基于神经网络的距离保护的研究

【摘要】：针对传统距离保护所存在的问题,本文研究了神经网络式距离保护。抛开了传统保护的原理,将模式识别应用到保护中,利用多种故障信息量来进行故障处理。该保护具有三个子网络—振荡识别子网络,故障检测和选相子网络,故障定位子网络,综合判断后,得出系统所处状态。当保护启动,确定为内部故障时,按故障相别发出相应的保护跳闸令,并给出保护启动、故障相别等信号。利用电磁暂态仿真软件ATP 对选定电力系统模型进行各种故障仿真。研究结果表明,用人工神经网络实现最复杂的保护原理——距离保护是可行的,而且具有显著的优点,例如可以抛弃阻抗继电器动作特性的概念,或者说可以实现任何、甚至不能用数学表达式或图形表示的动作特性。该保护原理简单,可靠性高。