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1、变压器保护中自适应减小不平衡电流影响的方法王莉丽 荣雅君1.变压器不平衡电流的补偿特性减小不平衡电流对保护灵敏度影响的方法是通过软件计算出各种因素引起的不平衡电流并进行补偿，使得补偿后的差流不随穿越电流的变化而变化，它总保持在一个很小的范围以内。因此，保护的动作曲线可不必采用折线式，而是一条直线，大大提高了保护动作的灵敏性。如图1所示，动作判据也变得简单。 （a）补偿前动作特性 （b）补偿后动作特性图1 补偿前后的动作特性2.变压器励磁涌流的识别方法(1) 基于波形特征识别励磁涌流对图2图5所示的内部故障电流和励磁涌流波形取绝对值。图2 内部故障电流波形图 图3对称励磁涌流波形图图4 非对称励

2、磁涌流波形图 图5 带故障空载合闸时的电流波形图可见经过变换的励磁涌流波形仍具有间断角，且其大小不变。把经过绝对值变换的一个周期的励磁涌流波形分成间断和非间断两部分。在间断部分曲线与时间轴包围的面积很小，几乎趋近于零。而把经过绝对值变换的一个周期故障电流在任意位置分为两部分，曲线与时间轴包围的面积都不会很小。由此得出判据。但是，判断间断角的起始位置是不易实现的，这将给算法带来复杂性。由于变压器励磁涌流的最小间断角大于，取一个宽度小于的数据窗，让数据窗在一周期内平移，求数据窗内波形与时间轴所包围的面积，如图6、图7所示。在涌流情况，必然会连续出现几个数值很小的面积值；在故障电流情况和带故障空投时

3、，则不会出现。图6 数据窗在一周期故障电流绝对值波形上平移 图7数据窗在一周期对称励磁涌流绝对值波形上平移 (2) 基于小波神经网络识别励磁涌流建立四层小波神经网络。输入层有6个节点，其值分别为变压器差动电流的非周期分量、基波含量和各次谐波含量(二次、三次、四次、五次)。自适应小波变换层和隐含层的节点个数可在训练中动态调整。输出层为单节点，当其值为真(大于阈值)时判定为励磁涌流；反之，输出为假(小于阈值)时，判定为内部故障。图8 小波神经网络模型3. 硬件和软件系统整体结构设计 （1）硬件系统采用TMS320LF2407，经DSP内部A/D转换器输出的数字信号进入微处理器，在微处理器内应用计算程序对采样数据做实时的计算分析、判断是否发生故障。最后，将处

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