（电力系统及其自动化专业论文）基于人工神经网络的变压器微机保护研究.pdf

西南交通大学硕士研究生学位论文 第1 i 页 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fc o u n t r ye c o n o m y , t h e r eh a sb e e nm o r ea n dm o r er e q u i r e m e n t so f e l e c t r i c a l p o w e re n e r g y , a n dp o w e rs y s t e mc a p a c i t y i s e n l a r g e dc o n s t a n t l y b e c a u s e l a r g e s c a l ep o w e rt r a n s f o r m e r sa r ea d o p t e dw i d e l y , m a n yr e q u i r e m e n t sf o rt h et r a n s f o i t n e r p r o t e c t i o na r ep u tf o r w a r d ，f o re x a m p l ef a s ta c t i o na b i l i t ya n dd e p e n d a b i l i t y d i f f e r e n t i a l p r o t e c t i o nh a sl o n gb e e nt h ek e yp r o t e c t i o nf o rp o w e rt r a n s f o r m e r h o wt oi m p r o v ei t s r a p i d i t y , s e n s i t i v i t ya n dr e l i a b i l i t yi sap o p u l a rr e s e a r c hf i e l d s of a r , t h ec o r ep r o b l e mo f t r a n s f o r m e rd i f f e r e n t i a lp r o t e c t i o ni ss t i l lh o wt op r e c i s e l yi d e n t i f yt h em a g n e t i z i n gi n r u s h c u r r e n t i n r u s hc u r r e n ti d e n t i f i c a t i o nm e t h o d sc u r r e n t l yb e i n gu s e d 。c a n tv e r yw e l lm e e tt h e r e q u i r e m e n t s o fm o d e ml a r g ep o w e rt r a n s f o r m e rp r o t e c t i o n i no r d e rt o a d a p tt o t h e r e q u i r e m e n t so fl a r g et r a n s f o r m e rp r o t e c t i o n , i ti si m p o r t a n tt os e a r c han e wm e t h o dw h i c h c a nd i s c r i m i n a t et h ei n r u s hc u r r e n ta n ds h o r tc u r r e n tf a s t e ra n dm o r er e l i a b l y r a d i a lb a s i sf u n c t u o nn e u r a ln e t w o r ki san e wa n de f f e c t i v en e u r a ln e t w o r k i th a st h eb e s t c l a s s i f i c a t i o na b i l i t ya n du n i v e r s a la p p r o x i m a t i o np r o p e r t y , s i m p l es t r u c t u r ea n df a s tt r a i n i n g s p e e d s oi th a sp a r t i c u l a ra d v a n t a g e sw h e na p p l i e di ns y s t e mi n d e n t i f i c a t i o n t h ec h o i c eo f q u a n t i t ya n dp o s i t i o no fh i d d e nl a y e rr a d i a lb a s i sf u n c t i o n si sv e r yi m p o r t a n ta n dd i r e c t l y a f f e c t st h eg o o d n e s so ff i to fo v e r a l ln e t w o r kc l a s s i f i c a t i o na b i l i t y i nt h i sp a p e r , an e w o p t i m i z a t i o na l g o r i t h mb a s e do np a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o nf o rr a d i a lb a s i sf u n c t u o nn e u r a l n e t w o r ki sp r e s e n t e da f t e rt r a d i t i o n a la l g o r i t h m sa r et h o r o u g h l yr e s e a r c h e d f o ral o n gw h i l e t h ea p p l i c a t i o no fr a d i a lb a s i sf u n c t u o nn e u r a ln e t w o r kt op t o t e c t i o ni s b a s e do nc l a s s i f i c a t i o na b i l i t y i nt h i sp a d e r , r a d i a lb a s i sf u n c t u o nn e u r a ln e t w o r ki st r a i n e db y s a m p l ed a t a t h ev a r i o u sf a u l t sa n di n r u s hc u r r e n to fp o w e rt r a n s f o r m e rc a n b ed i s t i n g u i s h e d a n dj u d g e db yt h et r a i n e dr a d i a lb a s i sf u n c t u o nn e u r a ln e t w o r k a p p l y i n gt h i sm o d e l ，p o w e r t r a n s f o r r n e rf a u l ta n di n r u s hc u r r e n tw e r ea n a l y e da n dc o m p a r e di nt w od i f f e r e n ta l g o r i t h m s o fr a d i a lb a s i sf u n c t u o nn er k u r a ln e t w oa n dt w os i m u l a t i o nr e s u l t sw e r ea c q u i r e dt h e wholeresultsf r o mt h ee x p e r i m e n ts h o w st h a tt h er a d i a lb a s i sf u n c t u o nn e t t r a ln e t w o r km o d e l d e s i g n e di nt h i st h e s i sc a nd i s c r i m i n a t et h em a g n e t i z i n gi n r u s hc u r r e n ta n df a u l tc u r r e n t s u c c e s s f u l l ya n dq u i c k l y f i n a l l y , ac o m p l e t ed i f f e r e n t i a lk e yp e o t e c t i o ns c h e m eb a s e do n r a d i a lb a s i sf u n c t u o nn e u r a ln e t w o r ki sp r e s e n t e d ，a n dt h ef a u l tt r e a t m e n t sp r o c e s so ft h e m a i nd i f f e r e n t i a lp r o t e c t i o ns c h e m ei sd e s i g n e d k e yw o r d s ：d i f f e r e n t i a lp r o t e c t i o n ；i n r u s hc u r r e n t ；r a d i a lb a s i sf u n c t u o nn e u r a l n e t w o r k ；p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授 权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用 影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 保密口，在年解密后适用本授权书； 2 不保密曲，使用本授权书。 ( 请在以上方框内打“”) 学位论文作者签名：夕喜稀新酶枷 日期：以和年争月为 日期：。f i ，年厂月 g 日 西南交通大学硕士学位论文主要工作( 贡献) 声明 本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下： 1 论文设计出了一种基于粒子群优化r b f 神经网络鉴别变压器内部故障和励磁 涌流的方案。 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成 果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰 写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。 本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。 学位论文作者签名：李棒 日期：矽，于，z 7 西南交通大学硕士研究生学位论文 第1 页 第一章绪论 1 1 引言 随着我国国民经济的发展和工业化水平的不断提高，电能的供应成为制约经济发 展的重要问题，为此国家投资建设了很多大型的电厂及水电工程。大容量的机组不断 投产，使系统容量不断增大，进而要求输变电环节容量扩大，致使大容量的电力变压 器在系统中的比例不断升高。电力变压器作为电力系统的重要设备，它的可靠运行对电 力系统的安全、经济运行具有重大的意义，同时，电力变压器也是十分昂贵的元件， 其一旦因故障而遭到破坏，检修难度大、时间长，会给经济造成严重的损失。因此， 电力变压器的保护一直都受到继电保护工作者的高度重视。目前电力变压器保护的正 确动作率普遍不高，且有时会出现一些不明原因的误动，传统的保护原理和保护方法 正面临着严峻的挑战，因此研究新的性能可靠、技术先进的变压器保护方案将具有较 大的工程和理论价值。 1 2 课题背景 电力变压器是电力系统中最重要的也是最昂贵的电气设备之一，而且修理或替换 电力变压器也是非常费时、费力的，但是电力变压器保护的发展却远远落后，其保护 正确动作率长期偏低。据统计l l 捌，目前变压器保护装置的正确动作率远远低于电网其 它主设备如输电线路、发电机保护，究其原因，主要是由于电力变压器是一种通过铁 芯电磁场将一次侧与二次侧联系在一起的饱和非线性元器件，其差动保护所面临的不 平衡电流来源很多，而这些引起不平衡电流的因素在输电线路或发电机中一般不会出 现，如励磁涌流问题，c t 不同型问题、分接头调整问题等。 目前【4 8 】，电网中电力变压器的主保护一般都是采用电流差动保护，它基于基尔霍 夫电流定律，具有灵敏度高、选择性好的特点。但是变压器电流差动保护有时无法区 分励磁涌流和内部故障电流。为了避免由于励磁涌流引起继电器误动作，早期继电保 护工作者们利用励磁涌流的些特征研究了很多方法来区分励磁涌流和内部故障电 流，例如二次谐波制动原理、电压制动原理、间断角原理、波形对称原理、磁通特性 制动原理以及等值电路法。这些鉴别方法有的获得了些运用，有的还仍处于实验研 究阶段。其中比较实用的方法就是二次谐波制动原理。该原理是通过比较差动电流中 的二次谐波与基波比值的大小来决定是否闭锁差动保护，由于励磁涌流中二次谐波的 含量随着变压器的合闸初相角、铁芯的饱和磁通、剩磁的大小和方向、系统结构与参 数变化很大，所以制动门槛数值的选择比较困难。尤其是电力系统中超高压长距离传 输线和电力电缆的普遍使用，当变压器内部故障时，也会产生各次谐波，这是因为电 流互感器饱和、无功补偿电容或连接变压器的超高压长距离输电线的分布电容或电缆 电容的分布特性引起的，如果这些原因所产生的二次谐波的大小超过了制动门坎值， 致使变压器内部故障时差动保护不可能瞬时动作，将造成故障范围的扩大或更严重的 西南交通大学硕士研究生学位论文 第2 页 损失。同时，在现代电力变压器中，大型变压器的新结构和新工艺也给变压器保护提 出了新要求。变压器铁心采用冷轧硅钢片后，饱和磁通倍数由1 4 降至了1 2 1 3 ，甚 至低至1 1 1 1 5 ，使得励磁涌流的二次谐波含量有时低至1 0 以下，这就使得基于二次 谐波原理的保护常出现误动。 由于变压器保护面临的复杂性和不确定性的因素增多，因此，进一步探索快速、 准确地区分变压器励磁涌流和内部故障电流的新方法以提高变压器差动保护的性能， 是十分必要的。 1 3 变压器保护的研究现状 无论是过去使用的模拟式保护，还是目前普遍采用的数字式保护，变压器差动保 护一直是电力变压器的主保护之一。差动保护以其原理简单，实现方便并且具有较高 的灵敏度和较好的选择性而长期以来受到继电保护工作者的关注。电力变压器的电流 差动保护一般要实现以下两个功能【眄】：一是鉴别励磁涌流和内部故障电流；二是区分外 部故障和内部故障。长期的运行经验表明1 1 o j 差动保护能够准确区分区内故障和区外故 障，因此当前变压器差动保护的主要矛盾集中在区分变压器励磁涌流和内部故障电流 上。如何区分励磁涌流与内部故障电流是变压器电流差动保护一个先天性的、不可回 避的问题。目前【l ”，变压器保护的现场系统配置主要以采用电流波形特征为依据的二 次谐波制动原理和间断角原理来判别励磁涌流，其中二次谐波制动原理应用得最为广 泛。近十多年来，国内外许多学者致力于变压器继电保护的研究，也提出了不少判别 涌流的新原理和新方法。例如较典型的方法还有：波形对称原理、小波变换方法、模 糊理论方法、神经网络方法等。下面对当前应用和研究中具有代表性的变压器保护原 理进行综述。 1 二次谐波制动原理 二次谐波制动原理【5 】【6 】【1 0 】是通过计算差流中的二次谐波电流分量与基波电流分量 的幅值之比判别励磁涌流与内部故障电流的。研究表明：励磁涌流中含有较大的偶次 谐波分量，并且二次谐波分量最大，而内部故障电流中二次谐波分量较小，其涌流制 动判据为： 鲁k(1-1) i i i 。 式中 ，扪、，。，分别为差流中基波的幅值和二次谐波的幅值；k 为二次谐波制动 比，常取值为o 1 5 0 2 0 。 二次谐波制动原理【钆1 。7 】简单明了，易于实现，因此，此原理在微机变压器保护装置 中得到了广泛应用，但其也存在很大的局限性：一、采用无功补偿措施的变压器往往 在低压侧装有定容量的电力电容器组，在低压侧出口差动范围内出现故障时，电容的 反馈电流将流向故障点，该反馈电流作为差动电流的一部分对差动保护有影响，可能 使二次谐波制动的差动保护延时动作。二、对于大型变压器，输电线的分布电容效应 西南交通大学硕士研究生学位论文 第3 页 十分明显，因此，当大型变压器内部出现严重故障时，由于电感和电容的谐振使短路 电流中的谐波含量明显增加，有可能引起二次谐波制动的差动保护延时动作。三、大 型变压器差动保护的1 5 1 7 的制动比是按照一般饱和磁通为1 4 倍额定磁通幅值时 合闸涌流的大小来考虑的，但由于变压器制造技术的提高和制造材料的改进，现代变 压器的饱和磁通倍数经常在1 2 1 3 之间，此时涌流的最小二磁谐波含量有时可能低至 l o 以下，此时差动保护可能会误动。因此，还有必要对二次谐波制动判据进行更深 入的研究。 2 间断角原理 间断角原理【18 j 是利用了励磁涌流和内部故障电流波形所具有的不同特征，即变压 器的励磁涌流有很大的间断角。该原理原理的变压器差动保护判据如下： 9 ，6 5 。 ( 1 - 2 ) 1 4 0 。 ( 1 - 3 ) 若间断角易 6 5 。，则判定为变压器励磁涌流，而不是变压器的内部故障，这时闭锁 比率差动继电器；若间断角已6 5 。，并且波宽1 4 0 。，则判别为不是励磁涌流， 短时间开放比率差动继电器，一旦臼， 6 5 。，则立即闭锁比率差动继电器。 该原理是由我国率先提出并应用于变压器现场保护利1 9 之o 】，并且现在己经得到了 广泛应用。但此原理面临着因电流互感器传变引起的间断角变形问题。当电流互感器 饱和时，间断角区域会产生反向电流，饱和越严重，反向电流越大，使得间断角消失： 内部故障电流则可能会因此产生间断角，这些必然会使差动保护误动或拒动。为了避 免间断角原理失效，必须采取某些措施恢复间断角，但由于变压器铁心的非线性，要 准确恢复间断角有一定的难度。此外，目前变压器保护均是利用微机来实现的，对于 间断角原理而言，为了准确的测量间断角需要很高的采样频率，这就对c p u 的运算速 度提出了更高的要求，同时，由于涌流间断角处的电流非常小，几乎接近于零，而a d 转换在零点附近的转换误差很大，因此必需选用高分辨率的a d d 转换芯片，这些都使 得间断角原理所需的硬件成本提高了，因此对在电网中大规模的应用此原理带来了一 定的障碍。 3 波形对称原理 波形对称原理【2 卜2 3 】是对流入继电器的差流波形特征进行分析的一种方法，即短路 故障时电流波形基本对称而励磁涌流一般不对称的特点来区分内部故障和励磁涌流。 对于故障电流来说，其前后半波对应点的采样值之和或其一周波内积分接近于零；而 对于励磁涌流则不存在这样的特点。该方法的基本思路是：将流入差动继电器的差流 进行微分( 滤除直流) ，将微分后的差流的前半波与后半波作对称比较来区分故障电流 和励磁涌流。对称度的定义式为： 西南交通大学硕士研究生学位论文 第4 页 = 1 携卜 ( 1 - 4 ) 式中 ，i 是差流微分后前半波第i 点的采样值，+ ，：是差流微分后半波对应第i 点 的采样值，k 。，为对称系数整定值。 当f 点满足上式时，就称其为对称，否则为不对称。利用上式连续比较半个周波， 对于内部故障，该式恒成立；对于励磁涌流，该式则至少有i 4 以上的点不成立，这 样可以区分内部故障与励磁涌流。假定，与，件，：方向相反称为方向对称，j ，与，州，： 方向相同称为方向不对称。显然，方向不对称的波形不满足上式。实际上，这种算法 其实就是个数字滤波器，它的作用相当于滤除了奇次谐波而保留了偶次谐波。所以， 它比二次谐波制动多反映了一些偶次谐波分量，而能提高躲励磁涌流的能力。 这种方法实际上是间断角原理的推广，但是它比间断角原理更容易实现，克服了 间断角原理对微机硬件要求高的缺点。但是由于波形对称原理要对电流进行差分，而 差分将放大电流中的高次谐波，因此若故障电流畸变比较严重，或高次谐波含量较高 时，用该方法计算故障电流的上下对称系数可能超过整定值，从而将内部故障电流误 判为励磁涌流而闭锁保护，并且比较阈值k 。的大小如何确定还没有统一的理论，通常 应用中只能根据实际情况，通过试验的方式来设定或修正，所以该判据还有待进一步 研究。 4 功率差动原理 功率差动原理【l o 】【l l 】的理论基础是能量守恒定律，变压器在正常运行的时候，变压 器交换的瞬时功率可能很大，但变压器自身的损耗却非常小，主要为铜耗和铁耗，总 体平均功率也很小。当空载合闸时，变压器交换的功率也很大，其数值取决与变压器 剩磁和合闸时间，而此时的平均功率却很小。而当变压器发生内部故障时，伴随复杂 的电弧过程，电弧放电要消耗大量功率，使变压器自身消耗的平均功率增大很多。因 此，可以利用变压器自身消耗的平均功率的大小划定一个平均功率门槛值来鉴定变压 器内部是否发生了故障。其判据为采集变压器端口电压和电流值，计算流入变压器的 平均功率，当计算功率超过门槛值判为内部故障，否则为正常运行或励磁涌流。 与传统的变压器电流保护及其涌流判据相比较【2 4 1 ，该原理具有以下两个优点：一、 由于在功率差动保护原理中，没有让励磁涌流成为动作的因素，故在励磁涌流判别方面 有较大的优势；二、变压器功率差动保护利用了流入变压器的电流和电压两个量进行 涌流判别，比传统的涌流判据功能更全面。但也有不足之处，主要是在反映变压器区 内故障时存在死区。需增加低压保护与过流保护加以弥补。这也增加了保护的复杂程 度，同时增加了硬件的投资。 5 磁通特性原理 磁通特性原理【1 2 - 1 4 】是从变压器励磁涌流产生的本质原因即变压器铁芯磁路饱和的 西南交通大学硕士研究生学位论文 第5 页 角度出发，综合利用变压器的电压和电流的信息来区别变压器励磁涌流和故障电流的。 其理论基础是变压器每一绕组的电压回路方程： 舻r i + l l 衍i + 百d q z ( 1 - 5 )d r口f 式中r 、l 分别为该绕组电阻和漏感，“、f 、沙为该绕组的电压、电流和磁通 的瞬时值。 由于上式是根据变压器正常运行时所得到的模型，所以在变压器正常运行、外部 短路、空载合闸和过励磁等情况下成立，只有内部故障时，由于变压器模型本身的内 部结构参数发生了变化，它才不再满足。 磁通特性原理考虑的是变压器的励磁特性，以变压器每个绕组的电压回路方程为 理论基础，不再以励磁电流的波形特征来区分内部故障和励磁涌流，理论上完全可以 辨别变压器内部故障和励磁涌流，并且该原理的判断和计算过程都比较简洁，检测速 度高，适宜用微机保护实现，但是该原理必须知道变压器绕组的漏感和磁制动曲线， 这在实际中可能因发生变化或测量不准而对励磁涌流产生不利影响，增加保护整定的 复杂性，因此还有待继续研究。 6 等值电路原理 等值电路原理【9 】是一种基于变压器导纳型等值电路的励磁涌流判别方法。该方法是 通过检测对地等值导纳的参数变化来鉴别变压器的内部故障。铁芯线圈的漏抗和空心 线圈的漏抗相近，故此时变压器的等值导纳参数的互导纳几乎与变压器的铁芯饱和程 度无关。铁芯未饱和时，变压器各侧对地导纳几乎为零。当铁芯饱和时，变压器各侧 对地导纳明显增大。当铁芯严重饱和时，变压器各侧对地导纳几乎与空芯变压器的对 地导纳一致，且是一个不等于零的常量。因此，可以计算出变压器各侧的对地导纳， 通过其值的变化来判断变压器是否发生内部故障。这种算法计算速度快，即使在内部 故障叠加励磁涌流的情况下，也能快速地识别是发生内部故障还是励磁涌流。但该算 法是建立在变压器等值电路的基础上，因此变压器等值参数的精度必然会影响到该算 法的精度，微机保护的可实现性还需要做进一步的研究。 7 小波变换方法 小波变换【2 5 。2 7 】是八十年代后期才真正兴起的一种新型时频变换理论，它是由傅立 叶变换发展而来，具有多尺度分析和良好的时频局部化特点，可以准确的提取信号的 特征。小波运用于差动保护，主要是为了更加精细地提取信号的幅值、相位等特征， 检测信号的突变点，用以判断电流互感器铁芯是否进入了饱和。自小波理论被应用到 电力系统继电保护中以来就涌现出一大批从事变压器励磁涌流判别的科研人员。目前， 小波变换在励磁涌流和故障电流识别方面的应用主要集中于高次谐波检测和奇异点检 测。实质上，这两种方法都是间断原理的推广，高频检测反映的是差流状态突变产生 的高次谐波，高频细节出现的位置对应于变压器饱和、退饱和时刻或故障发生时刻。 若差流的高频细节突变周期出现，则为励磁涌流：若出现一次后便很快衰减为零，则为 内部故障。奇异点检测利用了小波变换模极大值理论，检测的是差流状态突变而产生 西南交通大学硕士研究生学位论文 第6 n 的第2 类间隔点，奇异点与涌流间断角对应。但是对于微机保护来讲，获得高频分量 则需要提高采样频率，从而增加了技术难度和成本，而且可能会受到系统谐波的影响， 以及环境高频噪声的影响。因此，要想把小波理论应用于变压器微机保护还有待进一 步研究。 在上面的七种方法中9 】【1 6 】【2 8 。4 1 ，有的是利用电流量来判别励磁涌流，有的是利用 电压量判来别励磁涌流。由于变压器是一个非线性饱和的原件，所以变压器的电压和 电流所含的信息是不等价的，它们所含的信息互为补充，只有同时利用电压和电流这 两个状态量才能较全面的反映变压器在饱和状态下的实际情况。上面有几种方法是对 变压器的模型进行研究，试图找到可靠的区分变压器内部故障和励磁涌流的方法，它 们各有优缺点，但事实上由于变压器自身的非线性，要想建立一个准确的模型是很困 难的。近年来，随着人们研究的领域逐渐扩大，研究的层次逐渐加深，产生了很多新 兴的学科。这些学科为科学研究提供了新的手段，其中比较有代表性的是模糊数学和 人工智能理论。模糊数学受启发于人的思维过程，大脑的计算功能远远比不上现代的 计算机，但在很多复杂事物的处理方面却远胜于功能先进的计算机。模糊数学借助于 隶属度的概念，达到对人脑一定程度的模拟，具有处理模糊现象的能力。人工神经网 络是人工智能较为突出的一种。它是对人脑神经网络的模拟，用一个节点模拟单个神 经元，并相互连接形成网状，其所有信息都体现在网络的结构和神经元连接的权值上。 人工神经网络的特点在于其具有高度并行计算能力、大规模的数据融合的能力、极强 的自适应性。容错性以及自学习能力。基于这些特性，人工神经网络在电力系统中得 到了广泛的应用。 根据上述，本文致力于人工神经网络在变压器保护中的应用研究，利用其强大的 分类能力和数据融合能力来对变压器的励磁涌流和故障电流进行鉴别，以减少变压器 差动保护的误动。 1 4 本论文的主要工作 本论文的主要工作由以下章节构成： 第一章，绪论。简述电力变压器保护的发展历史和研究现状。 第二章，变压器励磁涌流的理论分析及仿真。分析和研究变压器励磁涌流的形成 机理，总结和分析变压器仿真研究的现状，并在此基础上利用p s c a d e m t d c 仿真软 件搭建变压器励磁涌流的仿真模型。 第三章，人工神经网络模型的研究。本章首先介绍了人工神经网络的发展、结构 及应用，然后对b p 神经网络和r b f 神经网络在网络结构、训练方法、网络资源的利 用及学习速度上做了对比，选出r b f 神经网络作为本章的神经网络模型。最后介绍了 r b f 神经网络几种常用的训练方法的并对他们做了评价。 第四章，基于粒子群优化的r b f 网络模型的建立。介绍了粒子群算法的基本原理 以及其在神经网络优化中的应用，并在此基础上建立了粒子群优化的r b f 网络的模型。 最后给出了粒子群学习算法的性能评价指标。 西南交通大学硕士研究生学位论文 第7 页 第五章，基于p s o - r b f 神经网络变压器保护的实现。本章首先介绍了神经网络鉴 别励磁涌流和故障电流及励磁涌流和故障电流的特征量的提取原理，并结合第四章提 出的p s o 优化r b f 神经网络算法，完成r b f 神经网络的训练，使其具有鉴别磁涌流和 故障电流的能力，并用测试样本对训练好的r b f 网络进行测试，结果表明训练好的网 络能够准确的鉴别出励磁涌流和故障电流。最后，根据r b f 神经网络能够鉴别磁涌流 和故障电流的原理设计出了一套基于r b f 神经网络的差动主保护方案。 第六章，结论和展望。对所做的工作进行总结，并就需进一步研究的工作做出了 展望。 西南交通大学硕士研究生学位论文 第8 页 第二章变压器励磁涌流的理论分析及仿真 2 1 引言， 随着我国经济的快速发展，用电量不断增大，电力工业也取得了长足的发展，大 容量变压器的应用日益增多，对变压器保护的可靠性、速动性、灵敏性提出了更高的 要求。众所周知，当变压器在正常运行情况下，铁芯处于未饱和状态，因而励磁电流 很小，般不会超过额定电流的2 5 。当变压器空载合闸或外部故障切除后电压恢 复时，容易引起铁芯的饱和，铁芯相对磁导率接近于1 ，从而绕组中会出现数值很大的 励磁电流，可能达到额定电流的8 倍以上，这个励磁电流就称为变压器的励磁涌流。 此时的暂态电流与变压器内部短路电流相似。对变压器差动保护的正确动作产生巨大 影响，至使我国目前变压器差动保护正确动作率一直不高。为了使变压器差动保护能 可靠地躲过励磁涌流，同时对短路电流又能正确反映，有必要对变压器的励磁涌流进 行深入的分析研究。因此，对变压器励磁涌流做系统的分析和仿真对于变压器保护新 判据的研究而言也是十分必要的。 2 2 变压器励磁涌流的产生及其特征 2 2 1 单相变压器的励磁涌流 在电力系统中电力变压器大多都是三相的，但是三相变压器是以单相变压器为基 础。因此，有必要在分析三相变压器之前先分析一下单相变压器的磁通特性以及励磁 涌流形成的机理。 电力变压器在正常运行时【lo 】，用来建立磁场的励磁电流很小，通常不到额定电流 的5 ，对于大型的变压器甚至不到1 。但是当变压器空载合闸和外部故障切除电压 恢复时，励磁电流远远大于额定电流，甚至能达到额定电流的8 倍以上，从而导致变 压器差动保护装置误动。由于励磁涌流是由于变压器磁路饱和而引起的，因此应当结 合变压器的磁路对变压器进行分析。 单相变压器的模型如图2 1 所示。 u 1 li 2 l 、) vm， 、 毒 乞： _ j 图2 1 变压器结构图 0 。一 一 。鏖塑垄丝型窒堂垒垒羔 _ ! s 目! e 目g 目寡e 目目自鲁自j 目| 自鲁s 目g 自! e | ! ! e s ! g ! e e 目! g | g 目e ! ! ! ! e 2 2 2 2 2 2 5 2 2 2 4 一一 设电源为正弦电压【3 5 】： “= u ms i n ( c o t + a ) ( 2 - 1 ) 式中口一空载合闸时电源电压的初相角。 当单相变压器空载合闸时，忽略变压器的漏抗，有： 掌：u s i n ( c o t + a ) ( 2 2 ) 解这个微分方程可得： = 一。c o s ( c o t + 口) + 。c o s a + m ， ( 2 3 ) 式中，一空载合闸前的铁芯剩磁；肼一与电压u m 对应的稳态磁通幅值； 一。c o s ( c o t + a ) 为稳态磁通；。c o s ( a ) 为暂态磁通；磁通。= 乩国。 假设变压器的磁化曲线如图2 2 ( a ) 所示，图中s 点的磁通为饱和磁通，。一定的 磁通必对应着一定的励磁电流，变压器空载合闸铁芯饱和时，与合闸磁通相对应的励 磁涌流的波形可以通过作图法求得，如图2 2 所示。 ( a ) 简化磁化曲线 图2 2 作图法求解变压器励磁涌流 单相变压器的励磁涌流可近似表示为： 当 。时： z = 唑l 2 瓦u m 卜一s c 卅咖警 亿4 、 = 讣一c o s c 卅咖警j 当 尹- 1、 e 毫q 厂 2 0 0 17 5 1 s o 1 2 5 10 0 邑 7 5 x 5 o 2 5 0 0 2 5 雪 i l 西南交通大学硕士研究生学位论文 第1 8 页 b 1 1 4 、 f f 一 、 l，1 f i j f r _ _ _ _ _ _ t _ _ _ _ _ _ _ _ 1 _ _ _ _ _ _ _ _ 广_ _ _ _ t _ _ _ 一r _ _ _ - _ - 1 _ - _ _ _ _ _ _ 1 _ _ _ _ _ - 0 - 0 0 0q 旺2 5q 0 5 0q 50 1 0 0 q 1 2 50 1 5 00 1 7 5 0 2 0 0 7 o 6 0 5 o 4 0 3 0 2 0 1 0 o 0 - i 图2 1 0 三相变压器a 相的励磁涌流波形图 艮b n 的1 - 7 次谐波 一广_ - r 广_ r _ _ _ 1 _ _ - - t _ _ 1 _ _ t _ _ _ _ _ 1 o 0 0 0q 5 0 0 1 5 00 0 7 50 1 0 00 1 2 50 1 5 00 1 7 50 2 0 0 a 0 6 0 4 0 2 0 q 0 - 2 0 4 0 毛0 最0 图2 1 1 三相变压器a 相励磁涌流的卜7 次谐波幅值 - 旦觑燃 b d 2 f 八 厂、厂 一lj l l i 。 7 ，飞v v i 广_ _ 广_ _ 广1 _ _ r - 1 _ _ _ _ _ _ 1 _ - _ - _ - 1 _ _ - _ 1 0 0 0 00 0 2 50 0 5 0o a 7 5 0 1 0 0q 1 2 50 1 5 00 1 7 50 2 0 0 图2 1 2 三相变压器b 相励磁涌流波形图 西南交通大学硕士研究生学位论文 第1 9 页 3 2 5 0 2 0 0 1 5 0 1 0 0 q 5 0 q 0 0 b i g 眨 广- _ - - _ - _ - t _ _ - _ _ - - r - _ _ _ _ _ - _ t _ _ - _ _ t _ _ _ _ _ _ _ _ - - 1 - _ _ - - _ 下_ _ _ - - - _ r - _ _ _ _ _ - 一一 q 0 0 00 吃5q 0 5 00 t r 50 1 0 0 q 1 2 5q 1 5 00 1 7 50 ，2 0 0 2 0 o o - 2 0 4 0 最0 孑 兰- 8 0 10 - o 一1 2 0 1 4 0 1 6 o 图2 1 3 三相变压器b 相励磁涌流的1 - 7 次谐波幅值 _ i d c i b i b 厂厂 厂 f 7 v v f v r _ _ _ _ _ _ _ _ 1 - _ _ _ _ - _ _ _ - 广_ _ _ _ _ _ _ - - r _ _ _ - _ _ - r _ _ _ _ _ _ - - | _ _ - _ - _ _ _ _ r _ _ _ _ - - _ _ t _ _ _ _ _ _ 。1 一 o 0 0 0 o 0 2 5q 0 5 00 a 7 5 o 1 0 0o 1 2 5o - 1 5 0 0 1 7 50 2 0 0 6 o 5 0 4 o 3 0 2 0 1 o 0 0 图2 1 4 三相变压器c 相励磁涌流波形图 d 艮1 3 的1 7 次谐波 广_ _ _ - _ r - _ _ - _ _ - r _ _ r _ - r _ - _ _ r _ _ _ r _ 一r _ _ _ q 0 0 0o 0 2 50 0 5 00 0 7 50 1 n 1 2 50 1 5 00 1 7 5o 2 0 0 图2 1 5 三相变压器c 相励磁涌流的卜7 次谐波幅值 萝一x 雪一x 西南交通大学硕士研究生学位论文 第2 0 页 经过仿真研究和理论分析发现，三相变压器励磁涌流具有以下特征： ( 1 ) 三相变压器无论在何时空载合闸，至少有两相要出现不同程度的励磁涌流现 象； ( 2 ) 三相励磁涌流波形有间断角且显著减小，其中对称性涌流的间断角最小。间 断角的大小，与铁心饱和磁通及剩磁的大小密切相关； ( 3 ) 含有大量的谐波分量，以二次谐波的含量最高，其含量的大小与铁心饱和磁 通及剩磁大小直接相关： ( 4 ) 合闸初相角的变化，对各相涌流产生不同的影响，有的相增大，有的相减小。与变 压器有关的两相涌流之差，其最大值出现的条件是口= + 3 0 。； ( 5 ) 三相变压器励磁涌流中，往往有一相为周期性电流，几乎没有直流分量，而且其 值较大。 2 6 本章小结 本章简单分析了单相和三相变压器励磁涌流的形成机理以及对变压器差动保护的 影响，简要叙述了变压器励磁涌流仿真的研究情况；然后利用p s c a d e m t d c 软件搭 建了变压器的励磁涌流的仿真模型，并对单相变压器和三相变压器的励磁涌流进行了 仿真。 西南交通大学硕士研究生学位论文 第2 1 页 第三章人工神经网络模型的研究 3 1 人工神经网络 3 1 1 人工神经网络的发展 人工神经网络的研究从2 0 世纪4 0 年代开始，已经有近7 0 年的历史，大致可以分 为三个阶段【3 7 刁8 l 。 1 第一阶段一人工神经网络的创建阶段( 1 9 4 3 1 9 6 9 ) 人工神经网络的研究始于1 9 4 3 年，由心理学家w s m c c u l l o c h 和数学家w p i t t s 根据人脑的神经网络的结构，使用简单的阂值单元表示单个神经元的行为，在分析和 总结神经元的基本特性的基础上提出了神经元的数学模型即m p 模型，从此开创了人 工神经网络理论研究的时代。1 9 4 9 年h e b b 提出了改变神经元连接强度的学习规则， 即著名的h e b b 规则，至今仍在各种神经网络模型的研究中起着非常重要的作用。1 9 5 9 年，e r o s e n b l a t t 提出了著名的感知机模型，并证明了在某种条件下算法的收敛性，并 第一次把神经网络的研究付诸工程实践中。1 9 6 9 年美国著名人工智能专家m m i n s k y 和s p a p e r t 对r o s e n b l a t t 的工作进行了深入的研究，写出了很有影响的( ( p e r c e p t i o n ) ) 一书，该书指出单层的感知机的处理能力有限，只能用于线性问题的求解，对于像x o r 这样的问题也不能解决，并指出如果加入隐含单元，增加神经网络的层次，可提高神 经网络的处理能力，但是研究对应的学习方法非常困难。由于m m i n s k y 的悲观态度极 大的影响了对神经网络的研究，在这之后十年中，神经网络研究进入一个缓慢发展的 低潮期，只有很少的研究者在继续进行神经网络模型的基础性研究工作，探索突破 p e r c e p t r o n 的新模型。 2 第二阶段一人工神经网络研究的低潮阶段( 1 9 7 0 - - - 1 9 8 6 ) 自从1 9 6 9 年m m i n s k y 和s p a p e r t 的著作( ( p e r c e p t i o n ) ) 发表后，使神经网络的研 究一度处于低潮，但这方面的研究并没有完全停止。1 9 7 6 年波斯顿大学教授g r o s s 根 据对生物学和心理学的研究，提出了几个非线性动力系统结构，对神经网络的研究起 到了重要的推动作用；1 9 8 0 年k o h o n e n 提出自组织映射理论；1 9 8 2 年j o h nh o p f i e l d 对神经网络的动态特性进行了研究，引入了能量函数的概念，为神经网络的研究注入 了新的活力。19 8 6 年r u m e l t h a r d 和m c c l e l l a n d 为代表的p d p ( p a r a l e l ld i s t r i b u t e d p r o c e s s i n g ) 小组提出了多层前馈网络的反向传播学习算法，证明了多层网络的功能并 不像m i n s k y 等人预料的那样弱，相反它可以完成很多学习任务，解决很多实际问题。 在这个时期，经过许多科学家不懈的努力和潜心研究。使得人工神经网络取得了突破 性的重要成果，使得神经网络的研究摆脱了困境，进入了正常发展的新时期。 3 第三阶段一神经网络的发展阶段( 1 9 8 7 年至今) 1 9 8 7 年在美国的圣地亚哥举行了第一届神经网络国际会议，标志着神经网络的研 究世界范围内达到了高潮。2 0 世纪9 0 年代以后，神经网络的国际会议不断，许多重要 西南交通大学硕士研究生学位论文 第2 2 页 成果纷纷发表，到现在为止，提出的神经网络模型有几百个，在基础理论、模型与算 法、实现与应用诸多方面取得了长足的进展。 3 1 2 人工神经元的基本模型 人工神经网络【3 9 3 9 】( 灿盯i f i c i a l n e u r a l n e t w o r k ，简称砧呵n ) 是由大量简单 的基本元件一神经元( n e u r o n ) 相互连接而成的自适应非线性动态系统，神经元是神经网 络的基本处理单元，它一般是一个多输入单输出的非线性动态系统