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变压器保护研究的最新进展

来源：小侦探旅游网

№2电　力　情　报

　　　　　　　　　　　　　2001INFORMATIONONELECTRICPOWER

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文章编号:1006-6705(2001)02-0001-04

综合述评

变压器保护研究的最新进展

陈　剑,商国才

(华北电力大学电力系,河北保定071003)

NewDevelopmentofTransformerProtectionResearches

CHENJian,SHANGGuo-cai

(NorthChinaElectricPowerUniversity,Baoding071003,China)

摘要:论述了自1997年以来国内外有关变压器继电保护研究方面的最新进展:最近发展起来的小波理论对信号分析具有多分辨率的特点,已经在变压器保护的最新研究和分析中得到广泛的关注;用于状态辨识的人工神经网络因其具有高度神经计算能力、极强的自适应性、容错性以及自学习能力等特点,其在变压器保护中的应用也已成为变压器保护研究的另一个热点;还有其它一些新的变压器保护理论和思想都取得了一定的进展。关键词:变压器保护;最新进展;小波;人工神经网络中图分类号:TM772　　　文献标识码:A

Abstract:Thenewdevelopmentoftransformerprotectionre2searchesbothinChinaandabroadsince1997isoutlined.Thewavelettheoryhasdevelopedquicklyandhascharacterofmul2ti-distinctiononthesignalanalysis.Theartificialneuralnet2workcanbeusedforthestatusrecognitionandhastheadvan2tageofstrongself-adaptation,errortoleration,self-learningpowerandsoon.

Keywords:transformerprotection;newdevelopment;wavelet;

artificialneuralnetwork

成。

目前变压器广泛采用了冷扎硅钢片,饱和磁通倍数下降,使得励磁涌流的二次谐波含量低于10%以下;同时,由于CT饱和、无功补偿的并联电容及超高压远距离输电线的分布电容等缘故,在变压器内部故障时会产生很大的谐波。这使得基于传统的间断角原理和二次谐波原理的差动保护在实际应用中的效果并不十分理想。为了提高变压器保护的可靠性,人们提出了新的原理和技术方案。现今广泛采用的方案是基于对励磁涌流波形特征的认识,提出相应的方案。也有的科技工作者独辟蹊径,抛弃将差动原理用于变压器保护的传统,不用励磁涌流作动作因素,而采用新的动作判据,如功率、阻抗、漏抗等等。

本文对1997年以来国内外变压器保护研究现状进行了介绍和评述,并在此基础上提出了有关研究方法中今后需要解决的问题。

1　小波理论在变压器保护中的应用

　引　言

纵差保护是变压器的主保护,它的突出问题是如何区分励磁涌流和故障电流。励磁涌流的波形特征是:它存在非周期分量、间断角和二次谐波。因此目前变压器差动保护主要利用励磁涌流非周期分量的速饱和、间断角和二次谐波作制动等构

收稿日期:2000-01-05;修订日期:2001-03-10

作者简介:陈剑(1970-),男,浙江龙游人,华北电力大学硕士生,

从事继电保护方面的研究。

小波变换(WT)是20世纪80年代后期发展

起来的应用数学分支。小波(Wavelet),既小区域的波。小波函数的定义为:设ψ(t)为一平方可积函数,也即ψ(t)∈L2(R),若其傅里叶变换Ψ(ω)满足条件

∫2

|Ψ(ω)|ω

dω<∞

则称ψ(t)为一基本小波或小波母函数(MotherWavelet),将小波母函数ψ(t)进行伸缩和平移,设其伸缩因子(又称尺度因子)为a,平移因子为τ,

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令其平移伸缩函数为ψa,τ(t),则有

1τψa,τ(t)=a-2ψ(t-),a>0,τ∈R

称ψa,τ(t)为依赖于参数a,τ的小波基函数,它们是由同一母函数ψ(t)经伸缩和平移后得到的一组函数系列。

将任意L2(R)空间中的函数x(t)在小波基下进行展开,称这种展开为函数x(t)的小波变换,其表达式为

)=WTx(a,τ

使该函数既具有傅里叶变换和反演的性质,又同时

具有时间窗和频率窗的性质(即该函数及其傅里叶变换都具有快速衰减性),而且相应的时频窗是可调的。由于励磁涌流常常伴随着严重的磁饱和过程,结果使得励磁涌流中含有较多的三次谐波及更高次谐波分量,而与故障电流相伴的磁饱和程度相对较低,但这种微小的差异用常规的信号处理方法很难区分,然而,小波变换却可以将其放大,达到区分励磁涌流和故障电流的目的。该文采用Daubechies五次小波作为母小波,在其小波分解尺度1的基础上,对各个信号波形进行小波变换,经过小波变换后,励磁涌流波形的变换结果呈现出明显的奇异性,而各类故障波形的变换结果都相当平缓。通过对该结果进行奇异性检测,即可成功地区分励磁涌流与故障电流。算法引入了短数据窗对采样数据进行分析,而不是将所有的数据一并输入滤波器组进行小波变换,并且每计算一个小波系数只需有限次乘法和加法,因此具有实时应用的良好前景。文献[3]为了满足实时处理要求,采用了另一种小波变换,即改进递归小波(IRWT)。信号特征

・

的提取采用了重构信号的能量:设Im为变压器励

・・

磁涌流的模态分量,Em为其能量;Imwt为Im经IRWT变换后的分量,Emwt为其能量。

Em(k)=Em(k-1)+[im(k)]2Emwt(k)=Emwt(k-1)+[imwt(k)]

∫+∞-∞

x(t)ψ(

t-τ)dt,a>0a

　　由WT的定义可知,小波变换同傅里叶变换一样,都是一种积分变换。同傅里叶变换相似,称

)为小波变换系数。由于小波基具有尺WTx(a,τ

度a,平移τ两个参数,因此,将函数在小波基下展开,就意味着将一个时间函数投影到二维的时间———尺度相平面上。小波母函数一般常选取具有

紧支集或近似紧支集(具有时域的局部性)和具有正则性(具有频域的局部性)的实数或复数函数,使得小波母函数在时频域都具有较好的局部特性(函数紧支集即函数定义域有限)。由上述定义可以看出,小波变换具有多分辨率(即多尺度)的特点,可以由粗到精地逐步观察信号。因此有人把小波变换誉为分析信号的数学显微镜,已经广泛应用于各个领域。

文献[1]提出利用小波分析提取励磁涌流的间断角特征,以间断角的有无来判别励磁涌流。该文对变压器CT的二次侧电流波形进行小波变换,选取第三尺度的小波变换的模极大值作为所提取的特征,对比对称性涌流和短路电流的第三尺度的小波变换,可以看出励磁涌流经小波变换其波形中对应于间断角处的相邻两模极大值是同号(这一现象是由励磁涌流的间断角导致的),而故障电流恰好相反,利用这一特征来识别对称性涌流。对于非对称性涌流则是对差分后的涌流波形进行小波变换,同样得出励磁涌流经小波变换,所得的相邻模极大值是同号,而故障电流恰好相反。对于CT饱和的影响来说,由于采用差分使间断角有所恢复,第三尺度的小波变换又可以滤除被差分放大的高频分量,则原理对CT饱和具有很强的鲁棒性。

文献[2]论述了傅里叶分析能将信号的时域特性变换为频域特性,但无法反映局部时域信号在局部频率中的对应特性。该文建立了一个小波函数

式中:im(k)为原信号在k点的采样值;imwt(k)为原信号的模态分量经IRWT变换后第k点的计算值。

鉴别励磁涌流算法定义为:若Ers=Emwt/Em>δrs,则为励磁涌流;若Ers=Emwt/Em≤δrs,则为内部故障。其中,Ers为能量比值;δrs为整定值。励磁涌流的模态分量经IRWT变换后突出反应了励磁涌流的畸变特征,因而能量比(Ers)的值较大,故障电流具有衰减的直流分量,但没有明显的畸变特征,因此,经IRWT处理后,波形十分平滑,Ers的值较小。

文献[4]提到由于变压器内部故障的70%～80%属于匝间故障,而发生内部匝间故障时电流变化值一般很小,以至传统的继电器无法及时监测到故障信号。为了及时判断变压器故障情况,通过提取瞬时故障电流的特征来判别变压器的内部还是

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外部故障。信号波形的微小差异可以在特定频谱下显示出来。该文用离散小波变换(DWT)对故障信号进行频谱分析。文中用Daubechies小波对输入信号进行了五次变换,得到一个近似值(基部)和5个瞬态分量值(细部)。近似值主要体现低频分量,而细部主要体现在不同频带下的瞬态分量,通过对五次变换后的瞬态分量(即第五细部)进行频谱分析,取其频谱能量判别变压器内部还是外部故障。对于励磁涌流的判别则用第三细部(瞬态分量)与低频分量频谱分析可得。

综合以上文献可以看出,小波分析都是对所给信号进行波形分析,提取信号波形在不同频带下的特征量作为判别的依据。但在波形提取过程中,都是以仿真实验波形为基础的,而实际波形受到的干扰更为严重,其波形中含有更多谐波,这需要进一步分析与判断。

器铁心磁化曲线斜率ρ与变压器电压u与电流变化率di/dt的关系为

ρ=

udi/dt

即磁化曲线斜率就是电压与差动电流变化率的比值。根据这一特征提出用变压器电源侧电压波形与电流变化率波形之间的相似程度来识别变压器正常与故障状态。与小波分析不同,该文采用模糊神经网络对变压器是否发生了内部故障进行识别。为了提高识别的可靠性,对电压电流波形进行了高频率采样,以每一相电源侧电压值40个,差动电流变化率值40个,1个电源侧电压的峰值,1个差动电流变化率的峰值作为模糊神经网络的输入。模糊神经网络的输出是一维的,用其1或0表征变压器的内部是否发生了故障。

人工神经网络用于保护领域,可以取消整定值,大大简化分析计算过程,使保护装置设计更加简洁、可靠。神经网络用于保护领域也有其缺陷,主要表现在其理论基础需要进一步探讨,神经网络在学习过程中存在收敛性的问题,这些都需要其他相关领域的发展给予支持。

2　人工神经网络在变压器保护中的应用

　　人工神经网络是采用物理系统来模拟人脑的结构和功能,并用于工程或其它领域。人工神经网络具有高度的神经计算能力、极强的自适应性、容错性以及自学习能力等。它在电力系统故障诊断和控制方面的应用研究方兴未艾,而在电力系统保护方面,特别是在发电机、变压器保护方面已越来越受到人们的关注。

文献[5]提出了一种用变压器原副边正序和负序电流分量的方向来区分变压器状态的EANN(专家系统和神经网络)方法。指出当变压器发生区内不对称故障时,变压器两侧负序电流的符号相同,当变压器发生区外不对称故障时,变压器两侧负序电流的符号相反;而当变压器发生区内对称故障时,变压器两侧故障电流的正序分量符号相同,当变压器发生区外对称故障时,变压器两侧故障电流的正序分量符号相反。基于以上判据选择多层反向传播网络模型,以负序电流、正序电流、原边相电压作为输入,以1,0作为输出表征其内部还是外部故障。

文献[7]在文献[6]的基础上深入分析了变压器铁心的磁化特性,根据磁化曲线斜率在变压器饱和时很小,未饱和时很大这一特点,寻求测试变压器铁心磁化曲线斜率的方法。文献[6]给出了变压

3　变压器保护研究中的其它理论

文献[7]提出了“利用电压和电流相似程度识别变压器内部故障”的方法。它利用变压器内部故障时电压与电流的波形比较相似,空载合闸且铁心饱和时电压与电流的波形有较大差别的特点来区分励磁涌流和内部故障电流。

文献[8]注意到由于间断角的存在使得励磁涌流的波形在一个周期内前半周期与后半周期存在不对称。而变压器内部故障时,故障电流一个周期波形的前半周期与后半周期是对称的。基于此原理,首先对电流波形作旋转与平移变换,然后进行积分处理以提取变压器内部故障短路电流波形的对称特征。在此基础上,进一步提出了用模糊集理论区分变压器的励磁涌流和内部故障的模糊数学模型和判据。该原理要求准确跟综波形变化的基础上,才能对波形进行变换,而且积分求解过程中还有一定的误差,这对保护的可靠性都有一定影响。

文献[9]抛弃传统的差动电流作为判据的理论,提出一种无须鉴别励磁涌流基于完全参数辨识

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原理的变压器保护方法。基于变压器绕组漏感和

电阻在正常运行、外部故障及励磁涌流时不发生变化,而在变压器内部故障时要发生变化这一特性,可把变压器绕组的漏感和电阻值是否发生变化作为区分变压器内部故障与正常、外部故障、励磁涌流情况的判据。为提高辨识参数的估计精度,利用最小二乘参数估计的递推算法来计算。该文能突破传统的理论模式是可喜的,但在参数求取方面还是不够准确,其理论还要进一步考证。

文献[10]对于变压器采样值差动保护,按以下公式构成动作判据

id≥id0;id≥KiT

压器保护理论,这些对于研究新型的变压器保护装置具有很好的启迪。

参考文献:

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的励磁涌流和短路电流的新原理[J].中国电机工程学报,1999,19(7).

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schemeforpowertransformerinrushidentification[C].2000IEEEPowerEngineeringSocietyWinterMeeting,Singapore,2000.

[3]张传利,黄益庄,马晓旭,等.改进递归小波变换在变

压器保护中的应用研究[J].电力系统自动化,1999,23

(17).

[4]JIANGF,BOZ,CHINP,etal.Powertransformer

protectionbasedontransientdetectionusingdiscretewavelettransform(DWT)[C].2000IEEEPowerEn2gineeringSocietyWinterMeeting,Singapore,2000.[5]李永丽,顾福海,刘志华,等.神经网络理论在变压器式中:id0为差流的整定值;id为差流瞬时值的绝对值;iT为制动电流瞬时值的绝对值;要求id,iT同时满足其等式。

由励磁涌流波形与内部故障时电流波形比较得出,对于励磁涌流而言,在一个周期内,三相差流波形中有两相由于变压器饱和特性的影响使得波形总有几点靠近X轴,即电流在数值上趋于零。这个规律,实质上是和产生励磁涌流时波形会出现间断角的规律相一致。受这个因素影响,在一个周期内,该相电流满足采样值差动条件的点数与标准正弦基波相比较要少。而变压器发生内部故障时,差动电流波形基本为正弦基波,故一般只在过零点前后才不满足采样值差动动作条件。

文献[11]提出了一条不再纠缠于励磁涌流波形特征技术的新方法。通过计算从各个电源侧流进变压器的有功功率的总和来区分内部故障电流和励磁涌流。由于励磁涌流的平均功率几乎为零,而内部故障时消耗大量功率,通过设置一个流进变压器的平均功率的阈值,便可检测出内部故障。该方法对多绕组变压器也实用,文章采用了一个500/154kV的双绕组变压器进行现场涌流测试,结果令人满意。该方法从过去的单一考虑电流信息转为综合考虑电流和电压信息,从而提高了保护的灵敏度和速度。

故障诊断中的应用[J].电力系统自动化,1999,23

(24).

[6]SHANGG,YUD.Identifyinginternalfaultsoftrans2

formersthroughthesimilaritydegreebetweenvoltageandcurrent[C].2000IEEEPowerEngineeringSocietyWin2terMeeting,Singapore,2000.

[7]李炜.基于压流相似原理的变压器保护的研究[D].保

定:华北电力大学,2000.

[8]焦邵华,刘万顺.区分变压器励磁涌流和内部短路的

积分型波形对称原理[J].中国电机工程学报,1999,19

(8).

[9]熊小伏,邓祥力,游波.基于参数辨识的变压器微机保

护[J].电力系统自动化,1999,23(11).

[10]胡玉峰,陈德树.基于采样值差动的励磁涌流鉴别方

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[11]YABEK.Powerdifferentialmethodfordiscrimination

betweenfaultandmagnetizinginrushcurrentintrans2formers[J].IEEETransactionsonPowerDelivery.1997,12(3):1109-1115.

4　结　语

从近年来变压器保护研究的最新进展可以看出,用于信号处理的小波变换和用于状态辨识的人工神经网络已经成为变压器保护研究的热点;另外,还有一些学者抛弃了传统思想,提出了新的变

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