基于分层模糊推理的快速综合故障选相新算法.pdf

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1、第38卷第5期电力系统保护与控制、，01．38NO．52010年3月1日PowerSystemProtectionandControlMat．1，2010基于分层模糊推理的快速综合故障选相新算法叶朝辉，黄康乐，孔凡坊，潘剑虹，王金怡(温州市电力局，浙江温州325000)摘要：提取了用于故障选相的特征参数，从模糊模式识别的角度，制定了识别故障类型和故障相别的隶属函数及模糊规则，提出了基于分层模糊推理的快速综合故障选相元件新算法。ATP仿真表明，该算法能够正确完成故障选相，不受故障位置、类型、初始角、过渡电阻等因素的影响，无误判和漏判现象，具有很好的可靠性，适用于超高压电网行波保

2、护或暂态量保护。关键词：故障选相；特征参数；模糊模式识别；超高压NewalgorithmofspeedycomprehensivefaultyphaseselectionbasedonstratifiedfuzzyreasoningYEChao-hui，HUANGKang—le．KONGFan—fang，PANJian-hong，WANGJin—yi(WenzhouElectriCPowerBureau，Wenzhou325000，China)Abstract．Thefaultfeatureparametersareextracted，membershipfunctionsa

3、ndfuzzyrulesforidentilyingpattemoffaultandselectingphaseoffaultaredevelopedfromperspectiveoffuzzypaRemrecognition，andnewalgorithmofspeedycomprehensivefaultyphaseselectionbasedonstratifiedfuzzyreasoningispresented．SimulationonATPprogramindicatesthatthenewapproachcanselectfaultphasecorrectly，

4、anditsperformanceCanalsoenduretheinfluencesofvariousfactors，includingfaultdistances，types，inceptionangles，faultpathresistance，andisreliableintraveling—waveprotectionortransient-basedprotection．Keywords：faultyphaseselection；featureparameters；fuzzypaRernrecognition；extrahighvoltage中图分类号：TM77文

5、献标识码：A文章编号：1674-3415(2010)05—0010-06中的故障分量，如表1所示。0引言表1不同故障类型下的电流故障分量目前，随着暂态量保护研究的显著进展【1J，研Tab．1Currentfaultcomponentsincaseofdifferenttypefaults究新型的快速故障选相元件已势在必行，这对有选择性地跳开故障相和实现超高压输电线路单相或三相自动重合闸是至关重要的。基于行波的故障选相易受故障电弧、初始角、过渡电阻等不确定因素的影响[2-31；而基于暂态量的故障选相能够克服以上缺陷I4J。但是仅依靠故障暂态量进行选相需要对每一个特征参数的门槛进

6、行整定，而门槛的整定很难给出一套完善的整定原则。为此，将模糊理论引入到基于暂态故障选相中不失为一种好的方法L6J。本文从模式识别的角度，提取了识别故障类型和判断故障相别的特征参数，并结合模糊理论，提出了基于分层模糊推理的快速综合故障选相新算法。ATP仿真表明该故障选相算法具有很好的选相性能。1故障特征分析11故障类型特征a)零模量：单相或两相接地短路／of≠0，实利用Clark相模变换技术’求解故障附加网络叶朝辉，等基于分层模糊推理的快速综合故障选相新算法．1lI际上为接地电流，数值相对较大；而两相或三相短=∑Ix(n)-y(n)I¨路时零模量，=0。Manhattan距离反

7、映两序列的接近程度。两相b)线模量：单相接地短路时，j1≠0，i2=0；短路中／of=f1f=0，故二者之间的Manhatan距离两相短路时f1=0，i2≠0；而两相接地短路和10=0，而其他类型的故障无此特征。三相短路时，两个线模量都不为零。2．2区分故障相别的特征参数1．2故障相别特征定义如下三个相关系数：a)单相接地短路：三个故障分量中最大者对应丽NAB，PBc丽RBC，cRAC’故障相，与故障相无关的两个故障分量为零。b)两相接地短路：非故障相的故障分量为零，与故障相相关的两故障分量无明显特征。