基于工频量补偿算法的长线距离保护

特高压长线路的分布参数特性使传统距离保护的测量阻抗不与故障距离成正比，容易造成保护的超越或拒动。文中分析距离保护正确动作的条件:测距误差不大于故障距离与整定距离之差，提出将保护安装处的电流、电压补偿到距离Ⅰ段末端测距。仿真表明，该算法提高了距离Ⅰ段末端的测距精度，符合保护正确动作的条件，使保护正确动作。     

基于神经网络的自适应距离保护研究

超高压输电线路的距离保护必须具备足够的对过渡电阻的反应能力。在双侧电源条件 下,过渡电阻可能造成保护范围的伸长或缩短。提出了神经网络距离保护算法，通过对 样本的学习来获得保护的动作特性，具有内在的对过渡电阻和系统运行方式的自适应性。该 算法已在一实际的500 kV系统输电线路上仿真实现，考虑单相接地故障和Ⅰ段保护，在 设计的90％保护范围内具有稳定良好的保护性能。     

基于RBF神经网络的距离保护

提出了一种利用径向基函数网络(RBFN)来实现神经网络式距离保护的方法,并应用于电力系统的距离保护,以故障类型判断子网络为例对网络进行训练和检验。结果表明,RBFN神经网络式距离保护具有很好的模式识别能力,而且训练时间大大减少,满足继电保护的要求。     

特高压长线路距离保护算法改进

特高压长距离输电线路呈显著的分布参数特性，其电容电流很大。分析表明，线路末端三相故障时，线路首端的测量阻抗不与故障距离成正比。研究指出，相间距离保护的测量阻抗与故障距离呈双曲正切函数关系，而传统接地距离保护应用于特高压长线路时存在原理性缺陷。理论分析并推导了新的接地距离元件测量阻抗的计算表达式，并提出了距离保护的改进措施，大量仿真证明了改进措施在特高压长线路上应用的正确性与有效性。     

基于遗传学习算法和BP算法的神经网络在矿坑涌水量计算中的应用

本文采用遗传学习算法和误差反向传播算法(BP)相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络(BPN)，即先用遗传学习算法进行全局训练，再用BP算法进行精确训练，使网络收敛速度加快和避免局部极小。作为实例，本文将该方法运用于多维时序问题。根据山东省黑旺铁矿的矿坑充水条件建立了一个网络，以矿坑充水的各种控制因素相关资料作为样本，对网络进行训练并用训练好的网络预测矿坑涌水量。网络的训练速度及预测结果表明，该算法收敛速度较快，预测精度很高，为矿坑涌水量预报提供了一种新思路和新方法。     

使用向量信号处理器完成卡尔曼滤波算法的微机距离保护

介绍利用卡尔曼滤波算法实施微机距离保护的方法。该设计方案共分五个主要部分:故障检 测,故障后电流和电压的估计(滤波),故障分类,区域计算和故障定位。并着重介绍了在向量 信号处量器TMS320上完成卡尔曼滤波算法的方法 。实验结果表明,该方案的计算精度、收敛 速度和计算工作量俱称满意。     

微机距离保护中几种接地距离继电器方案的分析比较

接地距离继电器最关键的问题之一是继电器耐受过渡电阻能力的强弱。接地故障时，由 于过渡电阻的存在可能导致继电器稳态超越或拒动，从而严重地影响了接地距离保护的性能 。文章对几种用于微机距离保护中的接地距离继电器的运行特性进行分析和比较，以期获得 性能最优的接地距离保护方案。     

基于遗传BP算法的日径流预测

用遗传算法和BP算法相结合的混合算法来训练日径流神经网络预测模型的权值，即先通过遗传学习算法进行全局训练，再用权重调整BP算法进行精确训练，这一算法克服了BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷，实例证明提高了预测精度。     

反时限距离保护原理的改进

反时限距离保护是解决近范围快速动作与保护范围末端可靠动作之间矛盾的最好策略。鉴于距离保护动作特性的二维性,目前均采用阶段式开放距离范围的策略达到反时限的效果。提出了一种新型反时限距离保护实现方法,采用相似动作区域的概念,首先根据测量阻抗,确定其所在的二维动作区域边界,根据参考点（一般选择动作原点）将此二维动作区映射为对应的一维同比缩放因子,然后依据此缩放比例因子构造反时限动作方程,由此实现了距离保护的连续反时限动作特性。理论分析表明此方法的合理性,并结合距离保护装置开发实际,给出了具体的实现方案。大量ATP仿真分析表明,此方法可行、有效。     

线路自适应阻抗距离保护方案设计

继电保护需要适应频繁变化的电力系统运行方式,正确切除发生各种故障的设备,适应能在参数变化时保持系统的标准特性,形成以自适应方式控制的继电保护——自适应保护。为此,文章介绍了自适应在阻抗距离保护中的应用,并设计了保护方案和实现原理,使阻抗距离保护适应故障类型、系统运行方式的变化,并处于最佳状态。     

基于改进粒子群算法优化BP神经网络的西江水质预测研究

为了提高西江水质预测的精度,提出一种改进粒子群算法优化BP神经网络的水质预测模型。首先,为提高PSO算法的收敛速度并避免其陷入局部最优,PSO算法种群被划分为普通子群、优良子群和较差子群,提出一种云模型改进PSO惯性权重的云模型粒子群算法;其次,针对BP神经网络存在收敛速度慢和局部最优的问题,运用云模型粒子群算法迭代寻优获取BP神经网络的最佳初始权值和阈值;再次,将影响地表水质等级的主要因素作为CPSO-BP的输入,水质等级作为CPSO-BP的输出,建立CPSO-BP的水质等级预测模型。以西江2011年-2018年的水质监测数据为研究对象,与PSO-BP、GA-BP、DE-BP和BP模型进行了对比,研究结果表明,CPSO-BP水质预测的精度最高,且具有更快的收敛速度。     

TCSC谐波对输电线路距离保护的影响

分析了TCSC的结构、运行模式及谐波特性，着重研究了TCSC对保护安装处电压的影响，对线路电流序分量相位的影响，以及TCSC谐波对距离保护的影响。认为稳态条件下，距离保护性能不受TCSC的影响;故障条件下，也基本不会降低距离保护的性能。     

距离保护第Ⅲ段整定计算的探讨

作者介绍了距离保护第Ⅲ段整定计算方法的探讨,对灵敏度之间配合问题进行分析,得出结论。     

仿生算法优化BP神经网络在降雨空间插值中的应用

人工神经网络能够充分挖掘已知样本中的规律,从而对未观测数据进行预测,可应用于降雨量空间插值计算中。在BP神经网络进行降雨空间插值的基础上,引入遗传、粒子群和蚁群3种仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,将优化后的BP神经网络应用于三峡区间流域年、月和日3个时间尺度的降雨空间插值中。结果表明:仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值优化求解后,降低了BP神经网络陷入局部最小以及过拟合的风险,在插值过程中表现出较好的稳定性,取得了理想的插值结果。     

电力系统振荡对距离保护的影响及其闭锁

由于电力系统振荡对传统距离保护的影响较大,而闭锁措施在实际应用时不能准确开放速断保护。只能以较长延时的保护来切除故障;微机型距离保护的振荡闭锁措施较为全面,保护能够快速切除故障。很好地满足了对保护速动性的要求。     

反向分支支路故障对距离保护的影响

反向经分支支路故障对距离保护的影响以前未能引起关注，文中结合实用的四边形继电器特性对这种故障情况进行了系统的分析，得到这种故障条件下测量阻抗和方向阻抗的变化轨迹及其特性，提出了方向特性门槛的参数的参考选择范围，发现了现有的四边形特性方向距离保护在反向经分支支路故障时有误动的可能。     

浅析输电线路基础边坡保护距离

在输电线路竣工验收过程中,经常发现塔基的边坡保护距离a值不够,文章分析了造成边坡保护距离a值不够的原因有施工方不严格按图施工、测量错误、设计原因。针对该问题,最有效的办法是设计人员在配置陡峭地形的基础时,采用掏挖基础或人工挖孔桩基础,并加大基础埋深。在问题出现后,采用补救措施,采用挡土墙或浆砌石回填。不管采用哪种措施,都是为了保证输电线路运行的稳定性和安全性。     

测距式行波距离保护的研究（一）——理论与实现技术

阐明了测距式行波距离保护的特点，对测距式行波距离保护的动作性能进行了全面的分析讨论。就其核心部分——故障测距元件的构成、定时器控制量的选择、方向行波到达时刻的判定以及测量精度的考虑进行了全面的分析，指出了在实现距离测量元件、距离保护Ⅰ段和Ⅱ段中具体的技术关键，提出了有效的对策。为进一步研制测距式行波距离保护装置提供了理论和技术依据。     

一起距离保护拒动的分析

猫跳河五级电站五四线距离保护在相继故障中拒动，分析原因为断线闭锁元件中电容干涸变值引起，并对直流逻辑回路存在的缺陷进行了处理．     

浅析吉牛水电站距离保护行为

吉牛水电站的距离保护是高频通道的纵联保护,对被保护线路全线任何地点的任何故障均能瞬时有选择性地切除。详细分析了吉牛水电站允许超出的高频保护方案,从物理概念出发,分析了线路保护在允许超出的保护方案中其摇摆过程的距离保护行为,表明该方案能够满足在稳定摇摆过程防止跳闸,同时在不稳定暂态下跳闸。依据该方案,从电气设备及电力系统稳定角度出发,得到了距离保护正常切除故障的典型故障切除时间。