变压器保护小波神经网络方法及保护动作行为仿真研究.pdf

华南理工大学
硕士学位论文
变压器保护小波神经网络方法及保护动作行为仿真研究
姓名:胡少鹏
申请学位级别:硕士
专业:电力系统及其自动化
指导教师:王钢
20031201
摘要随着超高压远距离输电线在我国越来越多地建成和运行,大容量变压器的应励磁涌流的识别一直是其核心问题和难点,是影响变压器差动保护可靠性的关键所在,而目前还没有找到完善的解决办法。因此,探索新的更为可靠、有效的变压器励磁涌流识别方法,对提高变压器差动保护的可靠性具有重要的意义。客错性和推广能力。小波神经网络将两者的优势结合起来,为信号的检测和分类上,尝试将小波神经网络方法应用于变压器励磁涌流的识别。首先对电力变压器论和小波分析理论,对小波神经网络的结构形式、学习算法等进行了详细的分析:在此基础上,将自适应小波神经网络应用于变压器差动保护励磁涌流的识别,根据励磁涌流与故障电流的特点,构造合适的自适应小波神经网络模型,并利用获取训练样本和测试样本对所构造的小波神经网络进行训练和测试,结果表明自适应小波神经网络能够对变压器的励磁涌流状态作出正确的判断,具有很而简便的方法。本文结合电力系统继电保护分析的特点及工程实际的需要,对用工频变化量方向高频保护的仿真分析,验证了软件的实用价值。用日益增多,这对变压器保护的可靠性提出了很高的要求。在变压器差动保护中,继电保护的动作行为不可避免地会受到电力系统运行条件、故障条件等因素的影响。电力系统的不断发展必然导致复杂大电网的出现。在复杂大电网的环境下,众多相互关联、耦合的影响因素将使继电保护的动作行为变得非常复杂。研究和分析继电保护系统在各种条件下的动作行为对保证继电保护装置的正确动作、事故分析等具有重大的现实意义。小波变换具有良好的时频局部化特性,而神经网络则具有自学习、白适应、提供了一种有效的方法。本文在深入研究了现有变压器励磁涌流识别方法的基础励磁涌流和故障电流的特征及其仿真方法进行了研究;然后结合前馈神经网络理高的可靠性。计算机仿真分析是电力系统故障分析和继电保护动作行为研究的一种直观于电力系统故障及继电保护动作行为仿真分析的软件进行了研发,引入了交互式的仿真思路及模块化的设计思想;通过对电力变压器差动保护和超高压输电线路关键词:变压器保护,小波神经网络,励磁涌流,故障分析摘要
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作者签名:Φ导师签名:学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书华南理工大学用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方作者签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和年解密后适用本授权书。本学位论文属于朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉”本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。日期:年月电子舨,允许论文被查阅和借阅。本人授权华南理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采保密口,在不保密口。日
第一章绪论课题背景随着我国经济建设和电力工业的迅速发展,电力网的结构己发生了巨大变化,使其故障情况变得更为复杂,这对电力系统故障分析提出了新的挑战,对继电保护技术也提出了更高的要求。电力变压器是电力系统中极其重要的电气设备,它的安全运行与否,直接关系到电力系统能否连续稳定地工作,特别是变压器本身造价昂贵,一旦因故障而遭到破坏,其检修难度大、检修时间较长,经济上地损失也很大,必将会对供电的可靠性和系统的正常运行带来严重影响。因此,必须根据变压器的容量和重要程度考虑装设性能良好、工作可靠的继电保护装置。随着近年来电力系统规模的事故的次数也随之增加,主要原因是大容量变压器采用纠结式绕组,匝间绝缘水平尚不能满足这种接线方式的需要,因而变压器的匝间短路事故有所增加。然而传统的变压器保护已经越来越不能满足要求。年掠谀暇┱倏H国电网调度工作会议,会上公布了“九五”期间我国继电保护的运行统计资料,的运行情况却相差甚远,耙陨戏⒌缁;ふ范髀饰ィ耙陨媳溲蛊骼可见变压器保护的落后状况是不容置疑的【”。造成国内变压器保护正确动作率长期偏低的原因除了一些人为的因素外,主要的就是历史上所采用的差动保护这种技术方案所存在的失误。差动保护只适用设备则存在大量的问题。当变压器遇上励磁涌流和过励磁情况时,差动保护原理本身难以将其与内部故障电流区分,差动保护有可能误动。因此,可靠地区分励磁涌流和内部故障电流是实现变压器差动保护的关键所在。然而,随着电力系统电力系统变得