检测装置间数据和图像信息传输,采用SQL数据库和Web服务器实现对不同数据类型的存储和访问。通过将该系统应用于实际变电站的远程巡检工作中,表明该系统有限实现了变电站远程图数采集和联动、远程智能巡检,能及时对故障设备发出预警,并有效处理设备缺陷。     

快速双非凸回归算法及其电力数据预测应用

为适应产能输出、运营效益等电力数据预测应用,文中提出一种快速双非凸回归(double nonconvex regression,DNR)预测算法。首先,将经典稀疏编码分类技术解释为预测回归模型,并划分为训练阶段和测试阶段,使之适合标量预测应用;其次,针对经典Lasso模型存在的稀疏性不足以及噪声拟合单一问题,该算法通过l_p范数约束逼近原始稀疏编码问题的误差重构项和系数正则项,具有更为灵活的模型形式和应用范围。最后,通过交替方向乘子框架实现了重构系数的优化升级策略。为确保ADMM优化子问题具有快速解,提出一种改进的迭代阈值规则用于更新非凸l_p约束项,解决了原始算法陷入的局部最优问题。在电力企业实际运行产出和运营指标数据上的实验结果表明,DNR在预测效果和预测效率上均优于经典的支持向量机、BP神经网络以及非凸约束预测方法。     

基于可编程芯片及数字信号处理器的微机保护硬件平台设计方案

微机保护经历多年发展后 ,系统各方面的性能都有了跨越式的发展。随着微电子技术的进步 ,出现了DSP以及CPLD/FPGA等高集成度、超大规模的芯片。本文将探讨CPLD/FPGA与DSP的各种组成方式构成的保护设计方案 ,包括DSP的外围芯片式专用信号处理芯片式及片上系统 (SOC)式 ,并提出多DSP控制式的设计方案。分析了各种方式的典型配置 ,给出详细的比较及应用场合。     

基于采样值相关法及改进型判别超高压输电线路的故障性质

提出一种基于采样值相关性及改进型分析的电力系统单相自适应重合闸方法,能够在各种运行方式下正确区分瞬时性故障与永久性故障,从而提高了线路的重合闸成功率。在分析断相后各电气量特性的基础上,该方法用采样值经滤波后进行相关分析来判别故障性质,并提出用一次改进相关型及二次改进相关型判别线路的故障性质。在长线重负荷等对传统判据不利的因素下,对以上3种相关型算法进行综合比较,得出3种相关型应用于各种故障性质判据的适用性,并得出最优的判别方法。FMTP仿真测试表明以上算法的可行性,该新算法在微机保护装置中具有实时应用的前景。     

基于小波包分析的录波数据压缩原理

本着对数据采样率、压缩率要求较高的原则,提出了将最优小波包基变换应用到故障行波数据的压缩上。对故障暂态信号采用更高频率进行采样,利用小波可变时频窗及检验信号奇异性的优点进行信号分解．在此基础上,利用小波包最优基对高频段即细节部分再分解而获得局部最优信息的优点进行故障数据的综合压缩。EMTP依频线路上仿真．并分析了压缩后数据的实用性,说明用该原理实现的录波器压缩数据．在失真率较小的情况下,得到较高的压缩比。‘