关键字 |
人工神经网络、距离保护、事实设备,晶闸管控制串联电容器, |
介绍 |
目前由于电力工业解除管制和限制由于能源、电力行业所面临的环境和监管问题,主要的挑战是提高电力传输能力以及提高系统给定的传输设施的完整性。上述问题可以通过使用串联补偿处理。串联补偿时,介绍了电力系统功率流的影响在一个特定网段也减少了有功功率损失和防止系统次同步振荡[1]- [3]。 |
事实设备通常用于电力系统的功率传输能力,电压稳定和功率振荡阻尼。晶闸管控制串联电容器(TCSC)的串联补偿装置使用,但TCSC的使用带来某些问题传统的距离保护方案由于阻抗测量继电器的变化明显。明显看到的阻抗继电器串联补偿电压的不确定变化影响[4],[5]。 |
传输设施的提供者通常喜欢距离保护作为主要保护系统,介绍了串联补偿电力输电线路需要额外的注意而选择串联补偿需要格外小心的保护计划除了都知道保护高压输电网络的挑战。在现代天电力系统保护系统已成为智能它使用基于微处理器的人工神经网络技术来提高输电线路的距离保护TCSC补偿使用反向传播算法和广泛使用MATLAB仿真测试不同条件下[6]- [11]。 |
本文的组织结构如下:第一部分介绍保护的系列讨论了输电线路使用人工神经网络补偿,第二部分简要介绍晶闸管控制串联电容器(TCSC),在第三部分讨论了人工神经网络,在第四节距离保护基本知识和SC补偿对保护的影响,第五节仿真方法和结果,在第六部分结论基于获得的结果。 |
晶闸管控制串联电容器 |
多年来串联补偿技术是用来调整两个站之间的权力交接通过调整净系列线的阻抗。串联电容器的安装是一个传统,建立了提高输电线路能力的方法,通过减少净系列阻抗,从而增加电力传输。这个方法是完善的方法,但由于其缓慢的开关时间的限制是可控硅控制器所取代,这是快速代理设备由于快速和持续控制线路补偿是可能的。晶闸管控制串联电容器(TCSC)是一种用于串联补偿控制器。TCSC是事实设备结合可控硅控制电抗器(TCR)与电容器。细胞是一个变量归纳反应堆XL(α)控制的点火角α。XL(α)的变化对α可以计算[12]: |
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控制反应堆被放置在串联电容器,以便TCSC可以建模为一个变量平行LC电路,由固定电容阻抗Xc,和一个变量感应阻抗Xl(α),如下所示, |
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其中α是延迟角测量电容电压的峰值(或者等价的零交点当前行)。为0到90之间的α,XL(α)是不同的从最小值(=ωL)最大值(∞),因此有效的电抗TCSC开始增加的最小值(XLXc / (XL.Xc))在α= 0,直到发生并联共振条件Xc = XL(α),理论上XTCSC是无限的,被称为感应区域。仍然增加XL(α)给电容地区,这里TCSC电抗XTcsc(α)开始从无穷远点减少到最小值的容抗XC = l /ωC。图2显示了TCSC的阻抗特性曲线与点火角α。从图我们可以看到,电容和感应区域都可能通过改变点火角(α)。 |
在实际方案中,TCSC通常是用金属氧化物压敏电阻(MOV)和旁路开关用作保护装置,根据图1 MOV,这是一个非线性电阻,保护了TCSC对高电容器过电压故障电流通过提供一个备用路径。MOV的vi的特点是计算了指数方程如下: |
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我在哪里MOV和VMOVMOV电流和电压;我裁判和V裁判参考数量和q是一个指数的特点。断路器也出现在TCSC绕过它如果出现严重故障或设备故障。也有规定限流电感器,Ld,断路器分支限制电容器电流在搭桥手术 |
答:不同的操作模式 |
通过改变晶体闸流管的发射角的有效抗TCR方式各不相同。这个变量TCR并联电抗与固定电容器组合使TCSC在四个不同的运营模式;阻塞模式;旁路模式;电容提高模式;和归纳推动模式。因为我们感兴趣的保护计划面临的问题在本文中,我们只拿了电容提高模式用于提高电力传输能力的特定的线段。 |
b .电容提高模式 |
在电容提高操作方式对晶闸管触发脉冲提供有正向电压电容电压过零线之前,所以电容器放电电流脉冲将通过并行循环归纳分支。放电电流脉冲增加了线电流通过电容器,导致电容电压,增加了电压引起的线电流。电容器峰值电压从而将按比例增加的费用通过晶闸管分支。基本电压也增加几乎成正比的电荷。从系统的观点来看,这种模式下插入电容器的排队固定电容器的近三倍。这是TCSC的正常操作模式。 |
ARITIFICAL神经网络 |
一个人工神经网络,就命名为神经网络,是由生物神经网络数学模型的启发。神经网络由一组相互关联的人工神经元,它使用联结主义的方法来计算处理信息。在大多数情况下,神经网络是一种自适应系统改变其结构在一个学习阶段。神经网络用于造型复杂的输入和输出之间的关系或发现数据中的模式。有 |
吗?造型 |
吗?预测和预测 |
吗?评估和控制 |
训练一个使用BP ANN解决一个特定问题通常有四个培训过程中的主要步骤: |
吗?步骤1 -组装合适的训练数据 |
吗?第2步—创建网络对象 |
吗?步骤3——网络和训练 |
吗?步骤4——模拟网络应对新输入。 |
距离保护基本知识和SC对保护的影响 |
答:距离继电器 |
距离继电器,就像名字说的那样,测量距离。这是真的在输电线路的情况下,随着距离继电器措施之间的阻抗继电器点和故障定位。这个阻抗导体的长度成正比,因此传送点之间的距离和断层[13]。 |
b区保护 |
基本上距离保护即时定向区1保护和一个或更多的时间延迟。数值距离继电器由五个区,其中一些被用在相反的方向。我保护环境的即时区是高达85%的保护线用数值距离继电器。欧元区2保护设置应该至少120%的线路阻抗保护。区3达到至少应该设置为1.2倍的阻抗继电器的故障远程第二行年底部分[13]。典型的达到3-zone距离保护在图4所示。 |
在AB保护线θ角美联社阻抗设置 |
Tcsc对距离保护的影响 |
串联补偿使用TCSC对加载传输线路中扮演着关键角色。TCSC的使用在传输网络需要额外的研究预期的新系统的性能以及影响现有保护的操作控制和监测系统。由于串联电容的引入线,线路电抗造成问题的有效操作基于阻抗距离继电器。继电器,利用阻抗测量,以确定故障的存在和位置,是“愚弄”系列电容安装在直线上时是否存在故障电路电容器的先天的不知道。 |
TCSCs及其过电压保护装置(通常是金属氧化物压敏电阻(mov)和/或空气间隙),尽管他们的有利影响电力系统性能,引入额外的问题,使保护继电器的操作条件不利的使用传统的技术,包括现象如电压或电流反向,子谐波振荡,和额外的空气间隙引起的瞬变引发了mov的热保护。明显的电抗和电阻的影响继电器由于串联补偿电压在故障期间的变化。 |
d . Tcsc对区域的影响距离继电器的保护 |
由于TCSC的引入明显的电抗和电阻的影响继电器由于串联补偿电压在故障期间的变化。由于传统的继电器会绊倒不必要即使故障不存在的区域保护[3],[5]。 |
引入TCSC的结果的变化通常设置距离继电器保护的区域用于输电线路的保护。图5显示区域的保护输电线路介绍了TCSC的时候,和图6显示了图4和图5的组合得到一个清晰的理解TCSC的存在 |
在AB保护线θ角美联社阻抗设置 |
仿真和结果 |
本文中的测试系统用于500千伏,60赫兹电力系统有两个来源对应两个领域加入了一个输电线路400公里。用于仿真的系统参数表(1)在附录中给出。在这个系统的TCSC放置在中间输电线路按图中所示的单线图7所示 |
单线图中所示的模型是为在MATLAB / Simulink环境中计算机仿真。在不同操作条件下的仿真波形图8和图9显示了一个三相电压和电流波形没有TCSC系统中。Fig.10 Fig.11显示电压和电流波形和TCSC系统中存在。图11还表明,当一个错误发生在系统故障电流突然增加,故障清除后涉及到正常状态。收集不同的测试条件下电压和电流的值,通过快速傅里叶分析工具的帮助下框出现在MATLAB工具箱继电器的电压和电流计算。了基于电压和电流的值在不同的测试条件和不同故障条件下的阻抗计算特定线段和这项研究的结果发表在表(我)。 |
基于结果表(我)在场的继电器保护特定区域发送一个错误的行程信号表(2)所示。正如我们已经讨论过在介绍,由于TCSC的引入为保护电路有一个问题需要更正,这种变化在阻抗与人工神经网络的帮助纠正。 |
安的训练情况下用于训练的方法,使用MATLAB / Simulink生成测试系统图7所示为各种各样的缺点(LLL-Fault, LL-Fault和LG-Fault)故障定位(90%,85%,80%,70%,60%和50%的长度线)和不同发射角度的TCSC(60°、63°、65°、68°和70°),与上述不同的训练情况下不同的训练向量收集16个样本/周期的采样率。输入给安的训练是电压、电流继电器的位置和发射角TCSC运行。从安系统输出预期的旅行或无信号去断路器的形式(0 0 0 1 1 1 1)。安使用——传播算法的训练目的和隐层神经元的数目决定基于试验和错误的方法。在目前的问题基于试验和错误的方法我们得出结论,在10个隐层神经元给出更好的结果。预期的输出结果和输出训练后获得的比较如表所示(III)。结果预期输出和输出训练后获得的比较与条形图的帮助更好的理解,如图12所示。 |
结论 |
TCSC的引入具有像改善稳定;增强有功功率传输能力但它创建某些问题传统的输电线路距离保护方案使用时,有一个明显的变化阻抗继电器的测量。从仿真结果为不同类型的错误和不同的操作点(发射角度α= 60°- 70°)TCSC。他们表明存在TCSC当在电容式经营模式已经改变了阻抗测量使用的继电器保护系统,导致mal保护继电器的操作(比如在达到)。这mal操作避免由安训练反向传播算法。基于ANN的传递给了有前景的结果(跳闸条件(0,1))比传统继电器与TCSC的存在。断层的距离也可以得到与上述网络通过选择适当的培训对将在未来的工作。 |
承认 |
主要作者真诚的感谢他的上司先生V Surendranath Chowdary宝贵的指导和建议。他也想表达自己的真实的赞赏Sreenidhi理工学院科学与技术,支持我的研究论文。 |
表乍一看 |
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数据乍一看 |
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图1 |
图2 |
图3 |
图4 |
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图5 |
图6 |
图7 |
图8 |
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图9 |
图10 |
图11 |
图12 |
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引用 |
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