基于人工神经网络的自适应继电保护.pdfVIP

基子人工神经网络的宜适应继电保护 木 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) 薰lliIliIll 詈墓 磊 纂 萎 嚣 毳 蓦会 羹呈篙 警 譬 端电潦供电系统为实例，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 l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 _l。]。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 现用数字计算机技术较难实现的高精度最优算法。神经 一 图1 四边型阻抗继电器 网络具有分布式存储知识结构，它不仅可以存储大量信 一 设测量阻抗zm的实部为R ，虚部为 ，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 足≤R ． 1 能力 f4-5]。 ≥一Rtan~，J 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 X 1 数据供给距离保护作为动作的判据．以达到在自适应距离 R 一x ccl 保护中为解决计算倾斜角的复杂的非线性问题。 第1象限部分的特性可以表示为： 2四边形阻抗继电器 尼 R + cot l 四边形阻抗继电器是常见的一种继电器 ]，如图1所 X s 一R tan~J 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： 广东省教育厅项目 (编号：Z02033) 收稿日期：2010—04—29 研究与 一 tan口， R R + —cota 1 阻为m，短路电压为 ，则可列故障点处的电压方程 } 一 足tan ≤ 一R-tang J Ut=Ul+【，2+Vo=，忍， 保护安装B，处母线上的电压为： 其中： ● ● ● ● ● fO，X 0