【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统继电保护，尤其涉及一种基于故障工况属性的电力系统暂态量保护方法。
技术介绍
1、准确、快速的清除故障对提高电力系统暂态稳定性、提高输电线路的输电能力至关重要。随着电网电压等级不断提高，电网对保护性能要求也越来越高。对于超高和特高电压电网，研究具有超高速动作性能、安全可靠性的线路保护是一项紧迫的任务。基于工频量的线路保护受电力系统振荡、过负荷、以及短路点过渡电阻的影响，因此传统工频量保护难以满足电网发展的需求。电力系统故障发生的瞬间会产生暂态信号，故障产生的暂态信号携带了丰富的故障信息，例如故障方向、故障位置、故障类型和故障时间，尤其是在高频频段的故障特征更加显著。因此暂态保护通过快速捕捉故障信号的这些高频成分，能够在极短时间内检测到故障实现超高速保护。基于暂态量的保护不受工频振荡、ct饱和等影响且具有超高速动作的性能，成为国内外继电保护领域的研究热点。
2、希尔伯特-黄变换、s变换、小波变换、数学形态学以及神经网络等多种现代信号处理技术广泛应用于输电线路暂态保护，以提高利用故障暂态信息识别故障方向的性能...
【技术保护点】
1.基于故障信息融合的电力系统暂态保护方法，其特征在于，当保护对象为一回线路和与该线路相连的母线时，其暂态单元保护的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的方法，特征在于，步骤5-步骤7能采用支持向量机SVM或神经网络完成故障信息融合和故障判断，当采用支持向量机时步骤如下：计算暂态量TQ1与TQ2的差值TQD12，TQD12＝TQ1-TQ2，以TQD12、故障初相角θf和过渡电阻Rf作为支持向量机SVM输入向量，SVM输出为故障区域判断结果fz，其中，先用训练样本集对SVM进行训练，然后以训练好的SVM用于故障区域判断。
3.基于故障信息融合的电力...
【技术特征摘要】
1.基于故障信息融合的电力系统暂态保护方法，其特征在于，当保护对象为一回线路和与该线路相连的母线时，其暂态单元保护的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的方法，特征在于，步骤5-步骤7能采用支持向量机svm或神经网络完成故障信息融合和故障判断，当采用支持向量机时步骤如下：计算暂态量tq1与tq2的差值tqd12，tqd12＝tq1-tq2，以tqd12、故障初相角θf和过渡电阻rf作为支持向量机svm输入向量，svm输出为故障区域判断结果fz，其中，先用训练样本集对svm进行训练，然后以训练好的svm用于故障区域判断。
3.基于故障信息融合的电力系统暂态保护方法，其特征在于，当保护对象为一回线路时的暂态方向纵联保护，步骤包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤5-步骤7能采用支持向量机svm或神经网络完成故障信息融合和故障判断，当采用支持向量机svm时步骤如下：计算暂态量tq1与tq2的差值tqd12，tqd12＝tq1-tq2，以tqd12、故障初相角θf和过渡电阻rf作为支持向量机svm输入向量，svm输出为故障方向判断结果fz，其中，先用训练样本集对svm进行训练，然后以训练好的svm用于故障方向判断；
5.基于故障信息融合的电力系统暂态保护...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭振威，李豪杰，赵瑞强，江泳妍，邓应才，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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