基于多源信息的数字式继电保护装置隐性故障检测

【目的】当前数字式继电保护装置隐性故障检测节点布设形式以独立设置为主,故障检测范围受到限制,导致后期误动识别次数下降,为此提出基于多源信息的数字式继电保护装置隐性故障检测方法。【方法】根据测试需求,采用网格式的部署结构布设检测节点,打破故障检测范围的限制,并对采集的数据进行预处理。在此基础上,设计多源信息继电保护装置隐性故障检测模型,并采用差动量核验的方式来实现隐性故障检测处理。【结果】测试结果表明,针对选定的4个测试区域,结合线路1、线路2和线路3的运行状态,对其进行隐性故障的检测,最终得出的误动识别次数均可以达到15次以上。【结论】基于多源信息的辅助和支持下设计的隐性故障检测方法更加高效、灵活、稳定,针对性明显提高,具有实际的应用价值,实现了故障检测形式的创新。

基于卷积神经网络的主网继电保护在线整定方法

[目的]受主网故障状态的多样性和整定规则的适应性影响,继电保护的闭环阶跃响应振幅难以得到有效控制,为此,提出了基于卷积神经网络的主网继电保护在线整定方法。[方法]将主网中的同种保护功能涉及的定值变量作为一个集合,并构建主网继电保护在线整定数学模型。在开展具体的主网继电保护定值设置阶段,引入卷积神经网络,利用损失函数,计算在随机梯度下降机制下的最优正则化继电保护定值。[结果]测试结果表明,该方法测试的电网继电保护在闭环阶跃响应的振幅在50 s以内实现了快速收敛,且相较于对照组而言更加平稳。[结论]该方法在闭环阶跃响应方面取得了显著的优势,不仅提高了系统的收敛速度,而且改善了系统的振幅稳定性。有助于提升电网继电保护系统的运行效率和可靠性,具有实际的应用价值和推广潜力。