基于故障暂态分量的高压输电线路继电保护方法研究

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1、学校代号：10532学密号：S08092075级：湖南大学硕士学位论文基于故障暂态分量的高压输电线路继电保护方法研究ResearchofHigh-voltageTransmissionLineRelayingBasedOntheFaultTransientComponentsbyYANGShuaixiongB．E．(HunanUniversity)2008AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMastero

2、fEngineeringElectricalEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorProfessorHUANGChunApril，2011湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承

3、担。作者签名：日期：山卅f年√月函日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于l、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密囹。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名导师签名日期：山训年歹月如日El期：争刑年岁月c)1日基于故障暂态分量的高压输电线

4、路继电保护方法研究摘要超／特高压输电线路是我国坚强智能电网的重要组成部分。输电线路暂态保护不受过渡电阻、电流互感器饱和、系统振荡和长输电线分布电容等影响，动作速度快，在高压输电线路继电保护中有着广阔的应用前景。本文研究基于故障暂态分量的高压输电线路继电保护方法和适合输电线路故障信号频谱特点的录波数据实用压缩方法。首先，对超／特高压输电线路故障过程中暂态分量的产生原因、传播时延和故障电流的大小进行了分析，阐述了检测提取暂态信号的常用算法的基本原理，重点介绍了小波多分辨率分析理论及db系列小波。其次，讨论了

5、电流差动保护的几种判据，分析了故障暂态信号的小波分解系数在暂态保护中的应用，研究了故障暂态信号小波分解的细节系数作为保护判据初始量的优势，结合差动原理及能量谱，构造了基于两侧故障电流暂态信号的窗口能量谱的新判据，以达到高压输电线路保护速动性和可靠性的要求。运用Matlab软件对500kV高压输电线路短路故障进行建模和仿真，得到各种故障情形下故障暂态电流信号：用db6小波对故障信号进行离散小波变换(DiscreteWaveletTransform，DWT)多尺度分解，获得d4细节系数，计算判据的动作量和制

6、动量，分析其在各种故障情形不同故障参数时的动作情况。仿真结果表明，本文所提出的判据能够更快速动作，更好地适应系统故障状态的变化。故障分析是提高输电线路继电保护运行和管理水平的另一重要手段。为改善输电线路故障录波数据的存储和传输效率，提出了一种新的输电线路故障录波数据压缩实用方法。该方法针对录波数据中故障通道与非故障通道中信号频谱特征的不同，分别采用快速傅里叶变换和小波变换压缩非故障通道和故障通道故障录波数据，并采用加窗的离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform，DFT)频谱校正方

7、法提高电网频率偏移时非故障通道的数据压缩率。Matlab仿真结果表明，这种分通道分时段压缩算法的压缩性能优良，可显著减小录波数据存储空间和通信传输时间。关键字：暂态保护；离散小波变换(DWT)；能量谱；差动保护；快速傅里叶变换(FFT)；数据压缩II硕士学位论文AbstractEHV／UHVtransmissionlineplaysanimportantroleinstrongsmartgridinChina．Thetransientbasedprotectionoftransmissionlinesh

8、astheuniqueadvantageoffastoperationandimmunitytoproblemssuchasfaultresistance，currenttransformersaturation，systemoscillationandlinedistributedcapacitanceetc．So，thetransientbasedprotectionhasbroadapplicationprospectsinhigh—