基于变权重模糊综合评判法的保护装置状态评价

为提高保护装置状态评价的准确性,提出了一种基于变权重模糊综合评价的保护装置状态评价方法。提取保护装置的主要影响因素,并增加新的指标,进一步完善保护装置状态评价指标集,并对各项指标采用极值处理法进行标准化处理;以模糊层次分析法(FAHP)和熵值法确定的组合常权重为基础,引入变权原理调整各指标的权重系数。同时,选取半梯半岭型隶属函数分布模型求取模糊关系矩阵,并与三角形分布模型进行了对比;最后,利用加权平均算子对保护装置进行状态评估。算例分析表明,该状态评估方法能更准确地反映保护装置的运行状态,可为状态检修、风险评估提供分析方法和定量依据参考。

计及风险扩散的智能变电站二次系统风险评估模型

智能变电站中引进智能电子设备和虚端子连接,促使在二次系统风险评估时需对智能电子设备间交互关系和智能变电站二次系统风险扩散过程进行深入研究。基于此,结合二次系统信息流和继电保护逻辑,建立保护系统依赖网络模型;并根据部分装置发生故障风险后引发的风险扩散过程,建立二次系统风险扩散模型;最后通过仿真分析得到二次系统风险扩散的特征,并从保护系统规模、风险恢复参数和误操作角度对二次系统进行了风险评估,验证了文中所提模型与方法的有效性。

基于矩阵算法和BP神经网络的智能站二次系统故障定位方法

针对智能变电站二次系统故障分析及定位面临数据规模庞大、故障机理复杂等问题,提出一种矩阵算法和BP神经网络相结合的二次系统故障定位方法。首先,从信息物理系统视角出发,对智能变电站二次系统的交互逻辑进行梳理抽象,以逻辑节点为最小单元建立二次系统连通状态矩阵和逻辑节点描述模型。然后,在获取二次系统拓扑关联和交互信息后,建立二次系统状态解析式,利用矩阵算法快速确定可疑故障范围。在此基础上,将基于矩阵算法得到的故障定位结果进行编码作为BP神经网络的输入数据,利用BP神经网络优良的拟合能力提高故障定位精度。最后以具体故障事件为例,阐述了所提方法的故障定位过程。算例结果表明,较之结合诸如循环神经网络和卷积神经网络等方案,所提方法具有更高的故障定位准确率。

采样同步误差引起智能站母差保护异常的概率模型

针对采样同步误差可能引起母差保护误动拒动的问题,建立了采样同步误差下母差保护误动和拒动概率模型,以此评估采样同步误差对母差保护的影响。在各种因素干扰下,如温度、电磁干扰等,采样同步误差具有正态分布特点,会进一步影响母差保护判据的可靠性。据此建立了采样同步误差下的母差保护误动拒动概率模型。大量仿真结果表明,所建立的概率模型具有合理性和有效性。母差保护受同步误差的影响程度随采样同步误差增大而增大;基于电流相量的母差保护受采样同步误差的影响比基于电流采样值的母差保护要小。最后,为减小采样同步误差对母差保护的影响提出了一些合理化建议。