基于人工神经网络的自适应继电保护_李风光

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1、研究与开发机机电工程技术电工程技术2010年第39卷第10期基于人工神经网络的自适应继电保护觹李风光，陈少华，马宏亮（广东工业大学自动化学院，广东广州510006）摘要：从分析自适应距离保护在电源线路发生过渡电阻短路时存在的计算缺陷入手，运用人工神经网络所具有的学习能力，使距离保护能够根据过渡电阻类型的变化给出实时在线的判断。为了验证该模型的可行性，以广东韶关电网的南水电厂到泉水电厂双端电源供电系统为实例，对其进行了仿真计算分析，均得出正确的结果。关键词：自适应；距离保护；人工神经网络中图分类号：TM77文献标识码：A文章编号：1009－9492(2010)10－0046－05

2、1引言随着电力系统的发展和对安全运行要求的提高，常规的继电保护原理和故障诊断技术已经渐渐不能适应不断发展的系统要求，因此自适应继电保护越来越受到重视，并已有广泛的研究。自适应距离保护的定值随系统运行方式和短路类型的实际情况而改变，使保护装置能更灵敏并且更快地切除故障，性能也得到显著提高［1－3］。但是自适应距离保护根本上还是以保护基本整定公式为基础，只是使某个参数进行自适应处理，这样的代价就是算法复杂化，从根本上摆脱不了整定计算的复杂过程。人工神经网络具有极高的运算速度，它可以实时实图1四边型阻抗继电器现用数字计算机技术较难实现的高精度最优算法。神经网络具有分布式存储知识结构，

3、它不仅可以存储大量信设测量阻抗Zm的实部为Rm，虚部为Xm，则图1中在息，而且连接权与连接结构都可以通过学习的训练得到。第Ⅳ象限部分的特性可以表示为：与普通计算机保护相比，基于人工神经网络的继电保护具有更高的可靠性，具有更强的自适应性和正确动作的能力［4－5］。本文通过把人工神经网络引入到自适应距离保护中，第Ⅱ象限部分的特性可以表示为：由站计算机采集所需的电压、电流量，经过处理，将这些相关的数据输入训练好的人工神经网络中。由ANN估算数据供给距离保护作为动作的判据，以达到在自适应距离保护中为解决计算倾斜角的复杂的非线性问题。第Ⅰ象限部分的特性可以表示为：2四边形阻抗继电器四边形

4、阻抗继电器是常见的一种继电器［6］，如图1所示，它是目前微机线路保护装置主要采用的特性元件，在相间和接地保护中应用都很广泛。综合以上三式，动作特性可以表示为：觹广东省教育厅项目（编号：Z02033）收稿日期：2010－04－2946机机电工程技术电工程技术2010年第39卷第10期研究与开发阻为Rf，短路电压为U觶f，则可列故障点处的电压方程：U觶f＝U觶1＋U觶2＋U觶0＝I觶fRf，保护安装B1处母线上的电压为：其中：其中：四边形特性阻抗继电器四个动作边界特性与整定方法如下。（1）边界DC，承担阻抗继电器测距作用。直线DC下倾α4角是为了在双侧电源线路上，防止相邻线路出口经

5、过假定线路的正序阻抗等于负序阻抗，上式可整理为：过渡电阻接地时的超越（误动作），如图1所示。α4按被保护线路正常功率输送情况整定，通常取7°～10°。（2）边界BC，应按避开负荷阻抗条件来整定，可称在接地短路阻抗继电器的接线方式，该给阻抗继电器之为负荷阻抗线。它的整定是在能避开负荷阻抗情况下，加入如下的电压和电流：有较好的避开弧光电阻影响的能力，为此，沿R轴方向应尽可能宽一些。由于一般在被保护起始端发生弧光电阻短路时，Rarc要比末端短路时小一些，故α3略小于线路阻抗角，可取60°左右。（3）边界OA、OE是方向边界，其主要目的是保证阻可得故障测量阻抗：抗继电器动作的方向性，当

6、被保护电路背后短路不容许误动时，OA、OE边界应如图1所示。同一般方向阻抗继电器相比，图1的四边形特性考虑了出口带弧光短路时拒动问题，边界OA下倾α1角可为15°～20°左右。边界OE，首先考虑了系统振荡时如果误动，误动时间应尽量短。此外，对距离保护应具备选相作用的阻抗继电器，边界OE应防止不对称短路时完好相阻抗继电器误动作。为此，图1中α2不宜过大，15°～20°已足够。（4）动作特性要叠加一个包括原点的矩形特性是为了其中：I觶f为流过接地电阻的过渡电流；I觶A为流过故障解决正方向故障的死区问题，如图1所示，保证正方向出线路的电流。口故障可靠动作。则附加测量阻抗为：3单相接地

7、短路的自适应距离保护图2所示为双端电源线路发生单相接地短路，过渡电ZR为过渡电阻Rf在保护测量阻抗中引起的附加测量分量，当两侧电源存在电势相位差时，流过保护的电流和流过故障点的电流不再同相，ZR就有电抗分量，造成附加测量阻抗ZR与阻抗ZL在复坐标平面上的不平行。令：式中：a为I觶f与I觶A＋3KI觶0的相角差（称为倾斜角）；m为图2双端电源输电线路一个无量纲的正实数。当a＝0时，过渡电阻的大小不影响47研究与开发机机电工程技术电工程技术2010年第39卷第10期测量电抗值的大小。但当a≠0时