智能變電站繼電保護故障監測系統研究

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摘要:為了提高智能變電站繼電保護控制和回路故障監測能力，提出基于深度學習的智能變電站繼電保護二次回路故障監測方法。構建變電站繼電保護二次回路參數辨識模型，根據智能變電站的工況和穩壓參數的變化特征量進行故障信息采集，采用勵磁電感支路電流綜合分析方法進行智能變電站繼電保護二次回路故障特征分布式融合，根據智能變電站繼電開關校正系統的轉差頻率進行故障狀態下的誤差補償控制，建立智能變電站繼電保護的閉環控制參數解析控制模型，結合深度學習方法進行智能變電站繼電保護二次回路故障特征分類檢測，根據故障特征屬性的分類結果，實現智能變電站繼電保護二次回路的故障監測，在嵌入式的集成B/S環境構架下實現故障監測系統開發設計。仿真結果表明，采用該方法進行智能變電站繼電保護二次回路故障監測的實時性較好，故障檢測的精度檢測，對繼電保護二次回路的狀態觀測和控制能力較好。

關鍵詞:深度學習;智能變電站;繼電保護;二次回路;故障監測系統

隨著智能變電站建設規模的不斷增大，需要構建優化的智能變電站繼電保護二次回路控制模型，結合故障融合和特征檢測技術，進行智能變電站繼電保護控制，在繼電保護二次回路中，受到環境工況信息的影響，導致智能變電站繼電保護二次回路輸出穩定性不好，容易出現故障，需要構建優化的智能變電站繼電保護二次回路故障監測系統，通過故障狀態信息融合和特征優化提取技術，進行智能變電站繼電保護二次回路控制和故障監測，提取故障工況下的狀態參數，結合大數據分析技術，實現故障狀態參數融合，研究智能變電站繼電保護二次回路故障監測系統，在提高變電站的輸出穩定性和可靠性方面具有重要意義［1］。對智能變電站繼電保護二次回路故障監測是建立在對故障信息大數據采樣和特征分析基礎上，構建智能變電站繼電保護二次回路故障分布式數據監測和信息融合模型，結合模糊度特征辨識智能變電站繼電保護二次回路故障參數分析基礎上，通過分析智能變電站繼電保護二次回路故障原始參數信息［2］，結合智能變電站繼電保護二次回路故障的模糊度參數分析結果，實現對智能變電站繼電保護二次回路故障的可靠性診斷和識別。提出基于深度學習的智能變電站繼電保護二次回路故障監測方法。構建變電站繼電保護二次回路參數辨識模型，結合深度學習方法進行智能變電站繼電保護二次回路故障特征分類檢測，根據故障特征屬性的分類結果，實現智能變電站繼電保護二次回路的故障監測，并通過仿真測試進行性能驗證，展示了本方法在提高智能變電站繼電保護二次回路故障監測能力方面的優越性能。

1變電站繼電保護二次回路參數分析和樣本數據采集

1.1變電站繼電保護二次回路參數分析

為了實現基于深度學習的智能變電站繼電保護二次回路故障監測，采用電阻支路的電流特征分析方法［3］，構建變電站繼電保護二次回路的等效電路分析模型，如圖1所示。根據圖1所示的變電站繼電保護二次回路分析，構建變電站繼電保護二次回路參數約束控制模型［4］，得到電機全速范圍控制下智能變電站繼電保護二次回路在高頻輸出電壓信息為:(1)使用磁鏈、轉矩聯合控制的方法，得到智能變電站繼電保護二次回路的故障工況下的樣本融合參數分布模型［5］，結合電阻參數的動態尋優方法，得到變電站繼電保護二次回路的勵磁電感電流:(2)其中，an表示并聯智能變電站繼電保護二次回路的勵磁電感電流偏移量，結合電感電流的觀測和控制結果，采用樣本相關性檢測的方法，得到樣本檢測方法進行并聯智能變電站繼電保護二次回路故障輸出樣本數據融合處理［6］，得到關聯規則項表示為:(3)分析勵磁電感支路電流d、q軸的參數解析特征量，建立閉環控制參數約束模型，得到智能變電站繼電保護二次回路的電流輸出故障演化特征集合X分為K類，采用磁鏈、轉矩聯合控制的方法，進行變電站繼電保護二次回路參數的大數據信息融合［7］，繼電保護二次回路故障信號的高階譜特征量表達式為:

1.2故障樣本數據采集

根據智能變電站的工況和穩壓參數的變化特征量進行故障信息采集，采用勵磁電感支路電流綜合特征分析方法［8］，得到智能變電站繼電保護二次回路的故障演化控制的參數特征提取結果。

2二次回路故障監測優化

根據智能變電站繼電開關校正系統的轉差頻率進行故障狀態下的誤差補償控制，建立智能變電站繼電保護的閉環控制參數解析控制模型，得到智能變電站繼電保護二次回路的阻抗判別模型，采用阻抗分析法［10］，得到變電站繼電保護二次回路的能量輸出均值為:根據線性尋優控制和深度學習，求得上述控制方程的最優解，實現故障監測優化。

3系統仿真實驗與結果分析

在上述進行了智能變電站繼電保護二次回路的故障監測算法設計的基礎上，采用B/S構架和嵌入式的ARM控制方法，構建智能變電站繼電保護二次回路故障監測系統，采用PCI總線控制方法，構建智能變電站繼電保護二次回路故障監測系統的串行EEPROM電路，采用匹配濾波檢測，得到系統的時鐘控制電路，采用DSP集成信息處理方法，得到智能變電站繼電保護二次回路故障監測系統的硬件結構模型如圖2所示。

4結語

構建優化的智能變電站繼電保護二次回路故障監測系統，通過故障狀態信息融合和特征優化提取技術，進行智能變電站繼電保護二次回路控制和故障監測、用勵磁電感支路電流綜合特征分析方法，得到智能變電站繼電保護二次回路的故障演化控制的參數特征量，采用勵磁電感支路電流綜合特征分析方法，得到智能變電站繼電保護二次回路的故障演化控制的參數特征，采用深度學習方法實現變電站繼電保護二次回路故障監測。研究得知，本方法進行變電站繼電保護二次回路故障監測的精度較高，監測性能較好。

作者：于立強 朱亞軍 周迎偉 高明亮 單位：國網承德供電公司