基于人工神经网络的架空柔性直流电网故障检测方法

快速可靠的故障保护方案是架空柔直电网在发展过程中所面临的一大技术挑战。针对现有故障检测方法存在阈值选取困难、对高阻故障不灵敏、故障选极等功能不完善、检测时间长的问题,提出基于人工神经网络(artificialneural network,ANN)的架空柔直电网快速故障检测方法。首先,通过快速傅里叶变换分析暂态电压的频率特性,并利用小波变换和相模变换提取故障特征量,得到ANN的输入数据;然后,通过大量离线仿真数据对ANN的隐藏层单元进行训练;从而根据ANN的输出结果实现母线故障与线路故障的检测,并给直流断路器下发开断指令。最后,在PSCAD/EMTDC平台下搭建了四端MMC直流电网的电磁暂态模型,通过大量仿真,验证所提方法在故障识别、故障选极方面的有效性。

架空柔性直流电网线路故障保护综述

该文系统地综述架空柔直电网线路保护的关键技术问题。首先,阐述柔直电网线路保护的技术需求,并与其他系统的故障保护进行对比;然后,从理论上分析短路故障的故障特性,并对比总结常用的故障保护方法。进一步地,介绍主保护和后备保护的相关问题。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建四端柔直电网模型,对不同类型的保护方案进行仿真对比。

基于限流电抗器电压差异性的架空柔直电网故障检测方法

为检测柔直电网直流故障,需利用线路两侧的限流电抗器所提供的边界条件来设计故障保护算法。现有基于电抗器电压的保护方案存在易受过渡电阻影响、无法识别接地故障、可靠性差等问题,因此该文提出一种基于电抗器电压差异性的架空柔直电网故障保护方案。该方案利用正负极电抗器电压幅值的差异性进行故障选极;利用正负极电抗器电压之和进行故障检测。由于该方案综合了正负极电抗器电压的故障特性,因此区内外故障差异性明显,具有较强的耐过渡电阻能力;采用积分法构造判据,该方法抗噪声能力强;可靠性高,不受交流故障、断路器动作和运行方式的影响;仅使用本地测量量,故障检测时间快,满足速动性要求。最后,在PSCAD/EMTDC平台下搭建了四端MMC直流电网的电磁暂态模型,通过大量仿真,验证了所提方法在故障识别、故障选极方面的有效性,并从不同角度对多种保护方案进行了对比。

基于半桥型MMC和混合式DCCB的柔直系统直流故障自适应重合闸技术

架空柔性直流输电是进行大规模新能源远距离并网的有效方案。考虑到架空线瞬时性故障概率较大,需配置有效的重启方法来进行系统恢复。传统的自动重合闸方案在重合于永久性故障时,会对系统造成二次过流危害,且需再次跳开直流断路器,加大了断路器的制造难度。为此,该文提出一种基于换流站主动注入信号的故障性质判别方案。该方法通过换流站和断路器的主动配合实现电压信号的注入,并利用行波折反射和低压判据识别瞬时性与永久性故障,进而实现故障测距与自适应重合闸。该方案耐过渡电阻能力强,且不受故障类型的影响,具有较高的可靠性。最后,在PSCAD/EMTDC平台下搭建半桥型MMC直流系统的电磁暂态模型,通过大量仿真,验证所提方法在故障性质判断以及故障测距方面的有效性。