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智能型自适应继电保护的应用研究

张辉

  本文由两大部分组成。第一部分包括第二章和第三章,是基于人工神经网络的电流保护的研究;第二部分包括第四章至第六章,主要是智能型单相自动重合闸的研究。现代电力系统日趋复杂,系统出现问题的可能性将比以往有所增加,继电保护技术作为各种安全措施中最为重要的一种,受到电力系统工作人员的普遍关注。智能型自适应继电保护是随着电力技术的进步、智能控制理论的发展,为了满足对电力系统继电保护所提出的更高要求的基础上产生的一种新型的保护原则。本文第二章阐述了电流保护的基本概念和一般原理,并指出了其直接受电网接线方式及系统运行方式的影响较大的缺点,因而只适合于35KV及以下电网中。第三章详细介绍了基于人工神经网络的电流保护的研究。利用人工神经网络可以逼近任意非线性函数、可以对不明或不确定的系统进行学习或实现自适应等优点及具有模式识别与模式分类的功能,根据电流保护的特点,提出基于BP网络和RBF网络的电流保护,以克服传统电流保护的缺陷。本文并对此进行了仿真实验,验证了它们的可行性。第四章介绍了自动重合闸及单相自动重合闸的概念,说明了它们各自的优缺点。它们共同的缺点就是在重合闸之前,完全是盲目的动作,无法区分线路发生的是瞬时性故障还是永久性故障。第五章即针对这一缺点,介绍了微机式自适应单相重合闸的概念及原理。它的核心之处在于它在重合闸之前,可以明确地区分出线路发生的是瞬时性故障还是永久性故障,从而避免了传统自动重合闸的盲目性,进一步消除了重合于永久性故障时对系统造成的危害。但自适应重合闸在某些情况下,会分不清线路到底发生了瞬时性故障还是永久性故障,仍有一定的缺陷。于是本文在第六章中再次运用人工神经网络模式识别与模式分类的功能,建立了基于BP网络的单相重合闸的模型,通过验证一条线路模型证实了它的可行性。本文的突破之处在于第三章和第六章的神经网络模型的建立个饲于前人的研究,尤其是输入特征量的选择更完全的包含了各种电气量参数,较为完善。最后,结论部分总结了全文的工作,并提出了下一步的研究方向。……   
[关键词]:人工神经网络;电流保护;自动重合闸;自适应单相重合闸
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:广东工业大学2002年
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