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單擊進入沈陽變壓器回收專題 沈陽變壓器回收專題

神經網絡在變壓器微機保護中的應用

http://m.szzj128.cn 2015年09月19日        

  摘 要:為了研究變壓器的保護方法,建立了變壓器的電氣特征線性模型,該模型無需涉及變壓器鐵心的非線性關系和磁滯效應,并在此基礎上提出一種基于人工神經網絡的變壓器狀態模式識別的方法。由于已經考慮了變壓器鐵心的非線性關系和磁滯效應。因此,在識別變壓器故障狀態無需附加涌流識別。仿真結果表明了該方法具有可靠、快速識別特性。
  關鍵詞:人工神經網絡;模式;識別;變壓器;微機保護

  電力變壓器是電力系統中的重要設備,若發生故障將對供電可靠性和整個系統的穩定運行帶來嚴重影響。因此,變壓器對保護維護電力系統正常運行有著重要的意義。變壓器差動保護作為變壓器的主保護方案及其核心內容,也是該領域研究的難點,關鍵問題在于變壓器勵磁涌流與內部短路電流難于鑒別。傳統的保護方案主要利用勵磁涌流的一些波形特征:它存在非周期分量、間斷角和二次諧波。因此,目前變壓器的差動保護主要是利用勵磁涌流的非周期分量的速飽和、間斷角和二次諧波作制動等構成。
  變壓器保護牽涉的因素比較多,技術較為復雜,為此國內外學者為尋求新的原理作了不懈的努力,其典型的方法有利用小波分析詳細分析涌流特征[1],利用電壓和電流的相似程度識別內部故障的微機保護原理[2],利用變壓器各側流入的有功功率總和識別內部故障的微機保護原理[3]以及人工智能[4]等。
  本文提出一種利用變壓器兩端電壓、電流電氣量構成一個變壓器狀態觀測模型,由觀測矩陣H(或獲取的樣本集),通過反映的輸入輸出特性尋求一個估計函數(Z),使得估計值盡可能接近真值X。變壓器工作狀態可定義為兩種狀態:(1)變壓器正常狀態,包括空載、額定運行、過負荷、勵磁涌流、外部故障引起的過電流、過電壓問題。(2)變壓器故障狀態,包括變壓器繞組間相間短路、匝間短路、接地短路等故障。該模型可以利用實驗或故障錄波或仿真所得的變壓器各種正常狀態下的歷史數據,利用神經網絡構成變壓器正常狀況下的觀測模型。由于該模型在變壓器故障狀態下電流互感器所測得的短路電流所通過的磁路或線圈匝數發生了變化,故等值參數已經發生變化,而正常狀態下不會有很大變化。因此,使用正常狀態下的等值參數進行故障狀態參數估計,估計值和實際值將差距很大,而在正常狀況下差距很小,由此可以識別出變壓器是否處于正常狀態。由于觀測模型已經考慮了變壓器的勵磁特性,故無需附加涌流制動措施。

1 考慮勵磁特性的變壓器狀態觀測器模型

  考慮到變壓器的Y0—△11接線方式比較復雜。因此,本文的模型建立在Y0—△11接線方式的兩繞組變壓器基礎上(見圖1),其他類型的變壓器狀態觀測器模型可以類似推理得到。A,b,c表示△側三相,A,B,C為Y側三相,ip為繞組內環電流,iLa,iLb,iLc為△側三相線電流。其中:la,lb,lc和lA,lB,lC分別為△側和Y側繞組的各自的漏電感;ra,rb,rc和rA,rB,rC分別為△側和Y側繞組的各自電阻;ΦAa,ΦBb,ΦCc分別為繞組Aa,Bb,Cc磁通。

ra=rb=rc=r;rA=rB=rC=R;消除環流和互感的影響有,并以一次側電壓作為預估量,則觀測器模型可以寫為:

其中,X為待辨識參數或稱為觀測器等值參數,Z為觀測值,H為觀測器觀測矩陣,T表示矩陣的轉置。由于觀測器采取了差分代替微分、數據表達精度,以及電壓、電流互感器本身帶有一定的測量誤差,另外現場也具有一定的隨機噪聲干擾等問題,這些誤差因素我們在此處統稱為測量誤差,觀測器的模型寫為如下等式更為合理:
  Z=HX+U+V(10)
其中,V為測量誤差函數。
式(7)在變壓器正常狀態下觀測器參數不會發生變化,而在故障狀態下由于電流互感器所測得的參數并非流過磁路的電流,其反映觀測器的等值漏感參數也發生變化。因此,如果以正常狀態下的觀測器等值參數去預估故障狀態下的觀測值,觀測值和真值間將具有較大誤差,由此可以識別出變壓器是否處于故障狀態。

2 基于神經網絡的變壓器狀態觀測器模式識別

  式(10)中的測量誤差函數具有很大的隨機性。
因此,考慮利用人工神經網絡的學習功能進行觀測器數學模型逼近,或稱為模式識別。
  考慮到變壓器各變量間的一些非線性關系,故實際構造中本文采用了進行(ua-ub,ub-uc,uc-ua)T觀測,以當前(ua-ub,ub-uc,uc-ua)T測量值為真值,構成3向量輸入單相量輸出的3層BP神經網絡,T為矩陣轉置,U作為神經網絡輸出閾值。為了加快神經網絡的收斂速度,以及數據無須歸一化處理需要,神經元輸入輸出函數實際采用了代價函數采用了

中Z為觀測值預估或神經網絡輸出,為實際觀測值。由于本文構造的神經網絡與傳統神經網絡不同之處在于神經網絡的每個輸入節點每次輸入均為相量,而非數值。因此,學習過程和傳統神經網絡學習稍有出入,即取輸入向量的對應元素一一學習后利用代價函數進行反向誤差傳播學習。
  用于訓練BP網絡的數據來自于圖2所示仿真系統,仿真數據主體來自于加拿大Mantitoba HVDC研究中心開發的PSCAD/EMTDC仿真軟件,勵磁涌流部分采用文獻[5]所提供方法,形成數據文件采取了1 000 Hz的采樣頻率。電壓電流互感器裝設在變壓器T2兩側。

  如圖3所示為ANN構成的狀態觀測器構造。如果觀測器比較值大于閾值,則計數器增一,小于閾值就減一,計數器滿8次就可以判斷變壓器處于故障狀態,計數器經過若干采樣間隔后自動復位,重新66進入計數狀態。

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