自适应神经元输电线路反时限过流保护

本论述了一种基于自适应神经元方法实现输电线路的单片机反时特性曲线的新技术。该技术在对故障电流量进行测量、分析和判断的基础上,采用三种典型的反时限特性议程,基于自适应神经元的方法,综合考虑线路故障状态的特征,使用三个自适应神经元,并根据单个神经元的智能控制算法,推导出自适应神经元的反时限保护特性算法,从而解决了单片机不能实现的反对限指数运算,减小或消除了采用查表法的相对误差和时延。该方案具有很强的实用性。     

基于DE-PSO算法的反时限过流保护定值整定优化

反时限过流保护继电器能够迅速、可靠地切除电力系统中的故障部分,在很大程度上取决于准确的定值整定。为了充分发挥继电保护装置的性能,文章结合实际运行情况中需要满足的选择性、灵敏性等条件,将反时限过流保护整定计算转化为多约束、多变量的非线性优化问题,建立了反时限过流保护定值整定优化模型;在此基础上,为解决现有粒子群算法容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于PSO和DE的混合算法作为定值整定模型的求解算法,并采用4个带有局部最优解的基准函数进行优化对比测试,验证了该算法的适用性和可靠性。最后的仿真算例验证结果表明,采用该算法能够有效提高反时限过流保护的速动性。     

集成型反时限馈线过流保护装置研制

本文介绍集成电路构成的具有反时限特性的低压馈线过流保护装置．这种保护装置按电力系统中常用的GL系列型过流继电器技术规范设计，技术上具有动作特性稳定，参数整定简单，调试维护方便，运行可靠等优点，设计中重点考虑了装置的现场抗干扰能力．     

基于改进粒子群算法的含DG配网反时限过流保护定值优化方法

随着分布式电源接入配电网带来故障电流大小、潮流方向的改变,配网继电保护整定工作愈发艰巨。针对含DG配网反时限过电流保护定值优化问题,考虑配网故障不确定因素、继电器固有属性与继电保护的“四性”要求,在粒子群算法(PSO)更新过程中引入“全局历史平均最优解”与动态惯性权重相关概念,提出基于改进粒子群算法(MPSO)的含DG配网反时限过流保护定值优化方法。结论表明,MPSO能有效避免定值求解陷入局部最优困境,适用于含DG配网反时限过电流保护定值优化问题。     

基于热效应的反时限过载保护算法

常用的反时限特性曲线都只是过载数学模型,只描述在过载情况下电流与动作时间之间的反时限关系,不能正确反映非过载及临界过载电流的热效应对反时限动作时间的影响.本文基于导体发热的物理模型,提出了一种适合任意负载电流的反时限过载保护算法--速推算法.     

配电网DG对反时限过电流保护的影响

针对分布式电源(DG)接入配电网后可能引起保护误动作的问题,分析了分布式电源接入配电网后对短路电流的影响,推导了各种情况下短路电流的计算公式,分析了反时限过电流保护误动作的可能性,对一个10 k V配电网的反时限过电流保护的启动电流和时间特性系数进行了整定计算,仿真分析了短路电流和动作时限的变化及反时限过电流保护误动的可能性.结果表明,仅当DG所在线路上DG上游发生故障时,处于故障点和DG之间的保护发生误动作的可能性较大.     

反时限电流保护浅析

电流保护分为定时限和反时限两大类,定时限电流保护应用广泛,反时限电流保护也十分简单,以存在配合的线路反时限零序电流保护和发电机负序反时限过流保护为例,介绍了选择曲线、确定待定参数的方法和技巧。     

发展和推广反时限过电流保护——配电系统微机保护

本文提出了配电系统微机反时限过电流保护的反时限、强反时限和极强反时限三种保护特性及数学模型、程序框图和整定计算方法，实例说明发展和推广微机反时限过电流保护的可能性和必要性。     

发展和推广反时限过电流保护——配电系统微机保护

本文提出了配电系统微机反时限过电流保护的反时限、强反时限和极强反对限三种保护特性及数学模型、程序框图和整定计算方法。实例说明发展和推广微机反时限过电流保护的可能性和必要性。     

过流反时限保护的实时控制

对矿用高压配电装置中的过流反时限保护功能进行了分析，并针对实际应用中存在的问题提出了改进方案。     

IGBT过流保护方法的研究

介绍了ＩＧＢＴ过流的特点和过流保护的特殊问题，给出了过流保护的方法和综合保护的方案，并进行了试验，还介绍了过流保护中的抗干扰措施     

GL—1型三相电动机过流保护装置

继DX-1型电动机断相保护装置后,我们又试制了GL型三相电动机过流保护装置,GL型电动机过流保护装置是用于当三相电动机出现过负荷,绕组对地短路和断相等三种故障时,能自动切断三相电源,从而防止上述故障出现时烧毁电机。当流过电动机的电流超过额定值的25%时,保护装置就能动作。为防止起动时大电流引起误动或不能起动,保护装置有10-30秒延时。GL型三相电动机过流保护装置适用于农村无人经常照看的各种电动机,起保护作用,     

晶体管过流保护的返还时间与相间影响

对于由时限阶段来保证选择性的保护装置,其返还时间过长有引起越级跳闸的可能。普通用机电原理实现的保护在故障切除后实际上是瞬时返还的,因此相配合的保护之间,时间级差的选择,一般只考虑开关的分闸时间和时间继电器的正、负误差,而没有计及保护的返还时间,并且在继电器的检验规程中也没有返还时间这一项。但是对于晶体管保护,由于通常在电压形成迴路中有滤波器,尤其是过流保护,为了简化电路常采用简单的电容滤波。这     

数字程控交换机过压过流保护

现在程控交换机已普遍得到使用,由于程控交换机一般采用大量集成电路,雷电等外来干扰所产生的冲击电压容易使集成块损坏,本文就配线架及交换机的用户电路、中继电路、供电系统、接地系统等方面,讨论对交换机的过压过流保护。     

线路保护的仿真算法与实现

介绍了ＷＸＨ─１５型微机线路保护面板和功能,根据其距离保护的工作原理,导出了距离保护的数学模型及动作判据。应用ＳＴＡＲ—９０仿真系统支持下的模块化的建模方法,开发了距离算法和保护装置算法,在此基础上实现了距离保护的仿真。应用结果表明,该仿真模型及算法在建模时简单实用,能满足仿真培训要求。     

电动机微机保护中的保护算法及有关问题

从介绍谐波对电动机发热的影响出发，分析了相应的微机保护算法及有关问题。     

电动机微机保护中的保护算法及有关问题

从介绍谐波电动机发热的影响出发，分析耵应的微机保护算法及有关问题。     

用单片机实现对异步电动机的保护

介绍了以80C51单片机为核心的异步电动机保护系统,其保护原理完善,实现了全数字化处理,具有抗干扰能力强,可靠性高特点。     

基于反时限混沌郊狼优化算法的BP神经网络参数优化

针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题, 提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning, Hb-SRBFNN-OL)算法。首先, 将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中, 规避过拟合或欠拟合问题。其次, 基于进化学习机制, 提出上下2层的交互式优化学习算法, 上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构, 下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt, LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network, SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后, 利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出, 加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性, 分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明, 在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下, 该方法不仅能实现更快的训练收敛, 而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network, RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中, 测试集中均方根误差(root mean squared error, RMSE)最高可降低48.90%, 实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。

     

电子镇流器中的波峰因数过流保护电路

提出一种波峰因数过流保护电路．利用外部低端驱动管的导通电阻来实现谐振电感电流的采样,并且通过对波峰因数的测量实现过流检测,完成对谐振电感的过流保护,从而延长电子镇流器的使用寿命．基于0.5μm BCD工艺,在典型情况下,通过Cadence Hspice工具仿真验证,结果表明该电路能够可靠实现对谐振电感的过流保护．