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时间:2020-03-28
《基于人工神经网络模型的变压器保护原理.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第38卷第1O期电力系统保护与控制Vl0l-38NO.102010年5月16日PowerSystemProtectionandControlMay16,2010基于人工神经网络模型的变压器保护原理黎功华(四川电力设计咨询有限责任公司,四川成都610061)摘要:依据人工神经网络的逼近能力,提出了一种基于人工神经网络模型的变压器保护新原理。该原理利用人工神经网络来逼近变压器的电磁关系,构建可替代变压器物理模型的人工神经网络模型,在线识别变压器的内部参数,基于参数识别后的变压器人工神经网络模型实现变压器保护。EM
2、TP仿真实验表明,该变压器保护方法能在故障发生后半周内识别内部故障,故障特征明显,动作门槛有较大裕度,能识别变压器轻微匝间故障,且不受励磁涌流影响。关键词:变压器保护;变压器模型;人工神经网络;参数辨识TransformerprotectionprinciplebasedontheartificialneuralnetworkmodelLIGong—hua(SichuanElectricPowerDesign&ConsultingCO.,LTD,Chengdu610061,China)Abstract:Acc
3、ordingtotheapproachabilityofartificialneuralnetwork,anoveltransformerprotectionbasedontheartificialneuralnetworkmodelisproposed.Adoptingartificialneuralnetworktoapproachtheelectromagneticrelationoftransformer,buildingartificialneuralnetworkmodeltosubstitute
4、fortransformerphysicalmodel,identifyinginternalparametersonline,artificialneuralnetworkmodelbasedtransformerprotectionisrealizedafterparameteridentification.EMTPsimulationresultsdemonstratethattheproposedmethodcanrecognizeinternalfaultswithinahalfcycleofthe
5、iroccurrence,withapparentfaultfeaturesandlessthresholdvalue.Itcandiscriminatelow—levelinternalfaults,withoutreferencetothemagnetizinginrush.Keywords:transformerprotection:transformermodel;artificialneuralnetwork:parameteridentification中图分类号:TM77文献标识码:A文章编号:
6、1674—3415(2010)10-0026—05然而却无法避免励磁涌流带来的不利影响,且整定0引言不容易。二是磁通特性原理【oJ,该原理利用内部故变压器保护是保证电力系统正常运行的至关重障和励磁涌流时变压器励磁电感的变化特点,来区要的保护装置。长期以来,差动保护一直是电力变分内部故障和励磁涌流情况,很有应用前景,但励压器的主保护。目前在实际系统中配置的变压器差磁电感的实际测量是困难的,且在轻微匝间短路时动保护,主要利用励磁涌流的波形特征来识别励磁灵敏度不够。三是变压器回路方程原理【7J,该原理涌流,包括二次
7、谐波制动原理lJJ、间断角原理、波利用变压器回路方程,消去变压器磁链,得到只包形对称原理【2j等。应用小波变换[引、人工神经网络【】含原、副边电压和电流的线性模型等式,并利用该等的励磁涌流识别方法促进了差动保护励磁涌流技等式是否成立来判断变压器是否发生故障,其原理术的发展。然而,励磁涌流的波形特征受到很多因简单明了,但绕组漏感参数难获得,且整定困难。素的影响,以励磁涌流波形特征为依据的防止励磁文献[81在该原理的基础上利用递推最小二乘算法涌流的误动措施,均难完全防止变压器差动保护误进行变压器绕组漏电感参数在线
8、识别,然而门槛值动。的设定需要做动模实验,对于小匝数故障识别的精近年来,国内外众多保护研究者提出了多种变度需要进一步改进。压器保护的新原理。大致分为三类:一是功率差动变压器的电磁关系比较复杂,要准确识别变压原理L5J,该原理通过检测变压器消耗有功的大小,器绕组漏电感参数是相当困难的。人工神经网络具即差有功,来判断变压器是否发生内部故障,不再有逼近复杂系统的能力,本文采用人工神经网络来局限于励磁涌流波
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