利用多分辨形态梯度实现单端暂态量保护新方案

基于数学形态学中多分辨形态梯度(MMG)的概念提出了一种单端暂态量保护新方案。在MMG的基础上,提取故障产生的暂态电流信号的窗函数能量谱来实现区内外故障的识别。选取一条典型的500kV超高压输电线路并利用PSCAD/EMTDC进行仿真,所得结果表明该方案不受故障类型、故障位置、过渡电阻和初始相角的影响。同时,该算法的计算量比多尺度小波变换的计算量小,有利于工程实现。     

希尔伯特-黄变换高压直流输电线路行波保护

利用希尔伯特-黄变换法(HHT变换)对高压直流输电线路故障暂态电压信号进行了分析处理.根据线路暂态电压信号的Hilbert能量值的大小来判断是否发生故障。     

时频联合分析在输电线路继电保护和故障定位中的应用综述

传统工频保护面临可靠性与速动性的矛盾,难以实现超高速动作,而现有基于暂态量的方法虽在动作速度上有所提高,但其利用的故障信号往往局限于时域信息或部分频域信息,无法满足可靠性要求.综述现有基于暂态量的高压输电线路保护和故障定位方法,提出基于时频联合分析的输电线路继电保护和故障定位思想,综合利用暂态信号的时域和频域特征,提高现有暂态量保护方法的可靠性和故障定位的精确性.     

基于时频谱相似度的高压直流线路行波保护方法

直流输电线路保护系统是支撑直流工程安全稳定运行的保障,中国高压直流线路大多采用信号变化率作为保护判据,在发生高阻接地故障时具有拒动的风险。为此,该文分析直流线路区内与区外故障电流行波的特征,提出一种基于时频谱相似度的高压直流线路行波保护方法。该文所提方法基于直流系统自身固有的结构与参数特征,充分利用故障暂态所产生的电流暂态信号中蕴含的丰富故障信息,在高阻接地故障情况下依然能够准确识别故障区域。     

基于边界电流的柔性直流线路保护新方案

基于模块化多电平换流器的柔性直流输电线路保护技术越来越受到关注,由于MMC-HVDC与传统高压直流输电有所差别,提出一种基于边界电流的新型柔性直流线路保护方案。通过对MMC-HVDC直流线路在不同位置发生各类故障时线路边界电流波形的变化特征进行分析,当线路发生内部故障时,其暂态过程中线路整流侧出口电流值明显大于逆变侧出口。当线路发生外部故障时,两端电流值则无明显差异。在此基础上,提出基于边界电流波形差异度的MMC-HVDC直流线路保护判据,并在PSCAD/EMTDC中搭建双端MMC-HVDC模型。大量的仿真结果表明,该保护方案能够正确地判别区内故障和区外故障,具有较高的可靠性。     

基于电流相关性的高压直流线路纵联保护新原理

针对传统高压直流输电线路电流差动保护快速性差、耐过渡电阻能力低等问题,提出一种基于电流相关性的纵联保护方案。以直流滤波器阻抗频率特性为基础,对直流输电线路区内、外故障对应的故障附加网络进行理论分析发现:区内故障时,直流线路两端特定频点电流故障分量呈强正相关性;区外故障时,直流线路两端特定频点电流故障分量呈强负相关性。据此,可判别区内、区外故障。大量仿真结果表明,所提出的纵联保护方案原理简单、计算量小,能够快速、可靠识别区内、区外故障,且耐过渡电阻的能力强,不受线路分布电容影响。     

暂态故障分量电流的计算分析

当利用故障分量实现输电线路电流差动保护时,邦联暂态情况下线路两侧邦联份量电流的相对关系是一个重要的参考依据。为此,采用运算法对超高压输电线路发生外部故障的暂态过程进行定性计算分析。计算过程中应用叠加原理求出线路两侧的故障分量电流,然后进行比较,最后得出有用结论。     

双极直流输电线路暂态高频小波能量保护

随着高压直流输电的推广,针对直流系统的保护配置也在不断改进。直流线路作为直流输电系统的核心元件,其保护配置一直是研究重点。本文利用小波变换提取故障暂态时电压高频信号,通过检测电压高频信号小波能量突变量的大小及比较正负极小波能量的大小,提出一种直流输电线路的全线速动保护新方法。该方法原理简单、动作迅速、耐过渡电阻能力强。利用PSCAD搭建仿真模型,对各种类型故障进行仿真,结果表明,该保护具有绝对的选择性,能有效可靠保护直流线路全长。     

基于小波神经网络的超高压输电线路行波测距保护研究

针对超高压输电线路的超高速保护而建立人工神经网络模型,将输电线路行波信息和高频暂态电流信号经小波变换数据预处理,并提取相关时域和频域特征值之后作为分布式神经网络的输入,以通过人工神经网络来准确识别线路故障类型、故障位置,为实现保护的超高速动作提供判据。     

基于宽频信息挖掘的同塔双回输电线路单端故障测距研究

基于同塔双回输电线路故障时激发的宽频暂态信息,充分利用同塔双回输电线路中非故障线路作为宽频暂态信息的传播通道,提出了利用两条线路上故障宽频信息比对的方法进行单端测距的措施.以零序电流为主要测量信息,对两回线路的零序电流进行全频域分解,挖掘宽频信息特征,并将整体特征作为输入,运用BP神经网络进行训练,区分出故障线路与非故障线路.对故障线路与非故障线路同端检测以提取全频暂态电气信息,利用S变换作为暂态信号分析工具,寻找故障线路与非故障线路的三相瞬时功率突变的时间点,综合运用算法融合的优势形成智能判据,实现故障线路测距,并通过仿真验证了该方法的有效性.