电力系统继电保护新技术

继电保护技术的发展趋势是保护、控制、测量和数据通信的计算机化、网络化、智能化和一体化[[5]。随着计算机技术的飞速发展和计算机在电力系统继电保护领域的广泛应用，新的控制原理和方法不断应用于计算机继电保护中，以取得更好的效果，从而使微机继电保护的研究发展到更高的水平，出现了一些引人注目的新趋势。3.1自适应控制技术在继电保护中的应用自适应继电保护的概念始于20世纪80年代。它可以定义为根据电力系统运行方式和故障状态的变化，实时改变保护性能、特性或定值的新型继电保护。自适应继电保护的基本思想是使保护尽可能适应电力系统的各种变化，进一步提高保护的性能。这一新的保护原则的出现引起了[的极大关注和兴趣[6]。自适应继电保护具有提高系统响应、增强可靠性和提高经济效益等诸多优点。它在输电线路距离保护、干式变压器保护、发电机保护、自动重合闸等领域具有广阔的应用前景。针对电力系统频率变化的影响、单相接地短路时过渡电阻的影响、电力系统振荡和故障发展的影响，文献[7]提出了自适应对策，并从理论和实践两方面探讨了实现自适应微机距离保护的可行性。文献[8]对自适应原理在输电线路继电保护中的应用进行了全面的分类描述，进一步发展和完善了自适应继电保护原理。文献[9]研究了自适应继电保护原理在距离保护中的应用，根据系统运行条件的变化调整距离保护的动作特性，从而提高距离保护的性能。3.2人工神经网络在继电保护中的应用自20世纪90年代以来，神经网络、遗传算法、进化规划、模糊逻辑等人工智能技术被应用于电力系统的各个领域，电力系统保护领域的一些研究工作也转向了人工智能研究[10]。专家系统、人工神经网络和模糊控制理论逐渐应用于电力系统继电保护，为继电保护的发展注入了活力。基于生物神经系统的人工神经网络具有分布式信息存储、并行处理、自组织和自学习的特点，其应用研究发展迅速。目前主要集中在人工智能、信息处理、自动控制和非线性优化等方面。近年来，在电力系统继电保护领域，人工神经网络被用来实现故障类型判别、故障测距、方向保护、主设备保护等。文献[11]提出利用CPN(反向传播网络)模型识别交流/DC混合输电系统的故障类型。Emtdc(电磁连接含dc)仿真结果表明，CPN模型可用于区分故障类型，并根据判别结果调整DC控制器的参数，从而优化交流/DC混合输电系统的动态运行特性。文献[12]提出了一种基于人工神经网络的电力系统故障诊断系统，该系统利用电力系统中继电器和断路器的状态信息来估计故障范围。该系统可应用于电力系统控制中心，协助调度员识别故障范围，及时采取措施处理故障，从而保证电力系统供电的安全性和经济性。文献[13]研究了人工神经网络在实现高压输电线路方向保护中的应用，提出用BP模型作为方向保护的方向判别元件。研究结果表明，方向判别元件能够准确、快速地判别故障方向。 #p#分页标题#e#

文献[14]阐述了基于神经网络的继电保护系统的优点；论证了较小二乘算法可以用单层感知器网络或TH网络实现，两种网络都可以在很短的时间内(几纳秒或几百纳秒)完成全部运算，给出了电流继电器、圆形特性和四边形特性阻抗继电器的神经网络模型，证明了三种模型具有很强的适应性。文献[15]介绍了一种基于人工神经网络的智能自适应继电保护原理，它比传统保护使用更多的信息。与传统保护相比，它可以区分更多的故障类型，提高继电保护的应用范围，从原理上解决高阻短路故障保护的问题。参考文献[16]提出了一种使用人工神经网络的自适应电流保护方法。该方法充分利用人工神经网络强大的自适应能力、学习能力和模式识别能力，实现对电力系统各种故障的识别，解决电流保护中的灵敏度补偿和故障方向识别问题，使电流保护对正向各种故障有足够的保护范围，同时反向锁定各种故障，从而实现电流保护的自适应。

来源：中电站集控运行技术网